全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅（java.stream）

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　　10余年软件开发与系统架构经验，一起聊聊软件开发技术、系统架构技术、以及程序员最真实可行的职场打怪技能，代码之外的生存软技能。

　　
笔者结合在团队中多年的代码检视遇到的情况，结合平时项目编码实践经验，对Stream的核心要点与易混淆用法、典型使用场景等进行了详细的梳理总结，希望可以帮助大家对Stream有个更全面的认知，也可以更加高效的应用到项目开发中去。

　　
全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅

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　　在JAVA中，涉及到对数组、Collection等集合类中的元素进行操作的时候，通常会通过循环的方式进行逐个处理，或者使用Stream的方式进行处理。

　　例如，现在有这么一个需求：

　　从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个

　　在JAVA7及之前的代码中，我们会可以照如下的方式进行实现：

　　 * 【常规方式】

　　 * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个

　　 * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔

　　 * @return 倒序输出符合条件的单词列表

　　public List String sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) {

　　 // 先切割句子，获取具体的单词信息

　　 String[] words = sentence.split(" ");

　　 List String wordList = new ArrayList ();

　　 // 循环判断单词的长度，先过滤出符合长度要求的单词

　　 for (String word : words) {

　　 if (word.length() 5) {

　　 wordList.add(word);

　　 // 对符合条件的列表按照长度进行排序

　　 wordList.sort((o1, o2) - o2.length() - o1.length());

　　 // 判断list结果长度，如果大于3则截取前三个数据的子list返回

　　 if (wordList.size() 3) {

　　 wordList = wordList.subList(0, 3);

　　 return wordList;

　　在JAVA8及之后的版本中，借助Stream流，我们可以更加优雅的写出如下代码：

　　 * 【Stream方式】

　　 * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个

　　 * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔

　　 * @return 倒序输出符合条件的单词列表

　　public List String sortGetTop3LongWordsByStream(@NotNull String sentence) {

　　 return Arrays.stream(sentence.split(" "))

　　 .filter(word - word.length() 5)

　　 .sorted((o1, o2) - o2.length() - o1.length())

　　 .limit(3)

　　 .collect(Collectors.toList());

　　直观感受上，Stream的实现方式代码更加简洁、一气呵成。很多的同学在代码中也经常使用Stream流，但是对Stream流的认知往往也是仅限于会一些简单的filter、map、collect等操作，但JAVA的Stream可以适用的场景与能力远不止这些。

　　那么问题来了：Stream相较于传统的foreach的方式处理stream，到底有啥优势？

　　这里我们可以先搁置这个问题，先整体全面的了解下Stream，然后再来讨论下这个问题。

　　Stream初相识

　　概括讲，可以将Stream流操作分为3种类型：

　　创建Stream

　　Stream中间处理

　　终止Steam

　　每个Stream管道操作类型都包含若干API方法，先列举下各个API方法的功能介绍。

　　主要负责新建一个Stream流，或者基于现有的数组、List、Set、Map等集合类型对象创建出新的Stream流。

　　负责对Stream进行处理操作，并返回一个新的Stream对象，中间管道操作可以进行叠加。

　　
flatMap()

　　将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的stream流

　　顾名思义，通过终止管道操作之后，Stream流将会结束，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。

　　
findAny()

　　找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理，这个对于串行流时与findFirst相同，对于并行流时比较高效，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑

　　
map 必须是一对一的，即每个元素都只能转换为1个新的元素

　　flatMap 可以是一对多的，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素

　　比如：有一个字符串ID列表，现在需要将其转为User对象列表。可以使用map来实现：

　　 * 演示map的用途：一对一转换

　　public void stringToIntMap() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205", "105", "308", "469", "627", "193", "111");

　　 // 使用流操作

　　 List User results = ids.stream()

　　 .map(id - {

　　 User user = new User();

　　 user.setId(id);

　　 return user;

　　 .collect(Collectors.toList());

　　 System.out.println(results);

　　执行之后，会发现每一个元素都被转换为对应新的元素，但是前后总元素个数是一致的：

　　[User{id=205},

　　 User{id=105},

　　 User{id=308},

　　 User{id=469},

　　 User{id=627},

　　 User{id=193},

　　 User{id=111}]

　　再比如：现有一个句子列表，需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表。这种情况用map就搞不定了，需要flatMap上场了：

　　public void stringToIntFlatmap() {

　　 List String sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");

　　 // 使用流操作

　　 List String results = sentences.stream()

　　 .flatMap(sentence - Arrays.stream(sentence.split(" ")))

　　 .collect(Collectors.toList());

　　 System.out.println(results);

　　执行结果如下，可以看到结果列表中元素个数是比原始列表元素个数要多的：

　　[hello, world, Jia, Gou, Wu, Dao]

　　这里需要补充一句，flatMap操作的时候其实是先每个元素处理并返回一个新的Stream，然后将多个Stream展开合并为了一个完整的新的Stream，如下：

　　peek和foreach方法

　　peek和foreach，都可以用于对元素进行遍历然后逐个的进行处理。

　　但根据前面的介绍，peek属于中间方法，而foreach属于终止方法。这也就意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。

　　public void testPeekAndforeach() {

　　 List String sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");

　　 // 演示点1：仅peek操作，最终不会执行

　　 System.out.println("----before peek----");

　　 sentences.stream().peek(sentence - System.out.println(sentence));

　　 System.out.println("----after peek----");

　　 // 演示点2：仅foreach操作，最终会执行

　　 System.out.println("----before foreach----");

　　 sentences.stream().forEach(sentence - System.out.println(sentence));

　　 System.out.println("----after foreach----");

　　 // 演示点3： peek操作后面增加终止操作，peek会执行

　　 System.out.println("----before peek and count----");

　　 sentences.stream().peek(sentence - System.out.println(sentence)).count();

　　 System.out.println("----after peek and count----");

　　输出结果可以看出，peek独自调用时并没有被执行、但peek后面加上终止操作之后便可以被执行，而foreach可以直接被执行：

　　----before peek----

　　----after peek----

　　----before foreach----

　　hello world

　　Jia Gou Wu Dao

　　----after foreach----

　　----before peek and count----

　　hello world

　　Jia Gou Wu Dao

　　----after peek and count----

　　filter、sorted、distinct、limit

　　这几个都是常用的Stream的中间操作方法，具体的方法的含义在上面的表格里面有说明。具体使用的时候，可以根据需要选择一个或者多个进行组合使用，或者同时使用多个相同方法的组合：

　　public void testGetTargetUsers() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193");

　　 // 使用流操作

　　 List Dept results = ids.stream()

　　 .filter(s - s.length() 2)

　　 .distinct()

　　 .map(Integer::valueOf)

　　 .sorted(Comparator.comparingInt(o - o))

　　 .limit(3)

　　 .map(id - new Dept(id))

　　 .collect(Collectors.toList());

　　 System.out.println(results);

　　上面的代码片段的处理逻辑很清晰：

　　使用filter过滤掉不符合条件的数据

　　通过distinct对存量元素进行去重操作

　　通过map操作将字符串转成整数类型

　　借助sorted指定按照数字大小正序排列

　　使用limit截取排在前3位的元素

　　又一次使用map将id转为Dept对象类型

　　使用collect终止操作将最终处理后的数据收集到list中

　　输出结果：

[Dept{id=111}, Dept{id=193}, Dept{id=205}]

　　简单结果终止方法

　　按照前面介绍的，终止方法里面像count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch等方法，均属于这里说的简单结果终止方法。所谓简单，指的是其结果形式是数字、布尔值或者Optional对象值等。

　　public void testSimpleStopOptions() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");

　　 // 统计stream操作后剩余的元素个数

　　 System.out.println(ids.stream().filter(s - s.length() 2).count());

　　 // 判断是否有元素值等于205

　　 System.out.println(ids.stream().filter(s - s.length() 2).anyMatch("205"::equals));

　　 // findFirst操作

　　 ids.stream().filter(s - s.length() 2)

　　 .findFirst()

　　 .ifPresent(s - System.out.println("findFirst:" + s));

　　执行后结果为：

　　findFirst:205

　　避坑提醒

　　这里需要补充提醒下，一旦一个Stream被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作了，否则会报错，看下面示例：

　　public void testHandleStreamAfterClosed() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");

　　 Stream String stream = ids.stream().filter(s - s.length()

　　 // 统计stream操作后剩余的元素个数

　　 System.out.println(stream.count());

　　 System.out.println("-----下面会报错-----");

　　 // 判断是否有元素值等于205

　　 try {

　　 System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));

　　 } catch (Exception e) {

　　 e.printStackTrace();

　　 System.out.println("-----上面会报错-----");

　　执行的时候，结果如下：

　　-----下面会报错-----

　　java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed

　　 at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)

　　 at java.util.stream.ReferencePipeline.anyMatch(ReferencePipeline.java:449)

　　 at com.veezean.skills.stream.StreamService.testHandleStreamAfterClosed(StreamService.java:153)

　　 at com.veezean.skills.stream.StreamService.main(StreamService.java:176)

　　-----上面会报错-----

　　因为stream已经被执行count()终止方法了，所以对stream再执行anyMatch方法的时候，就会报错stream has already been operated upon or closed，这一点在使用的时候需要特别注意。

　　结果收集终止方法

　　因为Stream主要用于对集合数据的处理场景，所以除了上面几种获取简单结果的终止方法之外，更多的场景是获取一个集合类的结果对象，比如List、Set或者HashMap等。

　　这里就需要collect方法出场了，它可以支持生成如下类型的结果数据：

　　一个集合类，比如List、Set或者HashMap等

　　StringBuilder对象，支持将多个字符串进行拼接处理并输出拼接后结果

　　一个可以记录个数或者计算总和的对象（数据批量运算统计）

　　应该算是collect最常被使用到的一个场景了：

　　public void testCollectStopOptions() {

　　 List Dept ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));

　　 // collect成list

　　 List Dept collectList = ids.stream().filter(dept - dept.getId() 20)

　　 .collect(Collectors.toList());

　　 System.out.println("collectList:" + collectList);

　　 // collect成Set

　　 Set Dept collectSet = ids.stream().filter(dept - dept.getId() 20)

　　 .collect(Collectors.toSet());

　　 System.out.println("collectSet:" + collectSet);

　　 // collect成HashMap，key为id，value为Dept对象

　　 Map Integer, Dept collectMap = ids.stream().filter(dept - dept.getId() 20)

　　 .collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept - dept));

　　 System.out.println("collectMap:" + collectMap);

　　结果如下：

　　collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]

　　collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]

　　collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}

　　生成拼接字符串

　　将一个List或者数组中的值拼接到一个字符串里并以逗号分隔开，这个场景相信大家都不陌生吧？

　　如果通过for循环和StringBuilder去循环拼接，还得考虑下最后一个逗号如何处理的问题，很繁琐:

　　public void testForJoinStrings() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");

　　 StringBuilder builder = new StringBuilder();

　　 for (String id : ids) {

　　 builder.append(id).append(,);

　　 // 去掉末尾多拼接的逗号

　　 builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);

　　 System.out.println("拼接后：" + builder.toString());

　　但是现在有了Stream，使用collect可以轻而易举的实现：

　　public void testCollectJoinStrings() {

　　 List String ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");

　　 String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));

　　 System.out.println("拼接后：" + joinResult);

　　两种方式都可以得到完全相同的结果，但Stream的方式更优雅：

拼接后：205,10,308,49,627,193,111,193

　　数据批量数学运算

　　还有一种场景，实际使用的时候可能会比较少，就是使用collect生成数字数据的总和信息，也可以了解下实现方式：

　　public void testNumberCalculate() {

　　 List Integer ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);

　　 // 计算平均值

　　 Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value - value));

　　 System.out.println("平均值：" + average);

　　 // 数据统计信息

　　 IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value - value));

　　 System.out.println("数据统计信息： " + summary);

　　上面的例子中，使用collect方法来对list中元素值进行数学运算，结果如下：

　　平均值：30.0

　　总和： IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}

　　并行Stream

　　使用并行流，可以有效利用计算机的多CPU硬件，提升逻辑的执行速度。并行流通过将一整个stream划分为多个片段，然后对各个分片流并行执行处理逻辑，最后将各个分片流的执行结果汇总为一个整体流。

　　约束与限制

　　并行流类似于多线程在并行处理，所以与多线程场景相关的一些问题同样会存在，比如死锁等问题，所以在并行流终止执行的函数逻辑，必须要保证线程安全。

　　回答最初的问题

　　到这里，关于JAVA Stream的相关概念与用法介绍，基本就讲完了。我们再把焦点切回本文刚开始时提及的一个问题：

　　Stream相较于传统的foreach的方式处理stream，到底有啥优势？

　　根据前面的介绍，我们应该可以得出如下几点答案：

　　代码更简洁、偏声明式的编码风格，更容易体现出代码的逻辑意图

　　逻辑间解耦，一个stream中间处理逻辑，无需关注上游与下游的内容，只需要按约定实现自身逻辑即可

　　并行流场景效率会比迭代器逐个循环更高

　　函数式接口，延迟执行的特性，中间管道操作不管有多少步骤都不会立即执行，只有遇到终止操作的时候才会开始执行，可以避免一些中间不必要的操作消耗

　　当然了，Stream也不全是优点，在有些方面也有其弊端：

　　代码调测debug不便

　　程序员从历史写法切换到Stream时，需要一定的适应时间

　　好啦，关于JAVA Stream的理解要点与使用技能的阐述就先到这里啦。那通过上面的介绍，各位小伙伴们是否已经跃跃欲试了呢？快去项目中使用体验下吧！当然啦，如果有疑问，也欢迎找我一起探讨探讨咯。

　　此外：

　　
关于Stream中collect的分组、分片等进阶操作，以及对并行流的深入探讨，因为涉及内容比较多且相对独立，我会在后续的文档中展开专门介绍下，如果有兴趣的话，可以点个关注、避免迷路。

　　
关于本文中涉及的演示代码的完整示例，我已经整理并提交到github中，如果您有需要，可以自取：https://github.com/veezean/JavaBasicSkills

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