1. Streams简介
今天要讲的Stream指的是java.util.stream包中的诸多类。Stream可以方便的将之前的结合类以转换为Stream并以流式方式进行处理，大大的简化了我们的编程，Stream包中，最核心的就是interface Stream
从上面的图中我们可以看到Stream继承自BaseStream。Stream中定义了很多非常实用的方法，比如filter，map，flatmap,forEach,reduce,collect等等。接下来我们将会逐一讲解。
1.1 创建Stream
Stream的创建有很多方式，java引入Stream之后所有的集合类都添加了一个stream()方法，通过这个方法可以直接得到其对应的Stream。也可以通过Stream.of方法来创建：
//Stream Creation
String[] arr = new String[]{"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);
stream = Stream.of("a", "b", "c");
1.2 Streams多线程
如果我们想使用多线程来处理集合类的数据，Stream提供了非常方便的多线程方法parallelStream()：
//Multi-threading
List<String> list =new ArrayList();
list.add("aaa");
list.add("bbb");
list.add("abc");
list.add("ccc");
list.add("ddd");
list.parallelStream().forEach(element -> doPrint(element));
1.3 Stream的基本操作
Stream的操作可以分为两类，一类是中间操作，中间操作返回Stream，因此可以级联调用。 另一类是终止操作，这类操作会返回Stream定义的类型。
//Operations
long count = list.stream().distinct().count();
上面的例子中，distinct()返回一个Stream，所以可以级联操作，最后的count()是一个终止操作，返回最后的值。
Matching
Stream提供了anyMatch(), allMatch(), noneMatch()这三种match方式，我们看下怎么使用：
//Matching
boolean isValid = list.stream().anyMatch(element -> element.contains("h"));
boolean isValidOne = list.stream().allMatch(element -> element.contains("h"));
boolean isValidTwo = list.stream().noneMatch(element -> element.contains("h"));
Filtering
filter() 方法允许我们对Stream中的数据进行过滤，从而得到我们需要的：
Stream<String> filterStream = list.stream().filter(element -> element.contains("d"));
上面的例子中我们从list中选出了包含“d”字母的String。
Mapping
map就是对Stream中的值进行再加工，然后将加工过后的值作为新的Stream返回。
//Mapping
Stream<String> mappingStream = list.stream().map(element -> convertElement(element));
private static String convertElement(String element) {
return "element"+"abc";
}
上的例子中我们把list中的每个值都加上了“abc”然后返回一个新的Stream。
FlatMap
flatMap和Map很类似，但是他们两个又有不同，看名字我们可以看到flatMap意思是打平之后再做Map。
怎么理解呢？
假如我们有一个CustBook类：
@Data
public class CustBook {
List<String> bookName;
}
CustBook定义了一个bookName字段。
先看一下Map返回的结果：
List<CustBook> users = new ArrayList<>();
users.add(new CustBook());
Stream<Stream<String>> userStreamMap
= users.stream().map(user -> user.getBookName().stream());
在上面的代码中，map将每一个user都转换成了stream，所以最后的结果是返回Stream的Stream。
如果我们只想返回String，则可以使用FlatMap：
List<CustBook> users = new ArrayList<>();
users.add(new CustBook());
Stream<String> userStream
= users.stream().flatMap(user -> user.getBookName().stream());
简单点讲FlatMap就是将层级关系铺平重来。
Reduction
使用reduce() 方法可以方便的对集合的数据进行运算，reduce()接收两个参数，第一个是开始值，后面是一个函数表示累计。
//Reduction
List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 1, 1);
Integer reduced = integers.stream().reduce(100, (a, b) -> a + b);
上面的例子我们定义了3个1的list，然后调用reduce(100, (a, b) -> a + b)方法，最后的结果是103.
Collecting
collect()方法可以方便的将Stream再次转换为集合类，方便处理和展示：
List<String> resultList
= list.stream().map(element -> element.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
2. functional interface的分类和使用
java 8引入了lambda表达式，lambda表达式实际上表示的就是一个匿名的function。
在java 8之前，如果需要使用到匿名function需要new一个类的实现，但是有了lambda表达式之后，一切都变的非常简介。
我们看一个之前讲线程池的时候的一个例子：
//ExecutorService using class
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
executorService.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
log.info("new runnable");
}
});
executorService.submit需要接收一个Runnable类，上面的例子中我们new了一个Runnable类，并实现了它的run（）方法。
上面的例子如果用lambda表达式来重写，则如下所示：
//ExecutorService using lambda
executorService.submit(()->log.info("new runnable"));
看起是不是很简单，使用lambda表达式就可以省略匿名类的构造，并且可读性更强。
那么是不是所有的匿名类都可以用lambda表达式来重构呢？也不是。
我们看下Runnable类有什么特点：
@FunctionalInterface
public interface Runnable
Runnable类上面有一个@FunctionalInterface注解。这个注解就是我们今天要讲到的Functional Interface。
2.1 Functional Interface
Functional Interface是指带有 @FunctionalInterface 注解的interface。它的特点是其中只有一个子类必须要实现的abstract方法。如果abstract方法前面带有default关键字，则不做计算。
其实这个也很好理解，因为Functional Interface改写成为lambda表达式之后，并没有指定实现的哪个方法，如果有多个方法需要实现的话，就会有问题。
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.TYPE)
public @interface FunctionalInterface {}
Functional Interface一般都在java.util.function包中。
根据要实现的方法参数和返回值的不同，Functional Interface可以分为很多种，下面我们分别来介绍。
2.2 Function：一个参数一个返回值
Function接口定义了一个方法，接收一个参数，返回一个参数。
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param t the function argument
* @return the function result
*/
R apply(T t)；
一般我们在对集合类进行处理的时候，会用到Function。
Map<String, Integer> nameMap = new HashMap<>();
Integer value = nameMap.computeIfAbsent("name", s -> s.length());
上面的例子中我们调用了map的computeIfAbsent方法，传入一个Function。
上面的例子还可以改写成更短的：
Integer value1 = nameMap.computeIfAbsent("name", String::length);
Function没有指明参数和返回值的类型，如果需要传入特定的参数，则可以使用IntFunction, LongFunction, DoubleFunction：
@FunctionalInterface
public interface IntFunction<R> {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param value the function argument
* @return the function result
*/
R apply(int value);
}
如果需要返回特定的参数，则可以使用ToIntFunction, ToLongFunction, ToDoubleFunction：
@FunctionalInterface
public interface ToDoubleFunction<T> {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param value the function argument
* @return the function result
*/
double applyAsDouble(T value);
}
如果要同时指定参数和返回值，则可以使用DoubleToIntFunction, DoubleToLongFunction, IntToDoubleFunction, IntToLongFunction, LongToIntFunction, LongToDoubleFunction：
@FunctionalInterface
public interface LongToIntFunction {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param value the function argument
* @return the function result
*/
int applyAsInt(long value);
}
2.3 BiFunction：接收两个参数，一个返回值
如果需要接受两个参数，一个返回值的话，可以使用BiFunction：BiFunction, ToDoubleBiFunction, ToIntBiFunction, ToLongBiFunction等。
@FunctionalInterface
public interface BiFunction<T, U, R> {
/**
* Applies this function to the given arguments.
*
* @param t the first function argument
* @param u the second function argument
* @return the function result
*/
R apply(T t, U u);
我们看一个BiFunction的例子：
//BiFunction
Map<String, Integer> salaries = new HashMap<>();
salaries.put("alice", 100);
salaries.put("jack", 200);
salaries.put("mark", 300);
salaries.replaceAll((name, oldValue) ->
name.equals("alice") ? oldValue : oldValue + 200);
2.4 Supplier：无参的Function
如果什么参数都不需要，则可以使用Supplier：
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
/**
* Gets a result.
*
* @return a result
*/
T get();
}
2.5 Consumer：接收一个参数，不返回值
Consumer接收一个参数，但是不返回任何值，我们看下Consumer的定义：
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
/**
* Performs this operation on the given argument.
*
* @param t the input argument
*/
void accept(T t);
看一个Consumer的具体应用：
//Consumer
nameMap.forEach((name, age) -> System.out.println(name + " is " + age + " years old"));
2.6 Predicate：接收一个参数，返回boolean
Predicate接收一个参数，返回boolean值：
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
/**
* Evaluates this predicate on the given argument.
*
* @param t the input argument
* @return {@code true} if the input argument matches the predicate,
* otherwise {@code false}
*/
boolean test(T t);
如果用在集合类的过滤上面那是极好的：
//Predicate
List<String> names = Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E");
List<String> namesWithA = names.stream()
.filter(name -> name.startsWith("A"))
.collect(Collectors.toList());
2.7 Operator：接收和返回同样的类型
Operator接收和返回同样的类型，有很多种Operator：UnaryOperator BinaryOperator ，DoubleUnaryOperator, IntUnaryOperator, LongUnaryOperator, DoubleBinaryOperator, IntBinaryOperator, LongBinaryOperator等。
@FunctionalInterface
public interface IntUnaryOperator {
/**
* Applies this operator to the given operand.
*
* @param operand the operand
* @return the operator result
*/
int applyAsInt(int operand);
我们看一个BinaryOperator的例子：
//Operator
List<Integer> values = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = values.stream()
.reduce(0, (i1, i2) -> i1 + i2);
3. Lambda表达式最佳实践
Lambda表达式java 8引入的函数式编程框架。之前的文章中我们也讲过Lambda表达式的基本用法。
本文将会在之前的文章基础上更加详细的讲解Lambda表达式在实际应用中的最佳实践经验。
3.1 优先使用标准Functional接口
之前的文章我们讲到了，java在java.util.function包中定义了很多Function接口。基本上涵盖了我们能够想到的各种类型。
假如我们自定义了下面的Functional interface：
@FunctionalInterface
public interface Usage {
String method(String string);
}
然后我们需要在一个test方法中传入该interface：
public String test(String string, Usage usage) {
return usage.method(string);
}
上面我们定义的函数接口需要实现method方法，接收一个String，返回一个String。这样我们完全可以使用Function来代替：
public String test(String string, Function<String, String> fn) {
return fn.apply(string);
}
使用标准接口的好处就是，不要重复造轮子。
3.2 使用@FunctionalInterface注解
虽然@FunctionalInterface不是必须的，不使用@FunctionalInterface也可以定义一个Functional Interface。
但是使用@FunctionalInterface可以在违背Functional Interface定义的时候报警。
如果是在维护一个大型项目中，加上@FunctionalInterface注解可以清楚的让其他人了解这个类的作用。
从而使代码更加规范和更加可用。
所以我们需要这样定义：
@FunctionalInterface
public interface Usage {
String method(String string);
}
而不是：
public interface Usage {
String method(String string);
}
3.3 在Functional Interfaces中不要滥用Default Methods
Functional Interface是指只有一个未实现的抽象方法的接口。
如果该Interface中有多个方法，则可以使用default关键字为其提供一个默认的实现。
但是我们知道Interface是可以多继承的，一个class可以实现多个Interface。 如果多个Interface中定义了相同的default方法，则会报错。
通常来说default关键字一般用在升级项目中，避免代码报错。
3.4 使用Lambda 表达式来实例化Functional Interface
还是上面的例子：
@FunctionalInterface
public interface Usage {
String method(String string);
}
要实例化Usage，我们可以使用new关键词：
Usage usage = new Usage() {
@Override
public String method(String string) {
return string;
}
};
但是最好的办法就是用lambda表达式：
Usage usage = parameter -> parameter;
3.5 不要重写Functional Interface作为参数的方法
怎么理解呢？ 我们看下面两个方法：
public class ProcessorImpl implements Processor {
@Override
public String process(Callable<String> c) throws Exception {
// implementation details
}
@Override
public String process(Supplier<String> s) {
// implementation details
}
}
两个方法的方法名是一样的，只有传入的参数不同。但是两个参数都是Functional Interface，都可以用同样的lambda表达式来表示。
在调用的时候：
String result = processor.process(() -> "test");
因为区别不了到底调用的哪个方法，则会报错。
最好的办法就是将两个方法的名字修改为不同的。
3.6 Lambda表达式和内部类是不同的
虽然我们之前讲到使用lambda表达式可以替换内部类。但是两者的作用域范围是不同的。
在内部类中，会创建一个新的作用域范围，在这个作用域范围之内，你可以定义新的变量，并且可以用this引用它。
但是在Lambda表达式中，并没有定义新的作用域范围，如果在Lambda表达式中使用this，则指向的是外部类。
我们举个例子：
private String value = "Outer scope value";
public String scopeExperiment() {
Usage usage = new Usage() {
String value = "Inner class value";
@Override
public String method(String string) {
return this.value;
}
};
String result = usage.method("");
Usage usageLambda = parameter -> {
String value = "Lambda value";
return this.value;
};
String resultLambda = usageLambda.method("");
return "Results: result = " + result +
", resultLambda = " + resultLambda;
}
上面的例子将会输出“Results: result = Inner class value, resultLambda = Outer scope value”
3.7 Lambda Expression尽可能简洁
通常来说一行代码即可。如果你有非常多的逻辑，可以将这些逻辑封装成一个方法，在lambda表达式中调用该方法即可。
因为lambda表达式说到底还是一个表达式，表达式当然越短越好。
java通过类型推断来判断传入的参数类型，所以我们在lambda表达式的参数中尽量不传参数类型，像下面这样：
(a, b) -> a.toLowerCase() + b.toLowerCase();
而不是：
(String a, String b) -> a.toLowerCase() + b.toLowerCase();
如果只有一个参数的时候，不需要带括号：
而不是：
返回值不需要带return:
而不是：
a -> {return a.toLowerCase()};
3.8 使用方法引用
为了让lambda表达式更加简洁，在可以使用方法引用的时候，我们可以使用方法引用：
可以被替换为：
3.9 Effectively Final 变量
如果在lambda表达式中引用了non-final变量，则会报错。
effectively final是什么意思呢？这个是一个近似final的意思。只要一个变量只被赋值一次，那么编译器将会把这个变量看作是effectively final的。
String localVariable = "Local";
Usage usage = parameter -> {
localVariable = parameter;
return localVariable;
};
上面的例子中localVariable被赋值了两次，从而不是一个Effectively Final 变量，会编译报错。
为什么要这样设置呢？因为lambda表达式通常会用在并行计算中，当有多个线程同时访问变量的时候Effectively Final 变量可以防止不可以预料的修改。
4. stream表达式中实现if/else逻辑
在Stream处理中，我们通常会遇到if/else的判断情况，对于这样的问题我们怎么处理呢？
还记得我们在上一篇文章lambda最佳实践中提到，lambda表达式应该越简洁越好，不要在其中写臃肿的业务逻辑。
接下来我们看一个具体的例子。
4.1 传统写法
假如我们有一个1 to 10的list，我们想要分别挑选出奇数和偶数出来，传统的写法，我们会这样使用：
public void inForEach(){
List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
ints.stream()
.forEach(i -> {
if (i.intValue() % 2 == 0) {
System.out.println("i is even");
} else {
System.out.println("i is old");
}
});
}
上面的例子中，我们把if/else的逻辑放到了forEach中，虽然没有任何问题，但是代码显得非常臃肿。
接下来看看怎么对其进行改写。
4.2 使用filter
我们可以把if/else的逻辑改写为两个filter：
List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> evenIntegers = ints.stream()
.filter(i -> i.intValue() % 2 == 0);
Stream<Integer> oddIntegers = ints.stream()
.filter(i -> i.intValue() % 2 != 0);
有了这两个filter，再在filter过后的stream中使用for each：
evenIntegers.forEach(i -> System.out.println("i is even"));
oddIntegers.forEach(i -> System.out.println("i is old"));
怎么样，代码是不是非常简洁明了。
5. 在map中使用stream
Map是java中非常常用的一个集合类型，我们通常也需要去遍历Map去获取某些值，java 8引入了Stream的概念，那么我们怎么在Map中使用Stream呢？
5.1 基本概念
Map有key，value还有表示key，value整体的Entry。
创建一个Map：
Map<String, String> someMap = new HashMap<>();
获取Map的entrySet：
Set<Map.Entry<String, String>> entries = someMap.entrySet();
获取map的key：
Set<String> keySet = someMap.keySet();
获取map的value：
Collection<String> values = someMap.values();
上面我们可以看到有这样几个集合：Map，Set，Collection。
除了Map没有stream，其他两个都有stream方法：
Stream<Map.Entry<String, String>> entriesStream = entries.stream();
Stream<String> valuesStream = values.stream();
Stream<String> keysStream = keySet.stream();
我们可以通过其他几个stream来遍历map。
5.2 使用Stream获取map的key
我们先给map添加几个值：
someMap.put("jack","20");
someMap.put("bill","35");
上面我们添加了name和age字段。
如果我们想查找age=20的key，则可以这样做：
Optional<String> optionalName = someMap.entrySet().stream()
.filter(e -> "20".equals(e.getValue()))
.map(Map.Entry::getKey)
.findFirst();
log.info(optionalName.get());
因为返回的是Optional,如果值不存在的情况下，我们也可以处理：
optionalName = someMap.entrySet().stream()
.filter(e -> "Non ages".equals(e.getValue()))
.map(Map.Entry::getKey).findFirst();
log.info("{}",optionalName.isPresent());
上面的例子我们通过调用isPresent来判断age是否存在。
如果有多个值，我们可以这样写：
someMap.put("alice","20");
List<String> listnames = someMap.entrySet().stream()
.filter(e -> e.getValue().equals("20"))
.map(Map.Entry::getKey)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",listnames);
上面我们调用了collect(Collectors.toList())将值转成了List。
5.3 使用stream获取map的value
上面我们获取的map的key，同样的我们也可以获取map的value：
List<String> listAges = someMap.entrySet().stream()
.filter(e -> e.getKey().equals("alice"))
.map(Map.Entry::getValue)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",listAges);
上面我们匹配了key值是alice的value。
6. Stream中的操作类型和peek的使用
java 8 stream作为流式操作有两种操作类型，中间操作和终止操作。这两种有什么区别呢？
我们看一个peek的例子：
Stream<String> stream = Stream.of("one", "two", "three","four");
stream.peek(System.out::println);
上面的例子中，我们的本意是打印出Stream的值，但实际上没有任何输出。
为什么呢？
6.1 中间操作和终止操作
一个java 8的stream是由三部分组成的。数据源，零个或一个或多个中间操作，一个或零个终止操作。
中间操作是对数据的加工，注意，中间操作是lazy操作，并不会立马启动，需要等待终止操作才会执行。
终止操作是stream的启动操作，只有加上终止操作，stream才会真正的开始执行。
所以，问题解决了，peek是一个中间操作，所以上面的例子没有任何输出。
6.2 peek
我们看下peek的文档说明：peek主要被用在debug用途。
我们看下debug用途的使用：
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());
上面的例子输出：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
上面的例子我们输出了stream的中间值，方便我们的调试。
为什么只作为debug使用呢？我们再看一个例子：
Stream.of("one", "two", "three","four").peek(u -> u.toUpperCase())
.forEach(System.out::println);
上面的例子我们使用peek将element转换成为upper case。然后输出：
可以看到stream中的元素并没有被转换成大写格式。
再看一个map的对比：
Stream.of("one", "two", "three","four").map(u -> u.toUpperCase())
.forEach(System.out::println);
输出：
可以看到map是真正的对元素进行了转换。
当然peek也有例外，假如我们Stream里面是一个对象会怎么样？
@Data
@AllArgsConstructor
static class User{
private String name;
}
List<User> userList=Stream.of(new User("a"),new User("b"),new User("c")).peek(u->u.setName("kkk")).collect(Collectors.toList());
log.info("{}",userList);
输出结果：
10:25:59.784 [main] INFO com.flydean.PeekUsage - [PeekUsage.User(name=kkk), PeekUsage.User(name=kkk), PeekUsage.User(name=kkk)]
我们看到如果是对象的话，实际的结果会被改变。
为什么peek和map有这样的区别呢？
我们看下peek和map的定义：
Stream<T> peek(Consumer<? super T> action)
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
peek接收一个Consumer，而map接收一个Function。
Consumer是没有返回值的，它只是对Stream中的元素进行某些操作，但是操作之后的数据并不返回到Stream中，所以Stream中的元素还是原来的元素。
而Function是有返回值的，这意味着对于Stream的元素的所有操作都会作为新的结果返回到Stream中。
这就是为什么peek String不会发生变化而peek Object会发送变化的原因。
7. lambda表达式中的异常处理
java 8中引入了lambda表达式，lambda表达式可以让我们的代码更加简介，业务逻辑更加清晰，但是在lambda表达式中使用的Functional Interface并没有很好的处理异常，因为JDK提供的这些Functional Interface通常都是没有抛出异常的，这意味着需要我们自己手动来处理异常。
因为异常分为Unchecked Exception和checked Exception,我们分别来讨论。
7.1 处理Unchecked Exception
Unchecked exception也叫做RuntimeException，出现RuntimeException通常是因为我们的代码有问题。RuntimeException是不需要被捕获的。也就是说如果有RuntimeException，没有捕获也可以通过编译。
我们看一个例子：
List<Integer> integers = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
integers.forEach(i -> System.out.println(1 / i));
这个例子是可以编译成功的，但是上面有一个问题，如果list中有一个0的话，就会抛出ArithmeticException。
虽然这个是一个Unchecked Exception，但是我们还是想处理一下：
integers.forEach(i -> {
try {
System.out.println(1 / i);
} catch (ArithmeticException e) {
System.err.println(
"Arithmetic Exception occured : " + e.getMessage());
}
});
上面的例子我们使用了try，catch来处理异常，简单但是破坏了lambda表达式的最佳实践。代码变得臃肿。
我们将try，catch移到一个wrapper方法中：
static Consumer<Integer> lambdaWrapper(Consumer<Integer> consumer) {
return i -> {
try {
consumer.accept(i);
} catch (ArithmeticException e) {
System.err.println(
"Arithmetic Exception occured : " + e.getMessage());
}
};
}
则原来的调用变成这样：
integers.forEach(lambdaWrapper(i -> System.out.println(1 / i)));
但是上面的wrapper固定了捕获ArithmeticException，我们再将其改编成一个更通用的类：
static <T, E extends Exception> Consumer<T>
consumerWrapperWithExceptionClass(Consumer<T> consumer, Class<E> clazz) {
return i -> {
try {
consumer.accept(i);
} catch (Exception ex) {
try {
E exCast = clazz.cast(ex);
System.err.println(
"Exception occured : " + exCast.getMessage());
} catch (ClassCastException ccEx) {
throw ex;
}
}
};
}
上面的类传入一个class，并将其cast到异常，如果能cast，则处理，否则抛出异常。
这样处理之后，我们这样调用：
integers.forEach(
consumerWrapperWithExceptionClass(
i -> System.out.println(1 / i),
ArithmeticException.class));
7.2 处理checked Exception
checked Exception是必须要处理的异常，我们还是看个例子：
static void throwIOException(Integer integer) throws IOException {
}
List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integers.forEach(i -> throwIOException(i));
上面我们定义了一个方法抛出IOException，这是一个checked Exception，需要被处理，所以在下面的forEach中，程序会编译失败，因为没有处理相应的异常。
最简单的办法就是try，catch住，如下所示：
integers.forEach(i -> {
try {
throwIOException(i);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
});
当然，这样的做法的坏处我们在上面已经讲过了，同样的，我们可以定义一个新的wrapper方法：
static <T> Consumer<T> consumerWrapper(
ThrowingConsumer<T, Exception> throwingConsumer) {
return i -> {
try {
throwingConsumer.accept(i);
} catch (Exception ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
};
}
我们这样调用：
integers.forEach(consumerWrapper(i -> throwIOException(i)));
我们也可以封装一下异常：
static <T, E extends Exception> Consumer<T> consumerWrapperWithExceptionClass(
ThrowingConsumer<T, E> throwingConsumer, Class<E> exceptionClass) {
return i -> {
try {
throwingConsumer.accept(i);
} catch (Exception ex) {
try {
E exCast = exceptionClass.cast(ex);
System.err.println(
"Exception occured : " + exCast.getMessage());
} catch (ClassCastException ccEx) {
throw new RuntimeException(ex);
}
}
};
}
然后这样调用：
integers.forEach(consumerWrapperWithExceptionClass(
i -> throwIOException(i), IOException.class));
8. stream中throw Exception
之前的文章我们讲到，在stream中处理异常，需要将checked exception转换为unchecked exception来处理。
我们是这样做的：
static <T> Consumer<T> consumerWrapper(
ThrowingConsumer<T, Exception> throwingConsumer) {
return i -> {
try {
throwingConsumer.accept(i);
} catch (Exception ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
};
}
将异常捕获，然后封装成为RuntimeException。
封装成RuntimeException感觉总是有那么一点点问题，那么有没有什么更好的办法？
8.1 throw小诀窍
java的类型推断大家应该都知道，如果是 这样的形式，那么T将会被认为是RuntimeException！
我们看下例子：
public class RethrowException {
public static <T extends Exception, R> R throwException(Exception t) throws T {
throw (T) t; // just throw it, convert checked exception to unchecked exception
}
}
上面的类中，我们定义了一个throwException方法，接收一个Exception参数，将其转换为T，这里的T就是unchecked exception。
接下来看下具体的使用：
@Slf4j
public class RethrowUsage {
public static void main(String[] args) {
try {
throwIOException();
} catch (IOException e) {
log.error(e.getMessage(),e);
RethrowException.throwException(e);
}
}
static void throwIOException() throws IOException{
throw new IOException("io exception");
}
}
上面的例子中，我们将一个IOException转换成了一个unchecked exception。
9. stream中Collectors的用法
在java stream中，我们通常需要将处理后的stream转换成集合类，这个时候就需要用到stream.collect方法。collect方法需要传入一个Collector类型，要实现Collector还是很麻烦的，需要实现好几个接口。
于是java提供了更简单的Collectors工具类来方便我们构建Collector。
下面我们将会具体讲解Collectors的用法。
假如我们有这样两个list：
List<String> list = Arrays.asList("jack", "bob", "alice", "mark");
List<String> duplicateList = Arrays.asList("jack", "jack", "alice", "mark");
上面一个是无重复的list，一个是带重复数据的list。接下来的例子我们会用上面的两个list来讲解Collectors的用法。
9.1 Collectors.toList()
List<String> listResult = list.stream().collect(Collectors.toList());
log.info("{}",listResult);
将stream转换为list。这里转换的list是ArrayList，如果想要转换成特定的list，需要使用toCollection方法。
9.2 Collectors.toSet()
Set<String> setResult = list.stream().collect(Collectors.toSet());
log.info("{}",setResult);
toSet将Stream转换成为set。这里转换的是HashSet。如果需要特别指定set，那么需要使用toCollection方法。
因为set中是没有重复的元素，如果我们使用duplicateList来转换的话，会发现最终结果中只有一个jack。
Set<String> duplicateSetResult = duplicateList.stream().collect(Collectors.toSet());
log.info("{}",duplicateSetResult);
9.3 Collectors.toCollection()
上面的toMap,toSet转换出来的都是特定的类型，如果我们需要自定义，则可以使用toCollection()
List<String> custListResult = list.stream().collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
log.info("{}",custListResult);
上面的例子，我们转换成了LinkedList。
9.4 Collectors.toMap()
toMap接收两个参数，第一个参数是keyMapper，第二个参数是valueMapper:
Map<String, Integer> mapResult = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));
log.info("{}",mapResult);
如果stream中有重复的值，则转换会报IllegalStateException异常：
Map<String, Integer> duplicateMapResult = duplicateList.stream()
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));
怎么解决这个问题呢？我们可以这样：
Map<String, Integer> duplicateMapResult2 = duplicateList.stream()
.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length, (item, identicalItem) -> item));
log.info("{}",duplicateMapResult2);
在toMap中添加第三个参数mergeFunction，来解决冲突的问题。
9.5 Collectors.collectingAndThen()
collectingAndThen允许我们对生成的集合再做一次操作。
List<String> collectAndThenResult = list.stream()
.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), l -> {return new ArrayList<>(l);}));
log.info("{}",collectAndThenResult);
9.6 Collectors.joining()
Joining用来连接stream中的元素：
String joinResult = list.stream().collect(Collectors.joining());
log.info("{}",joinResult);
String joinResult1 = list.stream().collect(Collectors.joining(" "));
log.info("{}",joinResult1);
String joinResult2 = list.stream().collect(Collectors.joining(" ", "prefix","suffix"));
log.info("{}",joinResult2);
可以不带参数，也可以带一个参数，也可以带三个参数，根据我们的需要进行选择。
9.7 Collectors.counting()
counting主要用来统计stream中元素的个数：
Long countResult = list.stream().collect(Collectors.counting());
log.info("{}",countResult);
9.8 Collectors.summarizingDouble/Long/Int()
SummarizingDouble/Long/Int为stream中的元素生成了统计信息，返回的结果是一个统计类：
IntSummaryStatistics intResult = list.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(String::length));
log.info("{}",intResult);
输出结果：
22:22:35.238 [main] INFO com.flydean.CollectorUsage - IntSummaryStatistics{count=4, sum=16, min=3, average=4.000000, max=5}
9.9 Collectors.averagingDouble/Long/Int()
averagingDouble/Long/Int()对stream中的元素做平均：
Double averageResult = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(String::length));
log.info("{}",averageResult);
9.10 Collectors.summingDouble/Long/Int()
summingDouble/Long/Int()对stream中的元素做sum操作：
Double summingResult = list.stream().collect(Collectors.summingDouble(String::length));
log.info("{}",summingResult);
9.11 Collectors.maxBy()/minBy()
maxBy()/minBy()根据提供的Comparator，返回stream中的最大或者最小值：
Optional<String> maxByResult = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.naturalOrder()));
log.info("{}",maxByResult);
9.12 Collectors.groupingBy()
GroupingBy根据某些属性进行分组，并返回一个Map：
Map<Integer, Set<String>> groupByResult = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.toSet()));
log.info("{}",groupByResult);
9.13 Collectors.partitioningBy()
PartitioningBy是一个特别的groupingBy，PartitioningBy返回一个Map，这个Map是以boolean值为key，从而将stream分成两部分，一部分是匹配PartitioningBy条件的，一部分是不满足条件的：
Map<Boolean, List<String>> partitionResult = list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 3));
log.info("{}",partitionResult);
看下运行结果：
22:39:37.082 [main] INFO com.flydean.CollectorUsage - {false=[bob], true=[jack, alice, mark]}
结果被分成了两部分。
10. 创建一个自定义的collector
在之前的java collectors文章里面，我们讲到了stream的collect方法可以调用Collectors里面的toList()或者toMap()方法，将结果转换为特定的集合类。
今天我们介绍一下怎么自定义一个Collector。
10.1 Collector介绍
我们先看一下Collector的定义：
Collector接口需要实现supplier(),accumulator(),combiner(),finisher(),characteristics()这5个接口。
同时Collector也提供了两个静态of方法来方便我们创建一个Collector实例。
我们可以看到两个方法的参数跟Collector接口需要实现的接口是一一对应的。
下面分别解释一下这几个参数：
Supplier是一个函数，用来创建一个新的可变的集合。换句话说Supplier用来创建一个初始的集合。
accumulator定义了累加器，用来将原始元素添加到集合中。
combiner用来将两个集合合并成一个。
finisher将集合转换为最终的集合类型。
characteristics表示该集合的特征。这个不是必须的参数。
Collector定义了三个参数类型，T是输入元素的类型，A是reduction operation的累加类型也就是Supplier的初始类型，R是最终的返回类型。 我们画个图来看一下这些类型之间的转换关系：
有了这几个参数，我们接下来看看怎么使用这些参数来构造一个自定义Collector。
10.2 自定义Collector
我们利用Collector的of方法来创建一个不变的Set：
public static <T> Collector<T, Set<T>, Set<T>> toImmutableSet() {
return Collector.of(HashSet::new, Set::add,
(left, right) -> {
left.addAll(right);
return left;
}, Collections::unmodifiableSet);
}
上面的例子中，我们HashSet::new作为supplier，Set::add作为accumulator，自定义了一个方法作为combiner，最后使用Collections::unmodifiableSet将集合转换成不可变集合。
上面我们固定使用HashSet::new作为初始集合的生成方法，实际上，上面的方法可以更加通用：
public static <T, A extends Set<T>> Collector<T, A, Set<T>> toImmutableSet(
Supplier<A> supplier) {
return Collector.of(
supplier,
Set::add, (left, right) -> {
left.addAll(right);
return left;
}, Collections::unmodifiableSet);
}
上面的方法，我们将supplier提出来作为一个参数，由外部来定义。
看下上面两个方法的测试：
@Test
public void toImmutableSetUsage(){
Set<String> stringSet1=Stream.of("a","b","c","d")
.collect(ImmutableSetCollector.toImmutableSet());
log.info("{}",stringSet1);
Set<String> stringSet2=Stream.of("a","b","c","d")
.collect(ImmutableSetCollector.toImmutableSet(LinkedHashSet::new));
log.info("{}",stringSet2);
}
输出：
INFO com.flydean.ImmutableSetCollector - [a, b, c, d]
INFO com.flydean.ImmutableSetCollector - [a, b, c, d]
11. stream reduce详解和误区
Stream API提供了一些预定义的reduce操作，比如count(), max(), min(), sum()等。如果我们需要自己写reduce的逻辑，则可以使用reduce方法。
本文将会详细分析一下reduce方法的使用，并给出具体的例子。
11.1 reduce详解
Stream类中有三种reduce，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，首先来看一个参数的情况：
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
该方法接受一个BinaryOperator参数，BinaryOperator是一个@FunctionalInterface,需要实现方法：
accumulator告诉reduce方法怎么去累计stream中的数据。
举个例子：
List<Integer> intList = Arrays.asList(1,2,3);
Optional<Integer> result1=intList.stream().reduce(Integer::sum);
log.info("{}",result1);
上面的例子输出结果：
com.flydean.ReduceUsage - Optional[6]
一个参数的例子很简单。这里不再多说。
接下来我们再看一下两个参数的例子：
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
这个方法接收两个参数：identity和accumulator。多出了一个参数identity。
也许在有些文章里面有人告诉你identity是reduce的初始化值，可以随便指定，如下所示：
Integer result2=intList.stream().reduce(100, Integer::sum);
log.info("{}",result2);
上面的例子，我们计算的值是106。
如果我们将stream改成parallelStream：
Integer result3=intList.parallelStream().reduce(100, Integer::sum);
log.info("{}",result3);
得出的结果就是306。
为什么是306呢？因为在并行计算的时候，每个线程的初始累加值都是100，最后3个线程加出来的结果就是306。
并行计算和非并行计算的结果居然不一样，这肯定不是JDK的问题，我们再看一下JDK中对identity的说明：
identity必须是accumulator函数的一个identity，也就是说必须满足：对于所有的t,都必须满足 accumulator.apply(identity, t) == t
所以这里我们传入100是不对的，因为sum（100+1）！= 1。
这里sum方法的identity只能是0。
如果我们用0作为identity,则stream和parallelStream计算出的结果是一样的。这就是identity的真正意图。
下面再看一下三个参数的方法：
<U> U reduce(U identity,
BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
BinaryOperator<U> combiner);
和前面的方法不同的是，多了一个combiner，这个combiner用来合并多线程计算的结果。
同样的，identity需要满足combiner.apply(u, accumulator.apply(identity, t)) == accumulator.apply(u, t)
大家可能注意到了为什么accumulator的类型是BiFunction而combiner的类型是BinaryOperator？
public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T>
BinaryOperator是BiFunction的子接口。BiFunction中定义了要实现的apply方法。
其实reduce底层方法的实现只用到了apply方法，并没有用到接口中其他的方法，所以我猜测这里的不同只是为了简单的区分。
虽然reduce是一个很常用的方法，但是大家一定要遵循identity的规范，并不是所有的identity都是合适的。
12. stream中的Spliterator
Spliterator是在java 8引入的一个接口，它通常和stream一起使用，用来遍历和分割序列。
只要用到stream的地方都需要Spliterator，比如List，Collection，IO channel等等。
我们先看一下Collection中stream方法的定义：
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
default Stream<E> parallelStream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}
我们可以看到，不管是并行stream还是非并行stream，都是通过StreamSupport来构造的，并且都需要传入一个spliterator的参数。
好了，我们知道了spliterator是做什么的之后，看一下它的具体结构：
spliterator有四个必须实现的方法，我们接下来进行详细的讲解。
12.1 tryAdvance
tryAdvance就是对stream中的元素进行处理的方法，如果元素存在，则对他进行处理，并返回true，否则返回false。
如果我们不想处理stream后续的元素，则在tryAdvance中返回false即可，利用这个特征，我们可以中断stream的处理。这个例子我将会在后面的文章中讲到。
12.2 trySplit
trySplit尝试对现有的stream进行分拆，一般用在parallelStream的情况，因为在并发stream下，我们需要用多线程去处理stream的不同元素，trySplit就是对stream中元素进行分拆处理的方法。
理想情况下trySplit应该将stream拆分成数目相同的两部分才能最大提升性能。
12.3 estimateSize
estimateSize表示Spliterator中待处理的元素，在trySplit之前和之后一般是不同的，后面我们会在具体的例子中说明。
12.4 characteristics
characteristics表示这个Spliterator的特征，Spliterator有8大特征：
public static final int ORDERED = 0x00000010;//表示元素是有序的（每一次遍历结果相同）
public static final int DISTINCT = 0x00000001;//表示元素不重复
public static final int SORTED = 0x00000004;//表示元素是按一定规律进行排列（有指定比较器）
public static final int SIZED = 0x00000040;//
表示大小是固定的
public static final int NONNULL = 0x00000100;//表示没有null元素
public static final int IMMUTABLE = 0x00000400;//表示元素不可变
public static final int CONCURRENT = 0x00001000;//表示迭代器可以多线程操作
public static final int SUBSIZED = 0x00004000;//表示子Spliterators都具有SIZED特性
一个Spliterator可以有多个特征，多个特征进行or运算，最后得到最终的characteristics。
12.5 举个例子
上面我们讨论了Spliterator一些关键方法，现在我们举一个具体的例子：
@AllArgsConstructor
@Data
public class CustBook {
private String name;
}
先定义一个CustBook类，里面放一个name变量。
定义一个方法，来生成一个CustBook的list：
public static List<CustBook> generateElements() {
return Stream.generate(() -> new CustBook("cust book"))
.limit(1000)
.collect(Collectors.toList());
}
我们定义一个call方法，在call方法中调用了tryAdvance方法，传入了我们自定义的处理方法。这里我们修改book的name,并附加额外的信息。
public String call(Spliterator<CustBook> spliterator) {
int current = 0;
while (spliterator.tryAdvance(a -> a.setName("test name"
.concat("- add new name")))) {
current++;
}
return Thread.currentThread().getName() + ":" + current;
}
最后，写一下测试方法：
@Test
public void useTrySplit(){
Spliterator<CustBook> split1 = SpliteratorUsage.generateElements().spliterator();
Spliterator<CustBook> split2 = split1.trySplit();
log.info("before tryAdvance: {}",split1.estimateSize());
log.info("Characteristics {}",split1.characteristics());
log.info(call(split1));
log.info(call(split2));
log.info("after tryAdvance {}",split1.estimateSize());
}
运行的结果如下：
23:10:08.852 [main] INFO com.flydean.SpliteratorUsage - before tryAdvance: 500
23:10:08.857 [main] INFO com.flydean.SpliteratorUsage - Characteristics 16464
23:10:08.858 [main] INFO com.flydean.SpliteratorUsage - main:500
23:10:08.858 [main] INFO com.flydean.SpliteratorUsage - main:500
23:10:08.858 [main] INFO com.flydean.SpliteratorUsage - after tryAdvance 0
List总共有1000条数据，调用一次trySplit之后，将List分成了两部分，每部分500条数据。
注意，在tryAdvance调用之后，estimateSize变为0，表示所有的元素都已经被处理完毕。
再看一下这个Characteristics=16464，转换为16进制：Ox4050 = ORDERED or SIZED or SUBSIZED 这三个的或运算。
这也是ArrayList的基本特征。
13. break stream的foreach
我们通常需要在java stream中遍历处理里面的数据，其中foreach是最最常用的方法。
但是有时候我们并不想处理完所有的数据，或者有时候Stream可能非常的长，或者根本就是无限的。
一种方法是先filter出我们需要处理的数据，然后再foreach遍历。
那么我们如何直接break这个stream呢？今天本文重点讲解一下这个问题。
13.1 使用Spliterator
上篇文章我们在讲Spliterator的时候提到了，在tryAdvance方法中，如果返回false，则Spliterator将会停止处理后续的元素。
通过这个思路，我们可以创建自定义Spliterator。
假如我们有这样一个stream：
Stream<Integer> ints = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
我们想定义一个操作，当x > 5的时候就停止。
我们定义一个通用的Spliterator：
public class CustomSpliterator<T> extends Spliterators.AbstractSpliterator<T> {
private Spliterator<T> splitr;
private Predicate<T> predicate;
private volatile boolean isMatched = true;
public CustomSpliterator(Spliterator<T> splitr, Predicate<T> predicate) {
super(splitr.estimateSize(), 0);
this.splitr = splitr;
this.predicate = predicate;
}
@Override
public synchronized boolean tryAdvance(Consumer<? super T> consumer) {
boolean hadNext = splitr.tryAdvance(elem -> {
if (predicate.test(elem) && isMatched) {
consumer.accept(elem);
} else {
isMatched = false;
}
});
return hadNext && isMatched;
}
}
在上面的类中，predicate是我们将要传入的判断条件，我们重写了tryAdvance，通过将predicate.test(elem)加入判断条件，从而当条件不满足的时候返回false.
看下怎么使用：
@Slf4j
public class CustomSpliteratorUsage {
public static <T> Stream<T> takeWhile(Stream<T> stream, Predicate<T> predicate) {
CustomSpliterator<T> customSpliterator = new CustomSpliterator<>(stream.spliterator(), predicate);
return StreamSupport.stream(customSpliterator, false);
}
public static void main(String[] args) {
Stream<Integer> ints = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> result =
takeWhile(ints, x -> x < 5 )
.collect(Collectors.toList());
log.info(result.toString());
}
}
我们定义了一个takeWhile方法，接收Stream和predicate条件。
只有当predicate条件满足的时候才会继续，我们看下输出的结果：
[main] INFO com.flydean.CustomSpliteratorUsage - [1, 2, 3, 4]
13.2 自定义forEach方法
除了使用Spliterator，我们还可以自定义forEach方法来使用自己的遍历逻辑：
public class CustomForEach {
public static class Breaker {
private volatile boolean shouldBreak = false;
public void stop() {
shouldBreak = true;
}
boolean get() {
return shouldBreak;
}
}
public static <T> void forEach(Stream<T> stream, BiConsumer<T, Breaker> consumer) {
Spliterator<T> spliterator = stream.spliterator();
boolean hadNext = true;
Breaker breaker = new Breaker();
while (hadNext && !breaker.get()) {
hadNext = spliterator.tryAdvance(elem -> {
consumer.accept(elem, breaker);
});
}
}
}
上面的例子中，我们在forEach中引入了一个外部变量，通过判断这个外部变量来决定是否进入spliterator.tryAdvance方法。
看下怎么使用：
@Slf4j
public class CustomForEachUsage {
public static void main(String[] args) {
Stream<Integer> ints = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List<Integer> result = new ArrayList<>();
CustomForEach.forEach(ints, (elem, breaker) -> {
if (elem >= 5 ) {
breaker.stop();
} else {
result.add(elem);
}
});
log.info(result.toString());
}
}
上面我们用新的forEach方法，并通过判断条件来重置判断flag，从而达到break stream的目的。
14. predicate chain的使用
Predicate是一个FunctionalInterface，代表的方法需要输入一个参数，返回boolean类型。通常用在stream的filter中，表示是否满足过滤条件。
14.1 基本使用
我们先看下在stream的filter中怎么使用Predicate：
@Test
public void basicUsage(){
List<String> stringList=Stream.of("a","b","c","d").filter(s -> s.startsWith("a")).collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList);
}
上面的例子很基础了，这里就不多讲了。
14.2 使用多个Filter
如果我们有多个Predicate条件，则可以使用多个filter来进行过滤：
public void multipleFilters(){
List<String> stringList=Stream.of("a","ab","aac","ad").filter(s -> s.startsWith("a"))
.filter(s -> s.length()>1)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList);
}
上面的例子中，我们又添加了一个filter，在filter又添加了一个Predicate。
14.3 使用复合Predicate
Predicate的定义是输入一个参数，返回boolean值，那么如果有多个测试条件，我们可以将其合并成一个test方法：
@Test
public void complexPredicate(){
List<String> stringList=Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(s -> s.startsWith("a") && s.length()>1)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList);
}
上面的例子中，我们把s.startsWith(“a”) && s.length()>1 作为test的实现。
14.4 组合Predicate
Predicate虽然是一个interface，但是它有几个默认的方法可以用来实现Predicate之间的组合操作。
比如：Predicate.and(), Predicate.or(), 和 Predicate.negate()。
下面看下他们的例子：
@Test
public void combiningPredicate(){
Predicate<String> predicate1 = s -> s.startsWith("a");
Predicate<String> predicate2 = s -> s.length() > 1;
List<String> stringList1 = Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(predicate1.and(predicate2))
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList1);
List<String> stringList2 = Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(predicate1.or(predicate2))
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList2);
List<String> stringList3 = Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(predicate1.or(predicate2.negate()))
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList3);
}
实际上，我们并不需要显示的assign一个predicate，只要是满足
predicate接口的lambda表达式都可以看做是一个predicate。同样可以调用and，or和negate操作：
List<String> stringList4 = Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(((Predicate<String>)a -> a.startsWith("a"))
.and(a -> a.length() > 1))
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList4);
14.5 Predicate的集合操作
如果我们有一个Predicate集合，我们可以使用reduce方法来对其进行合并运算：
@Test
public void combiningPredicateCollection(){
List<Predicate<String>> allPredicates = new ArrayList<>();
allPredicates.add(a -> a.startsWith("a"));
allPredicates.add(a -> a.length() > 1);
List<String> stringList = Stream.of("a","ab","aac","ad")
.filter(allPredicates.stream().reduce(x->true, Predicate::and))
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",stringList);
}
上面的例子中，我们调用reduce方法，对集合中的Predicate进行了and操作。
15. 中构建无限的stream
在java中，我们可以将特定的集合转换成为stream，那么在有些情况下，比如测试环境中，我们需要构造一定数量元素的stream，需要怎么处理呢？
这里我们可以构建一个无限的stream，然后调用limit方法来限定返回的数目。
15.1 基本使用
先看一个使用Stream.iterate来创建无限Stream的例子：
@Test
public void infiniteStream(){
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, i -> i + 1);
List<Integer> collect = infiniteStream
.limit(10)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",collect);
}
上面的例子中，我们通过调用Stream.iterate方法，创建了一个0，1，2，3，4….的无限stream。
然后调用limit(10)来获取其中的前10个。最后调用collect方法将其转换成为一个集合。
看下输出结果：
INFO com.flydean.InfiniteStreamUsage - [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
15.2 自定义类型
如果我们想输出自定义类型的集合，该怎么处理呢？
首先，我们定义一个自定义类型：
@Data
@AllArgsConstructor
public class IntegerWrapper {
private Integer integer;
}
然后利用Stream.generate的生成器来创建这个自定义类型：
public static IntegerWrapper generateCustType(){
return new IntegerWrapper(new Random().nextInt(100));
}
@Test
public void infiniteCustType(){
Supplier<IntegerWrapper> randomCustTypeSupplier = InfiniteStreamUsage::generateCustType;
Stream<IntegerWrapper> infiniteStreamOfCustType = Stream.generate(randomCustTypeSupplier);
List<IntegerWrapper> collect = infiniteStreamOfCustType
.skip(10)
.limit(10)
.collect(Collectors.toList());
log.info("{}",collect);
}
看下输出结果：
INFO com.flydean.InfiniteStreamUsage - [IntegerWrapper(integer=46), IntegerWrapper(integer=42), IntegerWrapper(integer=67), IntegerWrapper(integer=11), IntegerWrapper(integer=14), IntegerWrapper(integer=80), IntegerWrapper(integer=15), IntegerWrapper(integer=19), IntegerWrapper(integer=72), IntegerWrapper(integer=41)]
16. 自定义parallelStream的thread pool
之前我们讲到parallelStream的底层使用到了ForkJoinPool来提交任务的，默认情况下ForkJoinPool为每一个处理器创建一个线程，parallelStream如果没有特别指明的情况下，都会使用这个共享线程池来提交任务。
那么在特定的情况下，我们想使用自定义的ForkJoinPool该怎么处理呢？
16.1 通常操作
假如我们想做一个从1到1000的加法，我们可以用并行stream这样做：
List<Integer> integerList= IntStream.range(1,1000).boxed().collect(Collectors.toList());
ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
Integer total= integerList.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
log.info("{}",total);
输出结果：
INFO com.flydean.CustThreadPool - 499500
16.2 使用自定义ForkJoinPool
上面的例子使用的共享的thread pool。 我们看下怎么使用自定义的thread pool来提交并行stream：
List<Integer> integerList= IntStream.range(1,1000).boxed().collect(Collectors.toList());
ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
Integer actualTotal = customThreadPool.submit(
() -> integerList.parallelStream().reduce(0, Integer::sum)).get();
log.info("{}",actualTotal);
上面的例子中，我们定义了一个4个线程的ForkJoinPool，并使用它来提交了这个parallelStream。
输出结果：
INFO com.flydean.CustThreadPool - 499500
如果不想使用公共的线程池，则可以使用自定义的ForkJoinPool来提交。
17. 总结
本文统一介绍了Stream和lambda表达式的使用，涵盖了Stream和lambda表达式的各个小的细节，希望大家能够喜欢。
本文的代码https://github.com/ddean2009/learn-java-streams/
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