Stream API может повысить производительность обработки данных за счёт параллельной обработки. 12 Потоки автоматически разделяют данные на части и распределяют задачи между несколькими потоками, что обеспечивает более эффективное использование ресурсов процессора. 2

Некоторые аспекты влияния Stream API на производительность:

• Сокращение времени выполнения. 1 При использовании Stream API в параллельном режиме время выполнения операций обработки данных значительно сокращается по сравнению с последовательной обработкой. 1
• Эффективное использование ресурсов. 1 Задействование нескольких потоков позволяет распределить вычислительную нагрузку и достичь более высокой загрузки процессора. 1
• Масштабируемость. 1 При увеличении размера данных и числа потоков производительность параллельной обработки остаётся стабильной или улучшается. 1

Однако при достижении определённого числа потоков или объёма данных могут возникнуть ограничения в производительности из-за физических ресурсов компьютера. 1

Также на производительность в параллельных потоках влияют размер данных, количество ядер процессора, структура данных и другие факторы. 5