stream流的介绍与实践

 一、stream流介绍

                在Java8之后，Java新增了java.util.stream 包，它允许你以声明式的方式处理集合数据，使得代码更加的简介、更易读，同时提供了强大的处理能力。

        stream是一种数据处理现象，它不是数据结构，而是从数据源（集合、数组）生成的元素序列，并支持各种聚合操作（过滤、映射、排序等）。stream的特点是：

        （1）不存储数据：stream只是对数据源进行视图话操作，不改变原始数据。

        （2）函数式编程：所有操作都是以函数式风格进行，支持lambda表达式。

        （3）延迟执行：中间操作（如filter、map）不会立即执行、只有终止操作（如collect、forEach）才会触发计算。

        （4）可消费性：stream只能被消费一次，消费后需要重新创建。

二、stream流的实践

1、stream的基本操作流程

        （1）创建stream：从集合、数组等数据源获取stream。

        （2）中间操作：对stream中的元素及进行转换或过滤，返回一个新的stream。

        （3）终止操作：触发实际计算，产生结果（如集合、数值或副作用）。

示例代码：

List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

// 创建 Stream → 中间操作（过滤长度>4）→ 中间操作（转换为大写）→ 终止操作（收集结果）
List result = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 4)
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

// 结果：[ALICE, CHARLIE, DAVID]

2、中间操作

        中间操作返回一个新的stream，对于元素进行转换或过滤。常见的中间操作：

操作	描述	实例
filter	过滤满足条件的元素	stream.filter(num -> num > 10)
map	将元素转换为另一种类型	stream.map(String::length)
flatMap	将嵌套的 Stream 展开为单个 Stream	stream.flatMap(list -> list.stream())
distinct	去重（基于 equals 和 hashCode）	stream.distinct()
sorted	排序（自然顺序或指定比较器）	stream.sorted((a, b) -> a.compareTo(b))
limit	截断 Stream，返回前 n 个元素	stream.limit(5)
skip	跳过前 n 个元素	stream.skip(3)
peek	调试工具，对每个元素执行副作用（如打印）	stream.peek(System.out::println)

3、终止操作

        终止操作触发stream的执行并产生结果。常见的终止操作：

操作	描述	示例
forEach	遍历元素	stream.forEach(System.out::println)
collect	将元素收集到集合或其他数据结构中	stream.collect(Collectors.toList())
toArray	将元素转换为数组	stream.toArray(String[]::new)
reduce	聚合元素为单个值（如求和、求最大值）	stream.reduce(0, Integer::sum)
count	统计元素数量	stream.count()
anyMatch	判断是否至少有一个元素满足条件	stream.anyMatch(s -> s.contains("a"))
allMatch	判断所有元素是否都满足条件	stream.allMatch(s -> s.length() > 0)
noneMatch	判断所有元素是否都不满足条件	stream.noneMatch(s -> s.isEmpty())
findFirst	返回第一个元素（可能为空，返回 Optional）	stream.findFirst()
findAny	返回任意一个元素（并行流中可能随机返回）	stream.findAny()

4、收集器（Collectors）

        Collectors工具类提供了强大的聚合功能，用于将stream元素手机到各种数据结构中：

收集器	描述	示例
toList()	收集元素到 List 中	stream.collect(Collectors.toList())
toSet()	收集元素到 Set 中（自动去重）	stream.collect(Collectors.toSet())
toMap()	收集元素到 Map 中（需指定键和值的映射）	stream.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName))
groupingBy	按条件分组，返回 Map>	stream.collect(Collectors.groupingBy(Person::getDepartment))
partitioningBy	按布尔条件分区，返回 Map>	stream.collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 18))
joining	连接字符串元素	stream.collect(Collectors.joining(", "))
summingInt/Double/Long	对数值类型求和	stream.collect(Collectors.summingInt(Person::getAge))
averagingInt/Double/Long	计算平均值	stream.collect(Collectors.averagingDouble(Person::getScore))
maxBy/minBy	求最大值 / 最小值（需传入比较器）	stream.collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)))

5、并行流

        stream支持并行处理，通过parallel()方法将顺序流转换为并行流，利用多核CPU提升性能：

// 顺序流：单线程处理
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sumSequential = numbers.stream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();

// 并行流：多线程处理（适用于大数据集）
int sumParallel = numbers.parallelStream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();

/**
*
*注意事项：
*1、并行流的线程安全问题（避免共享可变状态）。
*2、并非所有场景都适合并行（如小数据集或 IO 密集型操作）。
*3、使用 sequential() 方法可将并行流转回顺序流。
*
**/

结语：

        掌握 Stream 流是现代 Java 开发的必备技能，它让代码更简洁、更具表现力，同时提升了开发效率和程序性能。