✅ Java Stream vs for문 실무 성능 가이드

🔹 1. 선택 기준 & 권장 방식 요약

조건	권장 방식	이유
데이터 수가 적을 때 (<10,000)	`for`문	오버헤드 없음, 성능 우수
단순 누적/조건 카운트	`for`문	명확하고 빠름
조건 필터링 + 매핑 + 집계 체이닝	`stream()`	가독성, 유지보수 유리
병렬 처리 필요	`parallelStream()`	CPU 바운드 작업에 효과적
조건 분기 많거나 디버깅 자주	`for`문	흐름 제어가 쉬움 (break, continue 등)

🔹 2. 성능 차이 실측 예시 (JMH 기반)

방식	처리량 (ops/ms)	설명
`for`문 (단순 필터+합)	~10,000	가장 빠름
`stream()`	~7,000	람다/boxing 오버헤드 있음
`parallelStream()`	> 20,000 (CPU 바운드 작업)	멀티코어 환경에 유리
성능 역전 기준	약 10만 건 이상	데이터 많고 연산 복잡할수록 stream 우위

📌 작은 연산은 for문이 빠름. 대량 처리 or 체이닝은 stream이 유리.

🔹 3. 주요 사용 주의사항 비교

항목	`for`문	`stream()`
성능	오버헤드 없음	람다/스트림 구조로 느릴 수 있음
제어 흐름	`break`, `continue` 가능	불가능 (조건 조합으로 대응)
디버깅	IDE 친화적	`peek()` 사용, 디버깅 불편
side effect (로그 등)	명시적 실행	지연 평가로 타이밍 예측 어려움
메모리	직접 관리	map/collect 시 중간 객체 생성
병렬 처리	수동 구현 필요	`parallelStream()` 제공됨
재사용성	낮음	파이프라인 분리, 조합 유리

🔹 4. 실무 최적화 팁

항목	설명
✅ 조건 많은 필터링은 조건 통합	`filter(x -> cond1 && cond2)`로 최소화
✅ 단일 연산은 for문, 다단계 연산은 stream	처리 흐름에 따라 분리
✅ stream은 가독성 중심, for는 성능 중심	팀 코드 스타일에 맞춰 선택
✅ flatMap, groupingBy 등 복잡 처리	stream이 유지보수 유리
⚠️ I/O, 부작용 연산은 stream 내 피할 것	예상 외 동작 발생 가능 (지연 평가)
⚠️ parallelStream은 thread-safe 확인 필수	병렬 안전하지 않으면 오히려 문제 발생

🔹 5. 추천 스트림 패턴 예시

패턴 목적	코드 예시
조건 필터링	`stream().filter(x -> x > 10)`
조건 + 매핑	`stream().filter(...).map(...)`
합계 계산	`stream().mapToInt(...).sum()`
첫 요소 찾기	`stream().filter(...).findFirst()`
키-값 매핑	`collect(Collectors.toMap(...))`
분류 및 그룹화	`collect(Collectors.groupingBy(...))`