高效开发：jdk8新特性，流模式

Posted 2021-09-09 爱奇志

文章目录

• 一、前言
• 二、Stream
• • 2.1 为什么需要 Stream
  • 2.2 Java取代mysql完成聚合操作
  • • 2.2.1 Java 7 的先排序再取值实现
    • 2.2.2 Java 8 的先排序再取值实现
• 三、Stream 总览
• • 3.1 什么是流
  • 3.2 流的构造与转换
  • • 3.2.1 流的构造
    • 3.2.2 流的转换
  • 3.3 流的三种操作 Intermediate Terminal Short-circuiting
  • 3.4 流的三种操作
  • • 3.4.1 map/flatMap
    • • 3.4.1.1 转换大写
      • 3.4.1.2 平方数
      • 3.4.1.3 一对多
    • 3.4.2 filter
    • • 3.4.2.1 留下偶数
      • 3.4.2.2 把单词挑出来
    • 3.4.3 forEach 和 peek
    • • 3.4.3.1 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比）
      • 3.4.3.2 peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
    • 3.4.4 findFirst
    • 3.4.5 reduce
    • 3.4.6 limit/skip
    • • 3.4.6.1 limit 和 skip 对运行次数的影响
      • 3.4.6.2 limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响
    • 3.4.7 sorted
    • 3.4.8 min/max/distinct
    • 3.4.9 三个 match 方法，自定义比较条件
    • 3.4.10 进阶：自己生成流
    • • 3.4.10.1 生成 10 个随机整数
      • 3.4.10.2 自实现 Supplier
    • 3.4.11 Stream.iterate
    • 3.4.12 进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操作
    • • 3.4.12.1 按照年龄归组
      • 3.4.12.2 按照未成年人和成年人归组
• 四、结束语

一、前言

二、Stream

2.1 为什么需要 Stream

Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

2.2 Java取代mysql完成聚合操作

在传统的 J2EE 应用中，Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如：

客户每月平均消费金额 sum
最昂贵的在售商品 max
本周完成的有效订单（排除了无效的） valid=1
取十个数据样本作为首页推荐 top 10 order by
这类的操作。

但在当今这个数据大爆炸的时代，在数据来源多样化、数据海量化的今天，很多时候不得不脱离 RDBMS，或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中，仅仅有极少量的辅助型方法，更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合，完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中，如果要发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，我们需要这样写：

2.2.1 Java 7 的先排序再取值实现

List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();
for(Transaction t: transactions){
 if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
 groceryTransactions.add(t);
 }
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
 public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
 return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
 }
});
List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>();
for(Transaction t: groceryTransactions){
 transactionsIds.add(t.getId());
}

而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；而且使用并发模式，程序执行速度更快。

2.2.2 Java 8 的先排序再取值实现

List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
 filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
 sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
 map(Transaction::getId).
 collect(toList());

三、Stream 总览

3.1 什么是流

Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。

而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下：

1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
5.0 中的 java.util.concurrent
6.0 中的 Phasers 等
7.0 中的 Fork/Join 框架
8.0 中的 Lambda
Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。

3.2 流的构造与转换

有多种方式生成 Stream Source：

1、从 Collection 和数组
Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()

2、从 BufferedReader
java.io.BufferedReader.lines()

3、静态工厂
java.util.stream.IntStream.range()
java.nio.file.Files.walk()

4、自己构建
java.util.Spliterator

5、其它
Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()

3.2.1 流的构造

// 1. Individual values  直接初始化
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays  用数组构造
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections  用集合框架构造
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();

需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream、Stream >、Stream，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。

数值流的构造

IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);

3.2.2 流的转换

流可以转换为其他数据结构

// 1. Array  转换为数组
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection   转换为集合框架 list set stack 
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String   转换为字符串
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

3.3 流的三种操作 Intermediate Terminal Short-circuiting

流的操作类型分为三种：

Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。

Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

short-circuiting：对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

一个流操作的示例

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
 .mapToInt(w -> w.getWeight())
 .sum();

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和。

简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。

3.4 流的三种操作

流的三种操作的是一种分类，其实包含各式各样的具体操作。

接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。

Intermediate：
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

Terminal：
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

Short-circuiting：
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

粗体表示重要方法，下面讲解。

我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：

获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道。

3.4.1 map/flatMap

map/flatMap 是 Intermediate 操作

我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。

3.4.1.1 转换大写

List<String> output = wordList.stream().  // .stream表示构造流
     map(String::toUpperCase).   // map是一对一，实参表示调用 String类 的 toUpperCase 方法
     collect(Collectors.toList());   // 最后调用Collectors.toList(),得到为list

这段代码把所有的单词转换为大写。

3.4.1.2 平方数

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().   // .stream表示构造流
      map(n -> n * n).  // map是一对一，实参表示调用 计算平方
      collect(Collectors.toList());     // 最后调用Collectors.toList(),得到为list

这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。

从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

3.4.1.3 一对多

Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
 Arrays.asList(1),
 Arrays.asList(2, 3),
 Arrays.asList(4, 5, 6)
 );
Stream<Integer> outputStream = inputStream.
   flatMap((childList) -> childList.stream());   // flatMap是一对多，实参表示调用lambda表达式，得到stream

flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起，最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。

3.4.2 filter

filter 也是 Intermediate 操作

filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

3.4.2.1 留下偶数

Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =Stream.of(sixNums)   // 构造流
    .filter(n -> n%2 == 0)   // 得到所有偶数
    .toArray(Integer[]::new);  // 调用Integer[]类的new方法，得到一个Integer数组

经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。

3.4.2.2 把单词挑出来

List<String> output = reader.lines().
     flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).  // flatMap一对多操作
     filter(word -> word.length() > 0).   // 得到长度不为0的
     collect(Collectors.toList());

这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。

3.4.3 forEach 和 peek

forEach 是 terminal 操作，peek 则是 Intermediate 操作

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式（所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数），然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

3.4.3.1 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比）

需求：对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。

// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
 if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
 System.out.println(p.getName());
 }
}

// Java 8
roster.stream()
 .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)   // foreach中的条件
 .forEach(p -> System.out.println(p.getName())); // foreach中的逻辑，方法体

可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。

并行：当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的：

 stream.forEach(element -> doOneThing(element));
 stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));

相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

3.4.3.2 peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream

   List list =  Stream.of("one", "two", "three", "four")
            .filter(e -> e.length() > 3)  // 取出长度大于3的
            .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))  // 取出第一个
            .map(String::toUpperCase)  // map表示一对一操作，调用String类型的toUpperCase方法
            .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))  // 取出第一个
            .collect(Collectors.toList());  // 最后调用Collectors.toList()，返回list
    System.out.println(list);

输出结果：

Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
[THREE, FOUR]

forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

3.4.4 findFirst

findFirst 既是一个 Terminal 操作，也是一个 short-circuiting 操作。

findFirst是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

Optional 的两个用例

String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);
public static void print(String text) {
 // Java 8
 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
 // Pre-Java 8
 if (text != null) {
 System.out.println(text);
 }
 }
public static int getLength(String text) {
 // Java 8
return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
 // Pre-Java 8
// return if (text != null) ? text.length() : -1;
 };

在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。

Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。

3.4.5 reduce

reduce 是一个 Terminal 操作。

reduce 的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就可以用reduce实现，如下：

Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);

也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。

// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
 filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
 reduce("", String::concat);

上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。

3.4.6 limit/skip

limit 和 skip 都是 Intermediate 操作。

limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。

3.4.6.1 limit 和 skip 对运行次数的影响

public  void testLimitAndSkip() {
    List<Person> persons = new ArrayList();
    for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
        Person person = new Person(i, "name" + i);
        persons.add(person);
    }
    List<String> personList2 = persons.stream().
            map(Person::getName).
            limit(10).
            skip(3).
            collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personList2);
}

private class Person {
    public int no;
    private String name;
    public Person (int no, String name) {
        this.no = no;
        this.name = name;
    }
    public String getName() {
        System.out.println(name);
        return name;
    }
}

输出结果为：

name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]

这是一个有 10000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。

有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。

3.4.6.2 limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响

List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);

对上面的示例做了微调，首先对 5 个元素的 Stream 排序，然后进行 limit 操作。输出结果为：

name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]

即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。

最后有一点需要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来说，如果其元素是有序的，那么 limit 操作的成本会比较大，因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。

3.4.7 sorted

对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。

当然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。

3.4.8 min/max/distinct

min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。

需求：找出最长一行的长度

需要用到max函数

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
 mapToInt(String::length).
 max().
 getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);

下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。

找出全文的单词，转小写，并排序

List<String> words = br.lines().
 flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).
 filter(word -> word.length() > 0).
 map(String::toLowerCase).
 distinct().
 sorted().
 collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);

3.4.9 三个 match 方法，自定义比较条件

Stream 有三个 match 方法，自定义比较条件，从语义上说：

allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true
anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。

private class Person {
    public int no;
    private String name;
    public Person (int no, String name) {
        this.no = no;
        this.name = name;
    }
    public String getName() {
        System.out.println(name);
        return name;
    }
}

List<Person> persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));

boolean isAllAdult = persons.stream().
     allMatch(p -> p.getAge() > 18);   // 需要全部满足
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);

boolean isThereAnyChild = persons.stream().
       anyMatch(p -> p.getAge() < 12);  // 只要满足一个就好
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);

输出结果：

 All are adult? false
 Any child? true

3.4.10 进阶：自己生成流

Stream.generate

通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。

3.4.10.1 生成 10 个随机整数

Random seed = new Random();   // 构建一个Random对象随机种子
Supplier<Integer> random = seed::nextInt;   // 随机种子生成一个随机数
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);  // 取出前10个随机数，打印

//Another way 第二种方法，用时间生成10个随机数，打印
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).  
      limit(10).forEach(System.out::println);

Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每一个变量赋值；或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。

3.4.10.2 自实现 Supplier

Stream.generate(new PersonSupplier(<
以上是关于高效开发：jdk8新特性，流模式的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 
 Day658.JDK8重要特性 -Java业务开发常见错误
 JDK8新特性1--Lambda
 JDK8新特性1--Lambda
 JDK8新特性1--Lambda
 jdk8新特性-Stream流详解及使用样例(Stream创建使用收集并行流注意事项)
 jdk8新特性-Stream流详解及使用样例