В чем разница между Java Stream, Thread и Collection

Что проверяют

Не путаете ли вы три понятия, которые в русском языке сталкиваются лбами: «потоком» называют и Stream, и Thread. Интервьюер хочет услышать, что это вещи из разных плоскостей: хранение данных, их обработка и выполнение кода. Следом обычно спрашивают про parallelStream() и то, на каких потоках он работает.

Как отвечать

Начните с того, что сравнивать их напрямую нельзя, и разведите по назначению:

• Collection: интерфейс из java.util, корень иерархии List, Set, Queue. Хранит элементы в памяти, их можно перебирать сколько угодно раз и изменять, если реализация не неизменяемая. Map в эту иерархию не входит, хотя относится к Collections Framework;
• Stream: конвейер операций над последовательностью элементов из java.util.stream. Сам данные не хранит, берёт их из источника: коллекции, массива, генератора. Промежуточные операции (filter, map) ленивые и ничего не делают до терминальной (collect, forEach, count). Стрим одноразовый, повторный проход бросит IllegalStateException;
• Thread: единица выполнения со своим стеком. С Java 21 есть виртуальные потоки (Thread.ofVirtual(), Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()), которые дёшево создавать тысячами под блокирующий ввод-вывод.

Связь между ними: collection.stream() строит конвейер над коллекцией, а parallelStream() раскидывает работу по потокам общего ForkJoinPool.commonPool(). Здесь все три понятия и сходятся.

Упомяните, что InputStream из java.io к Stream API отношения не имеет, это поток байтов.

Где спотыкаются

Называют Collection классом и включают туда Map. Это интерфейс, а Map стоит отдельно и Collection не наследует.

Говорят, что стрим «быстрее цикла» и «идеален для больших объёмов». Последовательный стрим обычно не быстрее for, а параллельный выигрывает только на больших объёмах с дорогой операцией без блокировок, иначе накладные расходы на разбиение съедают пользу.

Считают, что parallelStream() создаёт свои потоки. Он использует общий пул, и блокирующая операция внутри тормозит все параллельные стримы приложения.