本文翻译自 winterbe.com/posts/2014/…
作者: @Winterbe
欢迎关注个人微信公众号: 小哈学Java，即可免费无套路领取10G面试学习资料哦，文末资料截图。
个人网站: www.exception.site/java8/java8…
Stream 流可以说是 Java8 新特性中用起来最爽的一个功能了，有了它，从此操作集合告别繁琐的 for 循环。但是还有很多小伙伴对 Stream 流不是很了解。今天就通过这篇 @Winterbe 的译文，一起深入了解下如何使用它吧。
目录
一、Stream 流是如何工作的？
二、不同类型的 Stream 流
三、Stream 流的处理顺序
四、中间操作顺序这么重要？
五、数据流复用问题
六、高级操作
- 6.1 Collect
- 6.2 FlatMap
- 6.3 Reduce
七、并行流
八、结语
当我第一次阅读 Java8 中的 Stream API 时，说实话，我非常困惑，因为它的名字听起来与 Java I0 框架中的 InputStream 和 OutputStream 非常类似。但是实际上，它们完全是不同的东西。
Java8 Stream 使用的是函数式编程模式，如同它的名字一样，它可以被用来对集合进行链状流式的操作。
本文就将带着你如何使用 Java 8 不同类型的 Stream 操作。同时您还将了解流的处理顺序，以及不同顺序的流操作是如何影响运行时性能的。
我们还将学习终端操作 API reduce，collect 以及flatMap的详细介绍，最后我们再来深入的探讨一下 Java8 并行流。
注意：如果您还不熟悉 Java 8 lambda 表达式，函数式接口以及方法引用，您可以先阅读一下小哈的另一篇译文 《Java8 新特性教程》
接下来，就让我们进入正题吧！
一、Stream 流是如何工作的？
流表示包含着一系列元素的集合，我们可以对其做不同类型的操作，用来对这些元素执行计算。听上去可能有点拗口，让我们用代码说话：
List myList =
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");
myList
.stream() // 创建流
.filter(s -> s.startsWith("c")) // 执行过滤，过滤出以 c 为前缀的字符串
.map(String::toUpperCase) // 转换成大写
.sorted() // 排序
.forEach(System.out::println); // for 循环打印
// C1
// C2
复制代码 我们可以对流进行中间操作或者终端操作。小伙伴们可能会疑问？什么是中间操作？什么又是终端操作？
Stream中间操作，终端操作- ①：中间操作会再次返回一个流，所以，我们可以链接多个中间操作，注意这里是不用加分号的。上图中的
filter过滤，map对象转换，sorted排序，就属于中间操作。 - ②：终端操作是对流操作的一个结束动作，一般返回
void或者一个非流的结果。上图中的forEach循环 就是一个终止操作。
看完上面的操作，感觉是不是很像一个流水线式操作呢。
实际上，大部分流操作都支持 lambda 表达式作为参数，正确理解，应该说是接受一个函数式接口的实现作为参数。
二、不同类型的 Stream 流
我们可以从各种数据源中创建 Stream 流，其中以 Collection 集合最为常见。如 List 和 Set 均支持 stream() 方法来创建顺序流或者是并行流。
并行流是通过多线程的方式来执行的，它能够充分发挥多核 CPU 的优势来提升性能。本文在最后再来介绍并行流，我们先讨论顺序流：
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream() // 创建流
.findFirst() // 找到第一个元素
.ifPresent(System.out::println); // 如果存在，即输出
// a1
复制代码在集合上调用stream()方法会返回一个普通的 Stream 流。但是, 您大可不必刻意地创建一个集合，再通过集合来获取 Stream 流，您还可以通过如下这种方式：
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // a1
复制代码例如上面这样，我们可以通过 Stream.of() 从一堆对象中创建 Stream 流。
除了常规对象流之外，Java 8还附带了一些特殊类型的流，用于处理原始数据类型int，long以及double。说道这里，你可能已经猜到了它们就是IntStream，LongStream还有DoubleStream。
其中，IntStreams.range()方法还可以被用来取代常规的 for 循环, 如下所示：
IntStream.range(1, 4)
.forEach(System.out::println); // 相当于 for (int i = 1; i < 4; i++) {}
// 1
// 2
// 3
复制代码上面这些原始类型流的工作方式与常规对象流基本是一样的，但还是略微存在一些区别：
-
原始类型流使用其独有的函数式接口，例如
IntFunction代替Function，IntPredicate代替Predicate。 -
原始类型流支持额外的终端聚合操作，
sum()以及average()，如下所示：
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1) // 对数值中的每个对象执行 2*n + 1 操作
.average() // 求平均值
.ifPresent(System.out::println); // 如果值不为空，则输出
// 5.0
复制代码但是，偶尔我们也有这种需求，需要将常规对象流转换为原始类型流，这个时候，中间操作 mapToInt()，mapToLong() 以及mapToDouble就派上用场了：
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.map(s -> s.substring(1)) // 对每个字符串元素从下标1位置开始截取
.mapToInt(Integer::parseInt) // 转成 int 基础类型类型流
.max() // 取最大值
.ifPresent(System.out::println); // 不为空则输出
// 3
复制代码如果说，您需要将原始类型流装换成对象流，您可以使用 mapToObj()来达到目的：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i) // for 循环 1->4, 拼接前缀 a
.forEach(System.out::println); // for 循环打印
// a1
// a2
// a3
复制代码下面是一个组合示例，我们将双精度流首先转换成 int 类型流，然后再将其装换成对象流：
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue) // double 类型转 int
.mapToObj(i -> "a" + i) // 对值拼接前缀 a
.forEach(System.out::println); // for 循环打印
// a1
// a2
// a3
复制代码三、Stream 流的处理顺序
上小节中，我们已经学会了如何创建不同类型的 Stream 流，接下来我们再深入了解下数据流的执行顺序。
在讨论处理顺序之前，您需要明确一点，那就是中间操作的有个重要特性 —— 延迟性。观察下面这个没有终端操作的示例代码：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
});
复制代码执行此代码段时，您可能会认为，将依次打印 "d2", "a2", "b1", "b3", "c" 元素。然而当你实际去执行的时候，它不会打印任何内容。
为什么呢？
原因是：当且仅当存在终端操作时，中间操作操作才会被执行。
是不是不信？接下来，对上面的代码添加 forEach终端操作：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
复制代码再次执行，我们会看到输出如下：
filter: d2
forEach: d2
filter: a2
forEach: a2
filter: b1
forEach: b1
filter: b3
forEach: b3
filter: c
forEach: c
复制代码输出的顺序可能会让你很惊讶！你脑海里肯定会想，应该是先将所有 filter 前缀的字符串打印出来，接着才会打印 forEach 前缀的字符串。
事实上，输出的结果却是随着链条垂直移动的。比如说，当 Stream 开始处理 d2 元素时，它实际上会在执行完 filter 操作后，再执行 forEach 操作，接着才会处理第二个元素。
是不是很神奇？为什么要设计成这样呢？
原因是出于性能的考虑。这样设计可以减少对每个元素的实际操作数，看完下面代码你就明白了：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println("anyMatch: " + s);
return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
});
// map: d2
// anyMatch: D2
// map: a2
// anyMatch: A2
复制代码终端操作 anyMatch()表示任何一个元素以 A 为前缀，返回为 true，就停止循环。所以它会从 d2 开始匹配，接着循环到 a2 的时候，返回为 true ，于是停止循环。
由于数据流的链式调用是垂直执行的，map这里只需要执行两次。相对于水平执行来说，map会执行尽可能少的次数，而不是把所有元素都 map 转换一遍。
四、中间操作顺序这么重要？
下面的例子由两个中间操作map和filter，以及一个终端操作forEach组成。让我们再来看看这些操作是如何执行的：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出
// map: d2
// filter: D2
// map: a2
// filter: A2
// forEach: A2
// map: b1
// filter: B1
// map: b3
// filter: B3
// map: c
// filter: C
复制代码学习了上面一小节，您应该已经知道了，map和filter会对集合中的每个字符串调用五次，而forEach却只会调用一次，因为只有 "a2" 满足过滤条件。
如果我们改变中间操作的顺序，将filter移动到链头的最开始，就可以大大减少实际的执行次数：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s)
return s.startsWith("a"); // 过滤出以 a 为前缀的元素
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出
// filter: d2
// filter: a2
// map: a2
// forEach: A2
// filter: b1
// filter: b3
// filter: c
复制代码现在，map仅仅只需调用一次，性能得到了提升，这种小技巧对于流中存在大量元素来说，是非常很有用的。
接下来，让我们对上面的代码再添加一个中间操作sorted：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
return s1.compareTo(s2); // 排序
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a"); // 过滤出以 a 为前缀的元素
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出
复制代码sorted 是一个有状态的操作，因为它需要在处理的过程中，保存状态以对集合中的元素进行排序。
执行上面代码，输出如下：
sort: a2; d2
sort: b1; a2
sort: b1; d2
sort: b1; a2
sort: b3; b1
sort: b3; d2
sort: c; b3
sort: c; d2
filter: a2
map: a2
forEach: A2
filter: b1
filter: b3
filter: c
filter: d2
复制代码咦咦咦？这次怎么又不是垂直执行了。你需要知道的是，sorted是水平执行的。因此，在这种情况下，sorted会对集合中的元素组合调用八次。这里，我们也可以利用上面说道的优化技巧，将 filter 过滤中间操作移动到开头部分：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a");
})
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
return s1.compareTo(s2);
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
// filter: d2
// filter: a2
// filter: b1
// filter: b3
// filter: c
// map: a2
// forEach: A2
复制代码从上面的输出中，我们看到了 sorted从未被调用过，因为经过filter过后的元素已经减少到只有一个，这种情况下，是不用执行排序操作的。因此性能被大大提高了。
五、数据流复用问题
Java8 Stream 流是不能被复用的，一旦你调用任何终端操作，流就会关闭：
Stream stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
stream.anyMatch(s -> true); // ok
stream.noneMatch(s -> true); // exception
复制代码 当我们对 stream 调用了 anyMatch 终端操作以后，流即关闭了，再调用 noneMatch 就会抛出异常：
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
at java.util.stream.ReferencePipeline.noneMatch(ReferencePipeline.java:459)
at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38)
at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28)
复制代码为了克服这个限制，我们必须为我们想要执行的每个终端操作创建一个新的流链，例如，我们可以通过 Supplier 来包装一下流，通过 get() 方法来构建一个新的 Stream 流，如下所示：
Supplier> streamSupplier =
() -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok
复制代码 通过构造一个新的流，来避开流不能被复用的限制, 这也是取巧的一种方式。
六、高级操作
Streams 支持的操作很丰富，除了上面介绍的这些比较常用的中间操作，如filter或map（参见Stream Javadoc）外。还有一些更复杂的操作，如collect，flatMap以及reduce。接下来，就让我们学习一下：
本小节中的大多数代码示例均会使用以下 List进行演示：
class Person {
String name;
int age;
Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return name;
}
}
// 构建一个 Person 集合
List persons =
Arrays.asList(
new Person("Max", 18),
new Person("Peter", 23),
new Person("Pamela", 23),
new Person("David", 12));
复制代码 6.1 Collect
collect 是一个非常有用的终端操作，它可以将流中的元素转变成另外一个不同的对象，例如一个List，Set或Map。collect 接受入参为Collector（收集器），它由四个不同的操作组成：供应器（supplier）、累加器（accumulator）、组合器（combiner）和终止器（finisher）。
这些都是个啥？别慌，看上去非常复杂的样子，但好在大多数情况下，您并不需要自己去实现收集器。因为 Java 8通过Collectors类内置了各种常用的收集器，你直接拿来用就行了。
让我们先从一个非常常见的用例开始：
List filtered =
persons
.stream() // 构建流
.filter(p -> p.name.startsWith("P")) // 过滤出名字以 P 开头的
.collect(Collectors.toList()); // 生成一个新的 List
System.out.println(filtered); // [Peter, Pamela]
复制代码 你也看到了，从流中构造一个 List 异常简单。如果说你需要构造一个 Set 集合，只需要使用Collectors.toSet()就可以了。
接下来这个示例，将会按年龄对所有人进行分组：
Map> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age)); // 以年龄为 key,进行分组
personsByAge
.forEach((age, p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age, p));
// age 18: [Max]
// age 23: [Peter, Pamela]
// age 12: [David]
复制代码 除了上面这些操作。您还可以在流上执行聚合操作，例如，计算所有人的平均年龄：
Double averageAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(p -> p.age)); // 聚合出平均年龄
System.out.println(averageAge); // 19.0
复制代码如果您还想得到一个更全面的统计信息，摘要收集器可以返回一个特殊的内置统计对象。通过它，我们可以简单地计算出最小年龄、最大年龄、平均年龄、总和以及总数量。
IntSummaryStatistics ageSummary =
persons
.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age)); // 生成摘要统计
System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}
复制代码下一个这个示例，可以将所有人名连接成一个字符串：
String phrase = persons
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18) // 过滤出年龄大于等于18的
.map(p -> p.name) // 提取名字
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")); // 以 In Germany 开头，and 连接各元素，再以 are of legal age. 结束
System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.
复制代码连接收集器的入参接受分隔符，以及可选的前缀以及后缀。
对于如何将流转换为 Map集合，我们必须指定 Map 的键和值。这里需要注意，Map 的键必须是唯一的，否则会抛出IllegalStateException 异常。
你可以选择传递一个合并函数作为额外的参数来避免发生这个异常:
Map map = persons
.stream()
.collect(Collectors.toMap(
p -> p.age,
p -> p.name,
(name1, name2) -> name1 + ";" + name2)); // 对于同样 key 的，将值拼接
System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
复制代码 既然我们已经知道了这些强大的内置收集器，接下来就让我们尝试构建自定义收集器吧。
比如说，我们希望将流中的所有人转换成一个字符串，包含所有大写的名称，并以|分割。为了达到这种效果，我们需要通过Collector.of()创建一个新的收集器。同时，我们还需要传入收集器的四个组成部分：供应器、累加器、组合器和终止器。
Collector personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier 供应器
(j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator 累加器
(j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner 组合器
StringJoiner::toString); // finisher 终止器
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector); // 传入自定义的收集器
System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID
复制代码 由于Java 中的字符串是 final 类型的，我们需要借助辅助类StringJoiner，来帮我们构造字符串。
最开始供应器使用分隔符构造了一个StringJointer。
累加器用于将每个人的人名转大写，然后加到StringJointer中。
组合器将两个StringJointer合并为一个。
最终，终结器从StringJointer构造出预期的字符串。
6.2 FlatMap
上面我们已经学会了如通过map操作, 将流中的对象转换为另一种类型。但是，Map只能将每个对象映射到另一个对象。
如果说，我们想要将一个对象转换为多个其他对象或者根本不做转换操作呢？这个时候，flatMap就派上用场了。
FlatMap 能够将流的每个元素, 转换为其他对象的流。因此，每个对象可以被转换为零个，一个或多个其他对象，并以流的方式返回。之后，这些流的内容会被放入flatMap返回的流中。
在学习如何实际操作flatMap之前，我们先新建两个类，用来测试：
class Foo {
String name;
List bars = new ArrayList<>();
Foo(String name) {
this.name = name;
}
}
class Bar {
String name;
Bar(String name) {
this.name = name;
}
}
复制代码 接下来，通过我们上面学习到的流知识，来实例化一些对象：
List foos = new ArrayList<>();
// 创建 foos 集合
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> foos.add(new Foo("Foo" + i)));
// 创建 bars 集合
foos.forEach(f ->
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> f.bars.add(new Bar("Bar" + i + " <- " + f.name))));
复制代码 我们创建了包含三个foo的集合，每个foo中又包含三个 bar。
flatMap 的入参接受一个返回对象流的函数。为了处理每个foo中的bar，我们需要传入相应 stream 流：
foos.stream()
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));
// Bar1 <- Foo1
// Bar2 <- Foo1
// Bar3 <- Foo1
// Bar1 <- Foo2
// Bar2 <- Foo2
// Bar3 <- Foo2
// Bar1 <- Foo3
// Bar2 <- Foo3
// Bar3 <- Foo3
复制代码如上所示，我们已成功将三个 foo对象的流转换为九个bar对象的流。
最后，上面的这段代码可以简化为单一的流式操作：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Foo("Foo" + i))
.peek(f -> IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Bar("Bar" + i + " <- " f.name))
.forEach(f.bars::add))
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));
复制代码flatMap也可用于Java8引入的Optional类。Optional的flatMap操作返回一个Optional或其他类型的对象。所以它可以用于避免繁琐的null检查。
接下来，让我们创建层次更深的对象：
class Outer {
Nested nested;
}
class Nested {
Inner inner;
}
class Inner {
String foo;
}
复制代码为了处理从 Outer 对象中获取最底层的 foo 字符串，你需要添加多个null检查来避免可能发生的NullPointerException，如下所示：
Outer outer = new Outer();
if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) {
System.out.println(outer.nested.inner.foo);
}
复制代码我们还可以使用Optional的flatMap操作，来完成上述相同功能的判断，且更加优雅：
Optional.of(new Outer())
.flatMap(o -> Optional.ofNullable(o.nested))
.flatMap(n -> Optional.ofNullable(n.inner))
.flatMap(i -> Optional.ofNullable(i.foo))
.ifPresent(System.out::println);
复制代码如果不为空的话，每个flatMap的调用都会返回预期对象的Optional包装，否则返回为null的Optional包装类。
笔者补充：关于 Optional 可参见我另一篇译文《Java8 新特性如何防止空指针异常》
6.3 Reduce
规约操作可以将流的所有元素组合成一个结果。Java 8 支持三种不同的reduce方法。第一种将流中的元素规约成流中的一个元素。
让我们看看如何使用这种方法，来筛选出年龄最大的那个人：
persons
.stream()
.reduce((p1, p2) -> p1.age > p2.age ? p1 : p2)
.ifPresent(System.out::println); // Pamela
复制代码reduce方法接受BinaryOperator积累函数。该函数实际上是两个操作数类型相同的BiFunction。BiFunction功能和Function一样，但是它接受两个参数。示例代码中，我们比较两个人的年龄，来返回年龄较大的人。
第二种reduce方法接受标识值和BinaryOperator累加器。此方法可用于构造一个新的 Person，其中包含来自流中所有其他人的聚合名称和年龄：
Person result =
persons
.stream()
.reduce(new Person("", 0), (p1, p2) -> {
p1.age += p2.age;
p1.name += p2.name;
return p1;
});
System.out.format("name=%s; age=%s", result.name, result.age);
// name=MaxPeterPamelaDavid; age=76
复制代码第三种reduce方法接受三个参数：标识值，BiFunction累加器和类型的组合器函数BinaryOperator。由于初始值的类型不一定为Person，我们可以使用这个归约函数来计算所有人的年龄总和：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> sum += p.age, (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
System.out.println(ageSum); // 76
复制代码结果为76，但是内部究竟发生了什么呢？让我们再打印一些调试日志：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0,
(sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
},
(sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Max
// accumulator: sum=18; person=Peter
// accumulator: sum=41; person=Pamela
// accumulator: sum=64; person=David
复制代码你可以看到，累加器函数完成了所有工作。它首先使用初始值0和第一个人年龄相加。接下来的三步中sum会持续增加，直到76。
等等？好像哪里不太对！组合器从来都没有调用过啊？
我们以并行流的方式运行上面的代码，看看日志输出：
Integer ageSum = persons
.parallelStream()
.reduce(0,
(sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
},
(sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Pamela
// accumulator: sum=0; person=David
// accumulator: sum=0; person=Max
// accumulator: sum=0; person=Peter
// combiner: sum1=18; sum2=23
// combiner: sum1=23; sum2=12
// combiner: sum1=41; sum2=35
复制代码并行流的执行方式完全不同。这里组合器被调用了。实际上，由于累加器被并行调用，组合器需要被用于计算部分累加值的总和。
让我们在下一章深入探讨并行流。
七、并行流
流是可以并行执行的，当流中存在大量元素时，可以显著提升性能。并行流底层使用的ForkJoinPool, 它由ForkJoinPool.commonPool()方法提供。底层线程池的大小最多为五个 - 具体取决于 CPU 可用核心数：
ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
System.out.println(commonPool.getParallelism()); // 3
复制代码在我的机器上，公共池初始化默认值为 3。你也可以通过设置以下JVM参数可以减小或增加此值：
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5
复制代码集合支持parallelStream()方法来创建元素的并行流。或者你可以在已存在的数据流上调用中间方法parallel()，将串行流转换为并行流，这也是可以的。
为了详细了解并行流的执行行为，我们在下面的示例代码中，打印当前线程的信息：
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
.parallelStream()
.filter(s -> {
System.out.format("filter: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return true;
})
.map(s -> {
System.out.format("map: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName()));
复制代码通过日志输出，我们可以对哪个线程被用于执行流式操作，有个更深入的理解：
filter: b1 [main]
filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: b1 [main]
forEach: B1 [main]
filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
复制代码如您所见，并行流使用了所有的ForkJoinPool中的可用线程来执行流式操作。在持续的运行中，输出结果可能有所不同，因为所使用的特定线程是非特定的。
让我们通过添加中间操作sort来扩展上面示例：
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
.parallelStream()
.filter(s -> {
System.out.format("filter: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return true;
})
.map(s -> {
System.out.format("map: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return s.toUpperCase();
})
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.format("sort: %s <> %s [%s]\n",
s1, s2, Thread.currentThread().getName());
return s1.compareTo(s2);
})
.forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName()));
复制代码运行代码，输出结果看上去有些奇怪：
filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter: b1 [main]
map: b1 [main]
filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
sort: A2 <> A1 [main]
sort: B1 <> A2 [main]
sort: C2 <> B1 [main]
sort: C1 <> C2 [main]
sort: C1 <> B1 [main]
sort: C1 <> C2 [main]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: B1 [main]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
复制代码貌似sort只在主线程上串行执行。但是实际上，并行流中的sort在底层使用了Java8中新的方法Arrays.parallelSort()。如 javadoc官方文档解释的，这个方法会按照数据长度来决定以串行方式，或者以并行的方式来执行。
如果指定数据的长度小于最小数值，它则使用相应的
Arrays.sort方法来进行排序。
回到上小节 reduce的例子。我们已经发现了组合器函数只在并行流中调用，而不不会在串行流中被调用。
让我们来实际观察一下涉及到哪个线程：
List persons = Arrays.asList(
new Person("Max", 18),
new Person("Peter", 23),
new Person("Pamela", 23),
new Person("David", 12));
persons
.parallelStream()
.reduce(0,
(sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s [%s]\n",
sum, p, Thread.currentThread().getName());
return sum += p.age;
},
(sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s [%s]\n",
sum1, sum2, Thread.currentThread().getName());
return sum1 + sum2;
});
复制代码 通过控制台日志输出，累加器和组合器均在所有可用的线程上并行执行：
accumulator: sum=0; person=Pamela; [main]
accumulator: sum=0; person=Max; [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
accumulator: sum=0; person=David; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
accumulator: sum=0; person=Peter; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner: sum1=18; sum2=23; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner: sum1=23; sum2=12; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
combiner: sum1=41; sum2=35; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
复制代码总之，你需要记住的是，并行流对含有大量元素的数据流提升性能极大。但是你也需要记住并行流的一些操作，例如reduce和collect操作，需要额外的计算（如组合操作），这在串行执行时是并不需要。
此外，我们也了解了，所有并行流操作都共享相同的 JVM 相关的公共ForkJoinPool。所以你可能需要避免写出一些又慢又卡的流式操作，这很有可能会拖慢你应用中，严重依赖并行流的其它部分代码的性能。
八、结语
Java8 Stream 流编程指南到这里就结束了。如果您有兴趣了解更多有关 Java 8 Stream 流的相关信息，我建议您使用 Stream Javadoc 阅读官方文档。如果您想了解有关底层机制的更多信息，您也可以阅读 Martin Fowlers 关于 Collection Pipelines 的文章。
最后，祝您学习愉快！
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