Java 8 发布至今也已经好几年过去，如今 Java 也已经向 11 迈去，但是 Java 8 作出的改变可以说是革命性的，影响足够深远，学习 Java 8 应该是 Java 开发者的必修课。
今天给大家带来 Java 8 Stream 讲解，为什么直接讲这个，是因为只要你学完，立刻就能上手，并能让它在你的代码中大展身手。
值得注意的是：学习 Stream 之前必须先学习 lambda 的相关知识。本文也假设读者已经掌握 lambda 的相关知识。
本篇文章主要内容：
- 介绍 Stream 以及 Stream 是如何处理集合的
- 介绍 Stream 与集合的关系与区别
- Stream 的基本方法介绍
一. 什么是 Stream
Stream 中文称为 “流”，通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列，通过声明性方式，能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。
换句话说，你只需要告诉流你的要求，流便会在背后自行根据要求对元素进行处理，而你只需要 “坐享其成”。
二. 流操作
整个流操作就是一条流水线，将元素放在流水线上一个个地进行处理。
其中数据源便是原始集合，然后将如 List<T> 的集合转换为 Stream<T> 类型的流，并对流进行一系列的中间操作，比如过滤保留部分元素、对元素进行排序、类型转换等；最后再进行一个终端操作，可以把 Stream 转换回集合类型，也可以直接对其中的各个元素进行处理，比如打印、比如计算总数、计算最大值等等
很重要的一点是，很多流操作本身就会返回一个流，所以多个操作可以直接连接起来，我们来看看一条 Stream 操作的代码：
如果是以前，进行这么一系列操作，你需要做个迭代器或者 foreach 循环，然后遍历，一步步地亲力亲为地去完成这些操作；但是如果使用流，你便可以直接声明式地下指令，流会帮你完成这些操作。
有没有想到什么类似的？是的，就像 SQL 语句一样， select username from user where id = 1，你只要说明：“我需要 id 是 1 （id = 1）的用户（user）的用户名（username ）”，那么就可以得到自己想要的数据，而不需要自己亲自去数据库里面循环遍历查找。
三. 流与集合
什么时候计算
Stream 和集合的其中一个差异在于什么时候进行计算。
一个集合，它会包含当前数据结构中所有的值，你可以随时增删，但是集合里面的元素毫无疑问地都是已经计算好了的。
流则是按需计算，你可以想象一个水龙头，假设你需要一个奇数流，从 1 开始，那么这个水龙头会源源不断地流出你需要的数据，假设你只需要 10 个，那么这个流便会按需生成 10 个奇数，换句话来说，就是在用户要求的时候才会计算值，只要你需要，你便可以打开这个水龙头。
又比方说我们通过搜索引擎进行搜索，搜索出来的条目并不是全部呈现出来的，而且先显示最符合的前 10 条或者前 20 条，只有在点击 “下一页” 的时候，才会再输出新的 10 条。
再比方在线观看电影和你硬盘里面的电影，也是差不多的道理。
外部迭代和内部迭代
Stream 和集合的另一个差异在于迭代。
我们可以把集合比作一个工厂的仓库，一开始工厂比较落后，要对货物作什么修改，只能工人亲自走进仓库对货物进行处理，有时候还要将处理后的货物放到一个新的仓库里面。在这个时期，我们需要亲自去做迭代，一个个地找到需要的货物，并进行处理，这叫做外部迭代。
后来工厂发展了起来，配备了流水线作业，只要根据需求设计出相应的流水线，然后工人只要把货物放到流水线上，就可以等着接收成果了，而且流水线还可以根据要求直接把货物输送到相应的仓库。这就叫做内部迭代，流水线已经帮你把迭代给完成了，你只需要说要干什么就可以了（即设计出合理的流水线）。
Java 8 引入 Stream 很大程度是因为，流的内部迭代可以自动选择一种合适你硬件的数据表示和并行实现；而以往程序员自己进行 foreach 之类的时候，则需要自己去管理并行等问题。
一次性的流
流和迭代器类似，只能迭代一次。
Stream<String> stream = list.stream().map(Person::getName).sorted().limit(10);
List<String> newList = stream.collect(toList());
List<String> newList2 = stream.collect(toList());
上面代码中第三行会报错，因为第二行已经使用过这个流，这个流已经被消费掉了
四. 方法介绍，开始实战
首先我们先创建一个 Person 泛型的 List
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("jack", 20));
list.add(new Person("mike", 25));
list.add(new Person("tom", 30));
Person 类包含年龄和姓名两个成员变量
private String name;
private int age;
1. stream() / parallelStream()
最常用到的方法，将集合转换为流
List list = new ArrayList();
// return Stream<E>
list.stream();
而 parallelStream() 是并行流方法，能够让数据集执行并行操作，后面会更详细地讲解
2. filter(T -> boolean)
保留 boolean 为 true 的元素
保留年龄为 20 的 person 元素
list = list.stream()
.filter(person -> person.getAge() == 20)
.collect(toList());
打印输出 [Person{name='jack', age=20}]
collect(toList()) 可以把流转换为 List 类型，这个以后会讲解
3. distinct()
去除重复元素，这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
如例子中的 Person 类，需要先定义好 equals 方法，不然类似[Person{name='jack', age=20}, Person{name='jack', age=20}] 这样的情况是不会处理的
4. sorted() / sorted((T, T) -> int)
如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口，即有自己的排序规则，那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序，如 Stream<Integer>
反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口
根据年龄大小来比较：
list = list.stream()
.sorted((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge())
.collect(toList());
当然这个可以简化为
list = list.stream()
.sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))
.collect(toList());
5. limit(long n)
返回前 n 个元素
list = list.stream()
.limit(2)
.collect(toList());
打印输出 [Person{name='jack', age=20}, Person{name='mike', age=25}]
6. skip(long n)
去除前 n 个元素
list = list.stream()
.skip(2)
.collect(toList());
打印输出 [Person{name='tom', age=30}]
tips:
- 用在 limit(n) 前面时，先去除前 m 个元素再返回剩余元素的前 n 个元素
- limit(n) 用在 skip(m) 前面时，先返回前 n 个元素再在剩余的 n 个元素中去除 m 个元素
list = list.stream()
.limit(2)
.skip(1)
.collect(toList());
打印输出 [Person{name='mike', age=25}]
7. map(T -> R)
将流中的每一个元素 T 映射为 R（类似类型转换）
List<String> newlist = list.stream().map(Person::getName).collect(toList());
newlist 里面的元素为 list 中每一个 Person 对象的 name 变量
8. flatMap(T -> Stream<R>)
将流中的每一个元素 T 映射为一个流，再把每一个流连接成为一个流
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("aaa bbb ccc");
list.add("ddd eee fff");
list.add("ggg hhh iii");
list = list.stream().map(s -> s.split(" ")).flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
上面例子中，我们的目的是把 List 中每个字符串元素以" "分割开，变成一个新的 List<String>。
首先 map 方法分割每个字符串元素，但此时流的类型为 Stream<String[ ]>，因为 split 方法返回的是 String[ ] 类型；所以我们需要使用 flatMap 方法，先使用Arrays::stream将每个 String[ ] 元素变成一个 Stream<String> 流，然后 flatMap 会将每一个流连接成为一个流，最终返回我们需要的 Stream<String>
9. anyMatch(T -> boolean)
流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件
是否存在一个 person 对象的 age 等于 20：
boolean b = list.stream().anyMatch(person -> person.getAge() == 20);
10. allMatch(T -> boolean)
流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件
11. noneMatch(T -> boolean)
流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件
12. findAny() 和 findFirst()
- findAny()：找到其中一个元素 （使用 stream() 时找到的是第一个元素；使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素）
- findFirst()：找到第一个元素
值得注意的是，这两个方法返回的是一个 Optional<T> 对象，它是一个容器类，能代表一个值存在或不存在，这个后面会讲到
13. reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)
用于组合流中的元素，如求和，求积，求最大值等
计算年龄总和：
int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, (a, b) -> a + b);
与之相同:
int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, Integer::sum);
其中，reduce 第一个参数 0 代表起始值为 0，lambda (a, b) -> a + b 即将两值相加产生一个新值
同样地：
计算年龄总乘积：
int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(1, (a, b) -> a * b);
当然也可以
Optional<Integer> sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);
即不接受任何起始值，但因为没有初始值，需要考虑结果可能不存在的情况，因此返回的是 Optional 类型
13. count()
返回流中元素个数，结果为 long 类型
14. collect()
收集方法，我们很常用的是 collect(toList())，当然还有 collect(toSet()) 等，参数是一个收集器接口，这个后面会另外讲
15. forEach()
返回结果为 void，很明显我们可以通过它来干什么了，比方说：
### 16. unordered()
还有这个比较不起眼的方法，返回一个等效的无序流，当然如果流本身就是无序的话，那可能就会直接返回其本身
打印各个元素：
list.stream().forEach(System.out::println);
再比如说 MyBatis 里面访问数据库的 mapper 方法：
向数据库插入新元素：
list.stream().forEach(PersonMapper::insertPerson);
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