1. 概述
Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API。Stream 翻译过来是“流”，突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念，数据通过管道经过一个个处理器（Handler）进行筛选，聚合，而且流都具有向量性，强调的是对数据的计算处理，而集合强调的是数据集。Stream可以看做是一个可操作的数据集序列，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。有点类似于数据库中的增删改查操作。十分高效而且易于使用。
2. 创建Stream
从不同的数据源创建流有很多方式。 被创建的流并不能改变数据源。什么意思呢？打个比方，从一个集合创建流后，对流的操作并不会改变这个集合的数据状态。我们还是举个例子吧。
如上图， 我们将一个长度为3的集合放入一个流，过滤掉元素长度不超过4的元素，然后把剩下的迭代出来。同时我们还打印一下原始的数据源strArr集合长度看看是否发生了变化。结果虽然从流中移除了java这个元素但是strArr却并没有变化。
接下来我们开始梳理一下创建流的方式。
2.1 空流
你应该注意到上图中我用Collections 创建了一个空的List，流也是一样，而且这两者的意义也是一样的。都是避免为没有元素而返回null。
2.2 从集合创建流
上面摘自java 8 Collection Collection的实现都可以创建流。
2.3 从数组创建流
我们可以从数组来创建一个流，或者从数组中按照索引截取一部分创建流
2.4 通过构造器创建流
Stream 提供建造者方法来构建流。不过请注意泛型约束，否则返回的是Object类型的流。
2.5 无限流
generate() 方法接收 Supplier 函数来生成元素，而且生成如果不加以限制将不会停止，直到内存限制。下面这个例子将生成长度为10，字符串元素长度为5的字符串流
创建无限流的另一种方法是使用iterate() 方法。和generate() 方法一样都要加以限制。不同的是
iterate()方法第一个参数作为起始的种子，第二个函数参数来定制生成元素的规则。下面这个例子
是从1作为第一个元素，每个元素在上一个元素的基础上加1，限制长度为10。下面将打印1-10。
2.6 基本类型流
Java 8提供了从三种基本类型创建流的可能性：int，long和double。由于Stream IntStream，LongStream，DoubleStream。
使用这些新的API避免了不必要的自动装箱，从而提高了生产率：
以上两个方法的起始都是从1开始，步长为1创建序列。区别就是endExclusive=3
range方法不包含3，而rangeClosed包括3。
从Java 8开始，Random类为生成基本类型流提供了广泛的方法。例如，以下代码创建一个DoubleStream，它有三个随机double元素：
2.7 字符串流
String也可以用作创建流的源。
借助String类的chars()方法。由于没有CharStream，在JDK的IntStream用于表示字符流代替。
以下示例根据指定的RegEx将String拆分为子字符串：
2.8 文件流
Java NIO类Files允许通过lines()方法生成文本文件的Stream 。文本的每一行都成为流的一个元素：
你还可以在lines() 方法中指定字符集编码。
2.9 并行流
并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。底层用了Fork/Join框架。该流主要用来处理大批量的数据源。少量数据不建议使用。带有parallel的声明方式都是并行流，这里不在介绍。
但是使用一定要注意数据并行处理同步。要么使用同步集合，诸如Collections.synchronized系列。或者在并行流收集元素到集合中时，调用collect方法，一定不要采用Foreach方法或者map方法。
3.流的引用
只要只调用中间操作，就可以实例化一个流并具有对它的可访问引用。执行终端操作会使流不可访问。从技术上讲，以下代码看上去是有效的：
第3行是终端操作 如果接着执行第4行对stream进行重用将触发IllegalStateException。一定要谨记 Java 8 中同一个Stream 在终端操作后是不能重用的。 正确的做法是这样的：
4.流的中间操作
中间操作就是对数据源中的数据的计算操作。其实上面我们已经对流进行很多的中间操作比如filter()、limit()等等。
网上很著名的一些中间操作讲解
5.流的生命周期
创建Stream 一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
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，到此整个流消亡。
6.总结
Java 8 Stream 具有里程碑的意义。改变了以往对数据处理的模式。通过本篇对流以及流的生命周期都做了详尽的说明。相信你已经能够通过Stream来提高你的开发效率。
原创作者：码农小胖哥
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