Java 8 Stream 简介

前言

这篇文章的主题是探究 Java 8 Stream的内容，虽然现在Java 14 都发布了，但是目前企业用得最多的还是 Java 8，我们的短期关注点还是在于对 Java 8 的使用，而 Stream 是 Java 8 中一个非常重要的部分，掌握好 Stream API 能让我们的代码变得更简洁、更灵活。

Java Stream 介绍

Stream 是 Java 8 的一个重要特性，在《Java 8 实战》一书中的定义是： "从支持数据处理操作的源生成的元素序列"。我认为还可以将 Stream 看做是包装器，对数据源的包装，通过使用 Stream 对数据源进行一些处理操作。需要注意的是，Stream 不存储数据，它不算数据结构，它也不会修改底层的数据源。

中间操作 vs 终端操作

Stream 接口定义在 java.util.stream.Stream 里 ，其中定义了很多操作，它们可以分为两大类：中间操作和终端操作。我们来看一下下面的例子：

List list = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c1", "c2");
list.stream()
        .filter(s->s.startsWith("c"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .forEach(System.out::println);
        
//Output:

//C1
//C2

可以看到两类操作:

• filter、map 和 sorted 是中间操作（Intermediate operations）
• forEach 是终端操作（terminal operation）

诸如 filter 或 map等中间操作会返回另一个 Stream，可以连成一条流水线。而终端操作是从流的流水线生成结果，会返回 void 或者不是流的值，比如List、Integer。

forEach 就是一个返回 void 的终端操作。同时， Stream 具有延迟特性，在调用终端操作输出结果之前，不对中间操作进行任何处理，要等到在终端操作时一次性全部处理 。

Streams VS Collections

Stream 从表面上看与 Collections 很相似，可以获取数据并对数据进行操作，但实际上它与 Collection 还是有很大不同，在 Stream Javadoc 中有说明区别。在这里，我也做了一个表格来总结这两者之间的区别：

	Collections	Streams
概念	主要用于存储数据	不存储数据，主要对数据进行计算操作
数据修改	可以添加或删除元素	不能添加或删除元素
迭代	必须在外部进行迭代，比如用 for-each	利用内部迭代：替你把迭代做了
遍历	可以遍历多次	只能遍历一次，或者说只能消费一次
操作	一开始将所有元素纳入计算	延迟执行的，在调用终端操作之前，不对中间操作进行任何处理

获取 Stream

同样，在 Stream Javadoc 中也列举出了获取 Stream 的一些常见做法：

• 通过一个集合的 stream() 和 parallelStream() 方法获取
• 通过 Arrays.stream(Object[]) 获取数组的 Stream
• 通过 Stream 的静态方法，比如 Stream.of(Object[]);IntStream.range(int, int) 或者 Stream.iterate(Object, UnaryOperator)
• 静态方法 Files.lines 会返回一个包含文件中所有行的 Stream
• ......
  Stream API 提供了 IntStream、LongStream 和 DoubleStream 等类型，专门用来对基础类型值进行计算操作，非常方便。如果是 short、char、byte 和 boolean 类型的，可以使用 IntStream；float 类型的值使用 DoubleStream。

比如，使用 IntStream.rang(int,int) 方法直接产生步进为1的一个整数范围，如下：

IntStream intStream = IntStream.range(1, 10); // 不包括上限
intStream.forEach(System.out::println);

当我们想要创建无限 Stream 的时候，可以使用 Stream 提供的两个静态方法：generate 和 iterate

• generate(Supplier s) : 接受一个 Supplier 接口对象作为参数，用于生产值
• iterate(final T seed, final UnaryOperator f)：接受一个 “种子（seed）” 和一个函数作为参数
  举个例子来说明 iterate 的用法：

Stream.iterate(3, i -> i * 2).limit(5).forEach(System.out::println);

第一个元素是3，第二个元素就是 32 = 6，第三个元素就是：62 = 12，以此类推，对之前的值重复应用 iterate 的第二个参数。这里，使用了 limit 截断流，使其元素不超过给定数量。

Stream API

Stream 接口中定义了很多方法，比如 filter、sorted、distinct 等，这些都比较常见，理解起来也比较简单。下面介绍几个稍复杂一点的方法。

map

map() 方法接受一个 Function 函数，通过该函数将流中的元素映射成其他形式的元素，即一对一映射，比如下面这个例子：

List list = Arrays.asList("abc1", "abc2");
        list.stream()
                .map(element -> element.substring(0, 3))
                .forEach(System.out::println);
//Output:

//abc
//abc

下图也说明了 map 的思想（图片来自于 Reactivex 网站）：

flatMap

前面提到，map 方法是将每个元素映射成另一个值，一对一。

而 flatMap 方法接受一个 Function> 函数，Function 函数传入泛型 T，生成 Stream ，而不是 ，即每个元素转换成一个 Stream，Stream 又包含0、1、或多个元素。比如下面这个例子：

List> names = Arrays.asList(
        Arrays.asList("pjmike", "pj"),
        Arrays.asList("Bob", "zhangshan"));
List result = names.stream()
        .flatMap(Collection::stream)
            .collect(Collectors.toList());
result.forEach(System.out::println);

//Output:

//pjmike pj Bob zhangshan

最开始是嵌套 List—— List> ，每个元素就是一个 List，而 flatMap 可以处理 每个 List 元素内部的数据，将内部的数据转换成单个 Stream，或者再对单个 Stream 做进一步处理得到新的 Stream。最终将单个流合并在一起，扁平化成一个流。

同样，用一张图来说明 flatMap 的思想（图片来自于 Reactivex ）：

总结而言，flatMap 方法让你把每一个流中的每个值都换成另一个流，可以处理更深一层的东西，然后把所有的流连接起来成为一个流，即扁平化的思想。

reduce

简单说，reduce 是一种聚合操作，如果希望对元素求和，或者以其他方式将流中的元素组合为一个值，可以使用 reduce 方法。reduce 有三个重载方法，定义如下：

//第一个参数是初始值，第二个参数是累加器，BinaryOperator 将两个元素结合起来产生一个新值
T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);
//不接受初始值，只有一个累加器参数，会返回一个 Optional 对象
Optional reduce(BinaryOperator accumulator);
//入参为：初始值，累加器，组合器，用于并行流
 U reduce(U identity,BiFunction accumulator,BinaryOperator combiner);

下面分别进行举例说明：

Optional result1 = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum); //使用方法引用
Integer result2 = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(10, (x, y) -> x + y); //lambda表达式
System.out.println("result1: " + result1.get());
System.out.println("result2: " + result2);

List users = Arrays.asList(new User("pj", 22), new User("pjmike", 21));
//对所有 User 的年龄求和
Integer ageSum = users.stream().reduce(0, (integer, user) -> integer + user.getAge(), Integer::sum);
System.out.println("the sum of ages: " + ageSum);

//Output:

//result1: 10
//result2: 20
//age sum : 43

如果累加器参数的类型与其返回的类型不匹配的话，就需要使用组合器。比如在上面的例子，对所有 User 的年龄求和时，accumulator 累加器参数的类型是 Integer 和 User，但是累加器返回的类型是整数的和，需要使用组合器，否则无法编译通过。

当然可以直接使用 map-reduce 的方式，可读性更好，如下：

List users = Arrays.asList(new User("pj", 22), new User("pjmike", 21));
Integer reduce = users.stream()
        .map(User::getAge)
        .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(reduce);
//Output
//43

collect

collect 是一个终端操作，可以将流中的元素结合成一个 List，或者 Set、Map等。

collect 接受入参为 Collector（收集器），在Collections 工厂类中内置了常用的收集器，可以直接拿来使用。比如下面这个普通的例子，使用 toList() 将流转换成 List：

List list = Stream.of(1, 2, 3, 4)
            .collect(Collectors.toList());

再比如使用 Collections.groupingBy 方法进行分组:

List users = Arrays.asList(
                new User("pj", 20),
                new User("pjmike", 20),
                new User("bob", 22));
        Map> map = users.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(user -> user.getAge()));
        map.forEach((age,user)-> System.out.printf("age %s: %s\n", age, user));
//Output:
//age 20: [StreamTest.User(name=pj, age=20), StreamTest.User(name=pjmike, age=20)]
//age 22: [StreamTest.User(name=bob, age=22)]

想了解更多有趣的方法，可以查看 Collections 工厂类源码，这里就不多介绍了。

并行流

前面主要介绍的都是串行流，默认情况下，我们调用集合的 stream() 方法就是创建一个串行流。我们已经看到了使用流的便利性，那么如果将流用于并行计算，该怎么做呢？

首先需要有一个并行流。 并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据库的流，底层使用 ForkJoinPool 。
我们可以通过集合的 parallelStream() 方法获取并行流，或者在已存在的串行流上调用 parallel() 方法，将串行流转换成并行流。然后，像使用串行流一样使用并行流即可。

boolean isParallel = IntStream.range(1, 5)
        .parallel().isParallel();
System.out.println("isParallel: " + isParallel);
//Output:
//isParallel: true

由于本人对并行流的使用经验较少，不过多介绍，有兴趣的朋友可以翻阅 《Java8实战》这本书，里面有对并行流的详细介绍。

小结

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