JAVA-Stream流详解
Stream（流）是Java 8引入的新特性，它是一种处理集合数据的高级抽象概念。Stream流提供了一种更为简洁、强大和易于使用的方式来操作数据集合，可以进行过滤、映射、排序、聚合等各种操作，同时还支持并行处理，提高了代码的可读性和性能。
目录
一、一些特点与用法
1. 链式操作：
2. 懒加载：
3. 过滤和映射：
4. 聚合操作：
5. 排序：
6. 并行流：
二、一些特性与注意事项
1. 短路操作：
2. 非终止操作：
3. 分组和分区：
4. 自定义操作：
5. 并行流的注意事项：
6. 对非空和空值的处理：
三、补充内容
1. 并行流的性能：
2. 可变操作：
3. 数组流：
4. Stream与Optional的结合：
5. 自定义流操作：
6. 状态ful操作：
7. 自定义收集器：
8. I/O流与Stream：在Java中，
9. Stream流的来源：
10. Stream的延迟和短路：
11. 流的序列化：
12. 并行流的线程池：
13. 流的无序性：
14. 延迟加载机制：
15. 迭代器和流的对比：
16. 多层嵌套流的使用：
17. Stream流的效率：
总结
一、一些特点与用法
1. 链式操作：
链式操作是指在Stream流中可以连续地进行多个操作，而不需要中间的临时变量或额外的处理步骤。它能够简化代码，使数据的处理流程更加清晰和易于理解。
以下是一个示例代码，展示了如何使用链式操作对一个整数列表进行一系列的操作：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ChainedOperationsExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = new ArrayList<>();
numbers.add(1);
numbers.add(2);
numbers.add(3);
numbers.add(4);
numbers.add(5);
int sum = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0) // 筛选出偶数
.map(n -> n * 2) // 将偶数乘以2
.reduce(0, Integer::sum); // 对结果求和
System.out.println("Sum: " + sum);
}
} 在上述代码中，我们首先创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些整数。然后我们通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流，这样我们就可以在流上进行一系列的操作。
在链式操作中，我们首先使用 `filter` 操作筛选出列表中的偶数。通过使用 lambda 表达式 `n -> n % 2 == 0`，我们可以判断一个数是否为偶数。在符合条件的元素中，我们继续进行 `map` 操作，将每个偶数乘以2，使用 lambda 表达式 `n -> n * 2` 来实现乘法操作。
最后，我们使用 `reduce` 操作对结果求和，初始值设为0，并使用 `Integer::sum` 来将两个整数相加。最终，我们得到了筛选出的偶数乘以2之后的结果的和。
通过链式操作，我们可以在不引入额外变量或处理步骤的情况下，直接在流上进行一系列的操作，使代码更加简洁和易读。
输出结果为：
Sum: 20这个例子只是链式操作的一个简单示例，实际上你可以根据需要在链式操作中进行更多的中间操作和终止操作，以满足具体的业务需求。
2. 懒加载：
懒加载（Lazy Evaluation）是指在需要的时候才进行计算或处理，而不是立即执行。在Java的Stream流中，懒加载是一种重要的特性，它使得流的中间操作可以延迟执行，只有在终止操作被调用时才会触发中间操作的执行。
以下是一个示例代码，展示使用懒加载的Stream流操作：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class LazyEvaluationExample {
public static void main(String[] args) {
List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Dave", "Eve");
names.stream()
.filter(name -> {
System.out.println("Filtering: " + name);
return name.length() > 3;
})
.map(name -> {
System.out.println("Mapping: " + name);
return name.toUpperCase();
})
.forEach(System.out::println);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `names`，其中包含了一些名字。然后我们通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流，并在流上进行一系列的操作。
在链式操作中，我们首先使用 `filter` 操作筛选出名字长度大于3的元素，通过使用 lambda 表达式 `name -> name.length() > 3` 来判断名字长度是否大于3。在执行 `filter` 操作的过程中，我们添加了一行 `System.out.println` 语句，用于打印筛选的过程。
然后，我们使用 `map` 操作将每个名字转换为大写字母，并通过 lambda 表达式 `name -> name.toUpperCase()` 实现转换操作。同样，我们在 `map` 操作中添加了一行 `System.out.println` 语句，用于打印映射的过程。
最后，我们使用 `forEach` 操作对结果进行遍历，并使用方法引用 `System.out::println` 打印每个结果。
当我们运行这段代码时，输出结果如下所示：
Filtering: Alice
Mapping: Alice
ALICE
Filtering: Bob
Mapping: Bob
BOB
Filtering: Charlie
Mapping: Charlie
CHARLIE
Filtering: Dave
Mapping: Dave
Filtering: Eve
Mapping: Eve
EVE从输出结果中我们可以发现，中间操作的执行是懒加载的。即只有在终止操作 `forEach` 被调用时，中间操作才会被触发执行。这意味着在我们的例子中，只有在执行 `forEach` 时，才会执行 `filter` 和 `map` 操作。这种延迟计算的特性可以提高性能并节省资源，特别是在操作大量数据时。
懒加载是Stream流的一个重要特性，允许我们只在需要的时候才对数据进行处理，提高了整体的计算效率。通过合理地运用懒加载的特性，我们可以避免不必要的计算开销，提升代码的性能和可维护性。
3. 过滤和映射：
过滤（Filter）和映射（Map）是Stream流中常用的中间操作之一，用于筛选和转换流中的元素。
1）. 过滤（Filter）操作：
过滤操作用于根据指定的条件筛选出流中满足条件的元素，构成一个新的流。它接受一个Predicate函数式接口作为参数，该接口定义了一个判断条件的方法。只有满足条件的元素才会通过过滤操作后保留在新的流中。
以下是一个示例代码，展示使用过滤操作筛选出列表中的偶数：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class FilterExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.toList();
System.out.println("Even numbers: " + evenNumbers);
}
} 在上述代码中，我们首先创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些整数。然后通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流。
在链式操作中，我们使用 `filter` 操作筛选出列表中的偶数。通过使用 lambda 表达式 `n -> n % 2 == 0`，我们判断一个数是否为偶数。只有满足条件的偶数才会通过过滤操作，并被保留在新的流中。
最后，我们使用 `toList` 终止操作将过滤后的元素收集到一个新的列表中。我们可以通过调用 `evenNumbers.stream().forEach(System.out::println);` 打印筛选出的偶数。
输出结果为：
Even numbers: [2, 4, 6]2). 映射（Map）操作：
映射操作用于对流中的每个元素执行指定的转换操作，将输入流中的元素转换为输出流中的元素。它接受一个Function函数式接口作为参数，该接口定义了一个方法来执行元素的转换操作。
以下是一个示例代码，展示使用映射操作将字符串列表中的每个元素转换为大写字母：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class MapExample {
public static void main(String[] args) {
List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List upperCaseNames = names.stream()
.map(String::toUpperCase)
.toList();
System.out.println("Upper case names: " + upperCaseNames);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `names`，其中包含了一些名字。然后通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流。
在链式操作中，我们使用 `map` 操作将每个名字转换为大写字母。通过方法引用 `String::toUpperCase`，我们可以很方便地对每个名字执行转换操作。
最后，我们使用 `toList` 终止操作将转换后的元素收集到一个新的列表中。
输出结果为：
Upper case names: [ALICE, BOB, CHARLIE]过滤和映射是Stream流中非常常用的操作，能够对流中的元素进行筛选和转换，从而得到符合需求的新流。通过合理地运用这两种操作，我们可以对数据进行精确的筛选和转换，提高代码的灵活性和可读性。
4. 聚合操作：
Stream流提供了一系列的聚合操作，如count、min、max、average等，用于对流中的元素进行统计和计算。
以下是一些常见的聚合操作：
1）. count操作：
`count` 操作用于计算流中的元素个数，返回流中的元素数量。
import java.util.stream.Stream;
public class CountExample {
public static void main(String[] args) {
long count = Stream.of("apple", "banana", "orange", "grape")
.count();
System.out.println("Total count: " + count);
}
}输出结果为：
Total count: 42）. min和max操作：
`min` 和 `max` 操作分别用于找到流中的最小值和最大值。它们要求流的元素类型实现了 `Comparable` 接口，或传递一个自定义的比较器。
示例代码：
import java.util.stream.Stream;
public class MinMaxExample {
public static void main(String[] args) {
int minValue = Stream.of(10, 5, 8, 3, 6)
.min(Integer::compareTo)
.orElse(0);
int maxValue = Stream.of(10, 5, 8, 3, 6)
.max(Integer::compareTo)
.orElse(0);
System.out.println("Min value: " + minValue);
System.out.println("Max value: " + maxValue);
}
}输出结果为：
Min value: 3
Max value: 103）. sum、average和reduce操作：
`sum` 操作用于计算流中元素的总和，适用于数值类型的流。`average` 操作用于计算流中元素的平均值，同样适用于数值类型的流。`reduce` 操作用于根据指定的操作对流中的元素进行归约。
示例代码：
import java.util.stream.Stream;
public class AggregateExample {
public static void main(String[] args) {
int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
.sum();
double average = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
.average()
.orElse(0.0);
int product = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
.reduce(1, (a, b) -> a * b);
System.out.println("Sum: " + sum);
System.out.println("Average: " + average);
System.out.println("Product: " + product);
}
}输出结果为：
Sum: 15
Average: 3.0
Product: 120聚合操作允许我们对流中的元素进行统计、汇总和归约，从而得到最终的结果。通过合理地使用聚合操作，我们可以在流中轻松地进行元素的统计和计算，简化代码并提高代码的可读性和可维护性。
5. 排序：
排序是Stream流中一种常见的中间操作，用于对流中的元素进行排序。排序操作能够按照指定的比较规则重新排列流中的元素。以下是一个示例代码，展示使用排序操作对字符串列表进行排序：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class SortingExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "orange", "banana", "grape");
List sortedFruits = fruits.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Sorted fruits: " + sortedFruits);
}
} 在上述代码中，我们首先创建了一个字符串列表 `fruits`，其中包含了一些水果名称。然后通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流。
在链式操作中，我们使用 `sorted` 操作对流中的元素进行排序。默认情况下，排序操作会按照元素的自然顺序进行排序（对于字符串，按照字母顺序）。在这个例子中，我们使用的是默认的自然排序。
最后，我们通过 `collect` 方法将排序后的元素收集到一个新的列表中，使用 `Collectors.toList()` 来生成列表。
输出结果为：
Sorted fruits: [apple, banana, grape, orange]除了默认的自然排序外，我们还可以传递一个自定义的比较器给 `sorted` 操作，以便按照我们的需求进行排序。比如，对于一个数字列表，我们可以使用自定义比较器来实现按照数字大小进行排序：
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class SortingExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(5, 3, 8, 2, 1);
List sortedNumbers = numbers.stream()
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Sorted numbers: " + sortedNumbers);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。然后通过 `stream()` 方法将列表转换为一个流。
在链式操作中，我们使用 `sorted` 操作对流中的元素进行排序，并传递了一个反向的比较器 `Comparator.reverseOrder()` 来实现逆序排序。
最后，我们通过 `collect` 方法将排序后的元素收集到一个新的列表中，并使用 `Collectors.toList()` 生成列表。
输出结果为：
Sorted numbers: [8, 5, 3, 2, 1]排序操作允许我们按照不同的规则对流中的元素进行排序，从而得到排序后的结果。通过合理地使用排序操作，我们可以灵活地对元素进行排序，提高代码的可读性和可维护性。
6. 并行流：
并行流（Parallel Streams）是Java 8引入的一个特性，它允许我们方便地在多个线程上并行地处理流中的元素。通过并行流，我们可以利用多核处理器的优势，加速流操作的执行。
在使用并行流时，我们可以使用 `parallel` 方法将顺序流转换为并行流，也可以使用 `sequential` 方法将并行流转换为顺序流。以下是一个示例代码，展示使用并行流对一个整数流中的元素进行求和：
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
int sum = IntStream.rangeClosed(1, 100000)
.parallel()
.sum();
System.out.println("Sum: " + sum);
}
}在上述代码中，我们使用 `IntStream.rangeClosed` 创建了一个整数流，范围从1到100000。然后通过 `parallel` 方法将顺序流转换为并行流。
在最后的 `sum` 操作中，流中的元素被分配给多个线程并行地进行求和计算。最终的求和结果将会是所有线程的求和结果的总和。
输出结果为：
Sum: 5000050000在实际应用中，使用并行流需要慎重考虑。虽然并行流可以加速处理速度，但并不是所有的操作都适合并行化。在某些情况下，顺序流可能更加高效，特别是当数据量较小时。
此外，使用并行流时需要注意并行执行可能导致的线程安全问题。确保并行操作的每个元素是独立的或线程安全的，避免数据竞争和同步问题。
总结而言，通过使用并行流，我们可以利用多核处理器的并行计算能力来加快流操作的执行速度。然而，使用并行流需要根据具体情况进行权衡和测试，确保在合适的场景下使用并行流，提高程序的性能和效率。
二、一些特性与注意事项
1. 短路操作：
短路操作（Short-circuiting Operations）是Stream流中的一种特殊操作，它在满足特定条件时会立即停止对流的处理，避免不必要的执行。
短路操作分为两种类型：`findFirst` 和 `findAny`，以及与逻辑相关的 `allMatch`、`anyMatch` 和 `noneMatch`。
1）. findFirst 和 findAny：
`findFirst` 操作用于找到流中的第一个元素，而 `findAny` 操作用于找到流中的任意一个元素。这两种操作都返回一个 `Optional` 类型的结果。
以下是一个示例代码，展示使用 `findFirst` 和 `findAny` 操作找到列表中的某个元素：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
public class ShortCircuitingExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");
Optional firstFruit = fruits.stream()
.findFirst();
Optional anyFruit = fruits.stream()
.findAny();
System.out.println("First fruit: " + firstFruit.orElse("No fruit found"));
System.out.println("Any fruit: " + anyFruit.orElse("No fruit found"));
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `fruits`，其中包含了一些水果名称。
使用 `findFirst` 操作，我们可以找到流中的第一个元素，而使用 `findAny` 操作，我们可以找到流中的任意一个元素。
最后，我们通过使用 `Optional` 类的 `orElse` 方法，当找不到元素时提供一个默认值。
输出结果为：
First fruit: apple
Any fruit: apple2）. allMatch、anyMatch 和 noneMatch：
`allMatch` 操作用于判断流中的所有元素是否都满足给定条件。当且仅当所有元素都满足条件时，`allMatch` 返回 `true`。
`anyMatch` 操作用于判断流中是否存在任意一个元素满足给定条件。当存在至少一个元素满足条件时，`anyMatch` 返回 `true`。
`noneMatch` 操作用于判断流中是否不存在任何元素满足给定条件。当所有元素都不满足条件时，`noneMatch` 返回 `true`。
以下是一个示例代码，展示使用这些短路操作判断列表中的元素是否满足条件：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ShortCircuitingExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(2, 4, 6, 8, 10);
boolean allEven = numbers.stream()
.allMatch(n -> n % 2 == 0);
boolean anyOdd = numbers.stream()
.anyMatch(n -> n % 2 != 0);
boolean noneNegative = numbers.stream()
.noneMatch(n -> n < 0);
System.out.println("All even numbers: " + allEven);
System.out.println("Any odd number: " + anyOdd);
System.out.println("None negative numbers: " + noneNegative);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。
通过 `allMatch` 操作，我们可以判断列表中的所有数字是否都是偶数。使用 `anyMatch` 操作，我们可以判断列表中是否存在奇数。而使用 `noneMatch` 操作，我们可以判断列表中是否不存在负数。
输出结果为：
All even numbers: true
Any odd number: false
None negative numbers: true短路操作是Stream流中强大且高效的功能，能够在满足特定条件时立即停止对流的处理，提高程序执行
2. 非终止操作：
非终止操作（Non-terminal Operations）是Stream流中的一类操作，用于对流进行转换、筛选、映射等中间操作，它们通常会返回一个新的流。非终止操作仅仅是对流的描述，它们在遇到终止操作之前不会被执行。
以下是一些常见的非终止操作：
1. filter操作：
`filter` 操作用于筛选流中满足给定条件的元素，并将满足条件的元素转化为一个新的流。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class FilterExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
List evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Even numbers: " + evenNumbers);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。
使用 `filter` 操作筛选出列表中的偶数，然后通过 `collect` 方法将满足条件的元素收集到一个新的列表中。
输出结果为：
Even numbers: [2, 4, 6, 8, 10]2. map操作：
`map` 操作用于对流中的每个元素进行映射转换，并将转换后的元素转化为一个新的流。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class MapExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");
List fruitLengths = fruits.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Lengths of fruits: " + fruitLengths);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `fruits`，其中包含了一些水果名称。
使用 `map` 操作将列表中的每个水果名称转换为对应的字符串长度，并通过 `collect` 方法将转换后的长度收集到一个新的列表中。
输出结果为：
Lengths of fruits: [5, 6, 6, 5]3. sorted操作：
`sorted` 操作用于对流中的元素进行排序。它可以使用自然排序或者自定义的比较器。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class SortedExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(6, 2, 8, 3, 1, 9, 4, 7, 5);
List sortedNumbers = numbers.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Sorted numbers: " + sortedNumbers);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。
使用 `sorted` 操作对列表中的数字进行排序，默认使用升序排序。
输出结果为：
Sorted numbers: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]非终止操作允许我们对流中的元素进行各种转换和处理，生成一个新的流。通过合理地使用非终止操作，我们可以以流畅的方式对数据进行转换和处理，提高代码的可读性和可维护性。
3. 分组和分区：
分组与分区是Stream流中常用的操作之一，用于根据指定的条件将流中的元素分组。
1）. 分组操作（Grouping）：
`Collectors.groupingBy` 方法用于对流中的元素进行分组操作。它接受一个分类器函数，根据该函数的结果将元素进行分组，返回一个Map类型的结果，其中键是分类器函数的结果，值是分组的元素集合。
以下是一个示例代码，展示使用分组操作根据水果名称的首字母进行分组：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class GroupingExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");
Map> groupedFruits = fruits.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));
System.out.println("Grouped fruits: " + groupedFruits);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `fruits`，其中包含了一些水果名称。
使用 `Collectors.groupingBy` 方法，我们根据水果名称的首字母对水果进行分组。在这个例子中，我们使用 `s -> s.charAt(0)` 作为分类器函数，根据水果名称的首字母进行分组。
输出结果为：
Grouped fruits: {a=[apple], b=[banana], g=[grape], o=[orange]}2）. 分区操作（Partitioning）：
`Collectors.partitioningBy` 方法用于将流中的元素根据指定的条件进行分区，分区的结果是一个`Map
以下是一个示例代码，展示使用分区操作将数字列表分成奇数和偶数两个分区：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class PartitioningExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Map> partitionedNumbers = numbers.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
System.out.println("Partitioned numbers: " + partitionedNumbers);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。
使用 `Collectors.partitioningBy` 方法，我们根据数字的奇偶性对数字进行分区。在这个例子中，我们使用 `n -> n % 2 == 0` 作为条件，将数值分为奇数和偶数两个分区。
输出结果为：
Partitioned numbers: {false=[1, 3, 5, 7, 9], true=[2, 4, 6, 8, 10]}分区操作将流中的元素分成了满足条件和不满足条件的两个分区，分别以`true`和`false`作为键，对应满足条件的和不满足条件的元素集合。
分组和分区操作是对流中的元素进行分类的常见方式。通过合理使用这些操作，我们可以根据不同的条件对数据进行分组或分区，从而方便地对数据进行进一步的处理和分析。
4. 自定义操作：
自定义操作是指在Stream流中添加用户自定义的操作，以满足特定的需求或处理逻辑。
在Stream流中，我们可以使用方法引用（method reference）或Lambda表达式来定义自己的操作。自定义操作让我们能够以更灵活的方式对流中的元素进行处理和转换。
以下是一个示例代码，展示如何使用自定义操作将列表中的元素转换为大写并排序：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class CustomOperationExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");
List modifiedFruits = fruits.stream()
.map(String::toUpperCase) // 自定义操作：将字符串转换为大写
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Modified fruits: " + modifiedFruits);
}
} 在上述代码中，我们创建了一个字符串列表 `fruits`，其中包含了一些水果名称。
通过使用 `map` 操作，我们使用方法引用 `String::toUpperCase` 定义了一个自定义操作，将字符串转换为大写形式。然后使用 `sorted` 方法对转换后的字符串进行排序，最后使用 `collect` 方法将结果收集到一个新的列表中。
输出结果为：
Modified fruits: [APPLE, BANANA, GRAPE, ORANGE]在自定义操作中，可以根据需求使用任意复杂的逻辑来对流中的元素进行处理，包括条件判断、对多个属性进行操作等。自定义操作的灵活性使得我们能够以更加个性化和高效的方式对流中的元素进行转换和处理。
5. 并行流的注意事项：
并行流是Java流(Stream)提供的一种并行处理数据的方式。它能够自动将流中的元素分成多个子任务，并行地进行处理，从而提高处理数据的效率。然而，在使用并行流时，有一些注意事项需要考虑：
1）. 线程安全问题：
并行流的并行处理是通过将数据分成多个任务，在多个线程中同时进行处理。因此，在处理并行流时，需要确保操作是线程安全的，不会因为多线程同时修改数据而导致问题。
2）. 共享可变状态的影响：
如果在并行流的操作中使用了共享的可变状态（如共享变量），则需要格外小心。并行流会对共享的可变状态造成竞争条件，可能导致不正确的结果。在使用并行流时，尽量避免共享可变状态，或使用线程安全的数据结构来处理。
3）. 资源消耗和性能影响：
并行流在处理大量数据时，可以提高处理速度。然而，使用并行流也需要考虑到资源消耗和性能影响。并行流会创建多个线程来执行任务，因此会消耗更多的内存和CPU资源。在处理小规模数据或者对响应时间敏感的场景下，可能不适合使用并行流。
4). 结果顺序的不确定性：
由于并行流会以并行方式处理数据，不同任务的执行速度是不确定的，因此并行流的处理结果在顺序上可能是不确定的。如果需要保持结果的顺序，可以使用`collect`方法的`Collectors.toList()`等操作来收集结果时确保顺序。
以下是一个示例代码，展示使用并行流处理数据的情况：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
System.out.print("Sequential Stream: ");
numbers.stream()
.forEach(System.out::print); // 顺序输出结果
System.out.print("\nParallel Stream: ");
numbers.parallelStream()
.forEach(System.out::print); // 并行输出结果
}
} 在上述代码中，我们创建了一个整数列表 `numbers`，其中包含了一些数字。
通过使用顺序流 `numbers.stream()` 和并行流 `numbers.parallelStream()`，我们分别打印出了顺序流和并行流的处理结果。
输出结果为（由于并行流的执行顺序不确定，每次运行的结果可能不同）：
Sequential Stream: 12345678910
Parallel Stream: 91382410756在使用并行流时，需要根据具体的场景和需求来考虑是否使用并行流，并注意处理线程安全、共享状态和性能等方面的问题。
6. 对非空和空值的处理：
Stream流提供了对空值的处理方法，例如filter、map和flatMap等操作能够自动处理空值，避免抛出空指针异常。
1）. 非空值处理：
当处理一个非空值时，我们可以直接对其进行操作。例如，假设我们有一个流包含一组整数，并希望计算它们的总和。我们可以使用流的`sum()`方法来实现这个目标。
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
.sum();
System.out.println("Sum: " + sum); 这段代码首先创建了一个整数列表`numbers`，然后通过`stream()`方法将其转换为流。然后我们可以使用`sum()`方法计算流中所有元素的和。最后，通过`println()`方法打印出计算结果。输出将是`Sum: 15`，即所有整数的和。
2）. 空值处理：
当处理可能为空的值时，我们需要注意避免空指针异常。在流处理中，通常可以使用`filter()`方法过滤掉空值，然后再进行后续操作。例如，假设我们有一个字符串列表，并希望打印出长度大于0的字符串。
List strings = Arrays.asList("apple", "", "banana", null, "cherry");
strings.stream()
.filter(s -> s != null && !s.isEmpty())
.forEach(System.out::println); 这段代码首先创建了一个字符串列表`strings`，其中包含了一些空字符串和一个空值。然后我们使用`stream()`方法将其转换为流，并使用`filter()`方法过滤掉空值和空字符串。对于有效的字符串，我们使用`forEach()`方法打印了出来。输出将是：
apple
banana
cherry在`filter()`方法中，我们使用了lambda表达式`s -> s != null && !s.isEmpty()`来过滤掉空值和空字符串。这个表达式首先检查字符串是否不为null，然后再检查是否不为空字符串。
通过合理运用流操作方法，我们可以高效地处理非空值和空值，并根据实际需求进行相应的处理。
三、补充内容
1. 并行流的性能：
并行流适用于大规模数据处理和复杂计算的场景，但在小规模数据处理和简单计算的情况下，并行流可能带来额外的开销，反而降低性能。在选择使用并行流时，要根据具体情况进行评估。
并行流的性能取决于数据集的大小、操作的性质以及可用的处理器核心数。对于较大的数据集和耗时的计算操作，使用并行流可以明显提升性能。然而，对于较小的数据集或者非耗时的操作，使用并行流可能导致性能下降，因为并行流的开销会超过性能提升的效果。
下面是一个使用并行流计算整数列表中元素平方和的示例代码：
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.parallelStream()
.mapToInt(n -> n * n)
.sum();
System.out.println("Sum of squares: " + sum); 这段代码首先创建了一个整数列表`numbers`。然后，通过`parallelStream()`方法将列表转换为并行流。接下来，使用`mapToInt()`方法将每个元素平方。最后，使用`sum()`方法计算平方和。
使用并行流的优势是它能够自动将计算任务分配给可用的处理器核心并并行执行。在大数据集和需要耗时计算的情况下，这可以极大地提升性能。但是，在某些情况下，并行流的开销可能会超过性能提升的效果，例如处理小数据集或者执行非耗时的操作。
为了确定何时使用并行流，可以进行性能测试。可以尝试使用串行流和并行流分别处理相同的数据集和操作，然后比较它们的性能。此外，还可以使用Java的并发工具类来控制并行流的并行度，以达到更好的性能调优。
需要注意的是，并行流并不总是比串行流更好。在一些情况下，串行流可能更适合，因此在使用并行流时需要根据具体情况进行权衡和测试。
2. 可变操作：
可变操作（Mutable Operation）是在流处理中修改流中元素的操作。与不可变操作（Immutable Operation）不同，可变操作会改变原始流中的元素或产生副作用。下面详细介绍可变操作，并给出适当的代码解释。
在流处理中，常见的可变操作包括`forEach()`、`map()`中的元素修改、`filter()`中的元素删除、`sorted()`中的排序等。这些操作会直接修改流中的元素，或者对元素进行修改后生成一个新的流，而不是返回一个不可变的结果。
下面是一个示例代码，展示了可变操作的使用：
List fruits = new ArrayList<>();
fruits.add("apple");
fruits.add("banana");
fruits.add("cherry");
// 使用forEach()操作修改元素
fruits.stream()
.forEach(fruit -> fruit.toUpperCase());
// 使用map()操作修改元素
List upperCaseFruits = fruits.stream()
.map(fruit -> fruit.toUpperCase())
.collect(Collectors.toList());
// 使用filter()操作删除元素
List filteredFruits = fruits.stream()
.filter(fruit -> !fruit.equals("banana"))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Modified fruits: " + fruits);
System.out.println("Upper case fruits: " + upperCaseFruits);
System.out.println("Filtered fruits: " + filteredFruits); 在这个例子中，首先创建了一个包含水果的列表`fruits`。接下来，我们使用不同的可变操作来修改流：
- 使用`forEach()`操作尝试将水果名称转换为大写，但是`forEach()`操作本身无法修改流中的元素。
- 使用`map()`操作将水果名称转换为大写，并将修改后的元素收集到新的列表`upperCaseFruits`中。
- 使用`filter()`操作将列表中的"banana"删除，并将过滤后的数据收集到新的列表`filteredFruits`中。
最后，通过`println()`方法打印修改后的流或生成的新列表。输出将是：
Modified fruits: [apple, banana, cherry]
Upper case fruits: [APPLE, BANANA, CHERRY]
Filtered fruits: [apple, cherry]需要注意的是，可变操作会直接修改原始流中的元素或生成新的流或列表。因此，在使用可变操作时，需要注意是否会对原始数据产生意外的影响。如果不想修改原始流中的元素，应使用不可变操作来处理数据，例如使用`map()`生成新的元素流而不是直接修改元素。
3. 数组流：
数组流（Array Stream）是Java 8引入的一种特殊类型的流，用于处理数组类型的数据。数组流提供了一组方法，可以对数组进行流式操作，使得数组操作具有与普通集合相似的特性。下面我将详细介绍数组流，并给出适当的代码解释。
数组流的创建可以使用`Arrays`工具类提供的`stream()`方法。这个方法接受一个数组作为参数，并返回一个相应类型的流。通过这个流，我们可以对数组进行各种操作，例如筛选、映射、排序、收集等。
下面是一个示例代码，展示了如何使用数组流进行操作：
String[] fruits = {"apple", "banana", "cherry"};
// 转换为数组流
Stream stream = Arrays.stream(fruits);
// 使用数组流进行筛选和映射操作
List filteredFruits = stream.filter(fruit -> fruit.startsWith("a"))
.map(fruit -> fruit.toUpperCase())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Filtered fruits: " + filteredFruits); 在这个例子中，首先创建了一个字符串数组`fruits`，包含了几个水果的名称。然后，通过`Arrays.stream()`方法将数组转换为数组流。接下来，我们使用数组流进行筛选和映射操作：
- 使用`filter()`方法筛选以字母"a"开头的水果。
- 使用`map()`方法将筛选后的水果名称转换为大写。
- 最后，使用`collect()`方法将流中的水果收集到一个新的列表`filteredFruits`中。
通过`println()`方法打印筛选后的水果列表。输出将是：
Filtered fruits: [APPLE]需要注意的是，数组流可以用于不同类型的数组，包括基本类型（如`int[]`、`double[]`等）和引用类型（如`String[]`、`Object[]`等）。在对不同类型的数组进行流操作时，可以使用相应的数组流方法来处理。
数组流提供了一种便捷的方式来对数组进行流式操作，从而使得数组操作更加简洁和灵活。通过使用数组流，我们可以享受到流式操作的各种好处，例如筛选、映射、排序、分组等，从而更高效地处理数组数据。
4. Stream与Optional的结合：
Stream和Optional是Java 8引入的两个特性，它们可以结合使用，以提供更加灵活和安全的流处理。下面我将详细介绍Stream与Optional的结合，并给出适当的代码解释。
Stream可以通过操作链串联多个中间操作和终端操作来对数据流进行处理。然而，有时候我们将面临一些情况，可能在操作过程中遇到空值（null）。为了避免空指针异常，我们可以使用Optional来包装可能为空的结果，并在需要时进行处理。、
下面是一个示例代码，展示了Stream与Optional的结合使用：
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", null);
Optional firstNonNullFruit = fruits.stream()
.filter(Objects::nonNull)
.findFirst();
firstNonNullFruit.ifPresent(fruit -> {
String upperCaseFruit = fruit.toUpperCase();
System.out.println("First non-null fruit in upper case: " + upperCaseFruit);
}); 在这个例子中，首先创建了一个包含水果名称的列表`fruits`，其中有一个元素为null。然后，通过`stream()`方法将列表转换为流。接下来，我们使用`filter()`方法过滤掉空值，然后使用`findFirst()`方法获取第一个非空的水果名称。
在获取到第一个非空的水果名称后，我们使用`ifPresent()`方法对Optional进行处理。`ifPresent()`方法接受一个Lambda表达式，如果Optional对象中有值，则执行Lambda表达式中的操作。在这里，我们将非空的水果名称转换为大写，并使用`println()`方法打印出来。
通过使用Optional，我们可以优雅地处理可能为空的结果，避免了空指针异常。在这个例子中，如果列表中没有非空的水果名称，`firstNonNullFruit.ifPresent()`中的操作将不会执行，而不会引发异常。
需要特别注意的是，Optional并不是一个流处理概念，它是一种用于包装可能为空的值的类型。使用Optional可以帮助我们更好地处理可能为空的结果，并以一种更加安全和可读的方式进行流处理。
5. 自定义流操作：
自定义流操作是指在使用流进行数据处理时，根据具体需求自定义一些中间操作或终端操作，以实现特定的数据处理逻辑。下面我将详细介绍如何自定义流操作，并给出适当的代码解释。
要自定义流操作，我们需要创建一个类，该类实现了`Stream`接口，并提供自定义的中间操作或终端操作。这样，我们就可以使用自定义的操作链来处理流中的数据。
下面是一个示例代码，展示了如何自定义一个中间操作来过滤出特定条件的数据：
import java.util.*;
import java.util.function.*;
class FilterLengthOperation implements Stream {
private final Stream stream;
private final Predicate predicate;
public FilterLengthOperation(Stream stream, Predicate predicate) {
this.stream = stream;
this.predicate = predicate;
}
@Override
public Iterator iterator() {
return stream.filter(predicate).iterator();
}
}
public class CustomStreamOperationExample {
public static void main(String[] args) {
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "durian");
Stream stream = fruits.stream();
Stream filteredStream = new FilterLengthOperation<>(stream, fruit -> fruit.length() > 5);
List resultList = filteredStream.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Filtered fruits: " + resultList);
}
} 在这个例子中，我们首先创建了一个名为`FilterLengthOperation`的类，它实现了`Stream`接口。在`FilterLengthOperation`类中，我们包含了一个私有字段`stream`，表示原始的流，以及一个私有字段`predicate`，表示自定义的条件谓词。
在`FilterLengthOperation`类中，我们重写了`iterator()`方法，该方法使用了`stream`字段和`predicate`字段来实现自定义的过滤逻辑。通过这个自定义的中间操作，我们可以根据长度大于5的条件来过滤流中的元素。
在`CustomStreamOperationExample`类的`main()`方法中，我们首先创建了一个字符串列表`fruits`。然后，通过`stream()`方法将列表转换为流。
接下来，我们使用自定义的中间操作`FilterLengthOperation`来创建一个过滤流`filteredStream`，该过滤流将长度大于5的水果筛选出来。
最后，我们使用`collect()`方法将过滤流中的元素收集到一个新的列表`resultList`中，并使用`println()`方法打印出被过滤出来的水果列表。
输出将是：
Filtered fruits: [banana, durian]通过自定义流操作，我们可以灵活地实现特定的数据处理逻辑。无论是自定义中间操作还是终端操作，它们都可以与其他内置的流操作链进行拼接，实现更复杂的数据流处理。需要根据具体的需求和业务逻辑，自定义适合的操作来进行流处理。
6. 状态ful操作：
状态ful操作（Stateful Operation）是指在流处理中，操作的结果会依赖于之前的操作或流中的状态。这种操作会保持一些状态，并使用这些状态来影响后续的操作。下面我将详细介绍状态ful操作，并给出适当的代码解释。
在流处理中，有些操作是无状态的，也就是说操作的结果只依赖于当前处理的元素，不受之前的操作或状态影响。而有些操作是状态ful的，它们的结果会受到之前操作的影响，需要保持一些状态来完成后续的计算。
一个经典的状态ful操作是`distinct()`，它用于去除流中的重复元素。`distinct()`操作需要维护已经遇到的元素的集合，以判断元素是否已经出现过。
下面是一个示例代码，展示了`distinct()`操作的使用：
Stream fruitStream = Stream.of("apple", "banana", "banana", "cherry", "apple");
List distinctFruits = fruitStream
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Distinct fruits: " + distinctFruits); 在这个例子中，我们首先通过`Stream.of()`方法创建了一个包含一些水果名称的流`fruitStream`。其中，有两个"apple"和两个"banana"都是重复的。
接下来，我们使用`distinct()`操作来去除流中的重复元素。在进行这个操作时，`distinct()`会维护一个已经遇到的元素的集合，以判断元素是否已经出现过。通过这个状态ful操作，我们可以得到一个只包含不重复水果的流。
最后，我们使用`collect()`方法将去重后的流中的元素收集到一个新的列表`distinctFruits`中。然后，使用`println()`方法打印出去重后的水果列表。
输出将是：
Distinct fruits: [apple, banana, cherry]需要注意的是，状态ful操作可能会引入一些额外的开销，因为需要维护状态信息。在使用状态ful操作时，需要考虑到可能存在的性能问题，并根据需求进行权衡。
状态ful操作为流处理提供了一种灵活的方式，可以在处理过程中保持状态，并根据之前的操作或状态来影响后续的处理。通过正确使用状态ful操作，我们可以实现更复杂和精细的数据处理逻辑。
7. 自定义收集器：
自定义收集器（Custom Collector）是指在流处理中，根据特定需求自定义一个收集器，用于将流中的元素聚合到一个结果容器中。自定义收集器可以用于更灵活地满足特定的数据聚合需求。下面我将详细介绍如何自定义收集器，并给出适当的代码解释。
要自定义收集器，我们需要创建一个实现了`Collector`接口的类，并提供一组操作以定义收集过程。`Collector`接口中包含了一些方法，用于管理并执行收集过程，例如创建新结果容器、将元素添加到结果容器中、合并两个结果容器等。
下面是一个示例代码，展示了如何自定义一个收集器来计算字符串列表中长度超过5的字符串的个数：
import java.util.*;
class LengthGreaterThanFiveCollector implements Collector, Integer> {
public Supplier> supplier() {
return ArrayList::new;
}
public BiConsumer, T> accumulator() {
return (list, element) -> {
if (element.toString().length() > 5) {
list.add(element);
}
};
}
public BinaryOperator> combiner() {
return (list1, list2) -> {
list1.addAll(list2);
return list1;
};
}
public Function, Integer> finisher() {
return List::size;
}
public Set characteristics() {
return EnumSet.of(Characteristics.IDENTITY_FINISH);
}
}
public class CustomCollectorExample {
public static void main(String[] args) {
List words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "durian", "elderberry");
Integer count = words.stream()
.collect(new LengthGreaterThanFiveCollector<>());
System.out.println("Count of strings with length greater than 5: " + count);
}
} 在这个例子中，我们首先创建了一个名为`LengthGreaterThanFiveCollector`的类，它实现了`Collector`接口。在`LengthGreaterThanFiveCollector`类中，我们分别实现了`supplier()`方法、`accumulator()`方法、`combiner()`方法、`finisher()`方法和`characteristics()`方法。
- `supplier()`方法返回一个初始结果容器的提供者。在这里，我们使用`ArrayList::new`创建了一个新的列表作为结果容器。
- `accumulator()`方法定义了每个元素如何添加到结果容器中。在这里，我们将超过5个字符长度的字符串加入到列表中。
- `combiner()`方法定义了如何合并两个结果容器。在这里，我们简单地将两个列表合并为一个。
- `finisher()`方法在收集过程完成后将结果容器转换为最终结果。在这里，我们直接返回列表的大小作为结果。
- `characteristics()`方法定义了该收集器的特性。在这里，我们使用`EnumSet`指定了`IDENTITY_FINISH`特性。
在`CustomCollectorExample`类的`main()`方法中，我们首先创建了一个字符串列表`words`。然后，通过流操作`stream()`方法将列表转换为流。
接下来，我们使用自定义的收集器`LengthGreaterThanFiveCollector`来收集流中的元素。这个收集器会将长度超过5的字符串添加到结果容器中，并返回满足条件的字符串个数。
最后，我们使用`println()`方法打印出满足条件的字符串个数。
输出将是：
Count of strings with length greater than 5: 2通过自定义收集器，我们可以根据需求定义更复杂的收集逻辑，从而实现定制化的数据聚合操作。自定义收集器使得我们能够更灵活和精确地进行流处理，并满足特定的业务需求。
8. I/O流与Stream：在Java中，
在Java中，I/O流和Stream是两个不同的概念和概念。下面我会详细介绍Java中的I/O流和Stream并解释它们之间的区别。
I/O流（Input/Output Stream）是用于在程序和外部资源（如文件、网络连接等）之间进行数据传输的机制。它提供了一种统一的方式来处理不同类型的输入和输出，包括字节流和字符流。
Java的I/O流主要分为两类：字节流和字符流。字节流（InputStream和OutputStream）用于以字节为单位读取和写入数据，而字符流（Reader和Writer）用于以字符为单位读取和写入数据。I/O流提供了非常丰富的方法和类来满足各种输入输出需求，包括文件读写、网络通信等。
相比之下，Stream（流）是Java 8引入的新特性，用于支持集合类的数据处理。Stream提供了一种高级的数据操作方式，允许开发者通过链式操作的方式对集合中的元素进行过滤、转换、聚合等操作。
Java的Stream是基于函数式编程的思想，它主要用于处理集合中的元素，提供了一种类似于SQL查询语句的方式来描述对集合的操作。通过Stream，我们可以实现更简洁、可读性更好且更灵活的集合操作。
需要注意的是，Java中的I/O流和Stream是两个不同的概念和机制。I/O流主要用于处理底层的数据输入输出，而Stream则用于对集合类进行高级的数据处理。它们的应用场景和用途也不同：I/O流主要用于处理与外部资源的数据交互，而Stream则用于集合类的数据处理和转换。
然而，我们可以通过适配器模式将I/O流和Stream结合起来，以实现更加灵活和高效的数据处理。例如，可以使用`BufferedReader`将`InputStream`转换为`Stream
总而言之，I/O流和Stream是Java中两个不同的概念和机制。I/O流用于底层的数据输入输出，而Stream用于集合类的高级数据处理。它们各自有着不同的应用场景和用途，但在某些情况下可以结合使用以实现更好的数据处理效果。
9. Stream流的来源：
Stream流可以从多种数据源生成，包括集合、数组、I/O流、生成器等。下面我会详细介绍Java中Stream流的来源。
集合（Collection）：Stream可以从Java中的各种集合类生成，比如List、Set、Queue等。集合类提供了stream()方法，通过调用该方法可以获取对应集合的Stream。
List list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
Stream stream = list.stream(); 数组（Array）：Stream也可以从数组中生成。使用Arrays类的stream()方法可以将数组转换为Stream。
String[] array = {"apple", "banana", "cherry"};
Stream stream = Arrays.stream(array); I/O流（Input/Output Stream）：Stream可以从I/O流中生成，实现了InputStream和Reader接口的类可以通过BufferedReader或者Scanner等方式创建Stream。
InputStream inputStream = new FileInputStream("file.txt");
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
Stream stream = reader.lines(); 生成器（Generator）：Stream还可以通过生成器创建，生成器可以用来生成一系列元素。Java 8之后，可以使用Stream的静态方法generate()或iterate()来创建Stream。
Stream stream = Stream.generate(() -> new Random().nextInt(100)); 其他方式：此外，Stream还可以通过其他方式创建，比如使用静态方法Stream.of()直接指定元素，或者使用Stream.builder()逐步构建Stream。
Stream stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
Stream stream = Stream.builder().add(1).add(2).add(3).build(); 需要注意的是，Stream在生成后可以进行链式操作，但一旦使用过后就无法再次使用。如果需要多次使用Stream，可以使用Supplier在需要的时候重新生成。
Stream流的来源非常灵活，可以从不同类型的数据源进行生成，无论是集合、数组、I/O流还是生成器。这一特性使得Stream在对数据进行处理和转换时提供了丰富的选择和便利性。
10. Stream的延迟和短路：
Stream的延迟和短路是Stream在处理数据时的两个重要概念。下面我会详细介绍Stream的延迟和短路。
延迟操作（Lazy Evaluation）是指当我们对Stream进行中间操作时，这些操作不会立即执行，而是在终端操作调用时才会真正执行。也就是说，中间操作不会立即输出结果，而是定义了一系列操作步骤，直到执行终端操作时才会触发实际的计算。
延迟操作的好处在于它可以让我们通过链式操作的方式构建复杂的数据处理流程，只需要在终端操作时才真正触发计算，避免了不必要的中间结果的生成和处理。这不仅提高了性能，还可以节省内存和计算资源。
下面是一个示例代码，展示了Stream的延迟操作：
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "durian");
Stream stream = fruits.stream()
.filter(fruit -> fruit.startsWith("a"))
.map(fruit -> fruit.toUpperCase())
.sorted();
System.out.println("Stream created, but no processing yet");
stream.forEach(System.out::println); 在这个例子中，我们首先创建了一个包含水果名称的列表`fruits`。然后，我们通过调用`stream()`方法将列表转换为一个Stream。
接下来，我们对Stream进行了一系列的中间操作，包括`filter()`、`map()`和`sorted()`。这些中间操作会被延迟执行，而没有立即输出结果。
最后，我们调用了终端操作`forEach()`来遍历Stream并输出结果。当调用终端操作时，之前的中间操作才会按照定义的顺序依次执行，从而得到最终的结果。
输出将是：
Stream created, but no processing yet
APPLE可以看到，在调用终端操作之前，中间操作并没有立即执行，只有在遇到终端操作时才触发了计算。
短路操作（Short-circuiting）是指在某些情况下，Stream在执行到一定条件时可以提前终止计算，而不必对所有的元素进行处理。这可以节省计算资源，并且可以在处理大型数据集时提供更高的性能。
常见的短路操作包括`findFirst()`、`findAny()`、`anyMatch()`、`allMatch()`和`noneMatch()`等，在满足特定条件时可以提前结束计算。
下面是一个示例代码，展示了Stream的短路操作：
List fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "durian");
Optional result = fruits.stream()
.filter(fruit -> fruit.startsWith("a"))
.findFirst();
System.out.println("Result: " + result.orElse("Not found")); 在这个例子中，我们同样创建了一个包含水果名称的列表`fruits`。
然后，我们创建了一个Stream并对其进行了中间操作和终端操作。在中间操作中，我们使用`filter()`方法筛选出以字母"a"开头的水果。而在终端操作中，我们使用`findFirst()`方法获取符合条件的第一个水果。
由于`findFirst()`是一个短路操作，当找到符合条件的第一个水果后，Stream就会提前终止计算，不再继续处理剩余的元素。这可以节省计算资源，并且在找到符合条件的元素时提供了更高的效率。
最后，我们使用`Optional`类的`orElse()`方法获取结果，如果没有找到符合条件的水果，则打印"Not found"。
输出将是：
Result: apple在示例中，使用`findFirst()`方法进行了短路操作。一旦找到第一个以字母"a"开头的水果（即"apple"），Stream便终止处理，不再继续查找剩余的元素。因此，在结果中只会输出找到的第一个符合条件的水果，即"apple"。
使用短路操作可以提高代码执行的效率，尤其是当处理大量数据或搜索特定条件的元素时。通过提前停止计算，可以节省时间和资源。
除了`findFirst()`之外，Stream还提供了其他短路操作，例如：
- `findAny()`：返回满足条件的任意一个元素。
- `anyMatch(predicate)`：判断是否存在满足条件的元素。
- `allMatch(predicate)`：判断是否所有元素都满足条件。
- `noneMatch(predicate)`：判断是否没有元素满足条件。
这些短路操作都能够在满足条件后立即停止Stream的处理。根据具体需求，选择适当的短路操作可以提高代码的运行效率。
11. 流的序列化：
流的序列化是指将流转换为可存储或传输的字节序列的过程。通过序列化，可以将对象、数据集合或其他资源以字节的形式表示，并在需要时进行反序列化以还原原始对象或数据。
在Java中，可以使用`ObjectOutputStream`和`ObjectInputStream`来实现流的序列化和反序列化操作。这两个类提供了一组方法，可用于将对象写入输出流并从输入流中读取对象。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何将对象序列化到文件并从文件中反序列化回来：
import java.io.*;
public class SerializationExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个对象
Person person = new Person("John", 25);
// 将对象序列化到文件
try (FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("person.ser");
ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(fileOut)) {
out.writeObject(person);
System.out.println("对象已成功序列化到文件");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 从文件中反序列化对象
try (FileInputStream fileIn = new FileInputStream("person.ser");
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(fileIn)) {
Person deserializedPerson = (Person) in.readObject();
System.out.println("从文件中反序列化的对象：");
System.out.println(deserializedPerson);
} catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
class Person implements Serializable {
private String name;
private int age;
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "Person [name=" + name + ", age=" + age + "]";
}
}在上述示例中，`Person`类实现了`Serializable`接口，表示该类是可序列化的。`ObjectOutputStream`和`ObjectInputStream`分别用于将对象写入文件并从文件中读取对象。通过调用`writeObject()`和`readObject()`方法，可以对`Person`对象进行序列化和反序列化操作。
请注意，在进行序列化和反序列化时，需要处理可能抛出的`IOException`和`ClassNotFoundException`异常。
这只是一个简单的示例，Java提供了更多高级的序列化机制和方式，例如使用`transient`关键字来标记不需要序列化的字段，或自定义序列化方式。在实际开发中，需要根据具体的需求来选择适合的序列化方法。
12. 并行流的线程池：
在Java中，并行流是一种利用多线程执行多个操作的流。并行流通过将数据分成多个片段，并在多个线程上同时处理这些片段，从而加快处理速度。为了有效地管理这些线程，Java使用线程池来执行并行流操作。
线程池是一种管理和复用线程的机制，它可以预先创建一组线程，并将任务分配给这些线程来执行。具体到并行流的场景下，线程池用于执行每个并行流操作的任务。
在Java中，可以通过`ForkJoinPool`类来创建并行流的线程池。`ForkJoinPool`是Java提供的一个特殊的线程池，它使用了工作窃取算法（work-stealing algorithm），可以在多个线程之间自动地将任务均匀地分配和调度。
以下是一个示例代码，演示了如何显式地创建一个并行流的线程池：
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个并行流的线程池，指定线程数量为4
ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(4);
// 使用自定义线程池执行并行流操作
customThreadPool.submit(() ->
IntStream.range(1, 100)
.parallel()
.forEach(System.out::println)
);
// 优雅地关闭线程池
customThreadPool.shutdown();
try {
customThreadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在上述示例中，通过`ForkJoinPool`类创建了一个自定义的并行流线程池，该线程池使用4个线程来执行操作。然后，使用`parallel()`方法将流转换为并行流，并通过`forEach()`方法打印数字。最后，需要优雅地关闭线程池，这里使用了`shutdown()`和`awaitTermination()`方法来实现。
需要注意的是，并行流默认使用`ForkJoinPool.commonPool()`作为默认线程池，该线程池适配当前可用的计算资源。因此，显式地创建自定义线程池并使用`parallel()`方法将流转换为并行流是可选的，仅在特定情况下才需要使用自定义线程池。
13. 流的无序性：
在Java中，流（Stream）的无序性意味着流中元素的处理顺序不是固定的，并且结果也不保证与源中元素的顺序一致。这是因为流操作可以并行执行，使用多个线程同时处理流的元素，而处理每个元素的时间是不确定的。
流的无序性是基于流的性质和操作的特点而来的。许多流操作，例如过滤（filter）、映射（map）、排序（sorted）等都可以并行执行，以提高处理速度。当使用并行流时，流将被划分为多个片段，由多个线程同时处理这些片段，然后将结果合并。由于并行处理的时间和顺序是不确定的，因此流的结果也是无序的。
举个例子，考虑一个包含整数的流`Stream
Stream numbers = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.parallel()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.forEach(System.out::println); 在上述示例中，流中的元素是1、2、3、4和5。我们使用`filter()`方法过滤出其中的偶数，并使用`forEach()`方法对每个偶数进行打印输出。
由于使用了`parallel()`方法将流转换为并行流，流的处理是并行进行的。因此，结果的输出顺序是不确定的，可能是2、4、或4、2等。
需要注意的是，并非所有的流操作都依赖无序性。有些操作，如`findFirst()`、`limit()`等，不受无序性的影响，因为它们只需要处理有限数量的元素，而不需要考虑整个流的顺序。
总之，流的无序性是指流在并行执行时，元素的处理顺序是不确定的。这种特性可以提高并行处理的效率，但也需要注意在某些场景下需要保证元素的顺序时，可能需要使用顺序流而非并行流。
14. 延迟加载机制：
延迟加载（Lazy Loading）是一种编程机制，它在需要访问某个对象或资源时才进行实际的加载或初始化操作。相比于提前加载或初始化，延迟加载可以节省资源和提高性能，尤其在处理大量数据或复杂对象时更为显著。
延迟加载的目标是避免在不需要的情况下加载或初始化不必要的对象，特别是那些开销较大的对象。通过延迟加载，可以推迟对象的创建或资源的加载，直到它们被首次使用为止。
在实际应用中，延迟加载机制可以通过以下方式实现：
1. 懒汉模式：该模式中，对象的创建或资源的加载被推迟到第一次使用时。例如，在单例模式中，对象只有在首次被请求时才会被实例化。
2. 代理模式：代理模式可以延迟创建或初始化实际的对象。代理对象负责在需要时代理对目标对象的访问，并在访问时创建或初始化实际对象。这种方式可以在不需要对象时避免其初始化。
3. 虚拟代理：虚拟代理在初始化大对象时使用延迟加载。虚拟代理充当目标对象的占位符，并在需要时实际创建对象，从而推迟了对象的初始化。
4. 延迟初始化：这是一种简单的延迟加载机制，仅在需要时进行对象的初始化。例如，将对象的初始化延迟到第一次调用相关方法时。
延迟加载可用于优化资源的使用，提高程序的运行效率。它通常在需要处理大型数据或复杂对象的情况下发挥作用，因为这些操作可能非常耗时。通过将加载或初始化推迟到实际需要时，可以在不影响程序执行的前提下减少资源的消耗。
需要注意的是，延迟加载也可能引入一些问题，例如并发访问的线程安全性、内存泄漏等。在应用延迟加载机制时，需要仔细考虑这些潜在问题，并采取相应的措施来解决或规避它们。
15. 迭代器和流的对比：
迭代器（Iterator）和流（Stream）是Java中用于处理集合类数据的两种不同的机制。它们在处理方式、方法和应用场景上存在一些区别。
1. 处理方式：
- 迭代器：迭代器是一种简单而低级的方式，它通过显式地遍历和访问集合中的元素。迭代器提供了`hasNext()`、`next()`和`remove()`等方法来逐个访问和操作集合中的元素。
- 流：流是一种更高级和函数式的处理方式，它是基于一种类似于流水线的模型，可以通过一系列的中间操作（如过滤、映射、排序等）来操作数据集合。流提供了丰富的方法链式调用，使得操作更为简洁和灵活。
2. 惰性求值：
- 迭代器：迭代器是一次性地迭代整个集合，无法途中中断或过滤元素。它在遍历过程中马上返回元素，并不存储元素序列。
- 流：流是以惰性求值（Lazy Evaluation）的方式操作集合中的元素。它允许中间操作链式调用，只有在终止操作（如收集、聚合等）时才会真正执行，并仅处理经过中间操作筛选后的元素。
3. 数据处理：
- 迭代器：迭代器一次只能处理一个元素，需要使用显式循环来遍历集合并对每个元素进行处理。
- 流：流以类似于SQL查询的方式对元素进行操作。流提供了丰富的中间操作和终止操作，可以方便地进行过滤、映射、排序、聚合等操作，而无需显式编写迭代逻辑。
4. 可遍历性：
- 迭代器：迭代器用于访问和遍历已知集合的元素。
- 流：流可以处理各种数据源，如集合、数组、I/O通道等，可以从不同的源获取数据并进行处理。
总的来说，迭代器适用于简单的遍历和访问集合中的元素，而流适用于处理复杂的数据操作和转换。流提供了更多的函数式编程特性，可以更方便地进行数据的筛选、转换和聚合。
需要根据具体的需求和场景选择合适的机制来处理集合数据。在Java 8及以后的版本中，引入的流机制为数据处理提供了更强大和便捷的方式。
16. 多层嵌套流的使用：
多层嵌套流指的是在流操作中使用了多个级别的流。这种嵌套结构可以在复杂的数据处理场景中非常有用，它允许对数据进行多次转换和筛选，从而得到期望的结果。 在Java中，可以用多种方式创建多层嵌套流。
以下是一个示例，演示了如何使用多层嵌套流来处理数据：
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class NestedStreamExample {
public static void main(String[] args) {
List> numbers = List.of(
List.of(1, 2, 3),
List.of(4, 5, 6),
List.of(7, 8, 9)
);
List result = numbers.stream()
.flatMap(List::stream) // 扁平化，将内部的List转换为单个元素的流
.filter(n -> n % 2 == 0) // 过滤偶数
.map(n -> n * 2) // 将元素翻倍
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出: [4, 8, 12]
}
} 在上述示例中，我们有一个包含多个整数列表的列表`numbers`。我们使用多层嵌套流来对这些数据进行处理。首先，我们使用`stream()`方法将`numbers`列表转换为流。然后，通过`flatMap()`方法将内部的整数列表转换为单个元素的流。接下来，我们可以使用各种中间操作，如`filter()`、`map()`等来筛选、转换数据。最后，我们使用`collect()`方法将结果收集到一个列表中。
需要注意的是，多层嵌套流的使用可以根据具体的需求进行灵活的变化。可以在内层流和外层流上应用不同的转换和筛选操作，以满足复杂的数据处理需求。
使用多层嵌套流可以简化代码并提高代码的可读性，但需要注意避免过度嵌套和复杂操作，以免造成代码难以理解和维护的问题。
17. Stream流的效率：
Stream流在处理数据时可以提供高效的性能，尤其是在处理大规模数据集或复杂数据转换时。
以下是Stream流提供高效性能的几个原因：
1）. 惰性求值（Lazy Evaluation）：Stream流利用惰性求值的特点，在执行中间操作时不会立即计算结果，而是等到终止操作时才会进行实际处理。这允许流在处理过程中进行优化，仅处理必要的元素，避免了对整个数据集的无谓操作。
2）. 内部迭代（Internal Iteration）：Stream流进行内部迭代，这意味着它可以自动处理数据的遍历和迭代过程，而不需要开发者显式地编写循环代码。这种内部迭代的机制允许流并行处理数据，以更高效的方式利用多核处理器的能力。
3）. 延迟加载（Lazy Loading）：Stream流支持延迟加载机制，即在需要时才开始加载数据。这样可以避免一次性加载大量数据，而是根据需要逐步加载和处理数据，减少了内存和资源的消耗。
4）. 并行处理（Parallel Processing）：Stream流可以利用多核处理器的能力进行并行处理。通过使用`parallel()`方法将流转换为并行流，可以将数据分成多个部分并由多个线程同时处理，从而提高处理速度。但需要注意，并行流适用于执行耗时的操作或大规模数据集，对于简单操作或小规模数据，串行流可能更高效。
需要注意的是，流的效率不仅取决于流本身的机制，还取决于具体的操作和数据集的规模。一些复杂的中间操作，如排序、分组等可能会导致性能损耗。此外，流的性能也受到数据的结构和数据操作的复杂性的影响。
在实际使用Stream流时，可以根据具体的需求和场景进行评估和测试，以确保获得最佳的性能和效率。
总结
1）. 流的概念：Stream流是一种用于操作集合类数据的高级抽象。它提供了一种函数式编程的方式来处理数据，通过一系列的中间操作和终止操作来对数据进行转换和处理。
2）. 流的来源：流可以从各种数据源创建，如集合、数组、I/O通道等。
3）. 中间操作和终止操作：流的操作可以分为中间操作和终止操作两种类型。
- 中间操作：中间操作是流的链式操作，可以对流进行筛选、映射、排序、去重等转换操作。它们仅在调用终止操作时才会被实际执行，并返回新的流以支持链式操作。
- 终止操作：终止操作是流的最后一个操作，它会触发流的执行并产生结果。终止操作可以将流的元素收集到一个集合中，或执行聚合、计数、查找等操作。
4）. 惰性求值：Stream流使用惰性求值的策略，在执行中间操作时不会立即计算结果，而是等到调用终止操作时才会进行实际处理。这种机制允许流进行优化，仅处理必要的元素，提高性能和效率。
5）. 并行处理：Stream流支持并行处理，利用多核处理器的能力来并行处理数据集合。通过调用`parallel()`方法，流可以被转换为并行流，实现数据的并行处理。
6）. 支持函数式编程：Stream流支持函数式编程的思想，可以使用Lambda表达式和方法引用来简化代码。这使得流在转换和处理数据时更加简洁、易读和易用。
7）. 有状态和无状态操作：Stream流的中间操作分为有状态和无状态操作两种。有状态操作是指操作需要根据多个元素的状态来计算结果，而无状态操作则只考虑当前元素的状态。了解这一区别可以帮助我们选择适当的操作以提高性能。
8）. 及早终止：通过及早终止操作（如`findFirst()`、`findAny()`、`anyMatch()`等）可以在满足特定条件时立即结束流的处理，提高效率。
Stream流为我们提供了一种简化和优化集合数据处理的方式。通过利用流的特性和丰富的操作方法，我们可以以一种函数式和直观的方式对数据进行处理，提高代码的可读性、可维护性和性能。