这篇文章主要介绍“Java8 Stream API有什么作用”，在日常操作中，相信很多人在Java8 Stream API有什么作用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java8 Stream API有什么作用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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Stream API 作用

为集合而生，简化集合操作、支持集合并发操作。

从迭代器到Stream

String contents = new String(Files.readAllBytes(Paths.get(alice.txt)), StandardCharsets.UTF_8);
List words = Arrays.asList(contents.split("[\\P{L}]+"));

迭代器

int count = 0;
for (String w : words) {
	if (w.length() > 12) count++;
}

Stream

long count = words.stream().filter(w -> w.length() > 12).count();
// 并发统计很容易，如下只需要将stream()换成parallelStream()即可：
long count = words.parallelStream().filter(w -> w.length() > 12).count();

Stream与集合的区别

• Stream自己不会存储元素，元素被存放于底层集合中或者根据需要被产生出来；

• Stream操作符不会改变源Stream对象，它会返回一个持有结果新Stream对象；

• Stream操作符可能是延迟执行的，这意味着它们会等到需要结果的时候才执行。例如只需要前5个长单词，那么filter方法将在第5次匹配后停止过滤。

Stream使用流程

1. 创建一个Stream（从集合、数组、迭代器、生成器等数据结构）；

2. 通过一个或者多个Stream操作符，将初始Stream转换为另一个Stream；

3. 使用一个Stream终止操作符来产生一个结果，该操作会强制它之前的操作立即执行，且在此之后，该Stream就不会再被使用了。

创建Stream

• 集合：Collection的stream()方法，会产生一个Stream对象；

• 数组：Stream.of(T... values) 接受一个可变长度参数列表，参数可以是一个数组或者多个同类型独立元素，产生一个Stream对象；

• Arrays.stream(array, from, to)将数组的一部分转化为Stream；

• 空Stream：Stream silence = Stream.empty();

• 无限Stream：
  Stream echos = Stream.generate(() -> "Echo");
Stream randoms = Stream.generate(Math::random);
Stream integers = Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.ONE));

• JDK示例：
  Stream words = Pattern.compile("[\\P{L}]+").splitAsStream(contents);
Stream lines = Files.lines(path);

操作Stream

常见Stream操作函数

• filter：过滤元素，并产生一个新的Stream对象；

• map：转换；

• flatMap：一对多转换，即每个元素映射的结构都是另一个Stream，最终将所有Stream合并为一个Stream；

示例

// filter：只获取长单词
List wordList = ... ;
Stream words = wordList.stream();
Stream longWords = words.filter(w -> w.length() > 12);

// map：将所有单词转换为小写
Stream lowercaseWords = words.map(w -> w.toLowerCase()); 
// 或者使用方法引用
Stream lowercaseWords = words.map(String::toLowerCase()); 
// 获取每个单词的首字母  
Stream firstChars = words.map(w -> w.charAt(0));

// flatMap：获取每个单词中的字母
Stream letters = words.flatMap(w -> Arrays.stream(s.toCharArray()));

Stream提取与组合

• Stream.limit(n)，返回一个包含源Stream前n个元素的新Stream，如果源Stream长度m小于n则返回前m个元素；

• Stream.skip(n)，丢弃掉源Stream的前n个元素，返回包含剩余元素的新Stream；

• 组合两个Stream为一个新的Stream，假设stream1和stream2为两个Character的Stream：Stream combined = Stream.concat(stream1, stream2);

• Stream.peek(action)，会产生另一个与源Stream具有相同元素的Stream，但是在获取每个元素时，都会调用action参数指定的函数，这样是为了便于调试。

Stream有状态转换

Stream的filter和map、flatMap等操作都是无状态的转换，因为在转换每一个元素时无需考虑之前转换过的元素；
Stream的distinct操作，会根据源Stream中的元素，返回一个元素顺序相同，但是没有重复元素的新Stream，是有状态的转换，因为它在转换每个元素时都需要检查该元素是否之前已读取过。

Stream聚合操作

Stream的聚合操作会将Stream聚合成为一个值，以便程序中使用，例如Stream.count()、Stream.max()、Stream.min()、Stream.findFirst()、Stream.findAny()等。
聚合方法都是终止操作，执行后流就关闭了，不能再应用其它操作了。

聚合操作示例：

Optional longest = words.max(String::compareToIgnoreCase);
if (longest.isPresent()) {
	Sysout.out.println(longest.get());
}

Optional startWithQ = words.filter(s -> s.startsWith("Q")).findFirst();

// 并行提高执行效率
Optional startWithQ = words.parallel().filter(s -> s.startsWith("Q")).findAny();

// 并行提高执行效率
Optional startWithQ = words.parallel().anyMatch(s -> s.startsWith("Q"));

终止Stream

一个Stream对象在执行终止操作后，就不能再执行其他操作了。

Optional类型

Optional对象是对T类型对象的封装，或者表示不是任何对象。
Optional类本身实现非常简单，常用操作有：

1. of(T value)

2. ofNullable(T value)

3. isPresent()

4. ifPresent(consumer)

5. orElse(T other)

6. orElseGet(Supplier other)

7. map(Function mapper)

8. flatMap(Function mapper)用于组合可选函数，例如，如果f()返回Optional，T有一个返回Optional的方法g()，就可以组合调用：Optional op = f().flatMap(T::g)
   用法和其余的看源码最直观。

Stream聚合操作

聚合，即将Stream中的元素聚合成为一个值，例如：求和、求积、计数、字符串追加、最大值、最小值、并积、交积等，只要操作数x,y,z之间有一个操作op，满足(x op y) op z = x op (y op z)，那么op操作就是可聚合的；

聚合示例

// 求和
Stream values = ...;
Optional sum = values.reduce((x, y) -> x + y)；
// 如果有一个标识e，使得e op x = x，那么标识e就可以作为计算的起点，对于加法来说0就是这个标识，所以另外一种形式：
Optional sum = values.reduce(0, (x, y) -> x + y)；
// 或者
Optional sum = values.reduce(0, Integer::sum)；

// 求字符串Stream中所有字符串总长度
Stream words = ...;
Optional sum = words.reduce(0, (total, word) -> total + word.length(), (total1, total2) - > total1 + total2)；
// 第二个参数accumulator，是为了聚合计算；
// 第三个参数combiner，是为了并行聚合计算后，对并行结果进行再聚合；

Stream收集结果

流处理完成以后，我们对于处理结果有两种用途：

• 执行聚合操作，将整个Stream聚合成为一个值，例如：sum、count、max、min等；

• 收集Stream处理结果，获取Stream中的每个元素，或打印、或转储、或执行其他计算；

第二种“收集Stream处理结果”，由两种操作：

• collect，两种方式：

1. R collect(Collector collector); // 使用一个现成的预定义的Collector进行收集，Collectors工具类还为各种常用的收集类型提供了各个工厂方法。

示例1：
Stream stream = ...;
List list = stream.collect(Collectors.toList());
Set set = stream.collect(Collectors.toSet());
TreeSet treeSet = stream.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));//控制得到的set类型
String result = stream.collect(Collectors.join());//将Stream中所有字符串拼接
String result = stream.collect(Collectors.join(“, ”));//将Stream中所有字符串拼接且以", " 分隔
// 将Stream结果聚合成为一个包含总和、最大值、最小值、平均值的结果，可以使用Collectors.summaring{Int | Long | Double}方法中的一种，这些方法会接受一个将Stream对象的元素映射为一个数字的函数，并产生一个{Int | Long | Double}SummaryStatistics类型的结果，其中包含了获取总和、最大值、最小值、平均值：
IntSummaryStatistics summary = words.collect(Collectors.summarizingInt(String::length));
double arerageWordLength = summary.getAverage();
double maxWordLength = summary.getMax();

2. R collect(Supplier supplier, BiConsumer accumulator, BiConsumer combiner); // 自定义supplier、accumulator、combiner

supplier– a function that creates a new result container. For a parallel execution, this function may be called multiple times and must return a fresh value each time.
accumulator– an associative, non-interfering, stateless function for incorporating an additional element into a result.
combiner– an associative, non-interfering, stateless function for combining two values, which must be compatible with the accumulator function.
示例：
Stream stream = ...;
HashSet result = stream.collect(HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll);

• 遍历获取元素，两种方式：

• void forEach(Consumer action); 非顺序遍历Stream元素，对于并行stream则并行遍历，顺序无法保证，但能提升遍历效率

• void forEachOrdered(Consumer action);顺序遍历元素，保证顺序性，但是牺牲了性能

将结果收集到Map中：

// 普通toMap Collector，如果键冲突则会跑出IllegalStateException
Stream persons = ...;
Map idToName = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName));
Map idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));

// 定义键冲突解决策略，保留旧值
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
	lan -> lan.getDisplayLanguage(),
	(existingValue, newValue) - > existingValue));
Map idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));

// 定义键冲突解决策略，以Set方式保留所有值
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
	lan -> Collections.singleton(lan.getDisplayLanguage(),
	(existingValue, newValue) - > {
		Set mergedSet = new HashSet<>(existingValue);
		mergedSet.addAll(newValue);
		return mergedSet;
	};
));

// 通过指定第四个参数，将结果收集到TreeMap中去
Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());
Map languages = locales.collect(Collectors.toMap(lan - > lan.getDisplayCountry(),
	lan -> lan.getDisplayLanguage(),
	(existingValue, newValue) - > existingValue),
	TreeMap::new));

分组和分片

预定义的分组分片

• Collectors.groupingBy
  Stream收集到Map过程中，通过分组，来简化相同键的合并问题，示例如下：
  Map> countryToLocales = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry));
  函数Locale::getCountry是进行分组的分类函数。

• Collectors.partitioningBy
  当分组函数是一个Prdicate函数时，即要将Stream中的元素分为是/非两组时，使用partitioningBy会更高效些，示例如下：
  Map> englishAndOtherLocales = locales.collect(Collectors.partitioningBy(lan -> lan.getLanguage().equals("en")));
  将元素分为两组：一组使用英语，一组使用其他语言。获取英语分组列表：
  List englishLocales = englishAndOtherLocales.get(true);

• Collectors.groupingByConcurrent
  会获取一个并发Map，当用于并行流时可以并发地插入值。这与toConcurrentMap方法完全类似。

分组分片downstream处理

• downstream
  方法groupingBy会产生一个值为列表的map的对象，如果希望对这个列表进行转换，例如转为Set，则可基于downstream实现，例如：
  Map> countryToLocaleSet = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry, Collectors.toSet()));

• 其他downstream

• counting()
  Map countryToLocaleCount = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry, Collectors.counting())); // 计算每个国家有多少种语言

• summing{Int | Long | Double}(ToIntFunction mapper)
  Map stateToCityPopucation = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.summingInt(City::getPopulation()))); // 计算每个下属所有城市人数总和

• maxBy(Comparator comparator) 和minBy(Comparator comparator)
  Map stateToLargestCity = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(City::getPopulation)))); // 计算每个州中人口最多的城市

• mapping(Function mapper, Collector downstream)
  Map> stateToLargestCityName = cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState, Collectors.mapping(City::getName, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(String::length)))))// 找出每个州中，名字最长的城市名称
  Map> countryToLanguages = locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getDisplayCountry, mapping(Locale::getDisplayLanguage, Collectors.toSet())))

• 如果grouping或者mapping函数的返回结果是int、long、double，可以将元素收集到summaryStatistics对象中：
  Map statistics = locales.collect(Colloctors.groupingBy(Locale::getState, summarizingInt(City::getPopulation)));

• reducing方法可对downstream元素进行一次普通聚合

• Collector reducing(BinaryOperator op)

• Collector reducing(identity, BinaryOperator op)

• Collector reducing(identity, Function mapper, BinaryOperator op)
  示例：
  Map stateToCityNames = cities.collect(groupingBy(City:getState, reducing("", City::getName, (s, t) -> s.length == 0 ? t : s + "," + t)))
  等价于：
  Map stateToCityNames = cities.collect(groupingBy(City:getState, mapping( City::getName, joining(","))))；

原始类型流

背景

将整型收集到一个Stream的流中，需要将每个整数封装成一个包装对象，这是一个低效的做法，double/float/long/short/byte/boolean也一样，所以，Stream API专门设计了IntStream、LongStream、DoubleStream用于存放基本数据类型;

• IntStream：用于存放int、short、char、byte和boolean类型的值；

• LongStream：用于存放long型的值；

• DoubleStream：用于存放double、float类型的值；

示例

• 创建IntStream，使用IntStream.of和Arrays.stream
  IntStream stream = IntStream.of(1,1,2,3,5);
int[] array = new int[]{1,1,2,3,5};
stream = Arrays.stream(array, 0, array.length);

• IngStream和LongStream的range和rangeClosed方法：
  IntStream zeroTo99 = IntStream.range(0, 100); //不包括上线100
  IntStream zeroTo100 = IntStream.rangeClosed(0, 100);//包括上线100

• 对于对象流，可使用mapToInt、mapToLong、mapToDouble转换为对应的原始类型的流。例如：
  Stream words = ...;
IntStream lengths = words.mapToInt(String::length);

• 原始类型流的常用方法：
  sum、max、min、average、summaryStatistics等。

• Random类的ints、longs、doubles分别产生对应的原始类型随机数字流。

并行流

• 默认情况下，除了Collection.parallelStream()外，流操作创建的都是串行流。

• 开启并行流（在终止方法执行前）

Collection.parallelStream()、Stream.parallel()。

• 当无需考虑Stream元素顺序时，Stream.unordered()会使并行操作更好地执行，例如distinct()，因为对于一个有序的流，distinct()操作总会保留所有相同元素的第一个，同样的操作还有limit()；

到此，关于“Java8 Stream API有什么作用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！