摘要：
　　
　　Stream是Java8的一大亮点，是对容器对象功能的增强，它专注于对容器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。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。所以说，Java8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。

版权声明：

　　本文转载于陈争云,占宇剑和司磊在developerWorks上发表的《Java8中的Streams API详解》一文。

一. 引子

1、为什么需要Stream ?

　　Stream作为Java8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。Java8中的Stream是对容器对象功能的增强，它专注于对容器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，Java8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、什么是聚合操作

　　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
• 最昂贵的在售商品
• 本周完成的有效订单（排除了无效的）
• 取十个数据样本作为首页推荐

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Java7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：

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。

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

二. Stream总览

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。

　　Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。

2、流的构成

　　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，如下图所示:

3、Stream的生成方式

（1）从Collection和数组获得

• Collection.stream()
• Collection.parallelStream()
• Arrays.stream(T array) or Stream.of()

（2）从BufferedReader获得

• 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）其他

• Random.ints()
• BitSet.stream()
• Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
• JarFile.stream()

4、流的操作类型

　　流的操作类型分为两种：

• 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。

  　　在对一个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。

  　　还有一种操作被称为short-circuiting。用以指：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。

三. 流的使用详解

　　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）。

1).流的构造与转换

　　下面提供最常见的几种构造Stream的例子:

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");

// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] { “a”, “b”, “c”};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);

// 3. Collections
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<Integer>、Stream<Long>和Stream<Double>，但是boxing/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。

　　Java8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。

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);
 

　　流也可以转换为其它数据结构，例如：

// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
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
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
 

2).流的操作

　　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 操作

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

• Terminal 操作

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

• Short-circuiting 操作

  　anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

  　我们下面看一下Stream的比较典型用法。

(1).Intermediate 操作

• map/flatMap

  　我们先来看map，它的作用就是把inputStream的每个元素映射成outputStream的另外一个元素，例如：

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().map(n -> n * n)
.collect(Collectors.toList());
 

　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，例如：

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把inputStream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。

• filter

  　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。

// 留下偶数
Integer[] sixNums = {
  1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);
 

• forEach

  　forEach方法接收一个Lambda表达式，然后在Stream的每一个元素上执行该表达式。

// 对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。
roster.stream().filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
 

　可以看出来，forEach是为Lambda而设计的，保持了最紧凑的风格。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循环代码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Stream api javadoc上的一个示例:

// peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3)
 .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)).map(String::toUpperCase)
 .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());
 

　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。

• findFirst

  　这是一个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:以下两组示例是等价的

// Java 8
Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);

// Pre-Java 8
if (text != null) {
System.out.println(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。

• reduce

  　这个方法的主要作用是把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就相当于：

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。

// reduce 的用例

// 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。

• limit/skip

  　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）。

//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10，000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。

// 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);

输出结果为：
name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW P e r s o n @ < s p a n c l a s s = " h l j s − n u m b e r " > 816 < / s p a n > f 27 d , s t r e a m . S t r e a m D W Person@<span class="hljs-number">816</span>f27d,stream.StreamDW Person@<spanclass="hljs−number">816</span>f27d,stream.StreamDWPerson@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Stream 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。

• 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。例如：

// 优化：排序前进行 limit 和 skip
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().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);

结果会简单很多：

name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1,stream.StreamDW$Person@53d8d10a]
 

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。

• 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(nlogn)。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。

// 找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);
 

• distinct

  　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);
 

• Match

  　Stream有三个match方法，从语义上说：

  　(1).allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true;
  　(2).anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true;
  　(3).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。对清单13中的Person类稍做修改，加入一个age属性和getAge方法。

// 使用 Match
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);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);

输出结果：
All are adult? false
Any child? true

四. 小结

总之，Stream 的特性可以归纳为：

• 不是数据结构;

• 它没有内部存储，它只是用操作管道从source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据;

• 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如Stream的filter操作会产生一个不包含被过滤元素的新Stream，而不是从source删除那些元素;

• 所有Stream的操作必须以lambda表达式为参数;

• 不支持索引访问;

• 你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个;

• 很容易生成数组或者List;

• 惰性化;

• 很多Stream操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始;

• Intermediate操作永远是惰性化的;

• 并行能力;

• 当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的;

• 可以是无限的。集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n)和findFirst()这类的short-circuiting操作可以对无限的Stream进行运算并很快完成。

引用:

Java8中的Streams API详解