枚举转换的四种写法 | 布鲁成周勒的博客

前言：

最近开发任务不重，在完成任务工作后，不由的思考起了各种写法的效率和适用场景。

比如下面这种情况

数据库查出来的executionStatus、executionResult我需要转换成executionStatusCH; (执行状态中文描述)、 executionResultCH; (执行结果中文描述)

实现

在创建完两个枚举类：ExecutionStatusEnum ExecutionResultEnum后，有大概一下四种转换的写法。让我们一次介绍并且分析写法的效能和适用场景。

1. Lambda 表达式（推荐）

vos.forEach(vo -> {
    vo.setExecutionStatusCH(ExecutionStatusEnum.getDescByCode(vo.getExecutionStatus()));
    vo.setExecutionResultCH(ExecutionResultEnum.getDescByCode(vo.getExecutionResult()));
});

优点：简洁、可读性强，符合现代 Java 风格。
效率：略高，因为无额外对象创建，直接执行。

2. for-each 循环（传统方式）

for (MegrezDataValidJobDetailsVo vo : vos) {
    vo.setExecutionStatusCH(ExecutionStatusEnum.getDescByCode(vo.getExecutionStatus()));
    vo.setExecutionResultCH(ExecutionResultEnum.getDescByCode(vo.getExecutionResult()));
}

优点：兼容性好，适合复杂逻辑。
效率：与 Lambda 几乎一致，JVM 会优化为相同字节码。

3. Stream + map（不推荐用于此场景）

return vos.stream()
    .map(vo -> {
        vo.setExecutionStatusCH(ExecutionStatusEnum.getDescByCode(vo.getExecutionStatus()));
        vo.setExecutionResultCH(ExecutionResultEnum.getDescByCode(vo.getExecutionResult()));
        return vo;
    })
    .collect(Collectors.toList());

优点：函数式编程风格。
缺点：性能较差，涉及中间流和收集操作，增加内存开销。
效率：最低，不适合批量数据处理。

4. 提前构建映射表（适用于大数据量）

// 在类加载时预初始化映射
private static final Map<Integer, String> STATUS_MAP = new HashMap<>();
private static final Map<Integer, String> RESULT_MAP = new HashMap<>();

static {
    for (ExecutionStatusEnum status : ExecutionStatusEnum.values()) {
        STATUS_MAP.put(status.getCode(), status.getDesc());
    }
    for (ExecutionResultEnum result : ExecutionResultEnum.values()) {
        RESULT_MAP.put(result.getCode(), result.getDesc());
    }
}

// 使用时
vos.forEach(vo -> {
    vo.setExecutionStatusCH(STATUS_MAP.getOrDefault(vo.getExecutionStatus(), "未知"));
    vo.setExecutionResultCH(RESULT_MAP.getOrDefault(vo.getExecutionResult(), "未知"));
});

优点：避免每次调用枚举方法，减少反射开销。
效率：最高，尤其在大量数据下表现优异。
适用场景：高并发或大数据量查询。

效率对比总结

写法	性能	推荐度
Lambda 表达式	⭐⭐⭐⭐☆	推荐
for-each 循环	⭐⭐⭐⭐☆	推荐
Stream + map	⭐⭐☆☆☆	不推荐
预构建映射表	⭐⭐⭐⭐⭐	强烈推荐（大数据量）

💡 建议：

若数据量较小（<1000），使用 Lambda 或 for-each 即可；

若数据量大或频繁调用，建议使用 预构建映射表 方式。

深度分析

Lambda表达式 (forEach)
Lambda表达式 vo -> {...} 是一个Consumer接口的实例。在字节码层面，它使用 invokedynamic 指令进行动态绑定，JVM会为其生成一个内部类。当你调用 forEach 方法时，本质上是遍历集合，并对每个元素调用 Consumer.accept(T) 方法。这个过程中，可能会生成一个新的Consumer实例，不过在非捕获场景下（即Lambda不引用外部局部变量），JVM可能会缓存该实例以降低开销。它的性能介于传统循环和Stream之间。
for-each循环
这是一种语法糖。编译器会将其转换为使用 Iterator 的标准代码。它显式地调用集合的 iterator() 方法，并在循环中通过 Iterator 的 hasNext() 和 next() 方法遍历。这种方式在字节码层面是直接的 invokeinterface 指令，JVM可以很容易地对其进行优化（如方法内联），因此效率很高，是通用性和性能的良好平衡点。
Stream map 操作
这是开销最大的方式，原因在于其设计机制：
- 流水线机制：stream().map().collect() 会构建一个完整的Stream流水线。这涉及到创建多个中间对象，如 Head（流头部）、StatelessOp（无状态中间操作，如map）等，这些都属于ReferencePipeline类型。大量临时对象的创建和销毁会带来内存压力。
- 执行过程复杂：流的执行需要通过一个 Sink 链来传递元素。每个元素都要经过一系列 begin() -> accept() -> end() 的方法调用，这比直接的循环或 forEach 产生了更多的抽象层和方法调用开销。
- 终端操作开销：collect(Collectors.toList()) 本身也是一个复杂的操作，需要初始化一个新的 ArrayList，并可能涉及多次扩容和数据拷贝。
预构建映射表
这种方式性能最优，因为它从根本上改变了操作的性质：
- 空间换时间：通过预计算，将可能的枚举查询结果缓存到 Map 中。后续每次查询都是哈希表的 O(1) 操作，这比每次调用枚举方法（可能涉及数组遍历或开关判断）要快得多。
- 消除重复计算：在大数据量下，避免了为每个元素重复执行 ExecutionStatusEnum.getDescByCode() 和 ExecutionResultEnum.getDescByCode() 方法的开销。特别是如果这些方法内部有复杂逻辑（如循环查找），性能提升会非常显著。