Java8流式处理优点

Java 8 引入了流式处理（Stream API），它提供了一种新的集合处理方式，相比传统的集合处理方式，流式处理具有以下好处：

1. 更加简洁：流式处理提供了一种链式操作的方式，可以将多个操作组合在一起，使得代码更加简洁易懂，减少了代码量。

2. 更加灵活：流式处理提供了很多操作符，可以根据需要选择不同的操作符进行操作，从而实现灵活的数据处理。

3. 更加高效：流式处理的一些操作，如过滤、映射等可以在处理过程中进行并行处理，充分发挥多核处理器的性能，从而提高程序的运行效率。

4. 更加易于处理大量数据：流式处理支持延迟计算，只有在需要时才会计算，这样就可以处理大量数据，而不会因为内存不足而导致程序崩溃。

5. 更加易于处理无限数据流：流式处理支持无限数据流的处理，可以对无限数据流进行过滤、映射等操作，从而实现更加灵活的数据处理。

Java 8 引入的流式处理提供了一种新的集合处理方式，具有更加简洁、灵活、高效、易于处理大量数据和无限数据流等优点，是 Java 开发中一个非常实用的工具。

第四点：延迟计算

Java 8 的流式处理支持延迟计算，也称为惰性求值（lazy evaluation）。这意味着流式处理中的操作不会立即执行，而是等到需要结果时才进行计算，从而避免了不必要的计算和内存占用。

在流式处理中，存在两种操作：中间操作和终端操作。中间操作是对数据源进行处理，返回的结果是一个新的流；而终端操作是对新的流进行处理，返回的结果是一个非流的值或者一个副作用，如输出或写入文件等。

当存在多个中间操作时，这些操作并不会立即执行，而是在终端操作时一次性完成，从而避免了不必要的计算。例如，在以下代码中，只有在调用 forEach 方法时才会进行计算：

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); 
list.stream().filter(n -> n % 2 == 0).map(n -> n * 2)
.forEach(System.out::println);

这段代码首先通过 stream 方法将 List 转换成一个流，然后进行过滤和映射操作，最后调用 forEach 方法进行遍历并输出结果。在这个过程中，过滤和映射操作并不会立即执行，只有在 forEach 方法调用时才会进行计算。

这种延迟计算的好处在于可以处理大量的数据，而不会因为一次性计算过多而导致内存溢出。同时，由于每次只计算需要的数据，所以也可以提高程序的运行效率。

第五点：无限数据流的处理

Java 8 的 Stream API 支持无限数据流的处理，也就是说，Stream API 可以对潜在无限的数据源进行处理，比如生成所有正整数、所有斐波那契数列等。

无限数据流的处理使用 Stream.generate 和 Stream.iterate 方法实现。Stream.generate 方法接收一个 Supplier 接口的实现，用于生成一个无限的数据流，例如：

Stream.generate(() -> "Hello World!").limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码会生成一个无限的字符串流，每个元素都是 "Hello World!"，然后通过 limit 方法限制了输出的元素个数为 10。在执行 forEach 方法时，每个元素都会被输出。

Stream.iterate 方法也接收一个初始值和一个 UnaryOperator 接口的实现，用于生成一个基于初始值的无限数据流，例如：

Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10).forEach(System.out::println); 

这段代码会生成一个从 0 开始的偶数流，然后通过 limit 方法限制了输出的元素个数为 10。在执行 forEach 方法时，每个元素都会被输出。

需要注意的是，由于无限数据流是没有结束的，因此需要使用 limit 等终端操作来限制输出的元素个数，否则程序将会一直执行下去。

无限数据流的处理可以很好地应用于一些特定的场景，比如无限大的数据源、生成器函数等，能够极大地拓展数据处理的能力。但是，在处理无限数据流时，需要注意使用合适的终止操作，否则程序将会一直执行下去。