吃透JAVA的Stream流操作，多年实践总结
在JAVA中，涉及到对数组、Collection等集合类中的元素进行操作的时候，通常会通过 循环的方式 进行逐个处理，或者 使用Stream 的方式进行处理。
例如，现在有这么一个需求：
从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个
在 JAVA7及之前 的代码中，我们会可以照如下的方式进行实现：
java复制代码public List<String> sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) {
// 先切割句子，获取具体的单词信息
String[] words = sentence.split(" ");
List<String> wordList = new ArrayList<>();
// 循环判断单词的长度，先过滤出符合长度要求的单词
for (String word : words) {
if (word.length() > 5) {
wordList.add(word);
}
}
// 对符合条件的列表按照长度进行排序
wordList.sort((o1, o2) -> o2.length() - o1.length());
// 判断list结果长度，如果大于3则截取前三个数据的子list返回
if (wordList.size() > 3) {
wordList = wordList.subList(0, 3);
}
return wordList;
}在 JAVA8及之后 的版本中，借助Stream流，我们可以更加优雅的写出如下代码：
java复制代码
public List<String> sortGetTop3LongWordsByStream(@NotNull String sentence) {
return Arrays.stream(sentence.split(" "))
.filter(word -> word.length() > 5)
.sorted((o1, o2) -> o2.length() - o1.length())
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
}直观感受上，Stream的实现方式代码更加简洁、一气呵成。很多的同学在代码中也经常使用Stream流，但是对Stream流的认知往往也是仅限于会一些简单的filter、map、collect等操作，但JAVA的Stream可以适用的场景与能力远不止这些。
那么问题来了： Stream相较于传统的foreach的方式处理，到底有啥优势 ？
这里我们可以先搁置这个问题，先整体全面的了解下Stream，然后再来讨论下这个问题。
笔者结合在团队中多年的代码检视遇到的情况，结合平时项目编码实践经验，对 Stream的核心要点与易混淆用法 、 典型使用场景 等进行了详细的梳理总结，希望可以帮助大家对Stream有个更全面的认知，也可以更加高效的应用到项目开发中去。
◆ Stream初相识概括讲，可以将Stream流操作分为 3种类型 ：
创建Stream
Stream中间处理
终止Steam
每个Stream管道操作类型都包含若干API方法，先列举下各个API方法的功能介绍。
◆ 开始管道主要负责新建一个Stream流，或者基于现有的数组、List、Set、Map等集合类型对象创建出新的Stream流。
|
API |
功能说明 |
|
stream() |
创建出一个新的stream串行流对象 |
|
parallelStream() |
创建出一个可并行执行的stream流对象 |
|
Stream.of() |
通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象 |
负责对Stream进行处理操作，并返回一个新的Stream对象，中间管道操作可以进行 叠加 。
|
API |
功能说明 |
|
filter() |
按照条件过滤符合要求的元素， 返回新的stream流 |
|
map() |
将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的stream流 |
|
flatMap() |
将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的stream流 |
|
limit() |
仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流 |
|
skip() |
跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流 |
|
concat() |
将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流 |
|
distinct() |
对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流 |
|
sorted() |
对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流 |
|
peek() |
对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的stream流 |
顾名思义，通过终止管道操作之后，Stream流将 会结束 ，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。
|
API |
功能说明 |
|
count() |
返回stream处理后最终的元素个数 |
|
max() |
返回stream处理后的元素最大值 |
|
min() |
返回stream处理后的元素最小值 |
|
findFirst() |
找到第一个符合条件的元素时则终止流处理 |
|
findAny() |
找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理，这个 对于串行流时与findFirst相同，对于并行流时比较高效 ，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑 |
|
anyMatch() |
返回一个boolean值，类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素 |
|
allMatch() |
返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件 |
|
noneMatch() |
返回一个boolean值， 用于判断是否所有元素都不符合条件 |
|
collect() |
将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定 |
|
toArray() |
将流转换为数组 |
|
iterator() |
将流转换为Iterator对象 |
|
foreach() |
无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑 |
map与flatMap都是用于转换已有的元素为其它元素，区别点在于：
map 必须是一对一的 ，即每个元素都只能转换为1个新的元素
flatMap 可以是一对多的 ，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素
比如： 有一个字符串ID列表，现在需要将其转为User对象列表 。 可以使用map来实现：
java复制代码
/**
* 演示map的用途：一对一转换
*/
public void stringToIntMap() {
List<String> ids = Arrays.asList("205", "105", "308", "469", "627", "193", "111");
// 使用流操作
List<User> results = ids.stream()
.map(id -> {
User user = new User();
user.setId(id);
return user;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
}执行之后，会发现每一个元素都被转换为对应新的元素，但是前后总元素个数是一致的：
[User{id='205'},
User{id='105'},
User{id='308'},
User{id='469'},
User{id='627'},
User{id='193'},
User{id='111'}]再比如： 现有一个句子列表，需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表 。这种情况用map就搞不定了，需要flatMap上场了：
java复制代码
public void stringToIntFlatmap() {
List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
// 使用流操作
List<String> results = sentences.stream()
.flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
}执行结果如下，可以看到结果列表中元素个数是比原始列表元素个数要多的：
[hello, world, Jia, Gou, Wu, Dao]这里需要补充一句，flatMap操作的时候其实是先每个元素处理并返回一个新的Stream，然后将多个Stream展开合并为了一个完整的新的Stream，如下：
◆ p eek和foreach方法
peek和foreach，都可以用于对元素进行遍历然后逐个的进行处理。
但根据前面的介绍， peek属于中间方法 ，而 foreach属于终止方法 。这也就意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。
public void testPeekAndforeach() {
List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
// 演示点1：仅peek操作，最终不会执行
System.out.println("----before peek----");
sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence));
System.out.println("----after peek----");
// 演示点2：仅foreach操作，最终会执行
System.out.println("----before foreach----");
sentences.stream().forEach(sentence -> System.out.println(sentence));
System.out.println("----after foreach----");
// 演示点3：peek操作后面增加终止操作，peek会执行
System.out.println("----before peek and count----");
sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count();
System.out.println("----after peek and count----");
}输出结果可以看出，peek独自调用时并没有被执行、但peek后面加上终止操作之后便可以被执行，而foreach可以直接被执行：
css复制代码
----before peek----
----after peek----
----before foreach----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after foreach----
----before peek and count----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after peek and count----◆ filter、sorted、distinct、limit
这几个都是常用的Stream的中间操作方法，具体的方法的含义在上面的表格里面有说明。具体使用的时候， 可以根据需要选择一个或者多个进行组合使用，或者同时使用多个相同方法的组合 ：
public void testGetTargetUsers() {
List<String> ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193");
// 使用流操作
List<Dept> results = ids.stream()
.filter(s -> s.length() > 2)
.distinct()
.map(Integer::valueOf)
.sorted(Comparator.comparingInt(o -> o))
.limit(3)
.map(id -> new Dept(id))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
}上面的代码片段的处理逻辑很清晰：
使用filter过滤掉不符合条件的数据
通过distinct对存量元素进行去重操作
通过map操作将字符串转成整数类型
借助sorted指定按照数字大小正序排列
使用limit截取排在前3位的元素
又一次使用map将id转为Dept对象类型
使用collect终止操作将最终处理后的数据收集到list中
输出结果：
[Dept{id=111}, Dept{id=193}, Dept{id=205}]◆ 简单结果终止方法
按照前面介绍的，终止方法里面像count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch等方法，均属于这里说的简单结果终止方法。所谓简单，指的是其结果形式是数字、布尔值或者Optional对象值等。
java复制代码
public void testSimpleStopOptions() {
List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
// 统计stream操作后剩余的元素个数
System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).count());
// 判断是否有元素值等于205
System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).anyMatch("205"::equals));
// findFirst操作
ids.stream().filter(s -> s.length() > 2)
.findFirst()
.ifPresent(s -> System.out.println("findFirst:" + s));
}执行后结果为：
6
true
findFirst:205◆ 避坑提醒
这里需要补充提醒下， 一旦一个Stream被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作 了，否则会报错，看下面示例：
public void testHandleStreamAfterClosed() {
List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
Stream<String> stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
// 统计stream操作后剩余的元素个数
System.out.println(stream.count());
System.out.println("-----下面会报错-----");
// 判断是否有元素值等于205
try {
System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("-----上面会报错-----");
}执行的时候，结果如下：
css复制代码
6
-----下面会报错-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
at java.util.stream.ReferencePipeline.anyMatch(ReferencePipeline.java:449)
at com.veezean.skills.stream.StreamService.testHandleStreamAfterClosed(StreamService.java:153)
at com.veezean.skills.stream.StreamService.main(StreamService.java:176)
-----上面会报错-----因为stream已经被执行count()终止方法了，所以对stream再执行anyMatch方法的时候，就会报错stream has already been operated upon or closed，这一点在使用的时候需要特别注意。
◆ 结果收集终止方法因为Stream主要用于对集合数据的处理场景，所以除了上面几种获取简单结果的终止方法之外，更多的场景是获取一个集合类的结果对象，比如List、Set或者HashMap等。
这里就需要collect方法出场了，它可以支持生成如下类型的结果数据：
一个集合类，比如List、Set或者HashMap等
StringBuilder对象，支持将多个字符串进行拼接处理并输出拼接后结果
一个可以记录个数或者计算总和的对象（数据批量运算统计）
◆ 生成集合应该算是collect最常被使用到的一个场景了：
java复制代码
public void testCollectStopOptions() {
List<Dept> ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));
// collect成list
List<Dept> collectList = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("collectList:" + collectList);
// collect成Set
Set<Dept> collectSet = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println("collectSet:" + collectSet);
// collect成HashMap，key为id，value为Dept对象
Map<Integer, Dept> collectMap = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept -> dept));
System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}结果如下：
bash复制代码
collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]
collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]
collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}◆ 生成拼接字符串
将一个List或者数组中的值拼接到一个字符串里并以逗号分隔开 ，这个场景相信大家都不陌生吧？
如果通过for循环和StringBuilder去循环拼接，还得考虑下最后一个逗号如何处理的问题，很繁琐:
java复制代码
public void testForJoinStrings() {
List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (String id : ids) {
builder.append(id).append(',');
}
// 去掉末尾多拼接的逗号
builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
System.out.println("拼接后：" + builder.toString());
}但是现在有了Stream，使用collect可以轻而易举的实现：
java复制代码
public void testCollectJoinStrings() {
List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("拼接后：" + joinResult);
}两种方式都可以得到完全相同的结果，但Stream的方式更优雅：
复制代码拼接后：205,10,308,49,627,193,111,193◆ 敲黑板：
关于这里的说明，评论区中很多的小伙伴提出过疑问，就是这个场景其实使用 String.join() 就可以搞定了，并不需要上面使用 stream 的方式去实现。这里要声明下， Stream的魅力之处就在于其可以结合到其它的业务逻辑中进行处理 ，让代码逻辑更加的自然、一气呵成。如果纯粹是个String字符串拼接的诉求，确实没有必要使用Stream来实现，毕竟杀鸡焉用牛刀嘛~ 但是可以看看下面给出的这个示例，便可以感受出使用Stream进行字符串拼接的真正魅力所在。
还有一种场景，实际使用的时候可能会比较少，就是使用collect生成数字数据的总和信息，也可以了解下实现方式：
java复制代码
public void testNumberCalculate() {
List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
// 计算平均值
Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));
System.out.println("平均值：" + average);
// 数据统计信息
IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));
System.out.println("数据统计信息：" + summary);
}上面的例子中，使用collect方法来对list中元素值进行数学运算，结果如下：
python复制代码
平均值：30.0
总和：IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}◆ 并行Stream ◆ 机制说明
使用并行流，可以有效利用计算机的多CPU硬件，提升逻辑的执行速度。并行流通过将一整个stream划分为多个片段，然后对各个分片流并行执行处理逻辑，最后将各个分片流的执行结果汇总为一个整体流。
◆ 约束与限制
并行流类似于多线程在并行处理，所以与多线程场景相关的一些问题同样会存在，比如死锁等问题，所以在并行流终止执行的函数逻辑，必须要保证 线程安全 。
◆ 回答最初的问题到这里，关于JAVA Stream的相关概念与用法介绍，基本就讲完了。我们再把焦点切回本文刚开始时提及的一个问题：
Stream相较于传统的foreach的方式处理stream，到底有啥优势 ？
根据前面的介绍，我们应该可以得出如下几点答案：
代码更简洁 、偏声明式的编码风格，更容易体现出代码的逻辑意图
逻辑间解耦 ，一个stream中间处理逻辑，无需关注上游与下游的内容，只需要按约定实现自身逻辑即可
并行流场景 效率 会比迭代器逐个循环更高
函数式接口， 延迟执行 的特性，中间管道操作不管有多少步骤都不会立即执行，只有遇到终止操作的时候才会开始执行，可以避免一些中间不必要的操作消耗
当然了，Stream也不全是优点，在有些方面也有其弊端：
代码调测debug不便
程序员从历史写法切换到Stream时，需要一定的适应时间
Java Stream就是一个数据流经的管道，并且在管道中对数据进行操作，然后流入下一个管道。有学过linux 管道的同学应该会很容易就理解。在没有Java Stram之前，对于集合类的操作，更多的是通过for循环。大家从后文中就能看出Java Stream相对于for 循环更加简洁、易用、快捷。
管道的功能包括：Filter（过滤）、Map(映射)、sort(排序）等，集合数据通过Java Stream管道处理之后，转化为另一组集合或数据输出。
我们先来看一个例子：
ini复制代码List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");
List<String> list = nameStrs.stream()
.filter(s -> s.startsWith("L"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.collect(toList());
System.out.println(list);
首先，我们使用Stream()函数，将一个List转换为管道流
调用filter函数过滤数组元素，过滤方法使用lambda表达式，以L开头的元素返回true被保留，其他的List元素被过滤掉
然后调用Map函数对管道流中每个元素进行处理，字母全部转换为大写
然后调用sort函数，对管道流中数据进行排序
最后调用collect函数toList，将管道流转换为List返回
最终的输出结果是：[LEMUR, LION]。大家可以想一想，上面的这些对数组进行遍历的代码，如果你用for循环来写，需要写多少行代码？来，我们来继续学习Java Stream吧！
◆ 三、将数组转换为管道流使用Stream.of()方法，将数组转换为管道流。
String[] array = {"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"};
Stream<String> nameStrs2 = Stream.of(array);
Stream<String> nameStrs3 = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");◆ 四、将集合类对象转换为管道流
通过调用集合类的stream()方法，将集合类对象转换为管道流。
List<String> list = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");
Stream<String> streamFromList = list.stream();
Set<String> set = new HashSet<>(list);
Stream<String> streamFromSet = set.stream();◆ 五、将文本文件转换为管道流
通过Files.lines方法将文本文件转换为管道流，下图中的Paths.get()方法作用就是获取文件，是Java NIO的API！
也就是说：我们可以很方便的使用Java Stream加载文本文件，然后逐行的对文件内容进行处理。
Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("file.txt"));◆ 2.Stream的filter与谓语逻辑 ◆ 一、基础代码准备
建立一个实体类，该实体类有五个属性。下面的代码使用了lombok的注解Data、AllArgsConstructor，这样我们就不用写get、set方法和全参构造函数了。lombok会帮助我们在编译期生成这些模式化的代码。
@Data
@AllArgsConstructor
public class Employee {
private Integer id;
private Integer age; //年龄
private String gender; //性别
private String firstName;
private String lastName;
}
写一个测试类，这个测试类的内容也很简单，新建十个Employee 对象
ini复制代码public class StreamFilterPredicate {
public static void main(String[] args){
Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");
List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);
List<Employee> filtered = employees.stream()
.filter(e -> e.getAge() > 70 && e.getGender().equals("M"))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filtered);
}
}
需要注意的是上面的filter传入了lambda表达式(之前的章节我们已经讲过了)，表达过滤年龄大于70并且男性的Employee员工。输出如下：
[Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)]◆ 二、什么是谓词逻辑？
下面要说我们的重点了，通过之前的章节的讲解，我们已经知道lambda表达式表达的是一个匿名接口函数的实现。那具体到Stream.filter()中，它表达的是什么呢？看下图：可以看出它表达的是一个Predicate接口，在英语中这个单词的意思是：谓词。
什么是谓词？ （百度百科）
什么是谓词逻辑？WHERE 和 AND 限定了主语employee是什么，那么WHERE和AND语句所代表的逻辑就是谓词逻辑
SELECT *
FROM employee
WHERE age > 70
AND gender = 'M'◆ 三、谓词逻辑的复用
通常情况下，filter函数中lambda表达式为一次性使用的谓词逻辑。如果我们的谓词逻辑需要被多处、多场景、多代码中使用，通常将它抽取出来单独定义到它所限定的主语实体中。比如：将下面的谓词逻辑定义在Employee实体class中。
public static Predicate<Employee> ageGreaterThan70 = x -> x.getAge() >70;
public static Predicate<Employee> genderM = x -> x.getGender().equals("M");◆ 3.1.and语法（并集）
List<Employee> filtered = employees.stream()
.filter(Employee.ageGreaterThan70.and(Employee.genderM))
.collect(Collectors.toList());
输出如下：
bash复制代码[Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)]◆ 3.2.or语法（交集）
List<Employee> filtered = employees.stream()
.filter(Employee.ageGreaterThan70.or(Employee.genderM))
.collect(Collectors.toList());
输出如下：实际上就是年龄大于70的和所有的男性（由于79的那位也是男性，所以就是所有的男性）
[Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan), Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin), Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman), Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor), Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin), Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)]◆ 3.3.negate语法（取反）
List<Employee> filtered = employees.stream()
.filter(Employee.ageGreaterThan70.or(Employee.genderM).negate())
.collect(Collectors.toList());
输出如下：把上一小节代码的结果取反，实际上就是所有的女性
[Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis), Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Mar◆ 3.Stream管道流的map操作 ◆ 一、回顾Stream管道流map的基础用法
最简单的需求：将集合中的每一个字符串，全部转换成大写！
List<String> alpha = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");
//不使用Stream管道流
List<String> alphaUpper = new ArrayList<>();
for (String s : alpha) {
alphaUpper.add(s.toUpperCase());
}
System.out.println(alphaUpper); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]
// 使用Stream管道流
List<String> collect = alpha.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
//上面使用了方法引用，和下面的lambda表达式语法效果是一样的
//List<String> collect = alpha.stream().map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]
所以 map函数的作用就是针对管道流中的每一个数据元素进行转换操作 。
map()函数不仅可以处理数据，还可以转换数据的类型。如下：
arduino复制代码List<Integer> lengths = alpha.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(lengths); //[6, 4, 7, 5]
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.mapToInt(String::length)
.forEach(System.out::println);
输出如下：
6
4
7
5
除了mapToInt。还有maoToLong，mapToDouble等等用法
◆ 三、再复杂一点： 处理对象数据格式转换还是使用上一节中的Employee类，创建10个对象。需求如下：
将每一个Employee的年龄增加一岁
将性别中的“M”换成“male”，F换成Female。
public static void main(String[] args){
Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");
List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);
/*List<Employee> maped = employees.stream()
.map(e -> {
e.setAge(e.getAge() + 1);
e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
return e;
}).collect(Collectors.toList());*/
List<Employee> maped = employees.stream()
.peek(e -> {
e.setAge(e.getAge() + 1);
e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(maped);
}
由于map的参数e就是返回值，所以可以用peek函数。peek函数是一种特殊的map函数，当函数没有返回值或者参数就是返回值的时候可以使用peek函数。
◆ 四、flatMapmap可以对管道流中的数据进行转换操作，但是如果管道中还有管道该如何处理？即：如何处理二维数组及二维集合类。实现一个简单的需求：将“hello”，“world”两个字符串组成的集合，元素的每一个字母打印出来。如果不用Stream我们怎么写？写2层for循环,第一层遍历字符串，并且将字符串拆分成char数组，第二层for循环遍历char数组。
ini复制代码List<String> words = Arrays.asList("hello", "word");
words.stream()
.map(w -> Arrays.stream(w.split(""))) //[[h,e,l,l,o],[w,o,r,l,d]]
.forEach(System.out::println);
输出打印结果：
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@3551a94
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@531be3c5
用map方法是做不到的，这个需求用map方法无法实现。map只能针对一维数组进行操作，数组里面还有数组，管道里面还有管道，它是处理不了每一个元素的。
flatMap可以理解为将若干个子管道中的数据全都，平面展开到父管道中进行处理。
words .stream ()
.flatMap(w -> Arrays.stream(w.split(""))) // [h,e,l,l,o,w,o,r,l,d]
.forEach(System.out::println);
输出打印结果：
h
e
l
l
o
w
o
r
d◆ 4.Stream的状态与并行操作 ◆ 一、回顾Stream管道流操作
通过前面章节的学习，我们应该明白了Stream管道流的基本操作。 我们来回顾一下：
源操作：可以将数组、集合类、行文本文件转换成管道流Stream进行数据处理
中间操作：对Stream流中的数据进行处理，比如：过滤、数据转换等等
终端操作：作用就是将Stream管道流转换为其他的数据类型。这部分我们还没有讲，我们后面章节再介绍。
看下面的脑图，可以有更清晰的理解：
其实在程序员编程中，经常会接触到“有状态”，“无状态”，绝大部分的人都比较蒙。而且在不同的场景下，“状态”这个词的含义似乎有所不同。但是“万变不离其宗”，理解“状态”这个词在编程领域的含义，笔者教给大家几个关键点：
状态通常代表公用数据，有状态就是有“公用数据”
因为有公用的数据，状态通常需要额外的存储。
状态通常被多人、多用户、多线程、多次操作，这就涉及到状态的管理及变更操作。
是不是更蒙了？举个例子，你就明白了
web开发session就是一种状态，访问者的多次请求关联同一个session，这个session需要存储到内存或者redis。多次请求使用同一个公用的session，这个session就是状态数据。
vue的vuex的store就是一种状态，首先它是多组件公用的，其次是不同的组件都可以修改它，最后它需要独立于组件单独存储。所以store就是一种状态。
回到我们的Stream管道流
filter与map操作，不需要管道流的前面后面元素相关，所以不需要额外的记录元素之间的关系。输入一个元素，获得一个结果。
sorted是排序操作、distinct是去重操作。像这种操作都是和别的元素相关的操作，我自己无法完成整体操作。就像班级点名就是无状态的，喊到你你就答到就可以了。如果是班级同学按大小个排序，那就不是你自己的事了，你得和周围的同学比一下身高并记住，你记住的这个身高比较结果就是一种“状态”。所以这种操作就是有状态操作。
◆ 三、Limit与Skip管道数据截取List<String> limitN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());
List<String> skipN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());
limt方法传入一个整数n，用于截取管道中的前n个元素。经过管道处理之后的数据是：[Monkey, Lion]。
skip方法与limit方法的使用相反，用于跳过前n个元素，截取从n到末尾的元素。经过管道处理之后的数据是：[Giraffe, Lemur]
◆ 四、Di stinct元素去重我们还可以使用distinct方法对管道中的元素去重，涉及到去重就一定涉及到元素之间的比较，distinct方法时调用Object的equals方法进行对象的比较的，如果你有自己的比较规则，可以重写equals方法。
ini复制代码List<String> uniqueAnimals = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
上面代码去重之后的结果是：["Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"]
◆ 五、Sorted排序默认的情况下，sorted是按照字母的自然顺序进行排序。如下代码的排序结果是：[Giraffe, Lemur, Lion, Monkey]，字数按顺序G在L前面，L在M前面。第一位无法区分顺序，就比较第二位字母。
ini复制代码List<String> alphabeticOrder = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
排序我们后面还会给大家详细的讲一讲，所以这里暂时只做一个了解。
◆ 六、串行、并行与顺序通常情况下，有状态和无状态操作不需要我们去关心。除非？：你使用了并行操作。
还是用班级按身高排队为例：班级有一个人负责排序，这个排序结果最后就会是正确的。那如果有2个、3个人负责按大小个排队呢？最后可能就乱套了。一个人只能保证自己排序的人的顺序，他无法保证其他人的排队顺序。
串行的好处是可以保证顺序，但是通常情况下处理速度慢一些
并行的好处是对于元素的处理速度快一些（通常情况下），但是顺序无法保证。这 可能会导致 进行一些 有状态操作 的时候，最后得到的不是你想要的结果。
arduino复制代码Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.parallel()
.forEach(System.out::println);
parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证。
如果数据量比较小的情况下，不太能观察到，数据量大的话，就能观察到数据顺序是无法保证的。
复制代码Monkey
Lion
Lemur
Giraffe
Lion
通常情况下，parallel()能够很好的利用CPU的多核处理器，达到更好的执行效率和性能，建议使用。但是有些特殊的情况下，parallel并不适合：深入了解请看这篇文章：blog.oio.de/2016/01/22/… 该文章中几个观点，说明并行操作的适用场景：
数据源易拆分：从处理性能的角度，parallel()更适合处理ArrayList，而不是LinkedList。因为ArrayList从数据结构上讲是基于数组的，可以根据索引很容易的拆分为多个。
适用于无状态操作：每个元素的计算都不得依赖或影响任何其他元素的计算，的运算场景。
基础数据源无变化：从文本文件里面边读边处理的场景，不适合parallel()并行处理。parallel()一开始就容量固定的集合，这样能够平均的拆分、同步处理。
在开始之前，我先卖个关子提一个问题：我们现在有一个Employee员工类。
typescript复制代码@Data
@AllArgsConstructor
public class Employee {
private Integer id;
private Integer age; //年龄
private String gender; //性别
private String firstName;
private String lastName;
}
你知道怎么对一个Employee对象组成的List集合， 先按照性别字段倒序排序，再按照年龄的倒序 进行排序么？如果您不知道4行代码以内的解决方案（其实是1行代码就可以实现，但笔者格式化为4行），我觉得您有必要一步步的看下去。
◆ 一、字符串List排序
cities是一个字符串数组。 注意london的首字母是小写的。
csharp复制代码List<String> cities = Arrays.asList(
"Milan",
"london",
"San Francisco",
"Tokyo",
"New Delhi"
);
System.out.println(cities);
//[Milan, london, San Francisco, Tokyo, New Delhi]
cities.sort(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
System.out.println(cities);
//[london, Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo]
cities.sort(Comparator.naturalOrder());
System.out.println(cities);
//[Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo, london]
当使用sort方法，按照String.CASE_INSENSITIVE_ORDER（字母大小写不敏感）的规则排序，结果是：[london, Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo]
如果使用Comparator.naturalOrder()字母自然顺序排序，结果是：[Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo, london]
同样我们可以把排序器Comparator用在Stream管道流中。
scss复制代码cities.stream().sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);
//Milan
//New Delhi
//San Francisco
//Tokyo
//london
在java 7我们是使用Collections.sort()接受一个数组参数，对数组进行排序。 在java 8之后可以直接调用集合类的sort()方法进行排序 。sort()方法的参数是一个比较器Comparator接口的实现类，Comparator接口的我们下一节再给大家介绍一下。
◆ 二、整数类型List排序scss复制代码List<Integer> numbers = Arrays.asList(6, 2, 1, 4, 9);
System.out.println(numbers); //[6, 2, 1, 4, 9]
numbers.sort(Comparator.naturalOrder()); //自然排序
System.out.println(numbers); //[1, 2, 4, 6, 9]
numbers.sort(Comparator.reverseOrder()); //倒序排序
System.out.println(numbers); //[9, 6, 4, 2, 1]◆ 三、按对象字段对List排序
这个功能就比较有意思了，举个例子大家理解一下。
ini复制代码Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");
List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);
employees.sort(Comparator.comparing(Employee::getAge));
employees.forEach(System.out::println);
首先，我们创建了10个Employee对象，然后将它们转换为List
然后重点的的代码:使用了函数应用Employee::getAge作为对象的排序字段，即使用员工的年龄作为排序字段
然后调用List的forEach方法将List排序结果打印出来，如下(当然我们重写了Employee的toString方法，不然打印结果没有意义)：
ini复制代码Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
如果我们希望List按照年龄age的倒序排序，就使用reversed()方法。如：
css复制代码employees.sort(Comparator.comparing(Employee::getAge).reversed());◆ 四、Comparator链对List排序
下面这段代码先是按性别的倒序排序，再按照年龄的倒序排序。
employees.sort(
Comparator.comparing(Employee::getGender)
.thenComparing(Employee::getAge)
.reversed()
);
employees.forEach(System.out::println);
//都是正序 ，不加reversed
//都是倒序，最后面加一个reserved
//先是倒序（加reserved），然后正序
//先是正序（加reserved），然后倒序（加reserved）
细心的朋友可能注意到：我们只用了一个reversed()倒序方法，这个和SQL的表述方式不太一样。这个问题不太好用语言描述，建议大家去看一下视频！
排序结果如下：
ini复制代码Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)◆ 6.函数式接口Comparator ◆ 一、函数式接口是什么？
所谓的函数式接口，实际上就是接口里面 只能有一个抽象方法的接口 。我们上一节用到的Comparator接口就是一个典型的函数式接口，它只有一个抽象方法compare。
只有一个抽象方法？ 那上图中的equals方法不是也没有函数体么？ 不急，和我一起往下看！
◆ 二、函数式接口的特点接口有且仅有一个抽象方法，如上图的抽象方法compare
允许定义静态非抽象方法
允许定义默认defalut非抽象方法（default方法也是java8才有的，见下文）
允许java.lang.Object中的public方法，如上图的方法equals。
FunctionInterface注解不是必须的，如果一个接口符合"函数式接口"定义，那么加不加该注解都没有影响。加上该注解能够更好地让编译器进行检查。如果编写的不是函数式接口，但是加上了@FunctionInterface，那么编译器会报错
甚至可以说：函数式接口是专门为lambda表达式准备的， lambda表达式是只实现接口中唯一的抽象方法的匿名实现类 。
◆ 三、default关键字顺便讲一下default关键字，在java8之前
接口是不能有方法的实现，所有方法全都是抽象方法
实现接口就必须实现接口里面的所有方法
这就导致一个问题： 当一个接口有很多的实现类的时候,修改这个接口就变成了一个非常麻烦的事,需要修改这个接口的所有实现类 。
这个问题困扰了java工程师许久，不过在java8中这个问题得到了解决,没错就是default方法
default方法可以有自己的默认实现，即有方法体。
接口实现类可以不去实现default方法，并且可以使用default方法。
◆ 四、JDK中的函数式接口举例java.lang.Runnable,
java.util.Comparator,
java.util.concurrent.Callable
java.util.function包下的接口，如Consumer、Predicate、Supplier等
◆ 五、自定义Comparator排序我们自定义一个排序器，实现compare函数（函数式接口Comparator唯一的抽象方法）。返回0表示元素相等，-1表示前一个元素小于后一个元素，1表示前一个元素大于后一个元素。这个规则和java 8之前没什么区别。
下面代码用自定义接口实现类的的方式实现：按照年龄的倒序排序！
scss复制代码employees.sort(new Comparator<Employee>() {
@Override
public int compare(Employee em1, Employee em2) {
if(em1.getAge() == em2.getAge()){
return 0;
}
return em1.getAge() - em2.getAge() > 0 ? -1:1;
}
});
employees.forEach(System.out::println);
最终的打印结果如下，按照年龄的自定义规则进行排序。
Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)
这段代码如果以lambda表达式简写。箭头左侧是参数，右侧是函数体，参数类型和返回值根据上下文自动判断。如下：
scss复制代码employees.sort((em1,em2) -> {
if(em1.getAge() == em2.getAge()){
return 0;
}
return em1.getAge() - em2.getAge() > 0 ? -1:1;
});
employees.forEach(System.out::println);◆ 7.Stream查找与匹配元素
在我们对数组或者集合类进行操作的时候，经常会遇到这样的需求，比如：
是否包含某一个“匹配规则”的元素
是否所有的元素都符合某一个“匹配规则”
是否所有元素都不符合某一个“匹配规则”
查找第一个符合“匹配规则”的元素
查找任意一个符合“匹配规则”的元素
这些需求如果用for循环去写的话，还是比较麻烦的，需要使用到for循环和break！本节就介绍一个如何用Stream API来实现“查找与匹配”。
◆ 一、对比一下有多简单employees是10个员工对象组成的List，在前面的章节中我们已经用过多次，这里不再列出代码。
如果我们不用Stream API实现，查找员工列表中是否包含年龄大于70的员工？代码如下：
ini复制代码boolean isExistAgeThan70 = false;
for(Employee employee:employees){
if(employee.getAge() > 70){
isExistAgeThan70 = true;
break;
}
}
如果我们使用Stream API就是下面的一行代码，其中使用到了我们之前学过的"谓词逻辑"。
ini复制代码boolean isExistAgeThan70 = employees.stream().anyMatch(Employee.ageGreaterThan70);
将谓词逻辑换成lambda表达式也可以，代码如下：
ini复制代码boolean isExistAgeThan72 = employees.stream().anyMatch(e -> e.getAge() > 72);
所以，我们介绍了第一个匹配规则函数：anyMatch，判断Stream流中是否包含某一个“匹配规则”的元素。这个匹配规则可以是 lambda表达式 或者 谓词 。
◆ 二、其他匹配规则函数介绍是否所有员工的年龄都大于10岁？allMatch匹配规则函数：判断是够Stream流中的所有元素都 符合 某一个"匹配规则"。
ini复制代码boolean isExistAgeThan10 = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 10);
是否不存在小于18岁的员工？noneMatch匹配规则函数：判断是否Stream流中的所有元素都 不符合 某一个"匹配规则"。
ini复制代码boolean isExistAgeLess18 = employees.stream().noneMatch(e -> e.getAge() < 18);◆ 三、元素查找与Optional
从列表中按照顺序查找第一个年龄大于40的员工。
ini复制代码Optional<Employee> employeeOptional
= employees.stream().filter(e -> e.getAge() > 40).findFirst();
System.out.println(employeeOptional.get());
打印结果
ini复制代码Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Optional类代表一个值存在或者不存在。在java8中引入，这样就不用返回null了。
isPresent() 将在 Optional 包含值的时候返回 true , 否则返回 false 。
ifPresent(Consumer block) 会在值存在的时候执行给定的代码块。我们在第3章 介绍了 Consumer 函数式接口；它让你传递一个接收 T 类型参数，并返回 void 的Lambda 表达式。
T get() 会在值存在时返回值，否则?出一个 NoSuchElement 异常。
T orElse(T other) 会在值存在时返回值，否则返回一个默认值。
关于Optinal的各种函数用法请观看视频！B站观看地址
findFirst用于查找第一个符合“匹配规则”的元素，返回值为Optional
findAny用于查找任意一个符合“匹配规则”的元素，返回值为Optional
◆ 8.Stream集合元素归约Stream API为我们提供了Stream.reduce用来实现集合元素的归约。reduce函数有三个参数：
Identity标识 ：一个元素，它是归约操作的初始值，如果流为空，则为默认结果。
Accumulator累加器 ：具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素。
Combiner合并器（可选） ：当归约并行化时，或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时，用于合并归约操作的部分结果的函数。注意观察上面的图，我们先来理解累加器：
阶段累加结果作为累加器的第一个参数
集合遍历元素作为累加器的第二个参数
◆ Integer类型归约reduce初始值为0，累加器可以是lambda表达式，也可以是方法引用。
ini复制代码List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int result = numbers
.stream()
.reduce(0, (subtotal, element) -> subtotal + element);
System.out.println(result); //21
int result = numbers
.stream()
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(result); //21◆ String类型归约
不仅可以归约Integer类型，只要累加器参数类型能够匹配，可以对任何类型的集合进行归约计算。
ini复制代码List<String> letters = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
String result = letters
.stream()
.reduce("", (partialString, element) -> partialString + element);
System.out.println(result); //abcde
String result = letters
.stream()
.reduce("", String::concat);
System.out.println(result); //ancde◆ 复杂对象归约
计算所有的员工的年龄总和。
ini复制代码Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");
List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);
Integer total = employees.stream().map(Employee::getAge).reduce(0,Integer::sum);
System.out.println(total); //346
先用map将Stream流中的元素由Employee类型处理为Integer类型（age）。
然后对Stream流中的Integer类型进行归约
◆ Combiner合并器的使用除了使用map函数实现类型转换后的集合归约，我们还可以用Combiner合并器来实现，这里第一次使用到了Combiner合并器。因为Stream流中的元素是Employee，累加器的返回值是Integer，所以二者的类型不匹配。这种情况下可以使用Combiner合并器对累加器的结果进行二次归约，相当于做了类型转换。
scss复制代码Integer total3 = employees.stream()
.reduce(0,(totalAge,emp) -> totalAge + emp.getAge(),Integer::sum); //注意这里reduce方法有三个参数
System.out.println(total); //346
计算结果和使用map进行数据类型转换的方式是一样的。
◆ 并行流数据归约（使用合并器）对于大数据量的集合元素归约计算，更能体现出Stream并行流计算的威力。
在进行并行流计算的时候，可能会将集合元素分成多个组计算。 为了更快的将分组计算结果累加，可以使用合并器。
Integer total2 = employees
.parallelStream()
.map(Employee::getAge)
.reduce(0,Integer::sum,Integer::sum); //注意这里reduce方法有三个参数
System.out.println(total); //346◆ 9.StreamAPI终端操作 ◆ 一、Java Stream管道数据处理操作
在本号之前写过的文章中，曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前，我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图：
第一阶段(图中蓝色)： 将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流
第二阶段(图中虚线部分)： 管道流式数据处理操作，处理管道中的每一个元素。 上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素。
第三阶段(图中绿色)： 管道流结果处理操作，也就是本文的将介绍的核心内容。
在开始学习之前，仍然有必要回顾一下我们之前给大家讲过的一个例子：
ini复制代码List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");
List<String> list = nameStrs.stream()
.filter(s -> s.startsWith("L"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.collect(toList());
System.out.println(list);
首先使用stream()方法将字符串List转换为管道流Stream
然后进行管道数据处理操作，先用fliter函数过滤所有大写L开头的字符串，然后将管道中的字符串转换为大写字母toUpperCase，然后调用sorted方法排序。这些API的用法在本号之前的文章有介绍过。其中还使用到了lambda表达式和函数引用。
最后使用collect函数进行结果处理，将java Stream管道流转换为List。最终list的输出结果是:[LEMUR, LION]
如果你不使用java Stream管道流的话，想一想你需要多少行代码完成上面的功能呢？回到正题，这篇文章就是要给大家介绍第三阶段：对管道流处理结果都可以做哪些操作呢？下面开始吧！
◆ 二、ForEach和ForEachOrdered如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。
arduino复制代码Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.parallel()
.forEach(System.out::println);
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.parallel()
.forEachOrdered(System.out::println);
parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理，这样处理速度更快。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证
forEachOrdered从名字上看就可以理解，虽然在数据处理顺序上可能无法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子（forEach方法则无法保证这个顺序）：
复制代码Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion◆ 三、元素的收集collect
java Stream 最常见的用法就是：一将集合类转换成管道流，二对管道流数据处理，三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为我们提供了这样的功能：将管道流处理结果在转换成集合类。
◆ 3.1.收集为Set通过Collectors.toSet()方法收集Stream的处理结果，将所有元素收集到Set集合中。
arduino复制代码Set<String> collectToSet = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.toSet());
//最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set会去重。◆ 3.2.收集到List
同样，可以将元素收集到List使用toList()收集器中。
arduino复制代码List<String> collectToList = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());
// 最终collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]◆ 3.3.通用的收集方式
上面为大家介绍的元素收集方式，都是专用的。比如使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合；使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么，有没有一种比较通用的数据元素收集方式，将数据收集为任意的Collection接口子类型。所以，这里就像大家介绍一种通用的元素收集方式，你可以将数据元素收集到任意的Collection类型：即向所需Collection类型提供构造函数的方式。
arduino复制代码LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
//最终collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]
注意：代码中使用了LinkedList::new，实际是调用LinkedList的构造函数，将元素收集到Linked List。当然你还可以使用诸如LinkedHashSet::new和PriorityQueue::new将数据元素收集为其他的集合类型，这样就比较通用了。
◆ 3.4.收集到Array通过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果，将所有元素收集到字符串数组中。
arduino复制代码String[] toArray = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);
//最终toArray字符串数组中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]◆ 3.5.收集到Map
使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面，但是出现一个问题：那就是管道中的元素是作为key，还是作为value。我们用到了一个Function.identity()方法，该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”（输入就是输出的lambda表达式）。另外使用管道流处理函数distinct()来确保Map键值的唯一性。
dart复制代码Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
Function.identity(), //元素输入就是输出，作为key
s -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不同的字母个数，作为value
));
// 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}◆ 3.6.分组收集groupingBy
Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集，下面的代码演示如何根据首字母将不同的数据元素收集到不同的List，并封装为Map。
arduino复制代码Map<Character, List<String>> groupingByList = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
s -> s.charAt(0) , //根据元素首字母分组，相同的在一组
// counting() // 加上这一行代码可以实现分组统计
));
// 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//如果加上counting() ，结果是: {G=1, L=3, M=1}
这是该过程的说明：groupingBy第一个参数作为分组条件，第二个参数是子收集器。
◆ 四、其他常用方法css复制代码boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判断管道中是否包含2，结果是: true
long nrOfAnimals = Stream.of(
"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4
int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素数据累加结果sum: 6
OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0]
int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素数据最大值max: 3
IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}
◆ 总结
好啦，关于JAVA Stream的理解要点与使用技能的阐述就先到这里啦。那通过上面的介绍，各位小伙伴们是否已经跃跃欲试了呢？快去项目中使用体验下吧！当然啦，如果有疑问，也欢迎找我一起探讨探讨咯。
来源 ： https://www.toutiao.com/article/7233993382685704761/?log_from=72cb4f75ddbb6_1685430607121,如有侵权请联系删除。
