码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
2、什么是流
Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。 Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。
而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下：
? 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread ? 5.0 中的 java.util.concurrent ? 6.0 中的 Phasers 等 ? 7.0 中的 Fork/Join 框架 ? 8.0 中的 Lambda
Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。
3、流的构成
当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：
获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示。
图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成
流的操作类型分为两种：
? Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
? Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。
关键：在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。
4、常见方法
? Intermediate：map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
? Terminal：forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
1）map/flatMap
我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。 清单 1. 转换大写 List
filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。 清单 1. 留下偶数 Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; Integer[] evens = Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new); 经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。 清单 2. 把单词挑出来 List
forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。 清单 1. 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比） // Java 8 roster.stream() .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE) .forEach(p -> System.out.println(p.getName())); // Pre-Java 8 for (Person p : roster) { if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) { System.out.println(p.getName()); } } 对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。 但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。 另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的： stream.forEach(element -> doOneThing(element)); stream.forEach(element -> doAnotherThing(element)); 相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。 清单 2. peek对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream Stream.of(\ .filter(e -> e.length() > 3) .peek(e -> System.out.println(\ .map(String::toUpperCase) .peek(e -> System.out.println(\ .collect(Collectors.toList()); forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。 4）findFirst
这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。
这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。
清单 1. Optional的两个用例
λ表达式本质上是一个匿名方法，它可以自动实现接口中的唯一方法，这个接口一般用@FunctionalInterface标注出来（也可以不标），java8引入lambda表达式和stream可以实现函数式编程。
实现函数式接口的例子有Runnable，Callable，Comparable，java8中新加入了Function，Predicate，Consumer，Supplier。 函数式编程的核心 ?
声明式的代码风格(Declarative Style) : 这需要提高代码的抽象层次，比如在前面的例子中，将从集合中搜索一个元素的操作封装到contains方法中。
?
更多的不变性(Promote Immutability) : 能不声明变量就不要声明，需要变量时尽量使用final来修饰。因为变量越多，就意味着程序越难以并行。实现了不变性的方法意味着它不再有副作用，不会因为调用而改变程序的状态。
?
使用表达式来代替语句(Prefer Expression to Statement) : 使用语句也就意味着不变性的破坏和程序状态的改变，比如赋值语句的使用。
?
使用高阶函数(High-Order Function) : 在Java 8以前，重用是建立在对象和类型系统之上。而Java 8中则将重用的概念更进一步，使用函数也能够实现代码的重用。所谓高阶函数，不要被其名字唬住了，实际上很简单：
o o o
将函数作为参数传入到另外一个函数中 函数的返回值可以是函数类型 在函数中创建另一个函数
函数式编程例子1： prices.stream()
.filter(price -> price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20))>0) .map(price -> price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9))) .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
一、lambda表达式
1.自定义函数式接口（也可以直接使用java8自带函数式接口）
@FunctionalInterface
public interface LambdaInterface { int add(int i, int j); }
2、将函数式接口作为参数的方法和类
public class LambdaUse{ private Integer age; private String name;
public String getName() { return name; }
public void setName(String name) { this.name = name; }
public Integer getAge() { return age; }
public void setAge(Integer age) {
this.age = age; }
public LambdaUse(int age, String name) { this.age = age; this.name = name; }
public LambdaUse() { }
public int getAdd(LambdaInterface lambdaInterface) { return lambdaInterface.add(5, 6); } }
3.测试
public class TestClass { @Test
public void lambdaTest() {
LambdaUse lambdaUse = new LambdaUse();
System.out.println(lambdaUse.getAdd((i, j) -> {return i + j;})); } @Test
public void foreachTest() {
String[] atp = {\, \, \, \,\,
\,\, \}; List a = Arrays.asList(atp);
a.forEach(pp -> System.out.println(pp)); } @Test
public void sortTest() {
// Collections.sort(a, Comparator.comparing(pp->pp)); // a.sort(Comparator.comparing(pp->pp));
// List b = a.stream().sorted((p1,p2) -> p2.compareTo(p1)).collect(Collectors.toList()); // b.forEach(pp->{System.out.println(pp);}); List b = new ArrayList(); b.add(new LambdaUse(14,\)); b.add(new LambdaUse(10,\)); b.add(new LambdaUse(15,\)); b.add(new LambdaUse(14,\)); b.add(new LambdaUse(19,\)); b.add(new LambdaUse(11,\)); b.add(new LambdaUse(13,\)); b.add(new LambdaUse(17,\)); b.add(new LambdaUse(16,\));
Comparator cc = Comparator.comparing((s) -> s.getAge()); Comparator dd = cc.reversed().thenComparing(s->s.getName()); b.sort(dd);
b.forEach(one -> System.out.println(one.getAge() + \+ one.getName())); } @Test
public void sortTest1() { List b = new ArrayList(); b.add(new LambdaUse(14,\)); b.add(new LambdaUse(10,\)); b.add(new LambdaUse(15,\)); b.add(new LambdaUse(14,\)); b.add(new LambdaUse(19,\)); b.add(new LambdaUse(11,\)); b.add(new LambdaUse(13,\)); b.add(new LambdaUse(17,\)); b.add(new LambdaUse(16,\));
List c = b.stream().sorted((i,j) -> j.getAge().compareTo(i.getAge())).sorted((i,j) -> i.getName().compareTo(j.getName())).collect(Collectors.toList()); c.forEach(one -> System.out.println(one.getAge() + \+ one.getName())); }
二、stream
1.介绍
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代
String strA = \print(strA); print(\print(strB); getLength(strA); getLength(\getLength(strB); public static void print(String text) { // Java 8 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println); // Pre-Java 8 if (text != null) { System.out.println(text); } } public static int getLength(String text) { // Java 8 return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1); // Pre-Java 8 // return if (text != null) ? text.length() : -1; }; 在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。 Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。 5）reduce
这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或 Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。 清单 1. reduce 的用例 // 字符串连接，concat = \String concat = Stream.of(\// 求最小值，minValue = -3.0 double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); // 求和，sumValue = 10, 有起始值 int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum); // 求和，sumValue = 10, 无起始值 sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get(); // 过滤，字符串连接，concat = \concat = Stream.of(\ filter(x -> x.compareTo(\上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。 6）limit/skip
limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。 清单 1. limit 和skip对运行次数的影响 public void testLimitAndSkip() { List
对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。我们对清单 14 进行优化： 清单 1. 优化：排序前进行 limit 和 skip 结果会简单很多： name2 name1 [stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a] 当然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。
8）min/max/distinct
min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。 清单 1. 找出最长一行的长度 BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(\int longest = br.lines(). mapToInt(String::length). max(). getAsInt(); br.close(); System.out.println(longest); 下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。 清单 2. 找出全文的单词，转小写，并排序 List
Stream 有三个 match 方法，从语义上说：
? ? ?
allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。对清单 13 中的 Person 类稍做修改，加入一个 age 属性和 getAge 方法。
清单 1. 使用 Match List
5进阶：自己生成流
1）Stream.generate
通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。 清单 1. 生成 10 个随机整数 Random seed = new Random(); Supplier
iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。 清单 24. 生成一个等差数列 Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + \输出结果： 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 与 Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。 6进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操作
java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作，例如转变输出为 Collection，把 Stream 元素进行归组。
1）groupingBy/partitioningBy
清单 1. 按照年龄归组 Map
7.实例
@Test
public void getPrimeByStream() { List nums = new ArrayList();
for(int i = 0; i < 100; i++) { nums.add(String.valueOf(i)); nums.add(String.valueOf(i)); }
List result = nums.stream() .map(e -> new Integer(e)) .distinct() .filter(e -> e < 50) .collect(Collectors.toList());
result.forEach(r -> System.out.println(r)); }
结束语
总之，Stream 的特性可以归纳为：
? ?
?
? ? ?
? ? ? ? ? ?
不是数据结构 它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。
它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数 不支持索引访问
你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。
很容易生成数组或者 List
惰性化
很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。 Intermediate 操作永远是惰性化的。 并行能力
当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。 可以是无限的
?
o
集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。
参考文献：
http://blog.csdn.net/ioriogami/article/details/12782141/ http://www.cnblogs.com/franson-2016/p/5593080.html
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/ http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40185059
作者：scn7th
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