java8的Stream特性是什么

本篇内容介绍了“java8的Stream特性是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行stream()执行或者并行parallelStream()执行。

一、简介

     java8新添加了一个特性：流Stream。Stream让开发者能够以一种声明的方式处理数据源（集合、数组等），它专注于对数据源进行各种高效的聚合操作（aggregate operation）和大批量数据操作(bulk data operation)。

    Stream API将处理的数据源看做一种Stream（流），Stream（流）在Pipeline（管道）中传输和运算，支持的运算包含筛选、排序、聚合等，当到达终点后便得到最终的处理结果。

几个关键概念：

1. 元素Stream是一个来自数据源的元素队列，Stream本身并不存储元素。

2. 数据源（即Stream的来源）包含集合、数组、I/O channel、generator（发生器）等。

3. 聚合操作类似SQL中的filter、map、find、match、sorted等操作

4. 管道运算Stream在Pipeline中运算后返回Stream对象本身，这样多个操作串联成一个Pipeline，并形成fluent风格的代码。这种方式可以优化操作，如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。

5. 内部迭代不同于java8以前对集合的遍历方式（外部迭代），Stream API采用访问者模式（Visitor）实现了内部迭代。

6. 并行运算Stream API支持串行（stream() ）或并行（parallelStream() ）的两种操作方式。

Stream API的特点：

1. Stream API的使用和同样是java8新特性的 lambda表达式 密不可分，可以大大提高编码效率和代码可读性。

2. Stream API提供串行和并行两种操作，其中并行操作能发挥多核处理器的优势，使用fork/join的方式进行并行操作以提高运行速度。

3. Stream API进行并行操作无需编写多线程代码即可写出高效的并发程序，且通常可避免多线程代码出错的问题。

二、简单示例

    我们来看一个简单的示例，统计整数数组中正数的个数：

1. 在java8之前：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        long count = 0;
        
        for(Integer number: numbers)
        {
            if(number > 0)
            {
                count++;
            }
        }
        
        System.out.println("Positive count: " + count);
    }

1. 在java8之后：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
      
        long count = numbers.parallelStream().filter(i -> i>0).count();
        
        System.out.println("Positive count: " + count);
    }

可以看到，上例中，使用filter()方法对数组进行了过滤，使用count()方法对过滤后的数组进行了大小统计，且使parallelStream()方法为集合创建了并行流，自动采用并行运算提高速度。在更复杂的场景，还可以用forEach()、map()、limit()、sorted()、collect()等方法进行进一步的流运算。

三、典型接口详解

    本节以典型场景为例，列出Stream API常用接口的用法，并附上相应代码。
    需要说明的是，Stream API中存在很多方法重载，同名方法本文中可能仅列举一个，请读者注意~

3.1  Stream的生成

    java8 Stream API支持串行或并行的方式，可以简单看下jdk1.8 Collection接口的源码(注释只截取部分)：

    /**
     * @return a sequential {@code Stream} over the elements in this collection
     * @since 1.8
     */
    default Stream stream() {
        return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
    }

    /**
     * @return a possibly parallel {@code Stream} over the elements in this collection
     * @since 1.8
     */
    default Stream parallelStream() {
        return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
    }

可以看出，在集合类的接口（Collection）中，分别用两种方式来生成：

        1. 串行流 ： stream()
        2. 并行流 ： parallelStream()

应该注意的是，使用parallelStream()生成并行流后，对集合元素的遍历是无序的。

3.2  forEach()方法

    简单看下forEach()方法的源码(注释只截取部分)：

    /**
     * Performs an action for each element of this stream.
     */
    void forEach(Consumer action);

forEach()方法的参数为一个Consumer（消费函数，一个函数式接口）对象，forEach()方法用来迭代流中的每一个数据，例如：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        numbers.stream().forEach(n ->  System.out.println("List element: " + n));
    }

上例中，对数组的每个元素进行串行遍历，并打印每个元素的值。

ps:
    集合的顶层接口Iterable中也投forEach方法，可以直接对数组元素进行遍历：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        numbers.forEach(n ->  System.out.println("List element: " + n));
    }

当然用Strem API的好处不仅仅是遍历~~~

3.3  map()方法

    简单看下map()方法的源码(注释只截取部分)：

    /**
     * Returns a stream consisting of the results of applying the given function to the elements of this stream.
     * @param  The element type of the new stream
     * @param mapper a non-interfering,
     *               stateless
     *               function to apply to each element
     * @return the new stream
     */
     Stream map(Function mapper);

map()方法的参数为Function（函数式接口）对象，map()方法将流中的所有元素用Function对象进行运算，生成新的流对象（流的元素类型可能改变）。举例如下：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        numbers.stream().map( n -> Math.abs(n)).forEach(n ->  System.out.println("Element abs: " + n));
    }

上例中，用map()方法计算了所有数组元素的绝对值并生成了一个新的流，然后再用forEach()遍历打印。

3.4  flatMap()方法

    简单看下flatMap()方法的源码(省略注释)：

  Stream flatMap(Function> mapper);

显然，跟map()方法不同的是，Function函数的返回值类型是Stream类型，而不是R类型，即Function函数返回一个Stream流，这样flatMap()能够将一个二维的集合映射成一个一维的集合，比map()方法拥有更高的映射深度（此处可能有一点绕，可结合例子理解），作个简单示例如下：

有一个字符串数组:

List list = Arrays.asList("1 2", "3 4", "5 6");

其有三个元素，每个元素有两个数组并用空格隔开，如果每个元素以空格分割成2个元素，并遍历打印这6个元素，

用flatMap()方法如下：

list.stream().flatMap(item -> Arrays.stream(item.split(" "))).forEach(System.out::println);

而用map()方法：

 list.stream().map(item -> Arrays.stream(item.split(" "))).forEach(n ->n.forEach(System.out::println));

可见，用map()方法，返回了一个“流中流”，需要在每个Stream元素遍历时，再加一层forEach进行遍历。

3.5  filter()方法

    简单看下filter()方法的源码(注释只截取部分)：

    /**
     * Returns a stream consisting of the elements of this stream that match the given predicate.
     *
     * 
This is an intermediate operation.
     *
     * @param predicate a non-interfering,
     *                  stateless
     *                  predicate to apply to each element to determine if it  should be included
     * @return the new stream
     */
    Stream filter(Predicate predicate);

filter()方法的参数为Predicate（函数式接口）对象，再lambda表达式的讲解中我们提到过这个接口，一般用它进行过滤。正如第二章中示例：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
      
        long count = numbers.parallelStream().filter(i -> i>0).count();
        
        System.out.println("Positive count: " + count);
    }

用filter方法很容易过滤出整数数组中的自然数。

3.6  reduce()方法

    reduce操作又称为折叠操作，用于将流中的所有值合成一个。reduce()方法的源码（不提供计算初始值的reduce方法）（省略注释）：

Optional reduce(BinaryOperator accumulator);

reduce()方法参数为BinaryOperator类型的累加器（它接受两个类型相同的参数，返回值类型跟参数类型相同），返回一个Optional对象。
　实际上，Stream API中的mapToInt()方法返回的IntStream接口有类似的 average()、count()、sum()等方法就是做reduce操作，类似的还有mapToLong()、mapToDouble() 方法。当然，我们也可以用reduce()方法来自定义reduce操作。例如我们用reduce()方法来进行整数数组求和操作：

    public static void main(String[] args)
    {
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, -1, 4, 5, 1);
        
        Integer total = numbers.stream().reduce((t, n) -> t + n).get();
        
        System.out.println("Total: " + total);
    }

上例中利用reduce()方法结合lambda表达式轻易的实现了数组的求和功能。

3.7  collect()方法

    简单看下collect()方法的源码(注释只截取部分)：

    /**
     * @param  the type of the result
     * @param  the intermediate accumulation type of the {@code Collector}
     * @param collector the {@code Collector} describing the reduction
     * @return the result of the reduction
     */
     R collect(Collector collector);

collect()方法的参数为一个java.util.stream.Collector类型对象，可以用java.util.stream.Collectors工具类提供的静态方法来生成，Collectors类实现很多的归约操作，如Collectors.toList()、Collectors.toSet()、Collectors.joining()（joining适用于字符串流）等。看一个简单示例：

    public static void main(String[] args)
    {  
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        List abss = numbers.stream().map( n -> Math.abs(n)).collect(Collectors.toList());
        
        System.out.println("Abs list: " + abss);
    }

上例中，用map()方法生成新的流，再用collect()方法返回原数组的绝对值数组。

3.8  summaryStatistics()方法进行数值统计

    其实summaryStatistics()方法并不是Stream接口的方法，而是Stream API采用mapToInt()、mapToLong()、mapToDouble()三个方法分别生成IntStream 、LongStream 、DoubleStream 三个接口类型的对象，这个方法的参数分别为3个函数式接口ToIntFunction、ToLongFunction、ToDoubleFunction，使用时可以用lambda表达式计算返回对应的int、long、double类型即可，简单看下这三个方法的源码(省略注释)：

    IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper);

    LongStream mapToLong(ToLongFunction mapper);

    DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction mapper);

IntStream 、LongStream 、DoubleStream 三个接口类型都有一个summaryStatistics()方法，其中，

1. IntStream 的方法是：

 IntSummaryStatistics summaryStatistics();

1. LongStream 的方法是：

 LongSummaryStatistics summaryStatistics();

1. DoubleStream 的方法是：

 DoubleSummaryStatistics summaryStatistics();

在IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics 、DoubleSummaryStatistics 三个接口类型（位于java.util包下）中，都有诸如统计数量、最大值、最小值、求和、平均值等方法（方法名和返回类型可能不同），利用这些方法我们可以方便的进行数值统计。以IntSummaryStatistics工具包 为例：

    public static void main(String[] args)
    {
        List numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        
        IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
        
        System.out.println("Max : " + stats.getMax());
        System.out.println("Min : " + stats.getMin());
        System.out.println("Sum : " + stats.getSum());
        System.out.println("Average : " + stats.getAverage());
        System.out.println("Count : " + stats.getCount());
    }

3.9  其它方法

    Stream API还有一些其它的方法，比如：
　　　　limit()　　　 获取指定数量的流
　　　　sorted()　 　对流进行排序
　　　　distinct()　　去重
　　　　skip()　　　　跳过指定数量的元素
　　　　peek()　　　生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，并指定消费函数
　　　　count()　　　计算元素数量
　　　　......

四、注意事项

Stream中的操作从概念上讲分为中间操作和终端操作：

• 中间操作：例如peek()方法提供Consumer（消费）函数，但执行peek()方法时不会执行Consumer函数，而是等到流真正被消费时（终端操作时才进行消费）才会执行，这种操作为中间操作；

• 终端操作：例如forEach()、collect()、count()等方法会对流中的元素进行消费，并执行指定的消费函数（peek方法提供的消费函数在此时执行），这种操作为终端操作。

要理解中间操作和终端操作的概念，防止埋坑~

14个常用Stream：

1. forEach 循环

@Test
public void forEach(){
    // 你不鸟我,我也不鸟你
    List list = Arrays.asList("you", "don't", "bird", "me", ",", 
                                       "I", "don't", "bird", "you");

    // 方式一：JDK1.8之前的循环方式
    for (String item: list) {
        System.out.println(item);
    }

    // 方式二：使用Stream的forEach方法
    // void forEach(Consumer action)
    list.stream().forEach(item -> System.out.println(item));

    // 方式三：方式二的简化方式
    // 由于方法引用也属于函数式接口，所以方式二Lambda表达式也可以使用方法引用来代替
    // 此种方式就是方式一、方式二的简写形式
    list.stream().forEach(System.out::println);
}

2. filter 过滤

public class User {
    private Long id;
    private String phone;
    private Integer age;

    public User(){}
    public User(Long id, String username, Integer age) {
        this.id = id;
        this.username = username;
        this.age = age;
    }
    // Getter & Setter & toString
}


@Test
public void filter(){
    List users = Arrays.asList(
            new User(1L, "mengday", 28),
            new User(2L, "guoguo", 18),
            new User(3L, "liangliang", 17)
    );

    // Stream filter(Predicate predicate);
    users.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).forEach(System.out::println);
}

3. map 映射

@Test
public void map(){
    List list = Arrays.asList("how", "are", "you", "how", "old", "are", "you", "?");
    //  Stream map(Function mapper);
    list.stream().map(item -> item.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
}

4. flatMap

@Test
public void flatMap(){
    List a = Arrays.asList(1, 2, 3);
    List b = Arrays.asList(4, 5, 6);

    //  Stream flatMap(Function> mapper)
    List> collect = Stream.of(a, b).collect(Collectors.toList());
    // [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
    System.out.println(collect);

    // 将多个集合中的元素合并成一个集合
    List mergeList = Stream.of(a, b).flatMap(list -> list.stream()).collect(Collectors.toList());
    // [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    System.out.println(mergeList);

    // 通过Builder模式来构建
    Stream