一 引言
JAVA1.8 得益于 Lambda 所带来的函数式编程，引入了一个全新的 Stream 流概念 Stream 流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream 流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工处理。Stream 可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
二 常用方法介绍
2.1 获取 Stream 流
所有的 Collection 集合都可以通过 stream 默认方法获取流；
java.util.Collection 接口中加入了 default 方法 stream 用来获取流，所以其所有实现类均可获取流。
ArrayList<XyBug> xyBugList = new ArrayList();Stream<XyBug> stream = xyBugList.stream();
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Stream 接口的静态方法 of 可以获取数组对应的流。
//StringStream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");//数组String[] arr = {"aa", "bb", "cc"};Stream<String> stream7 = Stream.of(arr);Integer[] arr2 = {11, 22, 33};Stream<Integer> stream8 = Stream.of(arr2);//对象XyBug xyBug1 = new XyBug();XyBug xyBug2 = new XyBug();XyBug xyBug3 = new XyBug();Stream<XyBug> bugStream = Stream.of(xyBug1, xyBug2, xyBug3);
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2.2 Stream 数据处理常用方法
forEach 方法
该方法接收一个 Consumer 接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理
List<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "str1", "str2", "str3", "str4", "str5", "str6");list.stream().forEach((String s) -> { System.out.println(s); });//简写list.stream().forEach(s -> System.out.println(s));
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s 代表 list 中的每一个元素，流式处理依次遍历每个元素
->后的代码为每个元素处理逻辑
count 方法
count 方法来统计其中的元素个数，返回值为 long 类型
long count = list.stream().count();
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distinct 方法
对流中的数据进行去重操作，普通类型可直接去重
//将22、33重复数据去除Stream.of(22, 33, 22, 11, 33).distinct().collect(Collectors.toList());
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自定义类型是根据对象的 hashCode 和 equals 来去除重复元素的
XyBug 实体类中加 @Data 注解，hashCode 和 equals 会别重写，在使用 distinct 方法时判断去重
ArrayList bugList = JSON.parseObject(bugs, ArrayList.class);ArrayList<XyBug> xyBugList = new ArrayList();List collect = (List) bugList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
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通过 distinct()方法去重，去重后的数据通过 collect(Collectors.toList())组成新 6 的 list
limit 方法
方法可以对流进行截取，只取用前 n 个，参数是一个 long 型，如果集合当前长度大于参数则进行截取。否则不进行操作
List<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "1", "2", "3", "4", "5", "6");List<String> collect = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
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将前 3 个 String 对象截取，组成新的 list
skip 方法
如果希望跳过前几个元素，可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流，如果流的当前长度大于 n，则跳过前 n 个；否则将会得到一个长度为 0 的空流
List<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "1", "2", "3", "4", "5", "6");List<String> collect = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());
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跳过前 3 个 String 对象，后三个组成新的 list
filter 方法
filter 用于过滤数据，返回符合过滤条件的数据，可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流，该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数（可以是一个 Lambda 或方法引用）作为筛选条件
List<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "1", "22", "3", "4", "55", "6");//filter方法中写入筛选条件，将过滤后的数据组成新的listlist.stream().filter(s -> s.length() == 2).collect(Collectors.toList());
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通过该条语句 s -> s.length() == 2，筛选出 22、55
map 方法
将流中的元素映射到另一个流中，可以将当前流中的 T 类型数据转换为另一种 R 类型的流
List<PersonCrDto> laputaCrDtos = queryListLaputaByBeginEndTime(begin, end);//将list中的PersonCrDto对象的userName属性取到，收集成set集合laputaCrDtos.stream().map(PersonCrDto::getUserName).collect(Collectors.toSet())
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将 list 中的每个对象的 userName 数据拿到，组成 Set 集合
stream 分组
List<XyBug> list = new ArrayList<>();Map<String, List<XyBug>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(XyBug::getBugType));
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根据 bug 类型进行分组，分组后会组成 map，key 是组名，value 是组下的数据
stream 排序
sort()，默认正序排列，加入 reversed()方法后倒叙排列
List<XyBug> list = new ArrayList<>();//根据createTime正序排列List<XyBug> collect = list.stream().sorted(Comparator.comparing(XyBug::getCreateTime)).collect(Collectors.toList());//根据createTime倒叙排列List<XyBug> collect = list.stream().sorted(Comparator.comparing(XyBug::getCreateTime).reversed()).collect(Collectors.toList());
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collect 方法
将处理后数据收集为 list，collect（Collectors.toList()）
将处理后数据收集为 set，collect（Collectors.toSet()）
根据某个字段值将数据分组 map，collect（Collectors.groupingBy(o -> o.value()))）
三 实践举例
需求：将 bug 数据通过 orgTierName 分组，存储到 map 中
未使用 Stream，需要使用 for 循环并且进行各种判断，代码行数较多
HashMap<String, List<XyBug>> map = new HashMap<>();for (XyBug one : bugList){ if(one.getOrgTierName() != null){ if(map.get(one.getOrgTierName()) == null){ List<XyBug> list = new ArrayList(); list.add(one); map.put(one.getOrgTierName(),list); }else { map.get(one.getOrgTierName()).add(one); } }}
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使用 Stream，一行代码搞定，直观并高效
collectDeptBugMap = bugList.stream().filter(o -> o.getOrgTierName() != null).collect(Collectors.groupingBy(o -> o.getOrgTierName()));
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四 总结
Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作，提高编程效率、简洁性和程序可读性。本文通过简单举例，希望帮助读者快速上手使用流处理，Stream 流处理功能非常强全，更多方法请参考 API 文档。
作者：京东物流 杨靖平
来源：京东云开发者社区 自猿其说 Tech 转载请注明来源
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