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Java8新添加的Stream API真正的把函数式的编程风格引入到了Java中，有点类似于Mongodb的语法
即可以把操作的数据看成一个流，流在管道中进行传输，在节点上进行处理，筛选，排序，聚合等等。
数据源：流的来源，可以是集合（List,Set）、数组、I/O 、生产器Generator等
聚合操作：类似于SQL的一些操作，例如：filter、map、find、sorted、match等
Stream两个重要的特征：
1.Pipeling 中间操作都会返回流对象本身。这样多个操作串联成一个管道，如同流式风格
2.内部迭代：以前集合遍历都是Iterator或者Foreach等方式进行的外部迭代，Stream流提供了内部迭代的方式，通过访问者模式实现。
Stream流的创建： stream流有两种创建方式:
1.stream() 为集合创建串行流
2.parallelStream() 为集合创建并行流
forEach 遍历：
List list = Arrays.asList("mysql", "java8", "tomcat", "spring", "mybatis", "springBoot");
list.stream().forEach(System.out::println);
遍历list的内容并进行打印
filter 通过filter的条件对流的元素进行过滤
List list = Arrays.asList("mysql", "java8", "tomcat", "spring", "mybatis", "springBoot");
List list = list.stream().filter(string->string.endsWith("s")).collect(Collectors.toList());
过滤以s结尾的元素
int count = list.stream().filter(string->string.endsWith("s")).collect(Collectors.toList()).count();
获取以s结尾元素的数量
map 用于映射到每个元素对应的结果
List intList = Arrays.asList(12, 11, 20, 20, 20, 20, 4, 9, 99, 35);
List list = intList.stream().map(i -> i + 10).distinct().collect(Collectors.toList());
对集合中每个元素进行+10操作
limit 指定返回结果的数量
List intList = Arrays.asList(12, 11, 20, 20, 20, 20, 4, 9, 99, 35);
List list = intList.stream()limit(5).map(i -> i + 10).distinct().collect(Collectors.toList());
对集合每个元素+10操作，返回5条
sorted 对处理的元素进行排序
List intList = Arrays.asList(120, 11, 20, 5, 20, 20, 4, 9, 99, 35);
List list = intList.stream()limit(5).sorted().map(i -> i + 10).distinct().collect(Collectors.toList());
对集合每个元素+10操作，返回5条,并且返回的结果进行排序
parallelStream 并行处理
List list1 = Arrays.asList("2","","333","","","323","fa");
long emptyCount = list1.parallelStream().filter(i->i.isEmpty()).count();
获取空字符串的数量
Collectors 实现了很多规约操作，例如将流转换为集合或者字符串等等。
List list = list.stream().filter(string->string.endsWith("s")).collect(Collectors.toList());
将流转化为List
String result = list.stream().limit(5).sorted().filter(i -> i.length() > 5).collect(Collectors.joining(", "));
将流转化为字符串
统计 一般用于集合中元素为int double long float 等数值类型，对其进行统计
List intList = Arrays.asList(12, 11, 20, 20, 20, 20, 4, 9, 99, 35);
IntSummaryStatistics sum = intList.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println(sum);
System.out.println(sum.getMax());
System.out.println(sum.getAverage());
System.out.println(sum.getMin());
System.out.println(sum.getCount());
使用实例：
List chapterList = chapterMapper.findList(subjectId);
RelationKnowledge condition = new RelationKnowledge(knowledgeId, subjectId, knowledgeName);
List list = relationMapper.getKnowledgeListBySubject(condition);
chapterList.stream().forEach(chapter -> {
List tempList = list.stream().filter(relationKnowledge ->
chapter.getId().equals(relationKnowledge.getChapterId())
).collect(Collectors.toList());
chapter.setRelationKnowledgeList(tempList);
});