Java8 Stream新特性詳解及實戰
背景介紹
在閱讀Spring Boot源代碼時，發現Java 8的新特性已經被廣泛使用，如果再不學習Java8的新特性並靈活應用，你可能真的要out了。爲此，針對Java8的新特性，會更新一系列的文章，歡迎大家持續關注。
首先，我們來看一下Spring Boot源代碼ConfigFileApplicationListener類中的一段代碼：
private List<Profile> getOtherActiveProfiles(Set<Profile> activatedViaProperty) {
return Arrays.stream(this.environment.getActiveProfiles()).map(Profile::new)
.filter((profile) -> !activatedViaProperty.contains(profile))
.collect(Collectors.toList());
}
這段代碼怎麼？夠簡潔明快吧，如果不使用Java8的新特性，想象一下得多少行代碼才能實現？但如果沒掌握或不瞭解Java8的新特性，這段代碼讀起來是不是很酸爽？
Java 8的API中新增了一個處理集合的抽象概念：Stream，中文稱作“流”。它可以指定你希望對集合進行的操作，可以執行非常複雜的查找、過濾和映射數據等操作。使用起來就像使用SQL語句來對數據庫執行查詢操作一樣。可以讓你如行雲流水一般寫出簡單、高效、幹勁的代碼。
什麼是Stream
Stream 中文稱爲 “流”，通過將集合轉換爲這麼一種叫做 “流” 的元素序列（注意是抽象概念），通過聲明性方式，能夠對集合中的每個元素進行一系列並行或串行的流水線操作。通俗來說就是你只用告訴“流”你需要什麼，便在出口處等待結果接口。
上圖爲Steam操作的基本流程，在後面的學習過程中可反覆與具體的代碼進行對照，加深學習印象。
Stream相關概念
Stream操作的過程中涉及到一些相關概念，先了解一下，方便後面統一稱謂。
- 元素：特定類型的對象，比如List裏面放置的對象，會形成一個隊列。Stream不會存儲元素，只是按需計算。
- 數據源：流的來源，對照上圖中的集合，數組，I/O channel， 產生器generator等。
- 聚合操作：類似SQL語句的各種過濾操作，對照上圖中的filter、sorted、map等。
Pipelining：中文詞義“流水線”，中間操作會返回流本身，跟我們之前所說的流式（fluent）編程一個概念，這樣可對操作進行優化，比如延遲執行（laziness）和短路（short-circuiting)。 - 內部迭代：傳統遍歷方式是通過Iterator或For-Each來完成，這是外部迭代。而Stream通過訪問者模式（Visitor）實現了內部迭代。
需要注意的是在整個操作的過程中，聚合操作部分可以執行多次操作，但每次操作並不是像傳統的集合遍歷對集合裏面的元素進行轉換，而是將操作函數放入一個操作集合中，只有到最後一步（比如for-each打印）時纔會一次性執行。
而流和迭代器類似，只能迭代一次。比如，當調用完collect方法之後，流便不能再使用了。
stream操作方法分類
中間聚合操作：map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 skip、 parallel、 sequential、 unordered。
最終輸出操作：forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、iterator。
短路操作：anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit。
生成流
在 Java 8 中, 生成流有多種方法：Stream接口的靜態工廠方法、集合提供的生成方法和其他特殊的生成方法。
of方法
Stream接口的靜態工廠方法主要通過重載的of方法：
public static<T> Stream<T> of(T... values);
public static<T> Stream<T> of(T t)
of方法，其生成的Stream是有限長度的，Stream的長度爲其內的元素個數。使用示例代碼：
Stream<String> stringStream = Stream.of("公衆號");
Stream<String> stringsStream = Stream.of("關注","公衆號", "程序新視界");
generator方法
與of方法對應的generator方法生成的是無限長度的Stream，其元素是由Supplier接口提供的。
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
使用generate方法生成的Stream通常用於隨機數和常量，或者需要前後元素間維持着某種狀態信息的場景。把 Supplier 實例傳遞給 Stream.generate() 生成的 Stream，默認是串行（相對 parallel 而言）但無序的（相對 ordered 而言）。
示例代碼如下：
Stream<Double> generateDouble = Stream.generate(Math::random);
Stream<String> generateString = Stream.generate(new Supplier<String>() {
@Override
public String get() {
return "公衆號：程序新視界";
}
});
其實上面兩種寫法的效果是一樣的，只不過第一種採用了Lambda表達式，簡化了代碼。
iterate方法
iterate方法生成的也是無限長度的Stream，是通過函數f迭代對給指定的元素種子而產生無限連續有序Stream，其中包含的元素可以認爲是：seed，f(seed),f(f(seed))無限循環。示例代碼如下：
Stream.iterate(1,i -> i +1).limit(10).forEach(System.out::println);
打印結果爲1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。
上面的方法可以認爲種子（seed）爲1，f(seed）爲在1的基礎上“+1”，依次循環下去，直到達到limit的限制，最後生成對應的Stream。
empty方法
empty方法生成一個空的Stream，不包含任何元素。
Collection接口和數組的默認方法
Collection接口和數組中都提供了默認的生成Stream的方法。直接看源代碼：
// Collection中
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
// 並行流操作
default Stream<E> parallelStream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}
// Arrays中
public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
return stream(array, 0, array.length);
}
public static <T> Stream<T> stream(T[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
return StreamSupport.stream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}
示例代碼：
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("歡迎關注");
list.add("微信公衆號");
list.add("程序新視界");
list.stream().forEach(System.out::println);
int[] nums = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
Arrays.stream(nums).forEach(System.out::println);
其他生成方法
關於其他生成方法就不詳細舉例了，比如：Random.ints()、BitSet.stream()、JarFile.stream()、Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)、Files.lines(java.nio.file
.Path)等。
操作方法使用
關於操作方法就不進行詳細的講解，更多的以示例的形式展示如何使用。
concat方法
合併兩個Stream。如果輸入Stream有序，則新Stream有序；如果其中一個Stream爲並行，則新Stream爲並行；如果關閉新Stream，原Stream都將執行關閉。
Stream.concat(Stream.of("歡迎","關注"),Stream.of("程序新視界")).forEach(System.out::println);
distinct
Stream中元素去重。
Stream.of(1,1,1).distinct().forEach(System.out::println);
打印結果爲1。
filter
根據指定條件進行篩選過濾，留下滿足條件的元素。
Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).filter(i -> i >= 3).forEach(System.out::println);
打印結果爲3，4，5。
map
將Stream中的元素進行映射轉換，比如將“a”轉爲“A”，期間生產了新的Stream。同時爲了提升效率，官方也提供了封裝好的方法：mapToDouble，mapToInt，mapToLong。
Stream.of("a","b","c").map(item -> item.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
Stream.of("a","b","c").map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
打印結果爲A，B，C。
flatMap
將流中的每一個元素映射爲一個流，再把每一個流連接成爲一個流。期間原有的Stream的元素會被逐一替換。官方提供了三種原始類型的變種方法：flatMapToInt，flatMapToLong和flatMapToDouble。
Stream.of(1, 2, 3).flatMap(i -> Stream.of(i * 10)).forEach(System.out::println);
打印結果爲10，20，30。
peek
生成一個相同的Stream，並提供一個消費函數，當新Stream中的元素被消費（執行操作）時，該消費函數會在此之前先執行。
Stream.of(1, 2).peek(i -> System.out.println("peekCall:" + i)).forEach(System.out::println);
打印結果依次爲：peekCall:1，1，peekCall:2，2。
ship
跳過前N個元素，取剩餘元素，如果沒有則爲空Stream。
Stream.of(1, 2, 3).skip(2).forEach(System.out::println);
打印結果爲3。
sorted
對Stream元素進行排序，可採用默認的sorted()方法進行排序，也可通過sorted(Comparator)方法自定義比較器來進行排序，前者默認調用equals方法來進行比較，
Stream.of(1, 3, 2).sorted().forEach(System.out::println);
打印結果：1，2，3。
limit
限制返回前N個元素，與SQL中的limit相似。
Stream.of(1, 2, 3).limit(2).forEach(System.out::println);
打印結果爲：1，2。
collect
收集方法，實現了很多歸約操作，比如將流轉換成集合和聚合元素等。
Stream.of(1, 2, 3).collect(Collectors.toList());
Stream.of(1, 2, 3).collect(Collectors.toSet());
除了以上的集合轉換，還有類似joining字符串拼接的方法，具體可查看Collectors中的實現。
count
返回Stream中元素個數。
Stream.of(1, 2, 3).count();
forEach
遍歷Stream中所有元素。示例參考以上設計到的。
forEachOrder
遍歷Stream中所有元素，如果Stream設置了順序，則按照順序執行（Stream是無序的），默認爲元素的插入順序。
max
根據指定的比較器（Comparator），返回Stream中最大元素的Optional對象，Optional中的value便是最大值。
Optional可以代表一個值或不存在，主要是爲了規避返回值爲null，而拋出NullPointerException的問題，也是由Java8引入的。但當調用其get()方法時，如果當前值不存在則會拋出異常。
Optional<Integer> max = Stream.of(1, 2, 3).max(Comparator.comparingInt(o -> o));
System.out.println("max:" + max.get());
打印結果：max:3。
min
與max操作相同，功能相反，取最小值。
Optional<Integer> min = Stream.of(1, 2, 3).min(Comparator.comparingInt(o -> o));
System.out.println("min:" + min.get());
打印結果：min:1。
reduce
reduce可實現根據指定的規則從Stream中生成一個值，比如之前提到的count，max和min方法是因爲常用而被納入標準庫中。實際上，這些方法都是reduce的操作。
Stream.of(1, 2, 3).reduce(Integer::sum);
Stream.of(1, 2, 3).reduce(0, (a, b) -> a + b);
以上兩個方法都是對結果進行求和，不同的是第一個方法調用的是reduce的reduce((T, T) -> T)方法，而第二個調用的是reduce(T, (T, T) -> T)。其中第二個方法的第一個參數0，表示從第0個值開始操作。
allMatch
判斷Stream中的所有元素是否滿足指定條件。全部滿足返回true，否則返回false。
boolean result = Stream.of(1, 2, 3).allMatch(i -> i > 0);
System.out.println(result);
返回結果：true。
anyMatch
判斷Stream中的元素至少有一個滿足指定條件。如果至少有一個滿足則返回true，否則返回false。
boolean anyResult = Stream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i > 2);
System.out.println(anyResult);
返回結果：true。
findAny
獲得其中一個元素（使用stream()時找到的是第一個元素；使用parallelStream()並行時找到的是其中一個元素）。如果Stream爲空，則返回一個爲空的Optional。
Optional<String> any = Stream.of("A", "B", "C").findAny();
System.out.println(any.get());
返回結果：A。
findFirst
獲得第一個元素。如果Stream爲空，則返回一個爲空的Optional。
Optional<String> first = Stream.of("A", "B", "C").findFirst();
System.out.println(first.get());
返回結果：A。
noneMatch
判斷Stream中是否所有元素都不滿足指定條件。都不滿足則返回true，否則false。
boolean noneMatch = Stream.of(1, 2, 3).noneMatch(i -> i > 5);
System.out.println(noneMatch);
返回結果：true。
統計
通過summaryStatistics方法可獲得Stream的一些統計信息。
IntSummaryStatistics summaryStatistics = Stream.of(1, 2, 3).mapToInt((i) -> i).summaryStatistics();
System.out.println("max:" + summaryStatistics.getMax());
System.out.println("min:" + summaryStatistics.getMin());
System.out.println("sum:" + summaryStatistics.getSum());
System.out.println("average:" + summaryStatistics.getAverage());
這裏用到了流與數值流直接的轉換mapToInt，類似的方法還有mapToDouble、mapToLong。對應獲得的數值流還提供了一些額外的方法，就像上面獲取不同統計信息的方法一樣。
鳥瞰Stream
最後，我們再來看一下Stream的主要接口類關係圖。
其中，BaseStream定義了Stream的基本接口，Stream中定義了map、filter、flatMap等常用操作。IntStream、LongStream、DoubleStream是針對基本類型提供了便捷和特化操作。以上接口構建了Java8中流體系的根基。AbstractPipeline是流水線（Pipeline）的核心抽象類，用於構建和管理流水線。