场景

有n多个采集设备，每秒采集一组数据,每组25个值，每5个相邻数据进行求均值。看似一个很简单的求和，却在cpu的消耗上有天差地别。

方法一

list.stream().reduce(0,Integer::sum)

方法二

list.stream().mapToInt(i->i).sum()

方法三

		int sum = 0;
        for (int i:list) {
            sum = sum+i;
        }

如果在低并发业务系统中，无疑我会使用第一或者第二，毕竟这样写好看，看起来你就是个大牛。但如果在高并发、密集型计算下，第三种表现却特别优秀。

结论

1000采集业务下
第一种，cpu消耗占总数的50%，第二种，cpu消耗占总数的13%，第三种，cpu消耗占总数的0.7%。
所以，看似好用的写法，也需要看场景。什么场景选择什么写法。