一、什么是Stream
1.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。
二、Java7和Java8 聚合操作的区别。
// java 7 中的排序和取值实现
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 transactionsIds = transactions.parallelStream().
filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
map(Transaction::getId).
collect(toList());
三、Stream 总览
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。
## 但是Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。
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。
// 有多种方式生成 Stream ：
从 Collection 和数组， 用得最多
Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()
从 BufferedReader
java.io.BufferedReader.lines()
其它
Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()
// 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 (副作用)side effect。
#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。
// 一个流操作的示例。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。
int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
.mapToInt(w -> w.getWeight())
.sum();
四、Stream 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）。
下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。
构造流的几种常见方法
// 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 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。
// 数值流的构造
IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);
##流转换为其它数据结构，用得很多
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
#PS: 一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。
流的操作
接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。
常见的操作可以归类如下。
Intermediate：
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
Terminal：
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
Short-circuiting：
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit
##>> map 和 flatMap <<##
我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解。
它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。
// 转换大写
List output = wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());
// 平方数
List nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());
## 从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。
## 还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。
// 一对多，flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起。
// 最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。
Stream> inputStream = Stream.of(
Arrays.asList(1),
Arrays.asList(2, 3),
Arrays.asList(4, 5, 6)
);
Stream outputStream = inputStream.
flatMap((childList) -> childList.stream());
##>> filter <<##
filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。
// 留下偶数,经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);
// 把单词挑出来，这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，
// 然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。
List output = reader.lines().
flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).
filter(word -> word.length() > 0).
collect(Collectors.toList());
##>> forEach <<##
forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。
// 打印姓名（forEach 和 java8之前版本的代码 的对比）
// Java 8
roster.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Java 8之前版本
for (Person p : roster) {
if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
System.out.println(p.getName());
}
}
## 另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了。
## 你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的：
stream.forEach(element -> doOneThing(element));
stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));
// 同时，forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。
##>> peek <<##
// 相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。
// peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
Stream.of("one", "two", "three", "four")
.filter(e -> e.length() > 3)
.peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
.map(String::toUpperCase)
.peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
.collect(Collectors.toList());
##>> findFirst <<##
这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。
这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。
使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。
// Optional 的两个用例
String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);
public static void print(String text) {
// Java 8
Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
// Pre-Java 8
if (text != null) {
System.out.println(text);
}
}
public static int getLength(String text) {
// Java 8
return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
// Pre-Java 8
// return if (text != null) ? text.length() : -1;
};
在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，
能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。
##>> reduce <<##
这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。
它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。
从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
// 也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。
// reduce 的用例
// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
reduce("", String::concat);
上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。
这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。
##>> limit/skip <<##
limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。
// limit 和 skip 对运行次数的影响
public void testLimitAndSkip() {
List persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List personList2 = persons.stream().
map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
}
private class Person {
public int no;
private String name;
public Person (int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public String getName() {
System.out.println(name);
return name;
}
// 输出结果为：
name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]
这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，
管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。
有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，
原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，
所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。
// limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响
List persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) ->
p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。
// 最后有一点需要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来说，如果其元素是有序的，那么 limit 操作的成本会比较大，
// 因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。
##>> sorted <<##
对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于:
你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序.
这能帮助程序明显缩短执行时间。我们对清单 14 进行优化：
// 优化：排序前进行 limit 和 skip
List persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
Person person = new Person(i, "name" + i);
persons.add(person);
}
List personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
##>> distinct <<##
下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。
// 找出全文的单词，转小写，并排序
List words = br.lines().
flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).
filter(word -> word.length() > 0).
map(String::toLowerCase).
distinct().
sorted().
collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);
##>> Match <<##
Stream 有三个 match 方法，从语义上说：
allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true
anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。
// 使用 Match
List persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));
boolean isAllAdult = persons.stream().
allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().
anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);
// 输出结果：
All are adult? false
Any child? true
五、总结
## 总之，Stream 的特性可以归纳为：
不是数据结构
它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。
它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
不支持索引访问
你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。
很容易生成数组或者 List
惰性化
很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
Intermediate 操作永远是惰性化的。
并行能力
当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
可以是无限的
集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。