大家好，又见面啦。
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：
/** * 【常规方式】 * 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 * * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔 * @return 倒序输出符合条件的单词列表 */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;}
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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：
/** * 【Stream方式】 * 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 * * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔 * @return 倒序输出符合条件的单词列表 */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());}
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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 stream，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。
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。
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 。
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。
Stream 方法使用
map 与 flatMap
map 与 flatMap 都是用于转换已有的元素为其它元素，区别点在于：
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：
/** * 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);}
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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'}]
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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：
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);}
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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]
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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：
peek 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----");}
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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：
----before peek--------after peek--------before foreach----hello worldJia Gou Wu Dao----after foreach--------before peek and count----hello worldJia Gou Wu Dao----after peek and count----
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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);}
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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}]
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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 、 noneMatch 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。
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));}
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执行后结果为：
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-----");}
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执行的时候，结果如下：
6-----下面会报错-----java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed at java.util.stream.AbstractPipeline.eval（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-----
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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：
生成集合
应该算是 collect 最常被使用到的一个场景了：
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);}
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结果如下：
collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}
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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:
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());}
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但是现在有了 Stream，使用 collect 可以轻而易举的实现：
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);}
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两种方式都可以得到完全相同的结果，但 Stream 的方式更优雅：
拼接后：205,10,308,49,627,193,111,193
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数据批量数学运算
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：
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);}
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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：
平均值：30.0总和： IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}
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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：
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。
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