提高Java开发生产力，我选Stream API,真香啊

Java 8 引入的Stream API提供了一种新的数据处理方式，它以声明式、函数式的编程模型，极大地简化了对集合、数组或其他支持数据源的操作。Stream可以被看作是一系列元素的流水线。允许你高效地对大量数据执行复杂的过滤、映射、排序、聚合等操作，而无需显式地使用循环或者临时变量。Stream API的设计理念主要包括两个方面：链式调用和惰性求值。链式调用允许我们将多个操作连接在一起，形成一个流水线，而惰性求值意味着只有在真正需要结果的时候才执行计算，从而避免了不必要的计算开销。

接下来我们就来盘点一下日常开发中常用的一些Stream API。

创建Stream

• 集合创建

List list = new ArrayList(); 
// 串行流
Stream stream = list.stream();
// 并行流
Stream parallelStream = list.parallelStream();

• 数组创建

String[] strs = new String[3];  
Stream stream = Arrays.stream(strs);

• 使用Stream.of(T...values)创建

Stream stream = Stream.of("Apple", "Orange", "Banana");

• 使用Stream.generate()创建流

// 生成一个无限流，通过limit()限制元素个数  
Stream randomStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);

• 使用Stream.iterate()创建流

// 生成一个等差数列，通过limit()限制元素个数 
Stream integerStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);

• 使用IntStream、LongStream、DoubleStream创建原始类型流

// 使用IntStream创建  
IntStream intStream = IntStream.range(1, 5); // [1, 2, 3, 4]  
  
// 使用LongStream创建  
LongStream longStream = LongStream.rangeClosed(1, 5); // [1, 2, 3, 4, 5]

IntStream我们使用的地方还是比较多的，比如我们按照下标遍历一个集合时，同常的做法是：for(int i = 0; i

中间操作

中间操作是构建流水线的一部分，用于对流进行转换和处理，但它们并不会触发实际的计算。

• 过滤操作（filter）
  过滤操作用于筛选流中的元素，保留满足指定条件的元素。Stream filter(Predicate super T> predicate)，filter接受一个谓词Predicate，我们可以通过这个谓词定义筛选条件，Predicate是一个函数式接口，其包含一个test(T t)方法，该方法返回boolean。

private static void filterTest(){  
    List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");  
    // 过滤长度大于5的水果  
    List filteredFruits = fruits.stream().filter(fruit -> fruit.length() > 5).collect(Collectors.toList());  
    System.out.println("长度大于5的水果: "+ filteredFruits);  
}

private static void filterTest(List students){  
    List filterStudents = students.stream()  
            .filter(student -> Objects.equals("武汉大学", student.getSchool()))  
            .collec服务器托管网t(Collectors.toList());  
  
    filterStudents.forEach(System.out::println);  
}

打印结果：

• 映射操作（map/flatMap）
  映射操作用于对流中的每个元素进行转换。他有map以及flatMap两种操作。map就是基本的映射操作，对每个元素进行提取转换。

// 将实体层映射成学生姓名字符串  
List names = students.stream()  
        .map(Student::getName)  
        .collect(Collectors.toList());

// 将字符串转大写。
List upperList = Lists.newArrayList("hello", "world", "stream", "api").stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

日常开发中map操作我们用的非常多，比如数据库中查询出来的DO实体，我们需要转换为VO返回给前端页面展示，这时候我们可以使用map进行转换操作：

List studentDOList = studentMapper.listStudents();

List studentVOList = studentDOList.stream().map(studentDO -> {
	StudentVO studentVO = StudentVO.builder().studentNo(studentDO.getId())
	.studentName(studentDO.getName()).build();
	return studentVO;
}).collect(Collectors.toList());

而flatMap的作用略微特殊，它用于将一个元素映射为一个流，然后将所有流连接成一个流。这在处理嵌套结构或集合中的元素是另一个集合的情况下非常有用。

List> nestedWords = Arrays.asList(
    Arrays.asList("Java", "Kotlin"),
    Arrays.asList("Python", "Ruby"),
    Arrays.asList("JavaScript", "TypeScript")
);

// 使用 flatMap 将嵌套的 List 转换为一个扁平的 List, 结果将是包含所有单词的扁平流
List wordList = nestedWords.stream()  
        .flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());

System.out.println(wordList);

// 打印结果： [Java, Kotlin, Python, Ruby, JavaScript, TypeScript]

flatMap在使用时，通常会涉及到处理复杂的数据结构，比如处理嵌套的对象集合或者进行数据的扁平化。

@Data
@Builder
class Student {  
    private String name;  
    private List grades;  
}

@Data
@Builder
class ClassRoom {  
    private List studentList;  
}

@Data
@Builder
class School {  
    private List classRoomList;  
}

School school = School.builder()  
        .classRoomList(Lists.newArrayList(  
                ClassRoom.builder().studentList(Lists.newArrayList(  
                        Student.builder().name("Alice").gradeList(Lists.newArrayList(90, 85, 88)).build(),  
                                  Student.builder().name("Bob").gradeList(Lists.newArrayList(78, 92, 80)).build()  
                )).build(),  
                ClassRoom.builder().studentList(Lists.newArrayList(  
                        Student.builder().name("Charlie").gradeList(Lists.newArrayList(95, 89, 91)).build(),  
                        Student.builder().name("David").gradeList(Lists.newArrayList(82, 87, 79)).build()  
                )).build()  
        ))  
        .build();  
  
// 使用 flatMap 扁平化处理获取所有学生的所有课程成绩  
List allGrades = school.getClassRoomList().stream()  
        .flatMap(classroom -> classroom.getStudentList().stream())  
        .flatMap(student -> student.getGradeList().stream())  
        .collect(Collectors.toList());  
  
System.out.println(allGrades);
// 打印结果：[90, 85, 88, 78, 92, 80, 95, 89, 91, 82, 87, 79]

• mapToInt操作
  mapToInt 是 Stream API 中的一种映射操作，专门用于将元素映射为 IntStream。通过 mapToInt，你可以将流中的元素映射为 int 类型，从而进行更专门化的操作，例如数值计算。

int totalAge2 = students.stream().mapToInt(Student::getAge).sum();

类似的还有mapToLong和mapToDouble 操作，这两个操作类似于 mapToInt，分别用于将流中的元素映射为 LongStream 和 DoubleStream。

• 排序操作（sorted）
  排序操作用于对流中的元素进行排序。

List cities = Lists.newArrayList("New York", "Tokyo", "London", "Paris");

// 对城市按字母顺序排序
List sortedStream = cities.stream().sorted().collect(Collectors.toList());  

对于集合中对象的排序，sorted要求待比较的元素必须实现Comparable接口。

@Data  
@Builder  
static class Student implements Comparable{  
    private String name;  
    private Integer age;  
      
    @Override  
    public int compareTo(Student other) {  
        return other.getAge()-this.getAge();  
    }  
}

List sortedList = students.stream()  
        .sorted()  
		.map(Student::getName()) 
        .collect(Collectors.toList());    

如果没有实现，就需要将比较器作为参数传递给sorted(Comparator super T> comparator)。

@Data  
@Builder  
static class Student {  
    private String name;  
    private Integer age;
}

List sortedList = students.stream()  
        .sorted((student1,student2) -> student2.getAge() - student1.getAge())  
        .map(Student::getName()) 
        .collect(Collectors.toList());    

• 去重操作（distinct）
  去重操作用于去除流中的重复元素。distinct基于Object.equals(Object)实现。

List numbers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 6);  
// 去除重复的数字  
List distinctList = numbers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

// 或者去除学生中姓名相同的
List studentNameList = students.stream()
								.map(Student::getName()) 
								.distinct()
						        .collect(Collectors.toList());    

• 截断操作（limit）
  截断操作用于限制流中元素的数量。limit返回包含前n个元素的流，当集合大小小于n时，则返回实际长度。

List numbers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 6); 
// 只取前三个数字 
List limitedList = numbers.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());

// 取土工工程专业的年龄最小的前两名学生
List limitStu = students.stream()  
        .filter(student -> Objects.equals("土木工程", student.getMajor())) 
        .sorted((student1,student2) -> student2.getAge() - student1.getAge())  
        .limit(2)  
        .collect(Collectors.toList());

• 跳过操作（skip）
  跳过操作用于跳过流中的前几个元素，返回由后面所有元素构造的流，如果n大于满足条件的集合的长度，则会返回一个空的集合。作用上跟limit相反。

List numbers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 6); 
// 跳过前三个数字，返回后面的数字 
List limitedList = numbers.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());

// 跳过土工工程专业的年龄最小的前两名学生，取后面的学生
List limitStu = students.stream()  
        .filter(student -> Objects.equals("土木工程", student.getMajor())) 
        .sorted((student1,student2) -> student2.getAge() - student1.getAge())  
        .skip(2)  
        .collect(Collectors.toList());

• peek操作
  peek 方法对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream。peek 的主要目的是用于调试和观察流中的元素，通常用于打印调试信息、记录日志或其他类似的目的，而不会改变流中元素的结构。

List words = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");  
  
List modifiedWords = words.stream()  
        .filter(word -> word.length() > 5)  
        .peek(word -> System.out.println("Filtered Word: " + word))  
        .map(String::toUpperCase)  
        .peek(word -> System.out.println("Uppercase Word: " + word))  
        .collect(Collectors.toList());

Stream的终端操作

终端操作是对流进行最终计算的操作，执行终端操作后，流将被消耗，不能再被使用。

• 迭代forEach操作
  forEach 迭代操作，用于对流中的每个元素执行指定的操作。

List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");

// 使用 forEach 输出每个水果
fruits.stream().forEach(fruit -> System.out.println(fruit));
// 执行forEach时可省略 stream()，即
fruits.forEach(fruit -> System.out.println(fruit));
// 或
fruits.stream().forEach(System.out::println);

• 收集操作(collect)
  通过collect()方法结合java.util.stream.Collectors工具类将Stream转换为另一种形式，例如列表、集合(toList, toSet, toMap)、映射或归约结果。如上述示例中的:

1. 收集到List
   使用Collectors.toList()。

// 跳过土工工程专业的年龄最小的前两名学生，取后面的学生
List limitStu = students.stream()  
        .filter(student -> Objects.equals("土木工程", student.getMajor())) 
        .sorted((student1,student2) -> student2.getAge() - student1.getAge())  
        .skip(2)  
        .collect(Collectors.toList());

2. 收集到Set
   使用Collectors.toSet()。

// 将学生姓名收集到Set
Set studentNameSet = students.stream().map(Student::getName)
		.collect(Collectors.toSet());

3. List转Map
   使用Collectors.toMap。日常开发中使用很多。

// 转换为年龄对应的学生信息  
Map studentMap = students.stream().collect(Collectors.toMap(
											Student::getAge, 
											Function.identity(), 
											(e1,e2) -> e1));

这段代码代表，我们使用年龄作为Map的key，对应学生信息作为value。Function.identity()：这是一个提取元素自身的映射函数。(e1, e2) -> e1：这是一个合并冲突的操作。如果在流中存在相同的年龄（相同的键），这个函数定义了当出现重复键时应该如何处理。在这里，我们选择保留第一个出现的元素，即保留先出现的 Student 对象。当然我们还可以这样(e1, e2) -> {...}自定义合并冲突策略，例如：

// 转换为年龄对应的学生信息,如果年龄相同，则取名字较长的  
Map studentMap = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getAge, Function.identity(), (e1,e2) -> {  
    return e1.getName().length() > e2.getName().length() ? e1 : e2;  
}));

如果value的值是一些number，我们也可以做一些加减乘除之类的合并。

日常开发中，这个用法很频繁。

4. 字符串拼接：
   使用Collectors.joining(拼接符)。

List students  = Lists.newArrayList(  
        Student.builder().name("Alice").gradeList(List服务器托管网s.newArrayList(90, 85, 88)).build(),  
        Student.builder().name("Bob").gradeList(Lists.newArrayList(78, 92, 80)).build()  
);  
  
String studentName = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(","));

// 打印出来：Alice,Bob

5. 分组
   即按照集合中的元素的某个属性进行分组，转换为Map:

List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");  
Map> lengthToNamesMap = fruits.stream()  
                    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

// 按照年龄分组  
Map> studentMap = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));

// 连续进行分组
Map>> groupsStudent = students.stream()  
        // 先按照学校分组  
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getSchool  
        // 再按照专业分组  
        ,Collectors.groupingBy(Student::getMajor)));

6. counting()
   counting() 收集器用于计算流中元素的数量。等同于Stream的count()操作。

long studentCount = students.stream().collect(Collectors.counting());
// 效果同等于
long studentCount = students.stream().count();

7. maxBy()
   maxBy()基于指定的比较器，用于找到流中的最大的元素。等同于Stream的max操作

// 年龄最大的学生
Student olderStudent = students.stream()  
        .collect(Collectors.maxBy((s1,s2) -> s1.getAge()- s2.getAge())).orElse(null);

Student olderStudent2 = students.stream()  
    .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge))).orElse(null);

// 等价于stram的max
Student olderStudent = students.stream()
	.max(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);    

8. minBy()
   minBy()基于指定的比较器，用于找到流中的最小的元素。等同于Stream的min操作。

// 年龄最小的学生
Student youngStudent = students.stream()  
    .collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge))).orElse(null); 

Student youngStudent = students.stream()
	.min(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);

9. averagingInt
   averagingInt() 收集器用于计算流中元素的平均值。

// 求学生平均年龄
double avgAge = students.stream()  
        .collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));

10. summarizingInt()
    summarizingInt() 收集器用于计算流中元素的汇总统计信息，包括总数、平均值、最大值和最小值。

// 一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值
IntSummaryStatistics summaryStatistics = students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));

System.out.println("总数：" + summaryStatistics.getCount()); 
System.out.println("平均值：" + summaryStatistics.getAverage()); 
System.out.println("最大值：" + summaryStatistics.getMax()); 
System.out.println("最小值：" + summaryStatistics.getMin());

• partitioningBy()
  将流中的元素按照指定的条件分成两个部分。在分区中key只有两种情况：true或false，目的是将待分区集合按照条件一分为二，分区相对分组的优势在于，我们可以同时得到两类结果，在一些应用场景下可以一步得到我们需要的所有结果，比如将数组分为奇数和偶数。

// 分为武汉大学学生，非武汉大学学生
Map> partStudent = students.stream()  
        .collect(Collectors.partitioningBy(student -> Objects.equals("武汉大学",student.getSchool())));

• count操作
  count 用于计算流中的元素个数。效果等同于Collectors.counting()。

long studentCount = students.stream().count();
// 效果同等于
long studentCount = students.stream().collect(Collectors.counting());

• max操作
  基于指定比较器，max用于找到流中最大的元素。效果等同于Collectors.maxBy()。

Student olderStudent = students.stream()
	.max(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);  

Student olderStudent2 = students.stream()  
    .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge))).orElse(null);

• min操作
  基于指定比较器，min用于找到流中最小的元素。效果等同于Collectors.minBy()。

Student youngStudent = students.stream()
	.min(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);
	
// 年龄最小的学生
Student youngStudent = students.stream()  
    .collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge))).orElse(null); 

• reduce操作
  reduce 用于对流中的元素进行归约操作，得到一个最终的结果。

// 计算学生的总年龄
int totalAge1 = students.stream()  
        .map(Student::getAge)  
        .reduce(0, (a,b) -> a+b);

// 也可以使用Integer.sum
int totalAge2 = students.stream() 
        .map(Student::getAge)  
        .reduce(0, Integer::sum);

// 也可以不设置初始值0，直接Integer.sum，但是返回的是Optional
int totalAge3 = students.stream()  
       .map(Student::getAge)  
       .reduce(Integer::sum).orElse(0);

• findFirst操作
  findFirst 用于查找流中的第一个元素。也即list.get(0)。

Student firstStu = students.stream()  
        .filter(student -> Objects.equals("土木工程", student.getMajor()))  
        .findFirst().orElse(null);
        

曾经有个小兄弟问我，他有一段代码类似 Student firstStu = students.get(0)。他们组长让他优化优化，然后就用了这种方式优化的。

• findAny操作
  findAny 用于查找流中的任意一个元素。在并行流中，findAny 可以更快地获取结果，而在串行流中与 findFirst 的效果基本一致。

Student anyStu = students.stream()  
        .filter(student ->Objects.equals("土木工程", student.getMajor()))  
        .findAny().orElse(null);

• anyMatch操作
  anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为，如果满足则返回true。

boolean hasQh = students.stream()
		.anyMatch(student -> Objects.equals("清华大学", student.getSchool()));

• noneMatch
  noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素，如果不存在则返回true.

boolean hasBd = students.stream()  
        .noneMatch(student -> Objects.equals("北京大学", student.getSchool()));

• allMatch
  allMatch用于检测是否全部都满足指定的参数行为，如果全部满足则返回true。

boolean isAdult = students.stream()  
        .allMatch(student -> student.getAge() > 18);

并行流

在Java 8及以上版本，你可以使用并行流（Parallel Stream）来充分利用多核处理器的能力。并行流在处理大量数据时可以提高性能，但并不是在所有情况下都比顺序流更快。当在并行流上进行操作时，需要注意并发问题。确保你的操作是无状态的、无副作用的，或者使用合适的并发工具。一定一定要注意线程安全。并行流本质上基于java7的Fork-Join框架实现，其默认的线程数为宿主机的内核数。

创建并行流，只需要将stream()替换成parallelStream()即可。

List list = studentMapper.listStudents();
Stream parallelStream = students.parallelStream();

与顺序流相似，你可以在并行流上执行各种中间和终端操作。

日常中，对于大批量的数据处理转换，我们可以使用并行流去处理。我们可以先把数据切分成100或者其他数值一组的List> 然后使用并行流去处理这些数据。

List studentVOList = Collections.synchronizedList(Lists.newArrayList());  
Lists.partition(students, 100).parallelStream().forEach(pList -> {
	// 处理转换数据
    List voList = convertList(pList);  
    studentVOList.addAll(voList);  
});

再比如一些大批量的数据分批次查询，都可以使用并行流去做，但是一定要注意线程安全。

注意事项

使用Stream API可使Java集合处理更简洁、清晰，充分发挥现代、函数式编程的优势。然而，需注意Stream的惰性求值，只在终端操作触发时执行中间操作，确保操作的必要性，避免不必要计算。Stream鼓励无状态、无副作用的操作，避免在中间操作修改共享状态，以确保流的预测性和可维护性。Stream不可重用，一旦被消费，无法再次使用，需谨慎设计流程。并行流虽提高性能，但需谨慎使用，不适用于所有情况，可能导致额外性能开销。

总结

Java 8中引入的Stream API为开发者带来了全新的编程范式。其链式调用和惰性求值的设计理念，使得数据处理变得更为简单和高效。通过深入理解Stream API，我们能够更好地利用这一强大工具，在实际开发中写出更为优雅和易读的代码。

本文已收录于我的个人博客：码农Academy的博客，专注分享Java技术干货，包括Java基础、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、Elasticsearch、中间件、架构设计、面试题、程序员攻略等

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