全面吃透Stream流，让代码更优雅
目录
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背景
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Stream 初相识
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Stream 方法使用
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并行 Stream
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回答最初的问题
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总结
背景
在 Java 中，涉及到对数组、Collection 等集合类中的元素进行操作的时候，通常会通过循环的方式进行逐个处理，或者使用 Stream 的方式进行处理。
例如，现在有这么一个需求：从给定句子中返回单词长度大于 5 的单词列表，按长度倒序输出，最多返回 3 个。
在 JAVA7 及之前的代码中，我们会可以照如下的方式进行实现：
/**
* 【常规方式】
* 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个
*
* @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔
* @return 倒序输出符合条件的单词列表
*/
public List sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) {
// 先切割句子，获取具体的单词信息
String[] words = sentence.split(" ");
List wordList = new ArrayList<>();
// 循环判断单词的长度，先过滤出符合长度要求的单词
for (String word : words) {
if (word.length() > 5) {
wordList.add(word);
}
}
// 对符合条件的列表按照长度进行排序
wordList.sort((o1, o2) -> o2.length() - o1.length());
// 判断list结果长度，如果大于3则截取前三个数据的子list返回
if (wordList.size() > 3) {
wordList = wordList.subList(0, 3);
}
return wordList;
} 在 JAVA8 及之后的版本中，借助 Stream 流，我们可以更加优雅的写出如下代码：
/**
* 【Stream方式】
* 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个
*
* @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔
* @return 倒序输出符合条件的单词列表
*/
public List sortGetTop3LongWordsByStream(@NotNull String sentence) {
return Arrays.stream(sentence.split(" "))
.filter(word -> word.length() > 5)
.sorted((o1, o2) -> o2.length() - o1.length())
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
} 直观感受上，Stream 的实现方式代码更加简洁、一气呵成。很多的同学在代码中也经常使用 Stream 流，但是对 Stream 流的认知往往也是仅限于会一些简单的 filter、map、collect 等操作，但 Java 的 Stream 可以适用的场景与能力远不止这些。
那么问题来了：Stream 相较于传统的 foreach 的方式处理 stream，到底有啥优势？
这里我们可以先搁置这个问题，先整体全面的了解下 Stream，然后再来讨论下这个问题。
笔者结合在团队中多年的代码检视遇到的情况，结合平时项目编码实践经验，对 Stream 的核心要点与易混淆用法、典型使用场景等进行了详细的梳理总结，希望可以帮助大家对 Stream 有个更全面的认知，也可以更加高效的应用到项目开发中去。
Stream 初相识
概括讲，可以将 Stream 流操作分为 3 种类型：
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创建 Stream
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Stream 中间处理
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终止 Steam
每个 Stream 管道操作类型都包含若干 API 方法，先列举下各个 API 方法的功能介绍。
| 开始管道
主要负责新建一个 Stream 流，或者基于现有的数组、List、Set、Map 等集合类型对象创建出新的 Stream 流。
| 只中间管道
负责对 Stream 进行处理操作，并返回一个新的 Stream 对象，中间管道操作可以进行叠加。
| 终止管道
顾名思义，通过终止管道操作之后，Stream 流将会结束，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。
Stream 方法使用
| map 与 flatMap
map 与 flatMap 都是用于转换已有的元素为其它元素，区别点在于：
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map 必须是一对一的，即每个元素都只能转换为 1 个新的元素
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flatMap 可以是一对多的，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素
比如：有一个字符串 ID 列表，现在需要将其转为 User 对象列表。可以使用 map 来实现：
/**
* 演示map的用途：一对一转换
*/
public void stringToIntMap() {
List ids = Arrays.asList("205", "105", "308", "469", "627", "193", "111");
// 使用流操作
List results = ids.stream()
.map(id -> {
User user = new User();
user.setId(id);
return user;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
} 执行之后，会发现每一个元素都被转换为对应新的元素，但是前后总元素个数是一致的：
[User{id='205'},
User{id='105'},
User{id='308'},
User{id='469'},
User{id='627'},
User{id='193'},
User{id='111'}]再比如：现有一个句子列表，需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表。
这种情况用 map 就搞不定了，需要 flatMap 上场了：
public void stringToIntFlatmap() {
List sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
// 使用流操作
List results = sentences.stream()
.flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
} 执行结果如下，可以看到结果列表中元素个数是比原始列表元素个数要多的：
[hello, world, Jia, Gou, Wu, Dao]这里需要补充一句，flatMap 操作的时候其实是先每个元素处理并返回一个新的 Stream，然后将多个 Stream 展开合并为了一个完整的新的 Stream，如下：
| peek 和 foreach 方法
peek 和 foreach，都可以用于对元素进行遍历然后逐个的进行处理。
但根据前面的介绍，peek 属于中间方法，而 foreach 属于终止方法。这也就意味着 peek 只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而 foreach 作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。
public void testPeekAndforeach() {
List sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");
// 演示点1： 仅peek操作，最终不会执行
System.out.println("----before peek----");
sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence));
System.out.println("----after peek----");
// 演示点2： 仅foreach操作，最终会执行
System.out.println("----before foreach----");
sentences.stream().forEach(sentence -> System.out.println(sentence));
System.out.println("----after foreach----");
// 演示点3：peek操作后面增加终止操作，peek会执行
System.out.println("----before peek and count----");
sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count();
System.out.println("----after peek and count----");
}
输出结果可以看出，peek 独自调用时并没有被执行、但 peek 后面加上终止操作之后便可以被执行，而 foreach 可以直接被执行：
----before peek----
----after peek----
----before foreach----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after foreach----
----before peek and count----
hello world
Jia Gou Wu Dao
----after peek and count----
| filter、sorted、distinct、limit
这几个都是常用的 Stream 的中间操作方法，具体的方法的含义在上面的表格里面有说明。
具体使用的时候，可以根据需要选择一个或者多个进行组合使用，或者同时使用多个相同方法的组合：
public void testGetTargetUsers() {
List ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193");
// 使用流操作
List results = ids.stream()
.filter(s -> s.length() > 2)
.distinct()
.map(Integer::valueOf)
.sorted(Comparator.comparingInt(o -> o))
.limit(3)
.map(id -> new Dept(id))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
}
上面的代码片段的处理逻辑很清晰：
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使用 filter 过滤掉不符合条件的数据
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通过 distinct 对存量元素进行去重操作
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通过 map 操作将字符串转成整数类型
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借助 sorted 指定按照数字大小正序排列
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使用 limit 截取排在前 3 位的元素
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又一次使用 map 将 id 转为 Dept 对象类型
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使用 collect 终止操作将最终处理后的数据收集到 list 中
输出结果：
[Dept{id=111}, Dept{id=193}, Dept{id=205}]
| 简单结果终止方法
按照前面介绍的，终止方法里面像 count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch 等方法，均属于这里说的简单结果终止方法。
所谓简单，指的是其结果形式是数字、布尔值或者 Optional 对象值等。
public void testSimpleStopOptions() {
List ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
// 统计stream操作后剩余的元素个数
System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).count());
// 判断是否有元素值等于205
System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).anyMatch("205"::equals));
// findFirst操作
ids.stream().filter(s -> s.length() > 2)
.findFirst()
.ifPresent(s -> System.out.println("findFirst:" + s));
}
执行后结果为：
6
true
findFirst:205
避坑提醒：这里需要补充提醒下，一旦一个 Stream 被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作了，否则会报错。
看下面示例：
public void testHandleStreamAfterClosed() {
List ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
Stream stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
// 统计stream操作后剩余的元素个数
System.out.println(stream.count());
System.out.println("-----下面会报错-----");
// 判断是否有元素值等于205
try {
System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("-----上面会报错-----");
}
执行的时候，结果如下：
6
-----下面会报错-----
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.anyMatch(ReferencePipeline.java:449)
at com.veezean.skills.stream.StreamService.testHandleStreamAfterClosed(StreamService.java:153)
at com.veezean.skills.stream.StreamService.main(StreamService.java:176)
-----上面会报错-----
因为 stream 已经被执行 count() 终止方法了，所以对 stream 再执行 anyMatch 方法的时候，就会报错 stream has already been operated upon or closed，这一点在使用的时候需要特别注意。
| 结果收集终止方法
因为 Stream 主要用于对集合数据的处理场景，所以除了上面几种获取简单结果的终止方法之外，更多的场景是获取一个集合类的结果对象，比如 List、Set 或者 HashMap 等。
这里就需要 collect 方法出场了，它可以支持生成如下类型的结果数据：
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一个集合类，比如 List、Set 或者 HashMap 等
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StringBuilder 对象，支持将多个字符串进行拼接处理并输出拼接后结果
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一个可以记录个数或者计算总和的对象（数据批量运算统计）
①生成集合
应该算是 collect 最常被使用到的一个场景了：
public void testCollectStopOptions() {
List ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));
// collect成list
List collectList = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("collectList:" + collectList);
// collect成Set
Set collectSet = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println("collectSet:" + collectSet);
// collect成HashMap，key为id，value为Dept对象
Map collectMap = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
.collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept -> dept));
System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}
结果如下：
collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]
collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]
collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}
②生成拼接字符串
将一个 List 或者数组中的值拼接到一个字符串里并以逗号分隔开，这个场景相信大家都不陌生吧？
如果通过 for 循环和 StringBuilder 去循环拼接，还得考虑下最后一个逗号如何处理的问题，很繁琐：
public void testForJoinStrings() {
List ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (String id : ids) {
builder.append(id).append(',');
}
// 去掉末尾多拼接的逗号
builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
System.out.println("拼接后：" + builder.toString());
}
但是现在有了 Stream，使用 collect 可以轻而易举的实现：
public void testCollectJoinStrings() {
List ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("拼接后：" + joinResult);
}
两种方式都可以得到完全相同的结果，但 Stream 的方式更优雅：
拼接后：205,10,308,49,627,193,111,193
③数据批量数学运算
还有一种场景，实际使用的时候可能会比较少，就是使用collect生成数字数据的总和信息，也可以了解下实现方式：
public void testNumberCalculate() {
List ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
// 计算平均值
Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));
System.out.println("平均值：" + average);
// 数据统计信息
IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));
System.out.println("数据统计信息： " + summary);
}
上面的例子中，使用 collect 方法来对 list 中元素值进行数学运算，结果如下：
平均值：30.0
总和：IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}
并行 Stream
| 机制说明
使用并行流，可以有效利用计算机的多 CPU 硬件，提升逻辑的执行速度。并行流通过将一整个 stream 划分为多个片段，然后对各个分片流并行执行处理逻辑，最后将各个分片流的执行结果汇总为一个整体流。
| 约束与限制
并行流类似于多线程在并行处理，所以与多线程场景相关的一些问题同样会存在，比如死锁等问题，所以在并行流终止执行的函数逻辑，必须要保证线程安全。
回答最初的问题
到这里，关于 JAVA Stream 的相关概念与用法介绍，基本就讲完了。我们再把焦点切回本文刚开始时提及的一个问题：Stream 相较于传统的 foreach 的方式处理 stream，到底有啥优势？
根据前面的介绍，我们应该可以得出如下几点答案：
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代码更简洁、偏声明式的编码风格，更容易体现出代码的逻辑意图
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逻辑间解耦，一个 stream 中间处理逻辑，无需关注上游与下游的内容，只需要按约定实现自身逻辑即可
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并行流场景效率会比迭代器逐个循环更高
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函数式接口，延迟执行的特性，中间管道操作不管有多少步骤都不会立即执行，只有遇到终止操作的时候才会开始执行，可以避免一些中间不必要的操作消耗
当然了，Stream 也不全是优点，在有些方面也有其弊端：
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代码调测 debug 不便
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程序员从历史写法切换到 Stream 时，需要一定的适应时间
总结
好啦，关于 JAVA Stream 的理解要点与使用技能的阐述就先到这里啦。那通过上面的介绍，各位小伙伴们是否已经跃跃欲试了呢？快去项目中使用体验下吧！当然啦，如果有疑问，也欢迎找我一起探讨探讨咯。