前言：
📫 作者简介：小明 java 问道之路，专注于研究计算机底层，就职于金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的设计和架构📫
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本文导读
本章详解讲解 Stream 的 API 的使用、原理和一些注意事项，对复杂场景的 Stream+lambda 表达式的使用。
一、过滤、去重（filter、distinct）
filter 方法，过滤元素相当于 if；distinct 方法是去重会返回一个元素各异的流，原理就是根据流里面的元素的 hashCode 和 equals 方法实现的，下面的代码和原理图会带你进一步了解
List<OrderInfo> orderInfos = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.TEN), new OrderInfo("456", BigDecimal.ONE));
// distinct — 订单号去重 List<String> collect = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getOrderId) .distinct().collect(toList());
// filter — 过滤大于0元的订单 List<OrderInfo> collect1 = orderInfos.stream() .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0) .collect(toList());
System.out.println(collect); // [123, 456] System.out.println(collect1); // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}, OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}]
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二、切片、截断、跳过（takeWhile、dropWhile、limit、skip）
Java9 中引入了 takeWhile、dropWhile，可以高效选择流中的元素，takeWhile 相当于 if + return，当遇到第一个不符合要求的元素的时候停止流；dropWhile 是 takeWhile 的补充，他丢弃 false 的元素，一旦结果为 true，流就会停止，并返回所有剩余元素。
limit 就是 截断，返回一个长度不超过 n 的流，n 是前 n 的元素，跳过元素，skip 返回一个扔掉 n 个元素的流，limit skip 属于互补的两个方法。
// java9 takeWhil/dropWhile - 切片 List<OrderInfo> collect2 = orderInfos.stream() .takeWhile(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0).collect(toList()); List<OrderInfo> collect3 = orderInfos.stream() .dropWhile(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0).collect(toList());
System.out.println(collect2); // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}] System.out.println(collect3); // [OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}]
// limit - 截断，返回一个长度不超过10的流 List<OrderInfo> collect4 = orderInfos.stream().limit(10).collect(toList()); // skip - 跳过元素，返回一个前端扔点10个元素的流 List<OrderInfo> collect5 = orderInfos.stream().skip(10).collect(toList()); System.out.println(collect4); // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}, OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}] System.out.println(collect5); // []
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三、映射（map、flatMap）
map 方法会接受一个函数作为参数，函数被应用到每个元素上，并创建一个新的元素（map 是创建一个新的元素，而不是修改）；
将流扁平化 flatMap，将每个集合、数组合称为一个流
List<OrderInfo> orderInfoList = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"), new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"));
// flatMap - 将代码中 List 中的 List 合并为一个List List<SubOrderInfo> collect6 = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getSubOrderInfoList).flatMap(subOrderInfos -> subOrderInfos.stream()).collect(toList()); System.out.println(collect6); // [SubOrderInfo{subOrderId='2020123'}, SubOrderInfo{subOrderId='2020456'}]
// map - 映射一个新的数据结构 List<List<SubOrderInfo>> collect7 = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getSubOrderInfoList).collect(toList()); System.out.println(collect7); // [[SubOrderInfo{subOrderId='2020123'}], [SubOrderInfo{subOrderId='2020456'}]]
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四、查找、匹配（allMatch、anyMatch、noneMatch、findFirst、findAny）
anyMatch 查找流中是否有匹配的元素；allMatch 判断是否匹配所有元素；noneMatch 是 allMatch 的反向逻辑，查找是否都不匹配
findFirst 和 findAny，查找元素，findFirst 找到第一个元素返回，findAny 可以返回任意元素
List<OrderInfo> orderInfoList = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"), new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"), new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"));
// findAny/findFirst 查找支付金额大于1的,并返回 Optional<OrderInfo> collect8 = orderInfoList.stream() .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0) .findAny(); System.out.println(collect8.map(OrderInfo::getOrderId)); // Optional[456]
Optional<OrderInfo> collect9 = orderInfoList.stream() .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0) .findFirst(); System.out.println(collect9.map(OrderInfo::getOrderId)); // Optional[123]
// allMatch/anyMatch/noneMatch 校验金额是否大于1，并返回boolean值 boolean a = orderInfoList.stream().allMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0); boolean b = orderInfoList.stream().anyMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0); boolean c = orderInfoList.stream().noneMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0); System.out.println(a + " " + b + " " + c); // false true false
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五、归约、汇总、计算（reduce、Collectors、IntStream、DoubleStream、LongStream）
reduce 支持更复杂的合并（归约、汇总）、可以求和、最大值最小值等等，这个在计算金额的时候经常会用到
// 计算全部子订单的交易金额 BigDecimal totalSubOrderAmt = orderInfos.stream() .map(OrderInfo::getSubOrderInfoList) .flatMap(subOrderInfos -> subOrderInfos.stream()) .filter(subOrderInfo -> null != subOrderInfo.getSubOrderAmt()) .map(SubOrderInfo::getSubOrderAmt) .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); System.out.println(totalSubOrderAmt);
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IntStream、DoubleStream、LongStream 是 java8 提供的，避免拆箱装箱用的，实际工作中用处不大，因为一般计算会使用 BigDecimal。
六、创建流（Stream.of、Stream.ofNullable、Arrays.stream）
流创建有很多种， 例如 :集合.stream，同时我们还可以使用一些其他的方式创建，Stream.of() 通过显示值创建流、Stream.ofNullable，创建一个可以是空的流、Arrays.stream、Files.lines
Stream<OrderInfo> of = Stream.of(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"));
Stream<OrderInfo> of1 = Stream.ofNullable(null);
int[] num = {1, 2, 3, 4, 5}; int sum = Arrays.stream(num).sum();
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总结
本讲讲解了大量且常用必用的 Stream api 使用，filter、distinct、takeWhile、dropWhile、limit、skip、map、flatMap、allMatch、anyMatch、noneMatch、findFirst、findAny、reduce、IntStream、DoubleStream、LongStream、Stream.of、Stream.ofNullable、Arrays.stream，至此 Stream 的 api 讲解完毕
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