初识Java8中的Stream
发布于：2022-01-11 09:36:48 栏目：技术文档
lambda表达式是stream的基础，初学者建议先学习lambda表达式，http://www.jb51.net/article/121129.htm
1.初识stream
先来一个总纲：
东西就是这么多啦，stream是java8中加入的一个非常实用的功能，最初看时以为是io中的流（其实一点关系都没有），让我们先来看一个小例子感受一下：
@Beforepublic void init() { random = new Random(); stuList = new ArrayList<Student>() { { for (int i = 0; i < 100; i++) { add(new Student(“student” + i, random.nextInt(50) + 50)); } } };}public class Student { private String name; private Integer score; //——-getters and setters——-}//1列出班上超过85分的学生姓名，并按照分数降序输出用户名字@Testpublic void test1() { List<String> studentList = stuList.stream() .filter(x->x.getScore()>85) .sorted(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed()) .map(Student::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(studentList);}列出班上分数超过85分的学生姓名，并按照分数降序输出用户名字，在java8之前我们需要三个步骤：
1）新建一个List<Student> newList，在for循环中遍历stuList，将分数超过85分的学生装入新的集合中
2）对于新的集合newList进行排序操作
3）遍历打印newList
这三个步骤在java8中只需要两条语句，如果紧紧需要打印，不需要保存新生产list的话实际上只需要一条，是不是非常方便。
2.stream的特性
我们首先列出stream的如下三点特性，在之后我们会对照着详细说明
1.stream不存储数据
2.stream不改变源数据
3.stream的延迟执行特性
通常我们在数组或集合的基础上创建stream，stream不会专门存储数据，对stream的操作也不会影响到创建它的数组和集合,对于stream的聚合、消费或收集操作只能进行一次，再次操作会报错，如下代码：
@Testpublic void test1(){ Stream<String> stream = Stream.generate(()->”user”).limit(20); stream.forEach(System.out::println); stream.forEach(System.out::println);}
程序在正常完成一次打印工作后报错。
stream的操作是延迟执行的，在列出班上超过85分的学生姓名例子中，在collect方法执行之前，filter、sorted、map方法还未执行，只有当collect方法执行时才会触发之前转换操作
看如下代码：
public boolean filter(Student s) { System.out.println(“begin compare”); return s.getScore() > 85;}
@Testpublic void test() { Stream<Student> stream = Stream.of(stuArr).filter(this::filter); System.out.println(“split——————————————————-“); List<Student> studentList = stream.collect(toList());}我们将filter中的逻辑抽象成方法，在方法中加入打印逻辑，如果stream的转换操作是延迟执行的，那么split会先打印，否则后打印，代码运行结果为
可见stream的操作是延迟执行的。
TIP：
当我们操作一个流的时候，并不会修改流底层的集合（即使集合是线程安全的），如果想要修改原有的集合，就无法定义流操作的输出。
由于stream的延迟执行特性，在聚合操作执行前修改数据源是允许的。
List<String> wordList; @Beforepublic void init() { wordList = new ArrayList<String>() { { add(“a”); add(“b”); add(“c”); add(“d”); add(“e”); add(“f”); add(“g”); } };}/**
- 延迟执行特性，在聚合操作之前都可以添加相应元素*/@Testpublic void test() {Stream<String> words = wordList.stream();wordList.add(“END”);long n = words.distinct().count();System.out.println(n);}最后打印的结果是8
如下代码是错误的
/**
- 延迟执行特性，会产生干扰
- nullPointException*/@Testpublic void test2(){Stream<String> words1 = wordList.stream();words1.forEach(s -> {System.out.println(“s->”+s);if (s.length() < 4) {System.out.println(“select->”+s);wordList.remove(s);System.out.println(wordList);}});}结果报空指针异常
3.创建stream
1）通过数组创建
/**
- 通过数组创建流*/@Testpublic void testArrayStream(){//1.通过Arrays.stream//1.1基本类型int[] arr = new int[]{1,2,34,5};IntStream intStream = Arrays.stream(arr);//1.2引用类型Student[] studentArr = new Student[]{new Student(“s1”,29),new Student(“s2”,27)};Stream<Student> studentStream = Arrays.stream(studentArr);//2.通过Stream.ofStream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,34,5,65);//注意生成的是int[]的流Stream<int[]> stream2 = Stream.of(arr,arr);stream2.forEach(System.out::println);}2）通过集合创建流
/**
- 通过集合创建流*/@Testpublic void testCollectionStream(){List<String> strs = Arrays.asList(“11212”,”dfd”,”2323”,”dfhgf”);//创建普通流Stream<String> stream = strs.stream();//创建并行流Stream<String> stream1 = strs.parallelStream();}3）创建空的流
@Testpublic void testEmptyStream(){ //创建一个空的stream Stream<Integer> stream = Stream.empty();}4）创建无限流@Testpublic void testUnlimitStream(){ //创建无限流，通过limit提取指定大小 Stream.generate(()->”number”+new Random().nextInt()).limit(100).forEach(System.out::println); Stream.generate(()->new Student(“name”,10)).limit(20).forEach(System.out::println);}5）创建规律的无限流
/**
- 产生规律的数据*/@Testpublic void testUnlimitStream1(){Stream.iterate(0,x->x+1).limit(10).forEach(System.out::println);Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);//Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);与如下代码意思是一样的Stream.iterate(0, UnaryOperator.identity()).limit(10).forEach(System.out::println);}4.对stream的操作
1）最常使用
map：转换流，将一种类型的流转换为另外一种流
/**
- map把一种类型的流转换为另外一种类型的流
- 将String数组中字母转换为大写*/@Testpublic void testMap() {String[] arr = new String[]{“yes”, “YES”, “no”, “NO”};Arrays.stream(arr).map(x -> x.toLowerCase()).forEach(System.out::println);}filter：过滤流，过滤流中的元素
@Testpublic void testFilter(){ Integer[] arr = new Integer[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; Arrays.stream(arr).filter(x->x>3&&x<8).forEach(System.out::println);}flapMap：拆解流，将流中每一个元素拆解成一个流
/**
- flapMap：拆解流*/@Testpublic void testFlapMap1() {String[] arr1 = {“a”, “b”, “c”, “d”};String[] arr2 = {“e”, “f”, “c”, “d”};String[] arr3 = {“h”, “j”, “c”, “d”};// Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(x -> Arrays.stream(x)).forEach(System.out::println);Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);}sorted：对流进行排序
String[] arr1 = {“abc”,”a”,”bc”,”abcd”};/**
- Comparator.comparing是一个键提取的功能
- 以下两个语句表示相同意义/@Testpublic void testSorted1_(){/*
- 按照字符长度排序/Arrays.stream(arr1).sorted((x,y)->{if (x.length()>y.length())return 1;else if (x.length()<y.length())return -1;elsereturn 0;}).forEach(System.out::println);Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(String::length)).forEach(System.out::println);}/*
- 倒序
- reversed(),java8泛型推导的问题，所以如果comparing里面是非方法引用的lambda表达式就没办法直接使用reversed()
- Comparator.reverseOrder():也是用于翻转顺序，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）
- Comparator. naturalOrder()：返回一个自然排序比较器，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）/@Testpublic void testSorted2_(){Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed()).forEach(System.out::println);Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.reverseOrder()).forEach(System.out::println);Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);}/*
- thenComparing
- 先按照首字母排序
- 之后按照String的长度排序*/@Testpublic void testSorted3_(){Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(this::com1).thenComparing(String::length)).forEach(System.out::println);}public char com1(String x){return x.charAt(0);}2）提取流和组合流
@Before public void init(){ arr1 = new String[]{“a”,”b”,”c”,”d”}; arr2 = new String[]{“d”,”e”,”f”,”g”}; arr3 = new String[]{“i”,”j”,”k”,”l”}; } /**
- limit，限制从流中获得前n个数据/@Testpublic void testLimit(){Stream.iterate(1,x->x+2).limit(10).forEach(System.out::println);}/*
- skip，跳过前n个数据/@Testpublic void testSkip(){// Stream.of(arr1).skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);Stream.iterate(1,x->x+2).skip(1).limit(5).forEach(System.out::println);}/*
- 可以把两个stream合并成一个stream（合并的stream类型必须相同）
- 只能两两合并*/@Testpublic void testConcat(){Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);Stream.concat(stream1,stream2).distinct().forEach(System.out::println);}3）聚合操作
@Beforepublic void init(){ arr = new String[]{“b”,”ab”,”abc”,”abcd”,”abcde”};}/**
- max、min
- 最大最小值/@Testpublic void testMaxAndMin(){Stream.of(arr).max(Comparator.comparing(String::length)).ifPresent(System.out::println);Stream.of(arr).min(Comparator.comparing(String::length)).ifPresent(System.out::println);}/*
- count
- 计算数量/@Testpublic void testCount(){long count = Stream.of(arr).count();System.out.println(count);}/*
- findFirst
- 查找第一个/@Testpublic void testFindFirst(){String str = Stream.of(arr).parallel().filter(x->x.length()>3).findFirst().orElse(“noghing”);System.out.println(str);}/*
- findAny
- 找到所有匹配的元素
- 对并行流十分有效
- 只要在任何片段发现了第一个匹配元素就会结束整个运算/@Testpublic void testFindAny(){Optional<String> optional = Stream.of(arr).parallel().filter(x->x.length()>3).findAny();optional.ifPresent(System.out::println);}/*
- anyMatch
- 是否含有匹配元素*/@Testpublic void testAnyMatch(){Boolean aBoolean = Stream.of(arr).anyMatch(x->x.startsWith(“a”));System.out.println(aBoolean);}@Testpublic void testStream1() {Optional<Integer> optional = Stream.of(1,2,3).filter(x->x>1).reduce((x,y)->x+y);System.out.println(optional.get());}4）Optional类型
通常聚合操作会返回一个Optional类型，Optional表示一个安全的指定结果类型，所谓的安全指的是避免直接调用返回类型的null值而造成空指针异常，调用optional.ifPresent()可以判断返回值是否为空，或者直接调用ifPresent(Consumer<? super T> consumer)在结果部位空时进行消费操作；调用optional.get()获取返回值。通常的使用方式如下：
@Test public void testOptional() { List<String> list = new ArrayList<String>() { { add(“user1”); add(“user2”); } }; Optional<String> opt = Optional.of(“andy with u”); opt.ifPresent(list::add); list.forEach(System.out::println); }使用Optional可以在没有值时指定一个返回值，例如
@Testpublic void testOptional2() { Integer[] arr = new Integer[]{4,5,6,7,8,9}; Integer result = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElse(-1); System.out.println(result); Integer result1 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseGet(()->-1); System.out.println(result1); Integer result2 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseThrow(RuntimeException::new); System.out.println(result2);}Optional的创建
采用Optional.empty()创建一个空的Optional，使用Optional.of()创建指定值的Optional。同样也可以调用Optional对象的map方法进行Optional的转换，调用flatMap方法进行Optional的迭代
@Testpublic void testStream1() { Optional<Student> studentOptional = Optional.of(new Student(“user1”,21)); Optional<String> optionalStr = studentOptional.map(Student::getName); System.out.println(optionalStr.get());}public static Optional<Double> inverse(Double x) { return x == 0 ? Optional.empty() : Optional.of(1 / x);}public static Optional<Double> squareRoot(Double x) { return x < 0 ? Optional.empty() : Optional.of(Math.sqrt(x));}/**
- Optional的迭代*/@Testpublic void testStream2() {double x = 4d;Optional<Double> result1 = inverse(x).flatMap(StreamTest7::squareRoot);result1.ifPresent(System.out::println);Optional<Double> result2 = Optional.of(4.0).flatMap(StreamTest7::inverse).flatMap(StreamTest7::squareRoot);result2.ifPresent(System.out::println);}5）收集结果
Student[] students;@Beforepublic void init(){ students = new Student[100]; for (int i=0;i<30;i++){ Student student = new Student(“user”,i); students[i] = student; } for (int i=30;i<60;i++){ Student student = new Student(“user”+i,i); students[i] = student; } for (int i=60;i<100;i++){ Student student = new Student(“user”+i,i); students[i] = student; }}@Testpublic void testCollect1(){ /**
- 生成List/List<Student> list = Arrays.stream(students).collect(toList());list.forEach((x)-> System.out.println(x));/*
- 生成Set/Set<Student> set = Arrays.stream(students).collect(toSet());set.forEach((x)-> System.out.println(x));/*
- 如果包含相同的key，则需要提供第三个参数，否则报错/Map<String,Integer> map = Arrays.stream(students).collect(toMap(Student::getName,Student::getScore,(s,a)->s+a));map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));}/*
- 生成数组/@Testpublic void testCollect2(){Student[] s = Arrays.stream(students).toArray(Student[]::new);for (int i=0;i<s.length;i++)System.out.println(s[i]);}/*
- 指定生成的类型/@Testpublic void testCollect3(){HashSet<Student> s = Arrays.stream(students).collect(toCollection(HashSet::new));s.forEach(System.out::println);}/*
- 统计*/@Testpublic void testCollect4(){IntSummaryStatistics summaryStatistics = Arrays.stream(students).collect(Collectors.summarizingInt(Student::getScore));System.out.println(“getAverage->”+summaryStatistics.getAverage());System.out.println(“getMax->”+summaryStatistics.getMax());System.out.println(“getMin->”+summaryStatistics.getMin());System.out.println(“getCount->”+summaryStatistics.getCount());System.out.println(“getSum->”+summaryStatistics.getSum());}6）分组和分片
分组和分片的意义是，将collect的结果集展示位Map<key,val>的形式，通常的用法如下：
Student[] students;@Beforepublic void init(){ students = new Student[100]; for (int i=0;i<30;i++){
Student student = new Student("user1",i);
students[i] = student;
}
for (int i=30;i<60;i++){
Student student = new Student("user2",i);
students[i] = student;
}
for (int i=60;i<100;i++){
Student student = new Student("user3",i);
students[i] = student;
}
}
@Test
public void testGroupBy1(){
Map<String,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName)); map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));}/**
- 如果只有两类，使用partitioningBy会比groupingBy更有效率/@Testpublic void testPartitioningBy(){Map<Boolean,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(partitioningBy(x->x.getScore()>50));map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));}/*
- downstream指定类型/@Testpublic void testGroupBy2(){Map<String,Set<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,toSet()));map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));}/*
- downstream 聚合操作/@Testpublic void testGroupBy3(){/*
- counting/Map<String,Long> map1 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,counting()));map1.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));/*
- summingInt/Map<String,Integer> map2 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,summingInt(Student::getScore)));map2.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));/*
- maxBy/Map<String,Optional<Student>> map3 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));map3.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));/*
- mapping*/Map<String,Set<Integer>> map4 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,mapping(Student::getScore,toSet())));map4.forEach((x,y)-> System.out.println(x+”->”+y));}5.原始类型流
在数据量比较大的情况下，将基本数据类型（int,double…）包装成相应对象流的做法是低效的，因此，我们也可以直接将数据初始化为原始类型流，在原始类型流上的操作与对象流类似，我们只需要记住两点
1.原始类型流的初始化
2.原始类型流与流对象的转换
DoubleStream doubleStream; IntStream intStream; /**
- 原始类型流的初始化/@Beforepublic void testStream1(){doubleStream = DoubleStream.of(0.1,0.2,0.3,0.8);intStream = IntStream.of(1,3,5,7,9);IntStream stream1 = IntStream.rangeClosed(0,100);IntStream stream2 = IntStream.range(0,100);}/*
- 流与原始类型流的转换*/@Testpublic void testStream2(){Stream<Double> stream = doubleStream.boxed();doubleStream = stream.mapToDouble(Double::new);}6.并行流
可以将普通顺序执行的流转变为并行流，只需要调用顺序流的parallel() 方法即可，如Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel()。
1） 并行流的执行顺序
我们调用peek方法来瞧瞧并行流和串行流的执行顺序，peek方法顾名思义，就是偷窥流内的数据，peek方法声明为Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);加入打印程序可以观察到通过流内数据，见如下代码：
public void peek1(int x) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + “:->peek1->” + x); } public void peek2(int x) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + “:->peek2->” + x); } public void peek3(int x) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + “:->final result->” + x); } /**
- peek，监控方法
- 串行流和并行流的执行顺序*/@org.junit.Testpublic void testPeek() {Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10);stream.peek(this::peek1).filter(x -> x > 5).peek(this::peek2).filter(x -> x < 8).peek(this::peek3).forEach(System.out::println);}@Testpublic void testPeekPal() {Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel();stream.peek(this::peek1).filter(x -> x > 5).peek(this::peek2).filter(x -> x < 8).peek(this::peek3).forEach(System.out::println);}串行流打印结果如下：
并行流打印结果如下：
咋看不一定能看懂，我们用如下的图来解释
我们将stream.filter(x -> x > 5).filter(x -> x < 8).forEach(System.out::println)的过程想象成上图的管道，我们在管道上加入的peek相当于一个阀门，透过这个阀门查看流经的数据，
1）当我们使用顺序流时，数据按照源数据的顺序依次通过管道，当一个数据被filter过滤，或者经过整个管道而输出后，第二个数据才会开始重复这一过程
2）当我们使用并行流时，系统除了主线程外启动了七个线程（我的电脑是4核八线程）来执行处理任务，因此执行是无序的，但同一个线程内处理的数据是按顺序进行的。
2） sorted()、distinct()等对并行流的影响
sorted()、distinct()是元素相关方法，和整体的数据是有关系的,map，filter等方法和已经通过的元素是不相关的,不需要知道流里面有哪些元素 ，并行执行和sorted会不会产生冲突呢？
结论：1.并行流和排序是不冲突的，2.一个流是否是有序的，对于一些api可能会提高执行效率，对于另一些api可能会降低执行效率
3.如果想要输出的结果是有序的，对于并行的流需要使用forEachOrdered(forEach的输出效率更高)
我们做如下实验：
/**
- 生成一亿条0-100之间的记录/@Beforepublic void init() {Random random = new Random();list = Stream.generate(() -> random.nextInt(100)).limit(100000000).collect(toList());}/*
- tip*/@org.junit.Testpublic void test1() {long begin1 = System.currentTimeMillis();list.stream().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).count();
long end1 = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end1-begin1);
list.stream().parallel().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).count();
long end2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end2-end1);
long begin1_ = System.currentTimeMillis();
list.stream().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).distinct().sorted().count();
long end1_ = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end1-begin1);
list.stream().parallel().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).distinct().sorted().count();long end2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(end2-end1_);}
可见，对于串行流.distinct().sorted()方法对于运行时间没有影响，但是对于串行流，会使得运行时间大大增加，因此对于包含sorted、distinct()等与全局数据相关的操作，不推荐使用并行流。
7.stream vs spark rdd
最初看到stream的一个直观感受是和spark像，真的像
val count = sc.parallelize(1 to NUMSAMPLES).filter { => val x = math.random val y = math.random xx + yy < 1}.count()println(s”Pi is roughly ${4.0 * count / NUM_SAMPLES}”)以上代码摘自spark官网，使用的是scala语言，一个最基础的word count代码，这里我们简单介绍一下spark，spark是当今最流行的基于内存的大数据处理框架，spark中的一个核心概念是RDD（弹性分布式数据集），将分布于不同处理器上的数据抽象成rdd，rdd上支持两种类型的操作1） Transformation（变换）2） Action（行动），对于rdd的Transformation算子并不会立即执行，只有当使用了Action算子后，才会触发。
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