JDK8----集合之流式(Streams)操作

JDK8 —- 集合之流式(Streams)操作

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
　　在传统的 J2EE 应用中，Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如：
　　* 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
这类的操作。
　　但在当今这个数据大爆炸的时代，在数据来源多样化、数据海量化的今天，很多时候不得不脱离 RDBMS，或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中，仅仅有极少量的辅助型方法，更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合，完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中，如果要发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，我们需要这样写：

        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) {
            transactionIds.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());

集合之流式操作
　　Java 8 引入了流式操作（Stream），通过该操作可以实现对集合（Collection）的并行处理和函数式操作。根据操作返回的结果不同，流式操作分为中间操作和最终操作两种。最终操作返回一特定类型的结果，而中间操作返回流本身，这样就可以将多个操作依次串联起来。根据流的并发性，流又可以分为串行和并行两种。流式操作实现了集合的过滤、排序、映射等功能。
Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

串行和并行的流
　　流有串行和并行两种，串行流上的操作是在一个线程中依次完成，而并行流则是在多个线程上同时执行。并行与串行的流可以相互切换：通过 stream.sequential() 返回串行的流，通过 stream.parallel() 返回并行的流。相比较串行的流，并行的流可以很大程度上提高程序的执行效率。

Stream 总览

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。

流的构成
　　当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：
　　获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示。
图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成

流的操作类型分为两种：
　　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。

流的使用详解
　　简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。
　　
流的构造与转换
　　下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

        // 1. Individual values
        Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");

        // 2. Arrays
        String[] strArray = new String[]{"a", "b", "c"};
        stream = Stream.of(strArray);
        stream = Arrays.stream(strArray);

        // 3. Collections
        List<String> list = Arrays.asList(strArray);
        stream = list.stream();

需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：
　　IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream、Stream >、Stream，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。
　　Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。