Lambda&Stream背景介绍

为什么需要 Stream

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。

什么是聚合操作

我们平常使用数据库函数，入 sum，count，max，min，group by，order by等。常常是需要依赖数据库的，但是现如今数据源已经多样化了（这点感觉比较深，目前我使用的项目用到了DB,DUBBO,ES,HTTP），有时候需要DB进行数据的更上层统计，Java8之前，辅助型统计函数很少，如下：

客户每月平均消费金额
最昂贵的在售商品
本周完成的有效订单（排除了无效的）
取十个数据样本作为首页推荐

Pre JAVA8:

List groceryTransactions = new Arraylist<>();
for(Transaction t: transactions){
   if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
   GroceryTransactions.add(t);
   }
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
   public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
     return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
   }
});
List transactionIds = new ArrayList<>();
for(Transaction t: groceryTransactions){
   transactionsIds.add(t.getId());
}

而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；而且使用并发模式，程序执行速度更快。

List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
   filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
   sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
   map(Transaction::getId).
   collect(toList());

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。

流的多种生成方式

有多种方式生成 Stream Source：
从 Collection 和数组

Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()

从 BufferedReader

java.io.BufferedReader.lines()

静态工厂

java.util.stream.IntStream.range()
java.nio.file.Files.walk()

自己构建

java.util.Spliterator

其它

Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()

流的操作类型

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。
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。
还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指：
对于一个intermediate操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的Stream，但返回一个有限的新 Stream。
对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。
当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。
清单 3. 一个流操作的示例

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
 .mapToInt(w -> w.getWeight())
 .sum();

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和。

后面还有两篇，主要是讲流操作的，这篇理论知识比较多是借鉴的，后面的操作是自己函数的应用锻炼；

参考博客：Java 8 中的 Streams API 详解