關於jdk8的重大改進，其中java對函數式編程的重視程度看看加入函數式編程後，擴充了多少功能，重寫了多少基礎類庫可見一斑。引入Lambda表達式和Stream也是工作中應用最廣泛的。關於Stream推薦參考《Java8函數式編程》。
一、Stream初始化
stream初始化的方式主要有以下幾種：
- 調用
Collection.stream()或者Collection.parallelStream()方法 - 調用
Arrays.stream(T[] array)方法
雖然Stream是通過 Collection.stream()初始化的但是和Collections有以下不同之處：
- 無存儲。stream不是一種數據結構，它只是某種數據源的一個視圖，數據源可以是一個數組，Java容器或I/O channel等。
- 爲函數式編程而生。對stream的任何修改都不會修改背後的數據源，比如對stream執行過濾操作並不會刪除被過濾的元素，而是會產生一個不包含被過濾元素的新stream。
- 惰式執行。stream上的操作並不會立即執行，只有等到用戶真正需要結果的時候纔會執行。
- 可消費性。stream只能被“消費”一次，一旦遍歷過就會失效，就像容器的迭代器那樣，想要再次遍歷必須重新生成。
下面具體瞭解一下Stream流初始化的源碼：
圖一：Collection.stream()
最終都是調用到 StreamSupport.stream這個方法。我們看到這裏第一個參數是獲取一個Spliterator的實例，它表示從數據源中獲取元素的方式。相當於升級版的Iterator。第二個參數是是否並行。大概介紹一下Spliterator接口方法。
boolean tryAdvance(Consumer action);該方法會處理每個元素，如果沒有元素處理，則應該返回false，否則返回true。default void forEachRemaining(Consumer action)對每個剩餘元素執行給定對動作，依次處理知道所有元素被處理或者異常終止，默認方法調用tryAdvance方法。Spliterator trySplit();將一個Spliterator分割成多個Spliterator。分割的Spliterator被用於每個子線程進行處理，從而達到併發處理的效果返回一個新對Spliterator迭代器。long estimateSize();用於估算還剩下多少個元素需要遍歷。int characteristics();給出stream流具有的特性，不同的特性，不僅是會對流的計算有優化作用，更可能對計算結果會產生影響。如：Spliterator.ORDERED | Spliterator.SIZED | Spliterator.SUBSIZED。default Comparator getComparator()對sorted的流，給出比較器。如果Spliterator對list是通過Comparator排序對，則返回Comparator。如果list是自然排序返回null,其他情況下拋錯。
這裏主要講Stream關於Spliterator內部實現大家可以通過源碼瞭解一下，這裏不贅述。
>>>繼續進入StreamSupport類：
圖二：StreamSupport.stream()
我們可以看到最終調用對是ReferencePipeLine.Head，從圖四可以看到ReferencePipeLine和InitPipeLine LongPipeLine DoublePipeLine 都繼承AbstractPipeline和ReferencePipeLine時並行關係。之所以爲三種基本類型定製，主要用於頻繁拆裝箱。AbstractPipeline時流水線核心抽象類，用於構建和管理流水線。
>>>AbstractPipeline：
AbstractPipeline中定義類三個變量：sourceStage（源階段），previousStage（上游pipeline，前一階段），nextStage（下一階段）。
圖三：AbstractPipeline
圖四：Stream對主要接口類對關係圖
講完Stream對初始化，下面我們來了解一下Stream對中間操作，Stream對操作類型分外中間操作和結束操作
圖五：Stream操作類型
二、中間操作（Intermediate operations）
1、返回結果是stream的非靜態方法
2、中間操作是一種lazy操作可以多個，實際上並沒有執行，而是等最終操作時執行。這也是Stream在迭代大集合時高效等原因之一。
3、中間操作分爲無狀態（Stateless）操作和有狀態（Stateful）操作，無狀態是指不依賴前面元素的影響。而有狀態必須等前面執行完成之後才能知道結果。
通常一個完整的Stream操作是由：數據源 操作 回調函數組成的雙向鏈表結構。如圖六
圖六：Stream流水線雙向鏈表結構
通過Collection.Head初始化，後面調用一系列調中間操作不斷產生新調Stream。這些Stream以雙向鏈表調方式組織起來，形成一個流水線。由於每個stage記錄了前一次操作調回調函數，這樣就建立起對數據源對所有操作。
前面我們也提到了這種方式可以提高大集合迭代的高效那麼stream是做的呢？
>>>Stream疊加操作
Stream通過Sink接口來協調相鄰Stage之間的調用關係。sink接口包含下面幾個方法：
void begin(Long size);開始遍歷元素之前調用該方法，通知Sink做好準備。void end();所有元素遍歷完成之後調用。boolean cancellationReauested();是否可以結束操作，可以讓短路操作儘早結束。void accept(T t);遍歷元素時調用，接受一個待處理元素，並對元素進行處理。Stage把自己包含的操作和回調方法封裝到該方法裏，前一個Stage只需要調用當前Stage.accept(T t)方法就行了。
通過Sink接口相鄰Stage之間調用就很清晰了，每個Stage都將自己都操作封裝到一個Sink裏，前一個Stage調用後一個Stage到accept（）方法。我們來看一下Sink.map的源碼。
Sink封裝了Stream的每一步操作，但是我們前面提到Stream的中間操作是Lazy操作，真正啓動這些操作的是結束操作來執行的。
三、結束操作（Terminal operations）
1、只能有一個最終操作，不一定有返回結果。
2、分爲非短路操作和短路操作。非短路操作所有元素處理完，短路操作不用處理全部元素就可以返回結果
以ReferencePipeline.forEachOrder爲例，PS：簡單提一下Stream.forEach不能保證順序，forEachOrder能保證順序但效率不高。直接上源碼：
ForEachOps是用戶創建TerminalOp實例的工廠類。TerminalOp是終止操作最頂層的一個接口。TerminalOp接口的實現類有ForEachOp, ReduceOp,FindOp, MatchOp。
先看ForEachOps.makeRef（）方法：
OfRef是引用流的默認實現類，這裏新建了一個OfRef的實例，構造方法如下：
將我們實現的Consumer函數式接口賦值給成員變量。回到evaluate方法:
跟到串行流的實現,實現在ForEachOp中：
PipelineHelper類型其實是AbstractPipeline的父類，而AbstractPipeline又是ReferencePipeline的父類。再跟進helper.wrapAndCopyInto方法，是現在AbstractPipeline中：
可以看到通過ReferencePipeline的雙向鏈表，從最後一個操作（也就是終止操作）往前遍歷，將所有的操作都串聯起來，最終返回一個指向第一個操作的Sink引用。
對於Stream操作性能：
- 對於複雜操作，Stream串行API性能可以和手動實現的效果匹敵，在並行執行時Stream API效果遠超手動實現。
- 對於簡單操作，比如最簡單的遍歷，Stream串行API性能明顯差於顯示迭代，但並行的Stream API能夠發揮多核特性。
所以，如果出於性能考慮，1. 對於簡單操作推薦使用外部迭代手動實現，2. 對於複雜操作，推薦使用Stream API， 3. 在多核情況下，推薦使用並行Stream API來發揮多核優勢，4.單核情況下不建議使用並行Stream API。
如果出於代碼簡潔性考慮，使用Stream API能夠寫出更短的代碼。即使是從性能方面說，儘可能的使用Stream API也另外一個優勢，那就是隻要Java Stream類庫做了升級優化，代碼不用做任何修改就能享受到升級帶來的好處。
參考資料：
https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/6637118.html
https://www.cnblogs.com/Dorae/p/7779246.html
https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/6675568.html