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本文提供了有关 Java 8 Stream 的深入概述。当我第一次读到的 Stream API，我感到很困惑，因为它听起来类似 Java I/ O 的 InputStream，OutputStream。但 Java 8 Stream 是完全不同的东西。Streams 是 Monads，因此在为 Java 提供函数式编程方面发挥了重要作用：
在函数式编程中，monad 是表示定义为步骤序列的计算的结构。具有 monad 结构的类型定义链操作的含义，或将该类型的函数嵌套在一起。
本文详解如何使用 Java 8 Stream 以及如何使用不同类型的可用流操作。您将了解处理顺序以及流操作的顺序如何影响运行时性能。并对更强大的 reduce，collect，flatMap 流操作详细介绍。
如果您还不熟悉 Java 8 lambda 表达式，函数接口和方法引用，那么您可能需要了解 Java 8。
Stram 如何工作
Stream 表示一系列元素，并支持不同类型的操作以对这些元素执行计算：
List<String> streams =
Arrays.asList(“a1”, “a2”, “b1”, “c2”, “c1”);
streams
.stream()
.filter(s -> s.startsWith(“c”))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.forEach(System.out::println);
以上代码的产出：
C1
C2
Stream 操作是中间操作或终端操作。中间操作返回一个流，因此我们可以链接多个中间操作而不使用分号。终端操作无效或返回非流结果。在上述例子中 filter，map 和 sorted 是中间操作，而 forEach 是一个终端的操作。有关所有可用流操作的完整列表，请参阅 Stream Javadoc。如上例中所见的这种流操作链也称为操作管道。
大多数流操作都接受某种 lambda 表达式参数，这是一个指定操作的确切行为的功能接口。大多数这些操作必须是不受干扰和无状态。
当函数不修改流的基础数据源时，该函数是不受干扰的，例如在上面的示例中，没有 lambda 表达式通过从集合中添加或删除元素来修改 streams。
当操作的执行是确定性的时，函数是无状态的，例如在上面的示例中，没有 lambda 表达式依赖于任何可变变量或来自外部作用域的状态，其可能在执行期间改变。
不同种类的 Stream
可以从各种数据源创建流，尤其是集合。Lists 和 Sets 支持新的方法 stream() 和 parallelStream() 来创建顺序流或并行流。并行流能够在多个线程上操作，后面的部分将对此进行介绍。我们现在关注的是顺序流:
Arrays.asList(“a1”, “a2”, “a3”)
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
以上代码的产出：
a1
在对象列表上调用 stream() 方法将返回常规对象流。但是我们不必创建集合以便使用流，就像我们在下一个代码示例中看到的那样：
Stream.of(“a1”, “a2”, “a3”)
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
以上代码的产出：
a1
只是用来 Stream.of() 从一堆对象引用创建一个流。
除了常规对象流之外，Java 8 还附带了特殊类型的流，用于处理原始数据类型 int，long 以及 double。你可能已经猜到了 IntStream，LongStream,DoubleStream。
IntStreams 可以使用 IntStream.range() 方法替换常规 for 循环：
IntStream.range(1, 4)
.forEach(System.out::println);
以上代码的产出：
1
2
3
所有这些原始流都像常规对象流一样工作，但有以下不同之处：原始流使用专门的 lambda 表达式，例如 IntFunction 代替 Function 或 IntPredicate 代替 Predicate。原始流支持额外的终端聚合操作，sum(),average()：
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1)
.average()
.ifPresent(System.out::println);
以上代码的产出：
5.0
有时将常规对象流转换为基本流是有用的，反之亦然。为此，对象流支持特殊的映射操作 mapToInt()，mapToLong()，mapToDouble：
Stream.of(“a1”, “a2”, “a3”)
.map(s -> s.substring(1))
.mapToInt(Integer::parseInt)
.max()
.ifPresent(System.out::println);
以上代码的产出：
3
可以通过 mapToObj() 方式将原始流转换为对象流：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> “a” + i)
.forEach(System.out::println);
以上代码的产出：
a1
a2
a3
下面是一个组合示例：双精度流首先映射到 int 流，然后映射到字符串的对象流：
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> “a” + i)
.forEach(System.out::println);
以上代码的产出：
a1
a2
a3
处理过程
现在我们已经学会了如何创建和使用不同类型的流，让我们深入了解如何在流程下处理流操作。
中间操作的一个重要特征是懒惰。查看缺少终端操作的示例：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return true;
});
执行此代码段时，不会向控制台打印任何内容。这是因为只有在存在终端操作时才执行中间操作。
让我们通过 forEach 终端操作扩展上面的例子：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return true;
})
.forEach(s -> System.out.println(“forEach: ” + s));
执行此代码段会在控制台上产生所需的输出：
filter: d2
forEach: d2
filter: a2
forEach: a2
filter: b1
forEach: b1
filter: b3
forEach: b3
filter: c
forEach: c
结果的顺序可能会令人惊讶。默认认为是在流的所有元素上一个接一个地水平执行操作。但相反，每个元素都沿着链垂直移动。第一个字符串“d2”通过 filter，然后 forEach，然后处理第二个字符串“a2”。
此行为可以减少对每个元素执行的实际操作数，如下一个示例所示：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.map(s -> {
System.out.println(“map: ” + s);
return s.toUpperCase();
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println(“anyMatch: ” + s);
return s.startsWith(“A”);
});
代码产出
map: d2
anyMatch: D2
map: a2
anyMatch: A2
一旦谓词应用于给定的输入元素，anyMatch 操作将返回 true。这对于传递给“A2”的第二个元素是正确的。由于流链的垂直执行，map 在这种情况下映射只需执行两次。因此，不是映射流的所有元素，而是 map 尽可能少地调用。
复杂的处理过程
下一个示例包括两个 map,filter 中间操作和 forEach 终端操作。让我们再次检查这些操作是如何执行的：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.map(s -> {
System.out.println(“map: ” + s);
return s.toUpperCase();
})
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return s.startsWith(“A”);
})
.forEach(s -> System.out.println(“forEach: ” + s));
代码产出：
map: d2
filter: D2
map: a2
filter: A2
forEach: A2
map: b1
filter: B1
map: b3
filter: B3
map: c
filter: C
正如您可能已经猜到的，对于底层集合中的每个字符串，map 和 filter 都被调用 5 次，而 forEach 只被调用一次。
如果我们改变操作的顺序，移动 filter 到链的开头，我们可以大大减少实际的执行次数：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return s.startsWith(“a”);
})
.map(s -> {
System.out.println(“map: ” + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println(“forEach: ” + s));
代码产出：
filter: d2
filter: a2
map: a2
forEach: A2
filter: b1
filter: b3
filter: c
现在，map 只调用一次，因此操作管道对大量输入元素的执行速度要快得多。在编写复杂的方法链时要记住这一点。
让我们通过一个 sorted 额外的操作来扩展上面的例子:
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf(“sort: %s; %s\n”, s1, s2);
return s1.compareTo(s2);
})
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return s.startsWith(“a”);
})
.map(s -> {
System.out.println(“map: ” + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println(“forEach: ” + s));
排序是一种特殊的中间操作。这是一个所谓的有状态操作，因为为了对在排序期间必须维护状态的元素集合进行排序。
执行此示例将导致以下控制台输出：
sort: a2; d2
sort: b1; a2
sort: b1; d2
sort: b1; a2
sort: b3; b1
sort: b3; d2
sort: c; b3
sort: c; d2
filter: a2
map: a2
forEach: A2
filter: b1
filter: b3
filter: c
filter: d2
首先，对整个输入集合执行排序操作。换句话说，sorted 是水平执行的。因此，在这种情况下 sorted，对输入集合中的每个元素的多个组合调用八次。
我们可以通过重新排序链来优化性能：
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> {
System.out.println(“filter: ” + s);
return s.startsWith(“a”);
})
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf(“sort: %s; %s\n”, s1, s2);
return s1.compareTo(s2);
})
.map(s -> {
System.out.println(“map: ” + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println(“forEach: ” + s));
代码产出
filter: d2
filter: a2
filter: b1
filter: b3
filter: c
map: a2
forEach: A2
在此示例 sorted 从未被调用过，因为 filter 将输入集合减少到只有一个元素。因此，对于较大的输入集合，性能会大大提高。
重用 Stream
Java 8 Stream 无法重用。只要您调用任何终端操作，流就会关闭：
Stream<String> stream =
Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> s.startsWith(“a”));
stream.anyMatch(s -> true); // ok
stream.noneMatch(s -> true); // exception
在同一流上的 anyMatch 之后调用 noneMatch 会导致以下异常:
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.noneMatch(ReferencePipeline.java:459)
at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38)
at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28)
为了克服这个限制，我们必须为我们想要执行的每个终端操作创建一个新的流链，例如我们可以创建一个流供应商来构建一个新的流，其中已经设置了所有中间操作：
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
() -> Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”)
.filter(s -> s.startsWith(“a”));
streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok
每次调用 get() 构造一个我们保存的新流，以调用所需的终端操作。
