当前位置：首页 > news >正文

Java Stream流：高效数据处理全解析

news 2025/7/11 13:30:33

Java Stream 流详解

Stream 是 Java 8 引入的 API，用于高效处理集合数据（如 List、Set、Map 等）。它支持函数式编程风格，能实现复杂的查询、过滤、映射等操作，并支持并行处理以提升性能。

核心特点

非存储数据结构：不存储数据，仅通过计算管道传递数据。
不修改源数据：所有操作生成新流，不影响原始集合。
惰性求值：中间操作延迟执行，直到遇到终止操作才触发计算。
可消费性：流只能被遍历一次，终止操作后流即失效。

操作分类

类型	操作	示例
创建流	从集合/数组生成流	`list.stream()`, `Arrays.stream(array)`
中间操作	返回新流（延迟执行）	`filter()`, `map()`, `sorted()`, `distinct()`
终止操作	触发计算并返回结果（非流类型）	`collect()`, `forEach()`, `reduce()`, `count()`

常用操作详解

1. 创建流

// 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream1 = list.stream();// 从数组创建
String[] array = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array);// 直接创建
Stream<String> stream3 = Stream.of("a", "b", "c");// 生成无限流（需限制大小）
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 1).limit(10); // 0,1,2,...,9

2. 中间操作（链式调用）

filter(Predicate<T>)：过滤元素

stream.filter(s -> s.startsWith("a")); // 保留以"a"开头的元素

map(Function<T,R>)：元素转换

stream.map(String::toUpperCase); // 转为大写 ["A","B","C"]

flatMap(Function<T,Stream<R>>)：扁平化嵌套流

List<List<String>> nestedList = Arrays.asList(Arrays.asList("a", "b"),Arrays.asList("c", "d")
);
nestedList.stream().flatMap(List::stream) // 合并为["a","b","c","d"].forEach(System.out::println);

distinct()：去重

Stream.of(1, 2, 2, 3).distinct(); // [1, 2, 3]

sorted()：排序

Stream.of(3, 1, 2).sorted(); // [1, 2, 3]

limit(long n)：截取前 n 个元素

Stream.iterate(0, i -> i + 1).limit(3); // [0, 1, 2]

3. 终止操作

collect(Collector)：转换为集合

List<String> list = stream.collect(Collectors.toList()); // 转List
Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());    // 转Set

forEach(Consumer<T>)：遍历元素

stream.forEach(System.out::println); // 打印每个元素

reduce()：聚合计算

Optional<Integer> sum = Stream.of(1, 2, 3).reduce((a, b) -> a + b); // 6

count()：统计元素数量

long count = stream.filter(s -> !s.isEmpty()).count();

匹配检查

boolean anyMatch = stream.anyMatch(s -> s.contains("a")); // 任一元素匹配
boolean allMatch = stream.allMatch(s -> s.length() > 0);  // 所有元素匹配

并行流

通过多线程加速处理大数据集：

// 创建并行流
List<String> result = list.parallelStream().filter(s -> s.length() > 2).collect(Collectors.toList());

注意：并行流需确保操作是线程安全的（如避免修改共享状态）。

实战示例

// 示例：从用户列表中筛选年龄≥18的用户，按姓名排序，提取前10个
List<User> users = ...; // 数据源List<String> result = users.stream().filter(user -> user.getAge() >= 18)  // 过滤.sorted(Comparator.comparing(User::getName)) // 排序.limit(10)                           // 截取.map(User::getName)                  // 提取姓名.collect(Collectors.toList());       // 转为List