一文带你了解Java8之Stream
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一文带你了解Java8之Stream相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Java8 Stream流式编程
简介
Java8中stream是用于对集合迭代器的增强，使之能供完成更高效的聚合操作(例如过滤、排序、统计分组等)或者大批量数据操作。此外，stream与lambda表达式结合后编码效率将会大大提高，并且可以提高可读性。
首先来看一个简单的场景，准备工作如下，编写了一个person类：
public class Person
/**
* 姓
*/
private String lastname;
/**
* 名
*/
private String name;
private Integer age;
private String sex;
private String address;
// 省略了构造函数、getter和setter方法以及toString()方法，读者可使用idea生成
接下来看看我们的一些需求：
- 假如我们要寻找以"王"为姓的人，那么我们该如何做呢？传统方法就是for循环遍历判断，然后加入结果集，但是这里如果用到stream的话，可以一行代码搞定(详细代码稍后列出)
- 假如我们要根据性别统计用户的平均年龄，那么我们该如何做呢？传统方法：首先就是根据不同的性别进行分组，然乎对两个分组求平均值，stream也可以一行代码搞定。
说的这么神奇，来看看具体的代码吧：
public class LearnStream
private static List<Person> persons = new ArrayList<>();
static
persons.add(new Person("王", "大", 23, "男", "湖北省武汉市"));
persons.add(new Person("王", "二", 22, "女", "河南省郑州市"));
persons.add(new Person("刘", "三", 24, "女", "北京市"));
persons.add(new Person("朱", "子", 21, "男", "天津市"));
public static void main(String[] args)
LearnStream learnStream = new LearnStream();
List<Person> ps = learnStream.searchLastname("王");
ps.forEach(person -> System.out.println(person.toString()));
List<Person> personList = learnStream.searchByParams(person -> person.getLastname().equals("王") && person.getAge() > 22);
personList.forEach(p -> System.out.println(p.toString()));
Map<String, Double> average = learnStream.average();
average.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));
/**
* 查找以lastname为姓的人
* @param lastname
*/
public List<Person> searchLastname(String lastname)
List<Person> results = persons.stream()
.filter(person -> person.getLastname().equals(lastname))
.collect(Collectors.toList());
return results;
/**
* 自定义lambda表达式参数
* @param predicate
* @return
*/
public List<Person> searchByParams(Predicate<? super Person> predicate)
List<Person> collect = persons.stream().filter(predicate).collect(Collectors.toList());
return collect;
/**
* 统计男性或女性的平均年龄
* @return
*/
public Map<String, Double> average()
// groupingBy按照某个属性分组
Map<String, List<Person>> collect = persons.stream().collect(Collectors.groupingBy(person -> person.getSex()));
// 先分组，然后在分组内按照某个属性计算其平均值
Map<String, Double> res = persons.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(person -> person.getSex(), // 基于性别分组
Collectors.averagingDouble(persons -> persons.getAge()))); // 基于年龄求分组平均值
return res;
代码的运行结果如下：
通过上面的案例是不是可以发现，stream的代码其实很简单，一行搞定我们的需求，比传统的方法要高效很多。
stream出现背景
像这种遍历的方式，我们有没有更简单的实现方法呢？答案肯定是有的，通常情况下，我们的数据是存储在数据库中，当我们使用SQL语句查询数据的时候直接做好处理比在Java程序中写这些代码要简单的多。上面的需求可以通过如下SQL语句实现：
# 获取所有姓王的用户
select * from person where lastname='王';
# 根据性别统计平均年龄
select p.sex, average(p.age) from person as p group by sex;
通过一个sql语句就能实现我们上面Java代码中的功能，而且简单易懂，效率也比较高。
在传统的JavaEE项目中数据源单一且集中，像上面的需求我们可以通过SQL语句进行计算。但是现在互联网项目的数据源多样化，包括：关系数据库、NoSQL、Redis、mongodb、ElasticSerach等。此时，我们需要从各种数据源中聚集数据并进行统计，在stream出现之前，使用传统的for循环遍历非常繁琐，stream出现之后，这种局面就改变了。
Stream大大简化了我们的开发，结合lambda表达式更是效率神器。
lambda表达式
lambda表达式也可以称为闭包，它是推动Java8发布的最重要新特性，lambda允许把函数作为一个方法参数传递给方法。
在Java8之前，如果我们新创建一个线程对象，需要使用匿名内部类传递我们要执行的任务，在Java8我们可以使用lambda简化这种操作，例如：
public static void main(String[] args)
// 匿名内部类
Thread thread = new Thread(new Runnable()
@Override
public void run()
System.out.println("使用匿名内部类");
).start();
// lambda表达式
new Thread(() -> System.out.println("使用lambda")).start();
从上面的代码中，我们可以看出lambda的简洁，比匿名内部类少写了很多代码(其实它的底层原理还是匿名内部类)。可以看看编译后的字节码(只包含lambda表达式的代码)，从中可以发现它底层还是使用了匿名内部类：
函数式接口
上述的这种直接使用lambda是如何实现的呢？我们来看看Runnable的源码：
它是一个接口，而且它被注解@FunctionalInterface标注，这证明它是一个函数式接口，通过函数式接口我们可以使用lambda表达式来进行编码。
那么什么是函数式接口呢？它必须满足如下条件：
- 函数式接口只能包含一个方法(想想也对，我们使用lambda表达式不会指定实现哪个方法，所以只能有一个方法，然后lambda表达式就是对这个方法的实现)
- 可以包含多个默认方法(默认方法相当于已经实现的方法，默认方法不会影响lambda表达式对接口方法的实现)
- Object类下的方法不计算在内，例如：toString()、equals()、hashCode()等方法。
满足上述条件的接口就是函数式接口，那么@FunctionalInterface注解的作用是什么呢？
其实只要满足上述条件，没有@FunctionalInterface注解标注也是函数式接口，该注解的作用就是帮我们辨别一个接口是否是函数式接口，如果不是的话，在编译阶段就会报错。
例如：
上面这个接口就不是函数式接口，idea会很智能的提示我们编码错误。
当我们为部分方法提供默认实现，让接口中的方法只有一个时，这个函数式接口就成立了。
函数式接口是lambda表达式的前提，我们需要先编写函数式接口才能继续使用lambda表达式。
编写lambda表达式
在编写lambda之前，我们需要先编写一个函数式接口，如下：
@FunctionalInterface
public interface Function
/**
* 输出姓名和年龄
* @param name
* @param age
* @return
*/
void print(String name, int age);
然后根据函数式接口传递参数，并且使用lambda表达式实现函数式接口：
public class MyLambda
public static void main(String[] args)
print((name, age) -> System.out.println(String.format("name: %s, age: %s", name, age)));
public static void print(Function function)
function.print("王大", 23);
来看看运行结果：
这里的lambda表达式就相当于函数式接口的实现类，我们对函数式接口的方法调用的最终实现就是这个lambda表达式的内容，这里就是将我们传入的姓名和年龄转换为一个固定的格式，然后输出。
当lambda表达式没有参数时，可以直接以print(() -> System.out.println())这种形式书写，以空括号开始即可；如果lambda表达式只有一个参数的话，可以省略括号，例如print(name -> System.out.println(name))，这里的参数可以带类型，也可以不带，看个人习惯；而且使用lambda表达式也可以省略return语句。
lambda表达式的特性：
- 单行表达式，如果有返回值可以省略return，如上面的代码所示
- 代码块
print((name, age) ->
String format = String.format("name: %s, age: %s", name, age);
System.out.println(format);
);
在多行表达式中，如果有返回值不能省略return
- 方法引用，我们可以将lambda表达式的实现逻辑封装成一个方法，然后直接在lambda表达式函数中调用封装好的方法，称为方法引用，方法引用包括静态方法引用和动态方法引用
public class MyLambda
public static void main(String[] args)
// 静态方法引用
print(MyLambda::format);
// 普通方法引用
print(new MyLambda()::f);
public static void format(String name, int age)
System.out.println(String.format("name: %s, age: %s", name, age));
public void f(String name, int age)
System.out.println(String.format("name: %s, age: %s", name, age));
public static void print(Function function)
function.print("王大", 23);
Stream执行机制
Stream的执行机制就是首先通过数据源生成Stream，然后对这个Stream进行我们需要的操作，例如分组、排序、过滤等，然后采集结果输出最终的数据。
Stream特性
流的特性有哪些呢？
- stream不存储数据
- stream不改变源数据
- stream不可重复使用
首先我们来看看流的产生方式：
persons.stream(); // List<Person> persons = new ArrayList<>();
Arrays.stream(new int[] 1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream.of(1, 2, 3, 4);
接下来可以看看stream是不可重复使用的，当我们使用一次流之后，再重复使用时会报错，例如：
public class StreamFeatures
private static List<Person> persons = new ArrayList<>();
static
persons.add(new Person("王", "大", 23, "男", "湖北省武汉市"));
persons.add(new Person("王", "二", 22, "女", "河南省郑州市"));
persons.add(new Person("刘", "三", 24, "女", "北京市"));
persons.add(new Person("朱", "子", 21, "男", "天津市"));
public static void main(String[] args)
Stream<Person> stream = persons.stream();
Stream<Person> first = stream.filter(person -> person.getLastname().equals("王"));
Stream<Person> second = stream.filter(person -> person.getAge() > 21);
运行结果如下：
当我们重复使用stream这个流时，就会报IllegalStateException异常，提示我们stream已经被操作过。
为什么stream流不能重复使用呢？因为流是串联起来的，从Stream的执行机制我们可以发现，stream是经过管道操作，刚开始产生的stream会作为输入进行下一次的操作，stream只能顺序执行，不能对同一stream进行不同的操作。所以当我们对stream进行两次不同的操作时会发生异常。
从最初的stream执行机制图中，我们可以发现，stream流在执行的过程中包括中间节点和终值节点；这些不同的节点就代表了不同的操作，对同一stream的所有操作组合在一起就变成了管道，管道中包含如下操作：
- Intermediate(中间操作)：调用中间操作方法会产生一个新的stream流，通过连续执行多个操作就组成了Stream中的执行管道，需要注意的是这些管道被添加后并不会真正执行，只有等到调用终值操作后才会执行
- Terminal(终值操作)：在调用该方法后会执行之前所有的中间操作，获取返回结果，并结束对流的使用
- 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
此外，数据源在stream流中的传递过程是一个一个进行的，就是从第一个数据源开始传递，经过不同的操作，产生不同的结果，例如：
public class StreamFeatures
private static List<Person> persons = new ArrayList<>();
static
persons.add(new Person("王", "大", 23, "男", "湖北省武汉市"));
persons.add(new Person("王", "二", 22, "女", "河南省郑州市"));
persons.add(new Person("刘", "三", 24, "女", "北京市"));
persons.add(new Person("朱", "子", 21, "男", "天津市"));
public static void main(String[] args)
// 上一个节点的操作可以影响下一个节点
persons.stream()
.peek(person -> System.out.println(person.getName())) // peek可以执行一个函数，相当于中间节点
.peek(person -> System.out.println(person.getAge()))
.toArray();
上述代码的执行结果就是名字和年龄交替打印，这就证明了数据源里面的数据是一条条的传递的：
stream流在执行过程中，上一个节点的操作会影响下一个节点，影响方式包括：
- 过滤
- 转换:当我们使用map后，会将person类转变成person类对应的属性或者其他的值等，而且转换后会影响后续操作
- 去重
首先看看未去重的版本：
加上distinct函数对stream流进行去重的结果：
我们可以对其进行调试，看看IDEA强大的调试功能：
从上面的调试过程可以看出对Stream流的每一步操作。
Stream实践
常见的流操作的分类如下：
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
当我们对Stream进行操作时，往往会产生中间结果，这些中间结果就是Optional包装类，所以我们先来了解一下Optional的具体作用。
Optional
Optional通过泛型来包装不同的值，这个值可能为null，也可能不为null，它相当于一个可选值的包装类。
在实际开发中，我们如果使用Optional来包装一个可能的null值的话，可以帮助我们减少大量的if else判断，首先来看看Optional包含哪些方法。
public final class Optional<T>
// 创造一个包含空值的Optional
private static final Optional<?> EMPTY = new Optional<>();
// Optional包装的值
private final T value;
// 私有构造函数，不对外公开，构造一个包含空值的Optional
private Optional()
this.value = null;
// 暴露给用户使用的静态方法，用于构造一个包含空值的Optional
public static<T> Optional<T> empty()
@SuppressWarnings("unchecked")
Optional<T> t = (Optional<T>) EMPTY;
return t;
// 私有构造函数，构造一个包含非空值的Optional
private Optional(T value)
this.value = Objects.requireNonNull(value);
// 静态方法，构造一个包含非空值的Optional
public static <T> Optional<T> of(T value)
return new Optional<>(value);
// 静态方法，根据传入的参数是否为空选择创建不同的Optional
public static <T> Optional<T> ofNullable(T value)
return value == null ? empty() : of(value);
// 获取Optional包装的值
public T get()
if (value == null)
throw new NoSuchElementException("No value present");
return value;
// 判断Optional包装的值是否为空
public boolean isPresent()
return value != null;
// 如果Optional包装的值不为空，对其进行操作
public void i以上是关于一文带你了解Java8之Stream的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章