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概述

Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行的数据库查询。 也可以使用Stream API来并行执行操作。简言之，Stream API提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。

Stream和 Collection集合的区别：Collection是一种静态的内存数据结构，而 Stream是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中， 后者主要是面向 CPU，通过CPU 实现计算。

总之，Stream到底是一种数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”

注意：

• Stream自己不会存储元素。
• Stream不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
• Stream操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

三个步骤

Stream操作分为三个步骤：

1. 创建Stream
2. 中间操作
3. 终止操作

创建Stream

方式一：Java8中的Collection接口被扩展，提供了两个获取流的方法

• default Stream stream() : 返回一个顺序流
• default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();// default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
Stream<Employee> stream = employees.stream();//default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();

方式二：Java8中的Arrays的静态方法stream()可以获取数组流

static Stream stream(T[] array): 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

int[] arr = new int[]{1, 3, 4, 5, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(arr);Employee[] employees = new Employee[]{new Employee(222, "Tom"), new Employee(33)};
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(employees);

方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T... values) : 返回一个流

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 3, 4, 6, 4);

中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收Lambda，从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素
limit(Iong maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与limit(n)互补

示例代码：

// filter: 查询员工表中薪资大于7000的员工信息
list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);System.out.println();// limit: 查询前3条记录
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);System.out.println();// skip: 跳过前3条记录
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);System.out.println();// distinct: 筛选
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));for (Employee employee : list) {System.out.println(employee);
}System.out.println();list.stream().distinct().forEach(System.out::println);

映射

map(Function f)：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。

示例代码：

// 获取员工姓名长度大于3的员工的姓名
// 先映射，后筛选，lambda写法
list.stream().map(employee -> employee.getName()).filter(str -> str.length() > 3).forEach(System.out::println);
// 先映射，后筛选，方法引用写法
list.stream().map(Employee::getName).filter(str -> str.length() > 3).forEach(System.out::println);
// 先筛选，后映射，lambda写法
list.stream().filter(employee -> employee.getName().length() > 3).map(employee -> employee.getName()).forEach(System.out::println);
// 先筛选，后映射，方法引用写法
list.stream().filter(employee -> employee.getName().length() > 3).map(Employee::getName).forEach(System.out::println);

排序

sorted()：产生一个新流，其中按自然顺序排序

sorted(Comparator com)：产生一个新流，其中按比较器顺序排序

示例代码：

// 新定义一个list进行自然排序
List<Integer> list1 = Arrays.asList(12, 33, 35, 32, 22, 11, 55, 33);
list1.stream().sorted().forEach(System.out::println);// 按员工年龄升序排序
list.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).forEach(System.out::println);

终止操作

一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用。注意：流进行了终止操作后，不能再次使用。

匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代

示例代码：

// 是否所有员工年龄都大于18
boolean allMatch = list.stream().allMatch(employee -> employee.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);// 是否存在员工的薪水大于10000
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(employee -> employee.getSalary() > 10000);
System.out.println(anyMatch);// 返回最高的工资
Optional<Double> maxSalary = list.stream().map(Employee::getSalary).max(Double::compareTo);
System.out.println(maxSalary.get());// 返回最低工资的员工
Optional<Employee> employee = list.stream().min((emp1, emp2) -> Double.compare(emp1.getSalary(), emp2.getSalary()));
System.out.println(employee.get());

规约

reduce(T iden, BinaryOperator b)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T。iden可以理解为初始值。

reduce(BinaryOperator b)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional<T>

备注：map和reduce的连接通常称为map-reduce模式，因Google用它来进行网络搜索而出名。

示例代码：

// 计算所有员工工资总和
Double totalSalary1 = list.stream().map(Employee::getSalary).reduce(0.0, (d1, d2) -> d1 + d2);
// 注意这种方式返回值类型会有Optional类包裹
Optional<Double> totalSalary2 = list.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
System.out.println(totalSalary1);
System.out.println(totalSalary2.get());

收集

collect(Collector c)：将流转换为其他形式。接收一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到List、Set、Map)。另外，Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例， 具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用
toList	List<T>	把流中元素收集到List
toSet	Set<T>	把流中元素收集到Set
toCollection	Collection<T>	把流中元素收集到创建的集合

例如：

list.stream().collect(Collections.toList())

list.stream().collect(Collections.toSet())

list.stream().collect(Collections.toCollection(ArrayList::new))

示例代码：

// 查找工资大于6000的员工，结果返回为list
List<Employee> empList = list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
empList.forEach(System.out::println);
// 查找工资大于6000的员工，结果返回为set
Set<Employee> empSet = list.stream().filter(emp -> emp.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
empSet.forEach(System.out::println);

附

Employee类

public class Employee {private int id;private String name;private int age;private double salary;public Employee() {}public Employee(int id, String name, int age, double salary) {this.id = id;this.name = name;this.age = age;this.salary = salary;}public int getId() {return id;}public void setId(int id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}public double getSalary() {return salary;}public void setSalary(double salary) {this.salary = salary;}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) return true;if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;Employee employee = (Employee) o;return id == employee.id && age == employee.age && Double.compare(employee.salary, salary) == 0 && Objects.equals(name, employee.name);}@Overridepublic int hashCode() {return Objects.hash(id, name, age, salary);}@Overridepublic String toString() {return "Employee{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", age=" + age +", salary=" + salary +'}';}
}

以及随便创建的list数据

static ArrayList<Employee> list = new ArrayList<>();static {list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));list.add(new Employee(1002, "马云", 2, 9876.12));list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.33));list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
}