JAVA的Stream流操作
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：
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;
}
复制代码在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：
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());
}
复制代码直观感受上，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。
- 开始管道
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。
| API | 功能说明 |
|---|---|
| stream() | 创建出一个新的stream串行流对象 |
| parallelStream() | 创建出一个可并行执行的stream流对象 |
| Stream.of() | 通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象 |
- 中间管道
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。
| API | 功能说明 |
|---|---|
| filter() | 按照条件过滤符合要求的元素， 返回新的stream流 |
| map() | 将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的stream流 |
| flatMap() | 将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的stream流 |
| limit() | 仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流 |
| skip() | 跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流 |
| concat() | 将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流 |
| distinct() | 对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流 |
| sorted() | 对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流 |
| peek() | 对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的stream流 |
- 终止管道
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。
| API | 功能说明 |
|---|---|
| count() | 返回stream处理后最终的元素个数 |
| max() | 返回stream处理后的元素最大值 |
| min() | 返回stream处理后的元素最小值 |
| findFirst() | 找到第一个符合条件的元素时则终止流处理 |
| findAny() | 找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理，这个对于串行流时与findFirst相同，对于并行流时比较高效，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑 |
| anyMatch() | 返回一个boolean值，类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素 |
| allMatch() | 返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件 |
| noneMatch() | 返回一个boolean值， 用于判断是否所有元素都不符合条件 |
| collect() | 将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定 |
| toArray() | 将流转换为数组 |
| iterator() | 将流转换为Iterator对象 |
| foreach() | 无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑 |
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：
- map 必须是一对一的，即每个元素都只能转换为1个新的元素
- flatMap 可以是一对多的，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素
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);
}
复制代码执行之后，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'}]
复制代码再比如：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);
}
复制代码执行结果如下，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]
复制代码这里需要补充一句，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----");
}
复制代码输出结果可以看出，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 world
Jia Gou Wu Dao
----after foreach----
----before peek and count----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after peek and count----
复制代码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);
}
复制代码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}]
复制代码简单结果终止方法
按照前面介绍的，终止方法里面像count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch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));
}
复制代码执行后结果为：
6
true
findFirst:205
复制代码避坑提醒
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-----");
}
复制代码执行的时候，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.evaluate(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-----
复制代码因为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：
- 一个
集合类，比如List、Set或者HashMap等 - StringBuilder对象，支持将多个
字符串进行拼接处理并输出拼接后结果 - 一个可以记录个数或者计算总和的对象（
数据批量运算统计）
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);
}
复制代码结果如下：
collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]
collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]
collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}
复制代码生成拼接字符串
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());
}
复制代码但是现在有了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);
}
复制代码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
复制代码数据批量数学运算
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);
}
复制代码上面的例子中，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}
复制代码并行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：
- 代码调测debug不便
- 程序员从历史写法切换到Stream时，需要一定的适应时间
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。
补充：
受限于篇幅限制，本文对collect的用法也只是简单介绍，但是Stream中collect的能力远比想象的要强大，为了能够将这部分讲清楚，我针对Stream的collect用法与原理写了一篇专门文章，点击👉👉《# 讲透JAVA Stream的collect用法与原理，远比你想象的更强大》👈👈助你解锁更多Stream的高级玩法。
此外：
- 关于本文中涉及的演示代码的完整示例，我已经整理并提交到github中，如果您有需要，可以自取：github.com/veezean/Jav…
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