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一、回顾 Stream 管道流操作
通过前面章节的学习，我们应该明白了 Stream 管道流的基本操作。我们来回顾一下：
- 源操作：可以将数组、集合类、行文本文件转换成管道流 Stream 进行数据处理
- 中间操作：对 Stream 流中的数据进行处理，比如：过滤、数据转换等等
- 终端操作：作用就是将 Stream 管道流转换为其他的数据类型。这部分我们还没有讲，我们后面章节再介绍。
看下面的脑图，可以有更清晰的理解：
二、中间操作：有状态与无状态
其实在程序员编程中，经常会接触到“有状态”，“无状态”，绝大部分的人都比较蒙。而且在不同的场景下，“状态”这个词的含义似乎有所不同。但是“万变不离其宗”，理解“状态”这个词在编程领域的含义，笔者教给大家几个关键点：
- 状态通常代表公用数据，有状态就是有“公用数据”
- 因为有公用的数据，状态通常需要额外的存储。
- 状态通常被多人、多用户、多线程、多次操作，这就涉及到状态的管理及变更操作。
是不是更蒙了？举个例子，你就明白了
- web 开发 session 就是一种状态，访问者的多次请求关联同一个 session，这个 session 需要存储到内存或者 redis。多次请求使用同一个公用的 session，这个 session 就是状态数据。
- vue 的 vuex 的 store 就是一种状态，首先它是多组件公用的，其次是不同的组件都可以修改它，最后它需要独立于组件单独存储。所以 store 就是一种状态。
回到我们的 Stream 管道流
- filter 与 map 操作，不需要管道流的前面后面元素相关，所以不需要额外的记录元素之间的关系。输入一个元素，获得一个结果。
- sorted 是排序操作、distinct 是去重操作。像这种操作都是和别的元素相关的操作，我自己无法完成整体操作。就像班级点名就是无状态的，喊到你你就答到就可以了。如果是班级同学按大小个排序，那就不是你自己的事了，你得和周围的同学比一下身高并记住，你记住的这个身高比较结果就是一种“状态”。所以这种操作就是有状态操作。
三、Limit 与 Skip 管道数据截取
List<String> limitN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());
List<String> skipN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());- limt 方法传入一个整数 n，用于截取管道中的前 n 个元素。经过管道处理之后的数据是：[Monkey, Lion]。
- skip 方法与 limit 方法的使用相反，用于跳过前 n 个元素，截取从 n 到末尾的元素。经过管道处理之后的数据是：[Giraffe, Lemur]
四、Distinct 元素去重
我们还可以使用 distinct 方法对管道中的元素去重，涉及到去重就一定涉及到元素之间的比较，distinct 方法时调用 Object 的 equals 方法进行对象的比较的，如果你有自己的比较规则，可以重写 equals 方法。
List<String> uniqueAnimals = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.distinct()
.collect(Collectors.toList());上面代码去重之后的结果是：[“Monkey”, “Lion”, “Giraffe”, “Lemur”]
五、Sorted 排序
默认的情况下，sorted 是按照字母的自然顺序进行排序。如下代码的排序结果是：[Giraffe, Lemur, Lion, Monkey]，字数按顺序 G 在 L 前面，L 在 M 前面。第一位无法区分顺序，就比较第二位字母。
List<String> alphabeticOrder = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.sorted()
.collect(Collectors.toList());排序我们后面还会给大家详细的讲一讲，所以这里暂时只做一个了解。
六、串行、并行与顺序
通常情况下，有状态和无状态操作不需要我们去关心。除非？：你使用了并行操作。
还是用班级按身高排队为例：班级有一个人负责排序，这个排序结果最后就会是正确的。那如果有 2 个、3 个人负责按大小个排队呢？最后可能就乱套了。一个人只能保证自己排序的人的顺序，他无法保证其他人的排队顺序。
- 串行的好处是可以保证顺序，但是通常情况下处理速度慢一些
- 并行的好处是对于元素的处理速度快一些（通常情况下），但是顺序无法保证。这 可能会导致 进行一些 有状态操作 的时候，最后得到的不是你想要的结果。
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
.parallel()
.forEach(System.out::println);- parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证。
如果数据量比较小的情况下，不太能观察到，数据量大的话，就能观察到数据顺序是无法保证的。
Monkey
Lion
Lemur
Giraffe
Lion通常情况下，parallel()能够很好的利用 CPU 的多核处理器，达到更好的执行效率和性能，建议使用。但是有些特殊的情况下，parallel 并不适合：深入了解请看这篇文章：
https://blog.oio.de/2016/01/22/parallel-stream-processing-in-java-8-performance-of-sequential-vs-parallel-stream-processing/
该文章中几个观点，说明并行操作的适用场景：
- 数据源易拆分：从处理性能的角度，parallel()更适合处理 ArrayList，而不是 LinkedList。因为 ArrayList 从数据结构上讲是基于数组的，可以根据索引很容易的拆分为多个。
- 适用于无状态操作：每个元素的计算都不得依赖或影响任何其他元素的计算，的运算场景。
- 基础数据源无变化：从文本文件里面边读边处理的场景，不适合 parallel()并行处理。parallel()一开始就容量固定的集合，这样能够平均的拆分、同步处理。
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