Java8添加了一个新的抽象称为流Stream，可以以一种声明的方式处理数据。
如
List<Integer> transactionsIds =
widgets.stream()
.filter(b -> b.getColor() == RED)
.sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
.mapToInt(Widget::getWeight)
.sum();
Stream不是集合元素，不是数据结构因此不能保存数据，是有关算法和计算的，更像一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator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只需给出需要对其包含的元素执行什么操作（过滤长度>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。
流的构成
使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤，获取数据源（source）-> 数据转换 -> 执行操作获取结果，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象
生成Stream Source
常用的创建流的方式如下，
数组
可以使用Arrays.stream()或者stream.of()
String[] arr = new String[]{"cat", "dog", "fish"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);
stream = Stream.of("cat", "dog", "fish");
of()方法内部其实调用了Arrays.stream()
集合
可以直接使用stream()或者使用parallelStream()方法创建并发流，默认使用的是ForkJoinPool.commonPool()线程池
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("cat");
list.add("dog");
list.add("fish");
stream = list.stream();
List<Long> aList = new ArrayList<>();
Stream<Long> parallelStream = aList.parallelStream();
操作流
流的操作类型分为两种：
-
Intermediate：一个流可以后面跟随0个或多个intermediate操作，其目的主要是打开流，然后进行数据过滤、映射等操作，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用，这类操作是惰性化的，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，termial操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个副作用（side effect）。
-
short-circuiting：
- 对于一个intermediate操作，如果它接受一个无限大（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
流的操作
常见操作归类如下：
-
Intermediate
map（mapToInt、flatMap等）、filter、distinct、sorted、peek、limit、skip、parallel、sequential、unordered -
Terminal
forEach、forEachOrdered、toArray、reduce、collect、min、max、count、anyMatch、allMatch、noneMatch、findFirst、findAny、iterator -
Short-circuiting
anyMatch、allMatch、noneMatch、findFirst、findAny、limit
转换流
既然可以把集合或者数组转换成流，也就可以把流转换回去，使用collect()可以把流转换回去
Collectors是一个收集器的工具类，内置了一系列收集器实现，
- toList()方法将元素收集到一个新的java.util.List
- toCollection()将元素收集到一个新的java.util.ArrayList
- joining()将元素收集到一个可以用分隔符指定的字符串中
常用操作
- map，把input Stream的每一个元素映射成output Stream的另外一个元素，是1:1 映射，如果要一对多映射，则需要使用flatMap
转换大写
List<String> output = wordList.stream()
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
平方数
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream()
.map(n -> n * n)
.collect(Collectors.toList());
- flatMap，把input Stream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
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());
- filter 对原始Stream进行某种过滤，通过过滤的元素被留下来生成一个新Stream
经过“被2整除”的filter，剩下数字为{2, 4, 6}
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens = Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Interger[]::new);
首先把每行的单词用flatMap整理到新的Stream，然后留下长度>0的，就是本篇文章中的全部单词了
List<String> output = reader.lines()
.flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP)))
.filter(world -> word.length() > 0)
.collect(Collectors.toList());
- forEach 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
打印姓名
roster.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
当需要为多核系统优化时，可以使用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
注意
- forEacch和常规for循环的差异不涉及性能，仅仅是函数式风格与传统Java风格的差别
- forEach是terminal操作，因此它执行后，Stream的元素就被“消费”掉了，无法对一个Stream进行两次terminal操作，具有相似功能的intermediate操作peek可以进行多次操作
- 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
- 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 is " + e))
.map(String::toUpperCase)
.peek(e -> System.out.println("Mapped value is " + e))
.collect(Collectors.toList());
- findFirst 是一个terminal兼short-circuiting操作，它总是返回Stream的第一个元素或者空
注意返回值类型为Optional，这也是一个模拟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 示例
// Java 8
Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out.println);
// Pre Java 8
if (text != null) {
System.out.println(text);
}
// Java 8
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)的情况下，使用Optional代码的可读性更好，而且它提供编译时检查，能极大的降低NPE这种Runtime Exception对程序的影响
Stream中的findAny、max/min、reduce等方法返回Optional值，还有例如IntStream.average()返回OptionalDouble等
- Reduce 主要作用是把Stream元素组合起来，它提供一个起始值，然后依照运算规则（BinaryOperator）和前面的第一个、第二个、第n个元素组合，字符串拼接、数值的sum、min、max、average都是特殊的reduce
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
// 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);
注意没有起始值的reduce，由于可能没有足够的元素，返回的是Optional
- limit/skip limit返回Stream的前n个元素，skip则是扔掉前n个元素（由subStream方法改名而来）
List<String> personList = persons.stream()
.map(Person::getName)
.limit(10)
.skip(3)
.collect(Collectors.toList());
- sorted 对Stream排序通过sorted进行，它比数组的排序更强之处在于可以首先对Stream进行各类map、filter、limit、skip甚至distinct来减少元素数量后，再排序
List<Person> personList = persons
.stream()
.limit(2)
.sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName()))
.collect(Collectors.toList());
- min/max/distinct min和max也可以通过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(n log n)
找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/tmp/info.log"));
int longest = br.lines()
.mapToInt(String::length)
.max()
.getAsInt();
br.close();
使用distinct找出不重复的单词
List<String> words = br.lines()
.flatMap(line -> Stream.of(line.split(" ")))
.filter(word -> word.length() > 0)
.map(String::toLowerCase)
.distinct()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
- Match
Stream有三个match方法，
- anyMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 true
- allMatch()，只有有一个元素不匹配传入的条件，就返回 false；如果全部匹配，则返回 true。
- noneMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 false；如果全部匹配，则返回 true。
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/7hNUjjmqKcHDtymsfG_Gtw
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/index.html
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