Java8新特性之Stream

大家回忆下日常学习工作中使用的最多的 Java API 是什么？相信很多人的答案和我一样都是集合。我们选择适合的集合数据结构存储数据，而我们之于集合最多的操作就是遍历，实现查询，统计，过滤，合并等业务。

哪里用Stream

集合迭代

外部迭代：通过 for循环，Iterator迭代器遍历集合，手动的拿到集合中每个元素进行相应处理

• 优点
  • 对于程序的掌控更高
  • 性能强（如果算法功力深厚）
• 缺点
  • 很多重复的模板代码
  • 需要很多中间临时变量来减少遍历次数
  • 性能完全取决于程序员水平，烧脑
  • 代码不易读
  • 容易出错：例如for循环遍历LinkedList会出错

内部迭代：只提供对集合中元素的处理逻辑，遍历过程交给库类，Java5提供了foreach，Java8提供了Stream

• 优点
  • 代码好读
  • 简单，只需要提供处理逻辑
• 缺点
  • 有些情况性能比外部迭代差一点点
  • 在使用foreach时不能对元素进行赋值操作

为什么要Stream
本文要介绍的Stream属于内部迭代，之前我们已经有了foreach减少了我们的代码量，为什么我们还需要Stream呢？

• 流水线的方式处理集合，结合Lambda爽歪歪
• 代码超短超好读
• Stream的开始到结束就相当于一次遍历，允许我们在遍历中拼接多个操作
• 强调的是对集合的计算逻辑，逻辑可以多次复用
• 特别繁重的任务可以很轻松的转为并行流，适合类似于大数据处理等业务
• 成本非常小的实现并行执行效果

怎么用Stream
上文我们大概知道了Stream主要服务与集合，流的过程可以总结为三步：

• 开始操作：读取数据源（如集合）
• 中间操作：组装中间操作链，形成一条流的流水线
• 终端操作：一次迭代执行流水线，结束流，并生成结果

中间操作和终端操作
第一步流加载集合数据，库类完成我们不需要关心，要想使用好Stream有必要从不同维度了解主要的操作

• 中间操作：流水线的部件，返回的是this，也就是Stream，此时迭代并没有执行
• 终端操作：流水线真正开始执行，返回的是处理结果，终端操作过后流关闭
• 无状态操作：例如对集合中所有元素做转换，或者过滤，不用保存别的元素的处理结果
• 有状态操作：例如排序，去重操作，需要保存之前集合中元素的状态
• 非短路操作：按部就班完成迭代，返回处理结果
• 短路操作：只有一达到预设的条件，立刻停止并返回

下图给出了Stream给出的一些常用api的基本信息

基本数据类型流
为了避免自动装箱拆箱消耗性能，Stream为我们提供了IntStream、DoubleStream和LongStream，分别将流中的元素特化为int、long和double，这些特殊的流中提供了range，sum，max等数字类型常用的api

并行流
当我们面对计算是否密集的应用开发时，为了充分利用硬件资源，可以简单的通过改变parallel方法将流变成并行执行，但是在使用时有如**意事项。

• 并行流是通过 fork/join 线程池来实现的，该池是所有并行流共享的。默认情况，fork/join
  池会为每个处理器分配一个线程。假设你有一台16核的机器，这样你就只能创建16个线程。而与此同时其他任务将无法获得线程被阻塞住，所以使用并行流要结合机器和业务场景。
• 避免在并行流中改变共享状态，小心使用有状态的操作
• 并行流并不一定就快，要将多个线程的执行结果汇总

实战
相信大家最关心的还是实际开发中能帮助我们解决哪些问题，通过一些简单案例熟悉各种操作的用法

开始操作
生成空流

Stream<Object> empty = Stream.empty();

值生成流

Stream<String> stringStream = Stream.of("1", "2", "3");

数组生成流

String[] strings = { "1", "2", "3"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(strings);

集合生成流

List<String> strings1 = Arrays.asList("1", "2", "3");
Stream<String> stream1 = strings1.stream();

文件生成流

Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("/c/mnt/"));

函数生成流（无限流）

// 无限流，流从0开始，下面的每个元素依次加2
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, num -> num + 2);
// 无限流，流中每个元素都是 0~1 随机数
Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random);

数值范围生成流

// 生成0到10的int流
IntStream intStream = IntStream.rangeClosed(0, 10);
// 生成0到9的int流
IntStream intStream1 = IntStream.range(0, 10);

手动生成流

// 生成有字符串a和数字1的异构的流
Stream.builder().add("a").add(1).build().forEach(System.out::print);

合并两个流

Stream.concat(
    Stream.of("1", 22, "333"),
    Stream.of("1", 22, 333)
).forEach(System.out::print);

中间操作
在介绍中间操作时，为了方便学习演示使用到了终端操作中的foreach方法，作用就和我们写的foreach循环类似，遍历执行，不返回值。

过滤filter

// 过滤所有空字符串，注意是返回 true的留下
Stream.of("1", null, "2", "", "3")
    .filter(StringUtils::isNotEmpty)
    .forEach(System.out::print);

去重distinct

// 去掉重复的2
Stream.of("1", "2", "2", "2", "3")
    .distinct()
    .forEach(System.out::print);

跳过skip

// 跳过前两个元素
Stream.of("1", "2", "3", "4", "5")
    .skip(2)
    .forEach(System.out::print);

截短limit

// 与skip相反，只留下前2个
Stream.of("1", "2", "3", "4", "5")
    .limit(2)
    .forEach(System.out::print);

映射map

@Data
@AllArgsConstructor
public class Person {
    private String name;
}

// 将流中每个字符串转为Person实例
Stream.of("1", "2", "3")
    .map(Person::new)
    .forEach(System.out::print);

// 将流每个字符串变成其长度，为了避免自动拆箱，使用mapToInt转为IntStream
Stream.of("1", "2", "3")
    .mapToInt(String::length)
    .forEach(System.out::print);

扁平映射flatMap
用法和map类似，当我们需要把流中的每个元素全映射另外一个流，也就是数据在流中流里面，这时候操作就不方便，借助flatMap，我们可以把所有第二层流中的元素合并到最外层流

// 每个字符串按照逗号分隔合并成一个流
Stream.of("1,2,3", "4,5,6", "7,8,9")
    .flatMap(a -> Stream.of(a.split(",")))
    .forEach(System.out::print);

排序sorted

Stream.of("4", "3", "5")
    .sorted()
    .forEach(System.out::print);

Stream.of("4", "3", "5")
    .sorted(Comparator.naturalOrder())
    .forEach(System.out::print);

并行流相关parallel，sequential，unordered

// 串行流转并行流
Stream.of("1", "2", "3").parallel();
// 并行流转串行流
Arrays.asList("1", "2", "3").parallelStream().sequential();

// 在并行流中加上unordered，使得流变成无序，提供并行效率，此时limit相当于随机取2个元素
Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5")
    .parallelStream()
    .unordered()
    .limit(2).forEach(System.out::print);

调试peek
用于debug调试代码，在每次执行操作前，看一眼元素

// 每个元素会打印两遍
Stream.of("1", "2", "3").peek(System.out::print).forEach(System.out::print);

终端操作
遍历foreach

Stream.of("1", "2", "3").forEach(System.out::print);

// 并行流中使用用于保持有序
Arrays.asList("1", "2", "3").parallelStream().forEachOrdered(System.out::print);

通用统计count，max，min

// 总个数，返回true|false
Stream.of("1", "2", "3").count();
// 最大元素，返回Optional
Stream.of("1", "2", "3").max(Comparator.naturalOrder());
// 最小元素，返回Optional
Stream.of("1", "2", "3").min(Comparator.naturalOrder());

数值流特有统计sum，average，summaryStatistics
以 IntStream 举例

// 累加求和
Stream.of("1", "2", "3").mapToInt(Integer::valueOf).sum();
// 求平均数
Stream.of("1", "2", "3").mapToInt(Integer::valueOf).average();
// 总和，最大值，最小值，平均数，总个数，应有尽有
Stream.of("1", "2", "3").mapToInt(Integer::valueOf).summaryStatistics();

匹配match
返回true|false

// 是否有长度大于 2 的字符串
Stream.of("1", "22", "333").anyMatch(s -> s.length() > 2);
// 是否一个长度大于 2 的字符串也没有
Stream.of("1", "22", "333").noneMatch(s -> s.length() > 2);
// 是否字符串长度全大于 2
Stream.of("1", "22", "333").allMatch(s -> s.length() > 2);

查找find
由于是短路操作，所以只有在串行流中findAny和findFirst才区别明显

// 找到流中任意一个元素，普通流一般也返回第一个元素，并行流中返回任意元素
Stream.of("1", "22", "333").findAny();
// 找到流中第一个元素，普通流和并行流都一样
Stream.of("1", "22", "333").findFirst();

汇总collect
把所有处理结果汇总，Collectors收集器里提供了很多常用的汇总操作

// 将结果汇总成一个list
Stream.of("1", "22", "333").collect(Collectors.toList());

归约reduce
谷歌著名的map-reduce理想，用于最后汇总结果

// 0作为起始的pre，流的结果等于pre乘以自身再加一，直到curr到达最后一个元素
// (1) pre = 0 curr = 1 计算 pre = 0 * 1 + 1 = 1 
// (2) pre = 1 curr = 2 计算 pre = 1 * 2 + 1 = 3
// (3) pre = 3 curr = 3 计算 pre = 3 * 3 + 1 = 10
// (4) pre = 10 curr = null 返回结果 10
IntStream.of(1, 2, 3).reduce(0, (pre, curr) -> pre * curr + 1);

// 当然如果不设置初始值，流中第一个元素就是pre
IntStream.of(1, 2, 3).reduce((pre, curr) -> pre * curr + 1);

转数组toArray

Stream.of("1", "22", "333").toArray();

获得迭代器iterator

Stream.of("1", "2", "3").iterator();

获得并行可分迭代器spliterator

Stream.of("1", "2", "3").spliterator();

流类型判断isParallel

Stream.of("1", "2", "3").isParallel();

收集器进阶
在介绍 collect 操作中，我们用了 Collectors 中提供的 toList 方法将结果汇总成List，collect 是很常用的操作Collectors中有很多有用的方法值得熟悉一下，其实很多终端方法都是 collect 的快捷写法，如果都不能满足需求我们还可以自己实现一个

转常用集合

// 转list
List<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.toList());

// 转set
Set<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.toSet());

// 转map，key为字符串长度，value为字符串本身
Map<Integer, String> collect = Stream.of("1", "2", "3")
    .collect(Collectors.toMap(String::length, Function.identity()));

// 转并发版map，key为字符串长度，value为字符串本身
Map<Integer, String> collect = Stream.of("1", "2", "3")
    .collect(Collectors.toConcurrentMap(String::length, Function.identity()));

// 转指定类型集合
ArrayList<String> collect = Stream.of("1", "2", "3")
    .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

拼接字符串

// 拼接成一个字符串
String collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.joining());

// 拼接成一个字符串，逗号分隔
String collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.joining(","));

统计
都有对应简化版，一些更加灵活多变的操作可以用Collectors

// 和终端操作中的 max 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.maxBy(Comparator.naturalOrder()));

// 和终端操作中的 min 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.minBy(Comparator.naturalOrder()));

// 和终端操作中的 count 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.counting(Integer::valueOf));

// 和数值流终端操作中的 sum 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.summingInt(Integer::valueOf));

// 和数值流终端操作中的 average 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.averagingInt(Integer::valueOf));

// 和数值流终端操作中的 summaryStatistics 等价
Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.summarizingInt(Integer::valueOf));

分组
可以和其他收集器方法任意组合

// 以字符串长度分成3组，map的key为长度，value为对应长度字符串list
Map<Integer, List<String>> collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

// 以字符串长度分成3组，map的key为长度，value为对应的元素个数
Map<Integer, Long> collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.counting()));

// 这个例子没有实际意义，展示我们可以进行二级分组，长度分组完毕，再组内以hash值分组
Map<Integer, Map<Integer, List<String>>> collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.groupingBy(
        String::length,
        Collectors.groupingBy(String::hashCode)
    ));

分区
分区时特殊的分组，使用方法类似，特殊是通过谓词表达式只能分成两组，true是一组，false是一组

// 以长度大于2为标准分区
Map<Boolean, List<String>> collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 2));

归约

// 和终端操作 reduce 等价
Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.reducing(0, Integer::valueOf, Integer::sum))

多操作连接

// 把流汇总成list，然后再求出其容量
Integer collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555")
    .collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

自定义
有些时候默认的实现有缺陷，或者追求更高的性能我们需要自己实现收集器。只要实现 Collector<T, A , R>接口 中的方法我们就可以获得自己的收集器，其中 T 是元素泛型，A是累加器结果，R是最终返回结果，所有首先我们来看下要实现哪些方法

• supplier：提供一个容器 A 装结果
• accumulator：累加器，将元素累加进刚才创建的容器
• combiner：合并容器的结果
• finisher：完成操作，将 A 转为 R 返回
• characteristics：是个定义标识的方法
  • UNORDERED：结果不受流中项目的遍历和累积顺序的影响
  • CONCURRENT：accumulator函数可以从多个线程同时调用
  • IDENTITY_FINISH：表示 finisher 没做任何事情，直接返回了累加的结果，也就是A和R相同

public static final Collector<String, List<String>, List<String>> myToList = Collector.of(
    // supplier： 创建 A（ArrayList）
    ArrayList::new,
    // accumulator：把每个元素放入 A 中
    (list, el) -> list.add(el),
    // combiner：如果并行拆分成多个流，直接 addAll 合并
    // 如果不想支持并行可以写个空，或抛UnsupportedOperationException异常
    (listA, listB) -> {
        listA.addAll(listB);
        return listA;
    },
    // finisher：不做任何事情，直接返回 A
    Function.identity(),
    // characteristics...：表示 A R 类型相同， 且支持并行流
    Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH,
    Collector.Characteristics.CONCURRENT
);

// 自定义收集器转成list
List<String> collect = Stream.of("1", "22", "33", "4", "555").collect(myToList);