引言
Stream意为流，是Lambda编程中的一个重要角色。Stream类主要用于对收集类、数组、文件的迭代，以替代传统的foreach结构，将其革新为函数式的编程风格。使用Stream不仅会使代码看起来会更清爽，提高编程乐趣，还可以帮我们整合复杂操作，提高代码运行的效率。 例如我们要对一个List<String>类型的收集变量进行遍历操作并输出每一个以“a”开头的元素，那么一般会有如下写法。
例1.0.0：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "acb", "ad", "fe", "gb", "cd", "azz", "zaz");
for (String s : list) {
if (s.startsWith("a"))
System.out.println(s);
}
这样写实质上是Iterator在帮助我们迭代，foreach结构是一种语法糖（syntactic sugar），对它进行脱糖（desugar）后可得如下代码。
例1.0.1：
Iterator<String> iterator=list.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
String s=iterator.next();
if(s.startsWith("a"))
System.out.println(s);
}
小试牛刀 forEach方法
传统的写法看上去好像也没多麻烦，但是思想上来说，我们的关注点放在了具体的每一次迭代之上，没有放眼全局。而下面的写法，利用了Stream类，让代码的结构一下高明起来。
例1.1：
Stream<String> stream=list.stream();
stream.forEach(s->{if(s.startsWith("a"))System.out.println(s)});
我们仍然从新的代码可以看到熟悉的“forEach”一词，但在这里它变成了一个函数，一个属于Stream对象的函数。此外还有一个名为forEachOredered的类似方法，看名字就知道此方法传入的任务会在迭代期间顺序执行，而forEach就不一定了，这是流式迭代和传统迭代的一个重要区别，具体原理我们再次先不细究。foreEach和它的兄弟forEachOrdered两个方法的参数均只有Consumer对象，Consumer意为消费者，此接口同之前见过的BinaryOperator接口与Predicate接口一样同属于java.util.function包，用于传递单一参数无返回值的函数。和前面几个有返回值的函数接口不同，Consumer鼓励写入带有副作用的代码，即函数内进行的操作要对函数外代码造成影响，否则一个无返回值的函数，我们难道用它自娱自乐不成？上面的代码中我们为表达式传入了一个字符串s，并在判断后将其输出。由于我想让代码看起来比较唬人，将迭代的内容写在了一行，所以看起来比较奇怪，如果选择将其展开成大括号的形式，可能看起来会比较自然些。
例1.2：
Stream<String> stream=list.stream();
stream.forEach(s-> {
if(s.startsWith("a"))
System.out.print(s);
});
这样看起来就清晰多了，但是感觉和普通的foreach结构也差不多，甚至有些化简为繁的嫌疑，但实际上这只是Stream最宽泛的用法，只有当它其他的神奇函数都实现不了你要的功能时，我们才会想到用普适的forEach函数。
流的生成
从收集流出
Java8为了使Lambda能够被广泛接纳，达到新天下耳目的效果，可谓是操碎了心。我们常用的收集类可以说没有不支持Stream的，上面的例子中我们就直接通过List对象的stream方法，连个get或者to前缀都不用写就得到了一个Stream对象。之所以可以这么方便，是因为stream方法被直接注射到了始祖接口Collection的血脉之中，就连不是Collection亲生的Map一族，也可以通过entrySet方法先获取一个entry（键值对）集合，再调用entry集合的stream方法。更甚至，连跟Collection毛关系都冇的数组与文件，也都能能通过其他手段获取相应的Stream对象，Stream的革新可谓革得很全面。
从数组流出
我们都知道数组不能像对象一样调用函数，那么J8妈到哪去给这厮找对象呢，答案就是请来java.util包中的Arrays类来充当媒人，通过调用Arrays类中的stream静态方法，将数组作为参数送入洞房，就可以生成数组的Stream对象。是不是很神奇又很刺激呢？java.util包中还有很多相当好使的工具类，为我们提供了大量静态方法，弥补了从前接口不能带有默认方法与静态方法的缺陷。每当我以为Java有缺陷，做不到“万物皆对象”的理念的时候，此包内的工具类总是能粗暴的解决我的问题。
从文件流出
从文件产生流要借助Files工具类，工厂方法的名字有些特殊，不叫stream而叫作lines，这个方法需要传入一个Path类型的参数，来获取由相应文件的每一行组成的流，类型为Stream<String>。之所以产生文件流方法的名字不叫stream，是因为它还有三个也能产生stream的方法。一个叫做list，用来得到指定目录下所有文件与目录组成的流。另一个叫作find，看名字也能才出来用处，相比前者多了一个Predicate类型的参数来进行检索。最后一个方法叫作walk，在前者的基础上可以继续遍历指定深度下的所有文件与目录。这三个方法返回值都为Stream<Path>。
例1.3：
//收集
Collection collection;//适用于List或Set
collection.stream();
//映射
Map map;
map.entrySet().stream();
//数组
int[] array;
Arrays.stream(array);
//文件
Path path;
Files.lines(path);//迭代文件
Files.list(path);//迭代目录
从工厂流出
流除了从以上三类数据结构中产生，还可以借助Stream接口的工厂方法，直接按照我们想要的规则来进行定制。比如通过枚举元素直接产生，只需要调用Stream.of静态方法，如果枚举为空还可以直接调用Stream.empty方法，直接生成一个空流。of的底层实现其实还是Arrays.stream方法，从数组来生成流。此外还有generate与iterate两个静态方法，看名字也很好理解，前者传入()->res形式的Supplier（提供者）对象，直接按照指定规则生成每个元素，后者传入一个起始值seed与e->next(e)形式的UnaryOperator(单元操作)对象，通过递推方式产生后面的元素。要注意的是这两种方法产生流都是无穷的，必须要在后面调用limit方法来进行节制，否则产生了无穷流泛滥开来，整个程序都容不下。最后还有一个concat静态方法，用于将两个相同类型的流合并程一个流。
例1.4：
//枚举
Stream.of(1,2,3);//数组产生的流
Stream.empty();//空流
//引发
Stream.generate(()-> Math.random()).limit(1000);
//递推
Stream.iterate(0,i->i+1).limit(1000);
//合流
Stream.concat(stream,empty);
流的级联
有了这么多的生成渠道，Stream这厮便可以在Java的第8纪元大行其道了。可光是生成出来还不行，具体要用起来还不知道怎么样。接下来就是一个典型的Stream用法，仍旧遍历我们最上面的那个字符串列表，不过这次我们要将长度为3的字符串削去首字符，再筛选出以“a”开头的字符串，并统计个数，任务虽然变得更加负责，代码却依然很清晰。
例1.4：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "acb", "ad", "fe", "gb", "cd", "azz", "azb");
list.stream()
.map(s->s.length()==3?s.substring(1):s)
.filter(s->s.startsWith("a"))
.count();
上面的代码通过级联的方式对Stream对象进行了三项操作，从方法名便可以看出各个方法的功能。map方法执行的是映射操作，如果s的长度为3则将其替换为削去首字符的字符串，否则替换为自身，方法执行完毕后会返回一个Stream对象方便下一步的操作。filter方法执行的是过滤操作，对map方法返回的流进行筛选，保留其中以“a”开头的字符串，去除剩下的部分。最后一步调用count方法统计filter方法返回的流中元素的个数，由于该方法需要返回一个整数值，所以无法再继续级联。Stream的操作方法分为两种，一种是延时求值（lazy evaluation，直译为惰性求值）方法，一种是及时求值方法（eager evaluation，直译为急切求值）。前者的返回值为Stream对象，后者的返回值为其他类型，执行后无法再级联其他方法，除非你写一个Stream<Stream>。
引而不发 延时求值方法
延时求值的方法调用后并不会立即执行，而是要等待后面级联的方法中出现及时求值方法才会执行，下面的示例代码将不会执行。
例1.5：
List<String> list = Arrays.asList("ab", "acb", "ad", "fe", "gb", "cd", "azz", "azb");
list.stream()
.map(s -> s.substring(0, 1))
.filter(s -> !s.startsWith("a"))
.limit(3)
.skip(0)
.distinct()
.sorted();
虽然我级联着写了六个方法，但它们全都是延时求值方法，如果不在后面加上一个及时求值方法，它们就只能一起干等着。让我们一起来分析一下这六个方法的功能，前两个方法前面已经介绍过，limit方法顾名思义是用来限制流中元素的个数我们也已经见过，skip方法跳过前面一些元素，distinct方法去除重复元素。sorted方法对流中元素进行排序，但只适用于有序的收集类(List)或数组生的成流，如果流是从Set之类的无序集合类中生成的，那么调用sorted函数后果会不堪设想。
延时求值的函数还有peek、flatMap、parallel、sequential以及mapTo族函数、flatMapTo族函数。parallel与sequential函数涉及并行与串行操作，留到第五章来讲。peek意为查看，它的参数是一个Consumer对象，将传进来的元素消费掉并产生副作用。flatMap意为平面映射，它要求映射的原象（preimage）必须为Stream类型，通过flatmap函数，我们可以分支的流汇合在一起。
例1.6：
Stream<List> stream=Stream.of(
Arrays.asList(1,2,3),
Arrays.asList("1","2","3"),
Arrays.asList(1.0,2.0,3.0));
stream.flatMap(list->list.stream())
.peek(System.out::println)
.toArray();
我先通过Arays生成了三个List，又将它们合成在一个数组中，通过of方法来生成一个List类型的流。而在最后我希望可以将这种二维接口拆散，把每一个元素都取出来合并到一个数组中，这就需要借助flatmap方法将其进行平面投影。合并的过程中我们通过peek方法对每一个对象进行了输出，并在最后调用了一个简单的及时求值方法toArray来将流转化为数组，以此驱使流执行遍历操作。运行代码可得到如下结果：
1 2 3 1 2 3 1.0 2.0 3.0
如果我们将flatMap方法去掉，将会输出三个List：
[1, 2, 3] [1, 2, 3] [1.0, 2.0, 3.0]
三个List中的元素均为Object类型，向下转型后可得到原始类型。分别为Integer、Double、String。这里强调一点，虽然在上上面的代码中peek方法操作的是flatmap方法执行之后的流，但这并不意味着流被遍历了两次。流作为一个特殊的结构，只能进行一次遍历，遍历完成后流基本上就废了，无法再进行二次操作。如果对同一个流执行两次及时求值方法，第二次遍历将会抛出<em style="color:#FF0000;">java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed</em>。该异常告诉我们流已经被操过了，目前已经处于非法状态，不能再继续操作。
除了map与flatMap外，还有很多名称形如mapToInt、flatMapToLong的映射方法，其映射的象（image）被限定为IntStream、LongStream、DoubleStream类型，是用来将普通的对象流转化为基本类型流的。由于基本类型存在装包拆包的问题，严重影响流的效率，所以干脆就为它们开发了专用的流。这些流用法大多和对象流相同，只是建立在了基本类型的基础之上，级联方法要返回相应的基本类型流。如IntStream的map方法就只能映射为int类型的值，如果要映射为对象就需要调用mapToObj方法，返回一个对象流，后面就可以级联对象的方法了。
一触即发 及时求值方法
说了这么多延时求值方法，若是没有及时求值方法，一个也不能被执行，我们还是快来看看及时求值方法有哪些吧。在看之前，先来提一个概念——reduce操作。reduce意为缩减、归纳，所谓reduce操作看起来很洋，说白了就是从一堆元素中产生一个元素。譬如我们前面例子中用到的count方法，就是一个典型的reduce操作。除了它之外，常用的还有max、min方法，看名字也知道是什么作用，但是要注意这两个方法返回的都是Optional类型的对象，此类型用于解决null带来的恼人问题，将在第四章来好好讲一讲，这里就不细说了。我们在调用max、min方法之后，还需要调用Optional对象的get方法来获取值，如果它确实有值的话就返回该值，否则就返回空。其他的reduce族方法还有findAny、findFirst，它们没有参数，用来寻找流中任一个和第一个元素，并返回一个Optional对象，因为存在找不到元素的风险。allMatch、anyMatch、noneMatch三个方法传入一个参数进行匹配，并返回一个boolean类型的对象，用处不用我说，只要懂英语看名字就能知道作用。
总的来看，reduce操作方法大多和统计与查找有关，似乎难以满足我们更为复杂的需求，比如求个累加值之类的。别担心，这里还有一系列更为直接的重载方法，名字就叫reduce，完全可以满足我们的需求。例如下面的代码，通过reduce方法来实现累加器。
例1.7：
Stream.of(2, 1, 4, 3, 5, 7, 6,8,10)
.filter(i -> i % 2 == 0)
.reduce(0, (acc, i) -> acc + i);
ruduce方法的第一个参数是结果的初始值，第二个参数是一个BinaryOperator对象，第一个操作数就是reduce方法要返回的值，第二个操作数则是每一次被遍历到的元素。在上面的例子中，我们对流中的元素过滤后进行了累加操作。
除了上述的将流归纳为一个元素的reduce族方法外，还有toArray方法与collect两个及时求值方法，分别将流转换为数组与收集类，前者我们已经接触过，后者涉及到Collector接口，我们下一章再仔细讲。
流的关闭
除了上述方法，Stream接口还有close与onClose方法，分别用于关闭流与在流关闭时进行回调onClose方法是一个延时求值方法，参数是一个Runnable对象，可以直接传入一个Lambda表达式来执行操作。而close方法既不是延时求值方法也不是及时求值方法，因为很显然它的返回值是void，根本不想求值。如果我们在迭代过程中改变了心意，不想继续进行下去，就可以调用此方法来废弃斯流。
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