一个流操作的示例
stream() 获取当前小物件的 source，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。
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）。
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
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
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。
流转换为其它数据结构
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List
List
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
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
进阶：自己生成流
Stream.generate
通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。
清单 22. 生成 10 个随机整数
Random seed = new Random();
Supplier
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);
//Another way
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
limit(10).forEach(System.out::println);
Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每一个变量赋值；或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。
清单 23. 自实现 Supplier
Stream.generate(new PersonSupplier()).
limit(10).
forEach(p -> System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge()));
private class PersonSupplier implements Supplier
private int index = 0;
private Random random = new Random();
@Override
public Person get() {
return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100));
}
}
输出结果：
StormTestUser1, 9
StormTestUser2, 12
StormTestUser3, 88
StormTestUser4, 51
StormTestUser5, 22
StormTestUser6, 28
StormTestUser7, 81
StormTestUser8, 51
StormTestUser9, 4
StormTestUser10, 76
Stream.iterate
iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。
清单 24. 生成一个等差数列
1Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));.
输出结果：
10 3 6 9 12 15 18 21 24 27
与 Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。
进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操作
java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作，例如转变输出为 Collection，把 Stream 元素进行归组。
groupingBy/partitioningBy
清单 25. 按照年龄归组
Map
limit(100).
collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry
System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}
结束语
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。
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。