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📫

🏆 Java 领域新星创作者、阿里云专家博主、华为云享专家🏆

🔥 如果此文还不错的话，还请👍关注、点赞、收藏三连支持👍一下博主哦

本文导读

​集合是 java 中使用最多的数据结构，我们如何处理大量元素就是个问题，多线程（线程池）+迭代器性能是还可以，但是太麻烦，也不利于开发和管理，并发的问题还要考虑，这个时候为了保证 java 的流行性，或者说为了不让 java 淘汰，在高版本搞出来 流（Stream）。

一、集合与流

集合是 java 中使用最多的数据结构，包括 List、Map，面向对象编程更像是面向集合面向数据结构编程，当我们要处理大量元素的时候，往往会使用多线程，多线程还不能直接创建，要使用线程池创建，麻烦的一批（Java 开发规范）；

我们如何处理大量元素就是个问题，多线程（线程池）+迭代器性能是还可以，但是太麻烦，也不利于开发和管理，并发的问题还要考虑，这个时候为了保证 java 的流行性，或者说为了不让 java 淘汰，在高版本搞出来 流（Stream）。

流（Stream）是声明式处理集合的，我们可以把他当做一个高级的 迭代器+多线程容器，他不能简单理解为一个 流 数据结构，集合（List、Map）可以增删改查，虽然流可以实现诸如过滤、合并，分组等等操作，但是其元素是 按需计算，这其实是一种生产者-消费者模式，流就像一个 正在创建的集合，他会按要求变化后计算值。

下面三段代码，for 循环遍历 list + if、list 转迭代器 + if、等同逻辑

        // for + if        List<BigDecimal> orderAmt = new ArrayList<>();        for (OrderInfo orderInfo : orderInfos) {            if (orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0) {                orderAmt.add(orderInfo.getOrderAmt());            }        }
        // 迭代器 + if        Iterator<OrderInfo> it = orderInfos.iterator();        while (it.hasNext()) {            OrderInfo orderInfo = it.next();            if (orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0) {                orderAmt.add(orderInfo.getOrderAmt());            }        }
        // Stream流 + Lambda表达式        List<BigDecimal> collect = orderInfos.stream()                .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0)                .map(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt()).collect(Collectors.toList());

二、什么是流

流是 Java 高版本的 API，是声明式处理集合的，声明式（简洁）就是说我想要做什么而不是如何实现，把他当做一个高级的 迭代器（可复合-灵活）+多线程容器（可并行-性能好）

要了解流是什么，还要了解他的定义、类路径、如何使用，以及一些使用规范

流在 java.util.stream.Stream 接口中定义，我们可以看到接口注释中有大量讲解，我们就根据这些注释学习流

我们看源码，该类里面有大量方法接口（就和集合一样），可以访问元素，但是集合是数据结构，所以他主要目的是使用特定算法和数据结构存储/访问元素；但流的目的是计算。Stream<T> 流的接收元素是泛型，流会使用一个数据源（这个数据源流不会改变顺序）

注释中说了，1、流是懒加载原则；仅当 端操作启动时才对源数据执行计算，并且仅在需要时消耗源元素；2、流不会改变原有的数据源；3、流只操作一次；4、可能会抛出 IllegalStateException；5、流不需要被关闭；6、流是内部迭代。详细论证我们放到下面

三、流的使用原则

​

流使用包括 3 件事，要有数据源来执行操作，要有一个链这个链试试中间操作的步骤，一个终端操作生成结果。下面代码会论证 这些原则以及上述原理

流只能遍历一次，且是按顺序遍历（流是按顺序遍历的，不会一个 List 都过滤完，才 map，而是每个元素都是流水线执行的）

// 流是按顺序遍历的，不会一个List都过滤完，才map，而是每个元素都是流水线执行的List<BigDecimal> collect = orderInfos.stream().filter(orderInfo -> {    System.out.println("===filter" + orderInfo.getOrderAmt());    return orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0;}).map(orderInfo -> {    System.out.println("===map" + orderInfo.getOrderAmt());    return orderInfo.getOrderAmt();}).collect(Collectors.toList());System.out.println(collect);
// 流只能操作一次，当再次使用的时候会报错IllegalStateException:operated upon or closedStream<BigDecimal> stream = collect.stream();stream.forEach(System.out::print);System.out.println("===========");stream.forEach(System.out::print);

流，java.util.stream.Stream 接口中定义 很多方法，这些方法分为 两大类。filter、map、limit、forEach、peek 等，可以连成流水线；collect 触发流水线执行并关闭（终端操作）。我们把连接起来称为中间操作，关闭流的称为终端操作。一个流的使用原则就是要有数据源、中间操作、终端从操作

四、流的运行原理

​​为什么 Stram 流、Lamda 表达式式写法又叫作函数式编程？一是调用手法像是函数一般，只须传入参数即可调用；二是 Lamda 实现方式为生出静态函数调用而成

下图执行步骤标号 1 2 3 4，那流是如何 解决 Stream 流水线的？

Stream 中用某种实例化后的 PipelineHelper 来代表 Stage，将具有先后顺序的各个 Stage 连到一起，就构成了整个流水线。跟 Stream 相关类和接口的继承关系图示。 

上图中 Head 用于表示第一个 Stage，即调用调用诸如 Collection.stream()方法产生的 Stage，很显然这个 Stage 里不包含任何操作；StatelessOp 和 StatefulOp 分别表示无状态和有状态的 Stage，对应于无状态和有状态的中间操作。 

下图中通过 Collection.stream()方法得到 Head 也就是 stg0，紧接着调用一系列的中间操作，不断产生新的 Stream。这些 Stream 对象以双向链表的形式组织在一起，构成整个流水线，由于每个 Stage 都记录了前一个 Stage 和本次的操作以及回调函数，依靠这种结构就能建立起对数据源的所有操作。这就是 Stream 记录操作的方式。

小结

本文通过集合引出 Stream 流，主要讲解了流的基本概念、使用的原理，Stream 流水线的运行原理。