jdk1.8新特性 Stream API

    Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式;另外一个则是 Stream API(java.util.stream.*)

Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简而言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

流(Stream) 到底是什么呢?

    是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。“集合讲的是数据,流讲的是计算!”

注意:
    ①Stream 自己不会存储元素。
    ②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。

    ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stram 的操作三个步骤

    1、创建 Stream

        一个数据源(如:集合、数组),获取一个流

    2、中间操作

        一个中间操作链,对数据源的数据进行处理

    3、终止操作(终端操作)

        一个终止操作,执行中间操作链,并产生结果

jdk1.8新特性 Stream API_第1张图片创建Stream

     Java8 中的Collection 接口被扩展,提供了两个获取流的方法:

        1、default Stream stream() : 返回一个顺序流

        2、default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

由数组创建流

    Java8 中的Arrays 的静态方法stream() 可以获取数组流:

        1、static  Stream stream(T[] array): 返回一个流

    重载形式,能够处理对应基本类型的数组:

         1、public static IntStream stream(int[] array)

         2、public static LongStream stream(long[] array)

         3、public static DoubleStream stream(double[] array)

由值创建流

    可以使用静态方法Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

        1、public static Stream of(T... values) : 返回一个流

由函数创建流:创建无限流

    可以使用静态方法Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。

//迭代
public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

//生成
public static Stream generate(Supplier s) :

Stream 的中间操作

    多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理

而在终止操作时一次性全部处理,称为“惰性求值”

筛选与切片

jdk1.8新特性 Stream API_第2张图片

映射

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排序

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Stream 的终止操作

    终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如:List、Integer,甚至是void 。

查找与匹配

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归约


注:map 和 reduce 的连接通常称为map-reduce 模式,因 Google 用它来进行网络搜索而出名

收集


        Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到List、Set、Map)。但是Collectors 实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例,具体方法与实例如下表:

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并行流与串行流

    并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。

    Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

Fork/Join 框架

    Fork/Join 框架:就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行join 汇总.

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Fork/Join 框架与传统线程池的区别

采用“工作窃取”模式(work-stealing):
        当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
        相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能.


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