¿Qué es un Stream y qué diferencia tiene con una colección? Una colección almacena datos; un Stream es un pipeline de procesamiento que no almacena nada. Un Stream solo puede consumirse una vez y sus operaciones son lazy: no se ejecutan hasta que se invoca una operación terminal.
¿Qué diferencia hay entre operaciones intermedias y terminales? Las intermedias (filter, map, sorted...) devuelven un nuevo Stream y son lazy: se acumulan pero no se ejecutan. Las terminales (collect, forEach, count...) disparan la ejecución de toda la cadena y consumen el Stream.
¿Qué es la evaluación perezosa (lazy evaluation) en Streams?
Que las operaciones intermedias no se procesan elemento a elemento hasta que la operación terminal las necesita. Esto permite optimizaciones como cortocircuitos: findFirst() para en cuanto encuentra el primer elemento válido.
¿Cuándo usarías parallelStream()?
Cuando el dataset es grande, la operación es CPU-bound y no hay estado compartido entre elementos. En operaciones pequeñas o con I/O el overhead de división y reunión de hilos puede ser mayor que el beneficio.
¿Qué diferencia hay entre map() y flatMap()?
map() transforma cada elemento en otro elemento (1:1). flatMap() transforma cada elemento en un Stream de elementos y aplana todos los streams resultantes en uno (1:N). Se usa cuando el mapeo produce listas o streams anidados.
¿Cuándo NO usarías Streams? Cuando necesitas modificar el estado externo (los Streams deben ser sin efectos secundarios), cuando el problema requiere acceso por índice, cuando la colección es muy pequeña (el overhead no merece), o cuando la lógica es más clara con un bucle tradicional.
¿Cuándo evitarías parallelStream() aunque el dataset sea grande?
Evítalo cuando: la fuente no es divisible eficientemente (ej. LinkedList), las operaciones tienen efectos secundarios o estado compartido, el trabajo por elemento es muy ligero (el overhead del ForkJoinPool supera el beneficio), o el orden importa y no puedes garantizar forEachOrdered. También hay que tener cuidado en entornos con pool de hilos contendido (ej. servidores de aplicaciones), ya que parallelStream() usa el ForkJoinPool.commonPool() compartido y puede causar inanición de otros hilos.