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

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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

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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：

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

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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

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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

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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。