你有没有遇到过这种情况：写了个程序处理大量数据，用的是 Java 8 的 Stream API，结果跑着跑着内存就爆了？你开始怀疑，是不是“发现流”这个操作本身特别吃内存？其实很多人搞混了一个概念——我们说的“流”，不是“发现流”，而是数据处理中的“Stream”。可能你听到别人说“发现流”，其实是误传，真正想问的是“Stream 占内存吗”。
Stream 本身不存数据
Stream 是一种惰性计算机制。它不像 List 那样把所有元素都装进内存。比如你从一个百万行的文件读数据，用 lines().stream()，这时候并没有把所有行全加载进来，而是一边读一边处理。
举个生活里的例子：你在流水线上检查零件，不需要把整批货都搬进车间，而是让它们一个个过 conveyor belt，看到问题就挑出来。Stream 就是这条传送带，它不囤货。
什么时候会占内存？
虽然 Stream 惰性执行，但某些操作会强制它“攒一波再算”，这就容易吃内存。比如 collect(toList())、sorted()、distinct() 这些终端操作，需要知道全部数据才能出结果。
List<String> result = largeStream
.filter(s -> s.startsWith("a"))
.sorted()
.collect(Collectors.toList());这里 sorted() 得先把所有匹配的数据拉进内存排序，如果数据量大，内存自然飙升。
并行流更要小心
你可能觉得加个 parallel() 就能提速，但并行流会把数据分块，每个线程处理一部分，这可能导致对象复制、额外缓存，甚至 GC 压力陡增。尤其在服务器资源紧张时，并行反而拖慢整体性能。
怎么避免内存问题？
优先使用中间操作过滤数据，越早缩小范围越好。比如先 filter 再 map，而不是反过来。能不用 collect 就不用，如果只是统计数量，用 count() 就够了。
处理大文件时，可以结合 try-with-resources 和 BufferedReader 的流式读取：
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("huge.log"))) {
long count = lines
.filter(line -> line.contains("ERROR"))
.count();
System.out.println("Error count: " + count);
}这样即使文件几十 GB，内存占用也很低，因为每次只处理一行。
所以别怪“发现流”占内存，真正的问题往往出在你怎么用 Stream。合理设计数据处理流程，比换语言、加机器更管用。