Stream API详解
概述
当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：
①获取一个数据源（source）→ ②数据转换 → ③执行操作，获取想要的结果。每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示。
1、生成 Stream Source的方式
①从 Collection 和数组
Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()
//演示代码
List<String> list = Arrays.asList("dog", "cat", "pig", "rabbit");
Stream<String> stream = list.stream();
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
int[] array = {1, 2, 34, 5, 56, 4, 24};
IntStream intStream = Arrays.stream(array);
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 34, 5, 56, 4, 24);②从 BufferedReader
java.io.BufferedReader.lines()③静态工厂
java.util.stream.IntStream.range()
java.nio.file.Files.walk()④自己构建
java.util.Spliterator⑤其它
Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()2、流的操作类型
Intermediate（中间操纵）：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
Terminal（终端操作）：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。
在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。
还有一种操作被称为 short-circuiting，用以指：
对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。
当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。
一个流操作的示例
int sum = widgets.stream() //获取当前小物件的 source
.filter(w -> w.getColor() == RED) //intermediate 操作，进行数据筛选和转换
.mapToInt(w -> w.getWeight()) //intermediate 操作，进行数据筛选和转换
.sum(); //terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和流使用详解
简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。
流的构造与转换
下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。
构造流的几种常见方法
// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String[] strArray = new String[]{"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream(); 需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。
数值流的构造
IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);流转换为其它数据结构
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();注意：一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。
流的操作
当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。
中间操作（Intermediate）：
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
终止操作（Terminal）：
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
Short-circuiting：
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit
我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。
1、map/flatMap
map：把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。
flatMap：一对多映射，把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起。
转换为大写：把所有的单词转换为大写
List<String> output = wordList.stream()
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());平方数：生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream()
.map(n -> n * n)
.collect(Collectors.toList());一对多
Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
Arrays.asList(1),
Arrays.asList(2, 3),
Arrays.asList(4, 5, 6)
);
Stream<Integer> outputStream = inputStream.
flatMap((childList) -> childList.stream());2、filter
filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。（即过滤）。
留下偶数
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens = Stream.of(sixNums)
.filter(n -> n % 2 == 0)
.toArray(Integer[]::new);把单词挑出来：首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。
List<String> output = reader.lines()
.flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP)))
.filter(word -> word.length() > 0)
.collect(Collectors.toList());3、forEach
forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。
打印姓名：对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名
// Java 8
roster.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
System.out.println(p.getName());
}
}可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。
但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。
另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。
相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。
peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
Stream.of("one", "two", "three", "four")
.filter(e -> e.length() > 3)
.peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
.map(String::toUpperCase)
.peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
.collect(Collectors.toList());注意：forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。
4、findFirst
这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。
这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。
Optional 的两个用例
public static void print(String text) {
// Java 8
Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
// Pre-Java 8
if (text != null) {
System.out.println(text);
}
}
public static int getLength(String text) {
// Java 8
return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
// Pre-Java 8
return if (text != null) ? text.length() : -1;
}在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。
Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。
5、reduce
主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b);
//或者
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。
reduce 的用例
// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F")
.filter(x -> x.compareTo("Z") > 0)
.reduce("", String::concat);上面代码，例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。
6、limit/skip
limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；
skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。
limit 和 skip 对运行次数的影响
public void testLimitAndSkip() {
List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List<String> personList2 = persons.stream()
.map(Person::getName)
.limit(10)
.skip(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
}
private class Person {
public int no;
private String name;
public Person (int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public String getName() {
System.out.println(name);
return name;
}
}
//输出结果如下
name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。
有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。
limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响：对上面的代码做了微调，首先对 5 个元素的 Stream 排序，然后进行 limit 操作。
public void testLimitAndSkip() {
List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List<Person> personList2 = persons.stream()
.sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName()))
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
}
//输出如下
name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。
最后有一点需要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来说，如果其元素是有序的，那么 limit 操作的成本会比较大，因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。
7、sorted
对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。
优化上面先sorted后limit的例子：改为排序前进行 limit 和 skip
List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List<Person> personList2 = persons.stream()
.limit(2)
.sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName()))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
//输出如下
name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a]当然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。
8、min/max/distinct
min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。
找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines()
.mapToInt(String::length)
.max()
.getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);使用 distinct 来找出不重复的单词：找出全文的单词，转小写，并排序
List<String> words = br.lines()
.flatMap(line -> Stream.of(line.split(" ")))
.filter(word -> word.length() > 0)
.map(String::toLowerCase)
.distinct()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);9、Match
Stream 有三个 match 方法，从语义上说：
allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true
anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。对清单 13 中的 Person 类稍做修改，加入一个 age 属性和 getAge 方法。
使用 Match
boolean isAllAdult = persons.stream()
.allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream()
.anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);
参考
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