如何在 Java 8 中从 ArrayList 获取唯一值？一份详尽的实践指南

2026-02-14 00:03:34 0条评论 2次阅读 0人点赞

在日常的 Java 开发中，我们经常需要处理包含大量数据的列表。一个常见的场景是：我们需要从 ArrayList 中提取出唯一的值，去除那些重复的元素。虽然 ArrayList 本身设计上是允许重复的，但这并不意味着我们在面对重复数据时束手无策。作为一名开发者，掌握如何高效地“去重”不仅是一项基础技能，更是体现代码整洁度和性能优化的关键。

在这篇文章中，我们将深入探讨从 ArrayList 获取唯一值的多种方法。我们将从 Java 8 引入的经典 Stream API 开始，结合 2026 年的现代开发理念，探讨在大型项目、高并发环境以及 AI 辅助编程背景下的最佳实践。无论你是刚入门 Java 8 的新手，还是希望优化代码架构的资深工程师，这篇文章都将为你提供实用的见解。

为什么去重在现代架构中依然至关重要？

在开始写代码之前，让我们先思考一下为什么我们需要去重。假设你正在处理一个日志文件，或者从数据库中获取了一份包含用户 ID 的列表，由于某些原因（如多次查询或数据合并），列表中充斥着大量的重复 ID。如果你直接遍历这个列表进行处理，不仅会浪费宝贵的 CPU 资源，还可能导致数据统计错误。

但在 2026 年，随着微服务架构和 Serverless 计算的普及，这种“浪费”会被云账单直接放大。如果你在一个 Serverless 函数中处理不必要的重复数据，你不仅浪费了 CPU，还支付了额外的内存和计算时间费用。因此，获取唯一值不仅是数据清洗的第一步，也是降低云成本、保证程序逻辑正确性的基石。

方法 1：Java 8 Stream API 的 distinct() 方法（声明式编程的典范）

如果你正在使用 Java 8 或更高版本，那么 Stream API 无疑是处理此类问题最优雅、最现代的方式。Stream 是 Java 8 中引入的一个强大的抽象，它允许我们以声明式的方式处理数据集合。

INLINECODEaa629395 方法是 Stream 接口的一个中间操作，它的作用非常直接：返回一个由唯一元素组成的流。它内部通过 INLINECODEd8517c8a 方法来判断元素是否相同。这听起来很简单，但它的强大之处在于我们可以将其链式调用，与其他操作（如过滤、映射）无缝结合。

#### 代码示例：Stream 的基本使用

让我们来看一个最直观的例子。我们有一个包含重复整数的列表，我们想要得到一个新的列表，其中不包含任何重复的数字。

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamDistinctExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 初始化一个包含重复元素的 ArrayList
        List numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 4, 2, 5, 3, 5);

        // 2. 使用 Stream API 进行去重
        // stream() 开启流
        // distinct() 去除重复元素（无状态操作转有状态）
        // collect(Collectors.toList()) 将流转换回 List
        List uniqueNumbers = numbers.stream()
                                             .distinct()
                                             .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("去重后的列表: " + uniqueNumbers);
    }
}

输出结果：

去重后的列表: [1, 2, 4, 5, 3]

#### 代码示例：处理自定义对象（企业级实战）

在实际开发中，我们通常处理的是自定义对象，而不仅仅是简单的整数。默认情况下，INLINECODE533f16f5 依赖于对象的 INLINECODE6d58e863 方法。这意味着如果你的类没有正确重写 INLINECODE4ff5879d 和 INLINECODE08cfdedf，去重可能不会按预期工作。我们团队曾经遇到过因为 Lombok 注解使用不当导致去重失效的 Bug，排查过程非常痛苦。

让我们看看如何处理一个 User 对象的列表，这里我们将展示一个更符合 2026 年开发标准的代码风格（使用 Record 或标准 Bean）：

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.Objects;

// 定义一个符合现代标准的实体类
class User {
    private final String userId;
    private final String email;

    public User(String userId, String email) {
        this.userId = userId;
        this.email = email;
    }

    public String getUserId() { return userId; }
    public String getEmail() { return email; }

    // 重点：必须正确重写 equals 和 hashCode
    // 两个对象如果 userId 相同，我们就认为是同一个用户
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        User user = (User) o;
        return Objects.equals(userId, user.userId);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(userId);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{id=‘" + userId + "‘, email=‘" + email + "‘}";
    }
}

public class CustomObjectDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        List users = Arrays.asList(
            new User("U001", "[email protected]"),
            new User("U002", "[email protected]"),
            new User("U001", "[email protected]") // 重复的 ID，但邮箱变了
        );

        // 业务逻辑：我们只关心唯一的用户 ID
        List uniqueUsers = users.stream()
                                      .distinct()
                                      .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("去重后的用户列表: " + uniqueUsers);
    }
}

输出结果：

去重后的用户列表: [User{id=‘U001‘, email=‘[email protected]‘}, User{id=‘U002‘, email=‘[email protected]‘}]

方法 2：使用 LinkedHashSet（性能与顺序的平衡）

在 Java 8 之前，或者当你对 Stream 的开销极其敏感时，LinkedHashSet 是去重的最佳方案。它结合了哈希表的查找速度和链表的顺序维护能力。

这种方法在处理超大型数据集时，往往比 Stream INLINECODEb909d9c4 更快。为什么？因为 INLINECODE78b2010c 方法在流式处理时，内部也需要构建一个类似于 Set 的结构来维护状态，这涉及到流对象的创建开销。而直接使用 new LinkedHashSet(list) 是直接的底层操作，避免了流管道的额外开销。

import java.util.*;

public class LinkedHashSetDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        // 模拟一个包含大量重复数据的订单 ID 列表
        ArrayList orderIds = new ArrayList();
        orderIds.add("ORD-001");
        orderIds.add("ORD-002");
        orderIds.add("ORD-001"); // 重复订单
        orderIds.add("ORD-003");
        orderIds.add("ORD-002"); // 重复订单

        // 使用 LinkedHashSet 进行去重
        // Set 接口本身特性就是去重，而 LinkedHashSet 保证了插入顺序
        Set uniqueOrders = new LinkedHashSet(orderIds);

        // 将结果转换回 List 以便后续业务处理
        List cleanOrderList = new ArrayList(uniqueOrders);

        System.out.println("去重后的订单序列: " + cleanOrderList);
    }
}

2026 视角：现代工程化与 AI 辅助开发实战

作为技术专家，我们不能只停留在语法层面。随着 Vibe Coding（氛围编程）和 AI 辅助工具（如 GitHub Copilot, Cursor）的普及，我们的开发方式正在发生深刻的变革。我们不仅要写出能运行的代码，还要写出“AI 友好”且易于维护的代码。

#### AI 辅助调试与 LLM 驱动的优化

在我们的最近一个微服务重构项目中，我们遇到了一个棘手的问题：一个包含百万级数据的 ArrayList 去重操作导致内存溢出。当时，我们并没有立即手动堆内存分析，而是利用 AI 代理进行了快速诊断。

场景分析：我们通过向 AI IDE 提供上下文信息，AI 建议我们关注 INLINECODE69d853ec 操作在并行流 下的行为。INLINECODE02dfa637 在并行流中是非常昂贵的，因为它需要跨线程协调状态。
解决方案：AI 辅助生成的代码建议我们将去重操作提前，并利用 Collectors.toUnmodifiableList() 来确保后续线程安全。让我们看看如何在 AI 辅助下编写生产级的去重代码。

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 企业级去重服务演示
 * 结合了 Java 8 特性与现代防御性编程理念
 */
public class ModernDistinctService {

    /**
     * 防御性去重：对输入的不可变列表进行安全去重
     * 适用场景：处理来自外部 API 的不可信数据
     */
    public List safeDistinct(List input) {
        // 1. 判空处理：这是我们在生产环境中必须遵守的铁律
        if (input == null || input.isEmpty()) {
            return Collections.emptyList();
        }

        // 2. 使用 Optional 包装流处理，配合 distinct
        // 注意：这里没有使用 parallel()，因为 distinct() 在并行流中涉及昂贵的同步开销
        return input.stream()
            .filter(Objects::nonNull) // 3. 过滤掉 null，防止 NPE
            .distinct()               // 4. 去重
            .collect(Collectors.toUnmodifiableList()); // 5. 返回不可变列表，防止被下游修改
    }

    public static void main(String[] args) {
        ModernDistinctService service = new ModernDistinctService();
        
        // 模拟包含 null 和重复数据的脏数据
        List rawData = Arrays.asList(
            "tx_001", "tx_002", null, "tx_001", "tx_003", "tx_002", null
        );

        List cleanData = service.safeDistinct(rawData);
        System.out.println("清洗后的安全数据: " + cleanData);
    }
}

技术解读：

  • 防御性编程：在 2026 年，我们更加看重系统的韧性。filter(Objects::nonNull) 是必不可少的，防止上游数据源的脏数据导致下游系统崩溃（Security Left Shift 理念的一部分）。
  • 不可变性：返回 INLINECODE08e3fa93 而不是普通的 INLINECODEe07bb80a。这符合现代函数式编程的趋势，防止集合在后续流程中被意外修改，从而引发难以排查的并发 Bug。
  • 避免过早优化：虽然 HashSet 性能更好，但在这里，Stream 的可读性和链式调用的安全性（如中间添加 filter） outweigh 了微小的性能差异，除非性能分析器显示这里是瓶颈。

性能对比与选型决策指南

为了帮助大家在实际项目中做出正确的技术决策，我们总结了以下选型对比表。这不仅是基于理论，更是基于我们在高压生产环境下的实测经验。

场景

推荐方案

理由与 2026 趋势分析 :—

:—

:— 通用业务逻辑

Stream distinct()

代码最简洁，易于理解和维护。在现代 JVM 优化下，其性能已经足够出色。配合 AI 编程工具，这种声明式风格更容易被 AI 理解和重构。 超大数据集（百万级）

LinkedHashSet

在数据量极大的情况下，避免 Stream 管道的开销。它能以接近 O(1) 的速度完成去重，且比 Stream distinct() 具有更稳定的内存表现，适合批处理任务。 无需保留顺序

HashSet

极致的性能追求。如果你只关心“有哪些唯一的值”，而不关心它们出现的顺序，这是最快的方案。 并行处理

谨慎使用 Stream distinct

如果你使用了 INLINECODE9c7daaed，请注意 INLINECODE4acf818e 的性能会急剧下降，因为它需要合并各个线程的中间状态。如果必须在并行流中处理，考虑先使用 groupingByConcurrent 再取 keys，但通常建议转为串行处理去重逻辑。

真实场景：多模态数据处理中的去重

让我们以一个边缘计算的场景为例。假设我们正在为一个 IoT 设备编写数据收集服务。该设备每隔 100ms 发送一次传感器读数，由于网络波动，可能会发送重复的数据包。我们需要在上报云端前进行本地去重，以节省昂贵的流量费用。

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

// 传感器数据模型
class SensorReading {
    private final long timestamp;
    private final double value;

    public SensorReading(long timestamp, double value) {
        this.timestamp = timestamp;
        this.value = value;
    }
    
    public long getTimestamp() { return timestamp; }
    public double getValue() { return value; }
    
    // 假设我们认为在同一个毫秒内的数据是重复数据
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        SensorReading that = (SensorReading) o;
        return timestamp == that.timestamp;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(timestamp);
    }
}

public class EdgeComputingDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        List rawReadings = Arrays.asList(
            new SensorReading(1000, 23.5),
            new SensorReading(1001, 24.0),
            new SensorReading(1000, 23.5), // 重复时间戳
            new SensorReading(1002, 24.1)
        );

        // 边缘计算核心：在数据上传前进行本地清洗
        List uploadData = rawReadings.stream()
            .distinct() // 去除相同时间戳的重复读数
            .filter(r -> r.getValue() > 20) // 预过滤
            .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("准备上传的数据条数: " + uploadData.size()); // 输出 3
    }
}

总结与最佳实践

在这篇文章中，我们从 Java 8 的基础出发，结合 2026 年的技术视角，全方位探讨了从 ArrayList 获取唯一值的方法。

  • 日常开发：首选 Stream distinct()。它符合现代代码风格，易于阅读和维护，且与 AI 辅助工具配合得最好。
  • 性能关键路径：首选 LinkedHashSet。它提供了确定性的顺序和卓越的性能，是处理大数据集的利器。
  • 生产级代码：永远要考虑 Null 值处理、不可变性以及并发安全。简单的代码示例只是开始，真正的工程艺术在于如何将这些简单的逻辑封装成健壮的服务。

随着 Java 的不断演进和 AI 编程工具的普及，基础的集合操作依然是我们构建复杂系统的基石。希望这些技巧能帮助你在处理列表数据时更加得心应手。下次当你面对杂乱无章的 ArrayList 数据时，或者当你正在使用 Cursor 编写下一个物联网服务的时，你会自信地知道该如何选择最优方案。

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