Java流对象stream概述

一、定义与起源

Stream是Java 8 API添加的一个新的抽象概念，称为流（Stream）。它以一种声明性方式处理数据集合，侧重对于源数据计算能力的封装，并且支持序列与并行两种操作方式。Stream流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，这些源可以是数组、文件、集合、函数等。Stream流不是集合元素，也不是数据结构，它并不保存数据，主要目的在于计算，是对集合（Collection）对象功能的增强。

二、原理

1. 惰性求值：Stream的中间操作是惰性执行的，只有终端操作开始时才会进行计算。这意味着，在调用终端操作之前，中间操作只是对流的操作进行了记录，而并未真正执行。
2. 无存储：Stream本身不保存数据，它只会在需要时生成结果。
3. 不可变性：Stream本身不可改变，操作Stream时会生成新的Stream。
4. 可并行化：通过parallelStream()方法，可以很方便地进行并行操作，利用多核CPU提高性能。

Stream的工作方式是惰性求值，中间操作如map、filter等只是记录操作，而不立即执行。流的终端操作如collect则会触发整个操作链的执行。每个流的操作会以流水线方式运行，数据会依次通过这些流水线，从而提高处理效率。

三、方法

Stream的API由三部分组成：数据源、链式中间操作、终端操作。

       数据源：Stream的数据源可以是集合、数组、I/O通道等。

      你可以从多种来源创建流：

1. • 集合框架：如List, Set等可以通过.stream()或.parallelStream()方法创建流。

• 数组：使用Arrays.stream(array)。
• 文件：Files.lines(path)可以从文件中读取行作为流。
• 生成器：Stream.generate(Supplier<T> s)或Stream.iterate(T seed, UnaryOperator<T> f)用于无限流。
• 静态工厂方法：Stream.of(...)。

      中间操作：返回新的Stream流，可以链式调用。常见的中间操作有：

• filter(Predicate<? super T> predicate)：过滤元素。
• map(Function<? super T, ? extends R> mapper)：转换元素。
• flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)：将每个元素映射为另一个流，然后合并这些流。
• distinct()：去除重复元素。
• sorted() 和 sorted(Comparator<? super T> comparator)：排序元素。
• limit(long maxSize) 和 skip(long n)：限制和跳过元素。
• peek(Consumer<? super T> action)：主要用于调试。

       终端操作：触发流的计算，并生成结果。常见的终端操作有：

• forEach(Consumer<? super T> action)：对每个元素执行操作。
• toArray()：将流收集到数组中。
• collect(Collector<? super T, A, R> collector)：根据特定规则收集流中的元素。
• reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：聚合流中的元素。
• count()：计算流中元素的数量。
• anyMatch(Predicate<? super T> predicate), allMatch(Predicate<? super T> predicate), noneMatch(Predicate<? super T> predicate)：匹配条件。
• findFirst(), findAny()：查找符合条件的第一个元素或任意元素。

四、用途

Stream提供了一种简洁、声明式的方式来操作数据集合，极大地提高了代码的可读性和灵活性。它允许开发者在不改变数据源的情况下进行数据处理，能够轻松执行复杂的查找、过滤、筛选等操作，并且可以链式地组合多个操作，形成一个操作管道。

五、使用场景

1. 过滤和排序：可以对集合中的元素进行过滤和排序操作，例如筛选出年龄大于18岁的用户并按姓名排序。
2. 并行流处理大数据：对于需要处理大量数据的场景，Stream提供了并行处理的功能，通过parallelStream()方法可以将数据流并行化，提高计算效率。
3. 自定义聚合：可以使用reduce()操作来实现自定义聚合操作，例如字符串拼接等。

六、各方法示例

1. filter方法示例：

List<String> list = Arrays.asList("a", "", "b", "", "cc", "x", "dd");
list.stream().filter(item -> !item.trim().isEmpty()).forEach(System.out::println);

这段代码使用filter方法过滤出非空字符串，并打印出来。

1. map方法示例：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream().map(x -> x * x).forEach(System.out::println);

这段代码使用map方法将每个元素映射为其平方数，并打印出来。

1. sorted方法示例：

这段代码使用sorted方法对流中的元素进行自然排序，并将结果收集到List中打印出来。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 4, 2, 6, 2);
List<Integer> collect = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);

1. parallelStream方法示例：

List<Integer> numbers = IntStream.rangeClosed(1, 1000000).boxed().collect(Collectors.toList());
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);

这段代码使用parallelStream方法将数据流并行化，并计算所有元素的和。

综上所述，Java中的Stream流对象是一种强大的数据处理工具，它提供了丰富的操作方法来处理数据集合，并能够充分利用多核处理器的性能进行并行处理。