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作者 | 我是你的小眼睛儿

来源 | jianshu.com/p/9fe8632d0bc2

Stream简介

1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。

2、stream是对集合对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作。

3、只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 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。

为什么要使用Stream

1、函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。

2、高端

实例数据源

public class Data {private static List<PersonModel> list = null;static {PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);}public static List<PersonModel> getData() {return list;}
}

Filter

1、遍历数据并检查其中的元素时使用。

2、filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示。

    /*** 过滤所有的男性*/public static void fiterSex(){List<PersonModel> data = Data.getData();//oldList<PersonModel> temp=new ArrayList<>();for (PersonModel person:data) {if ("男".equals(person.getSex())){temp.add(person);}}System.out.println(temp);//newList<PersonModel> collect = data.stream().filter(person -> "男".equals(person.getSex())).collect(toList());System.out.println(collect);}/*** 过滤所有的男性 并且小于20岁*/public static void fiterSexAndAge(){List<PersonModel> data = Data.getData();//oldList<PersonModel> temp=new ArrayList<>();for (PersonModel person:data) {if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){temp.add(person);}}//new 1List<PersonModel> collect = data.stream().filter(person -> {if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){return true;}return false;}).collect(toList());//new 2List<PersonModel> collect1 = data.stream().filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20)).collect(toList());}

Map

1、map生成的是个一对一映射,for的作用

2、比较常用

3、而且很简单

   /*** 取出所有的用户名字*/public static void getUserNameList(){List<PersonModel> data = Data.getData();//oldList<String> list=new ArrayList<>();for (PersonModel persion:data) {list.add(persion.getName());}System.out.println(list);//new 1List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());System.out.println(collect);//new 2List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());System.out.println(collect1);//new 3List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {System.out.println(person.getName());return person.getName();}).collect(toList());}

FlatMap

1、顾名思义，跟map差不多,更深层次的操作

2、但还是有区别的

3、map和flat返回值不同

4、Map 每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。
还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

5、Map一对一

6、Flatmap一对多

7、map和flatMap的方法声明是不一样的

(1) Stream map(Function mapper);

(2) Stream flatMap(Function> mapper);

(3) map和flatMap的区别：我个人认为，flatMap的可以处理更深层次的数据，入参为多个list，结果可以返回为一个list，而map是一对一的，入参是多个list，结果返回必须是多个list。通俗的说，如果入参都是对象，那么flatMap可以操作对象里面的对象，而map只能操作第一层。

public static void flatMapString() {List<PersonModel> data = Data.getData();//返回类型不一样List<String> collect = data.stream().flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());List<Stream<String>> collect1 = data.stream().map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());//用map实现List<String> collect2 = data.stream().map(person -> person.getName().split(" ")).flatMap(Arrays::stream).collect(toList());//另一种方式List<String> collect3 = data.stream().map(person -> person.getName().split(" ")).flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());}

Reduce

1、感觉类似递归

2、数字(字符串)累加

3、个人没咋用过

 public static void reduceTest(){//累加，初始化值是 10Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(10, (count, item) ->{System.out.println("count:"+count);System.out.println("item:"+item);return count + item;} );System.out.println(reduce);Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (x, y) -> x + y);System.out.println(reduce1);String reduce2 = Stream.of("1", "2", "3").reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));System.out.println(reduce2);}

Collect

1、collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构

2、toList()

3、toSet()

4、toMap()

5、自定义

 /*** toList*/public static void toListTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();List<String> collect = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(Collectors.toList());}/*** toSet*/public static void toSetTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();Set<String> collect = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(Collectors.toSet());}/*** toMap*/public static void toMapTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();Map<String, Integer> collect = data.stream().collect(Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge));data.stream().collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{return value+"1";}));}/*** 指定类型*/public static void toTreeSetTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();TreeSet<PersonModel> collect = data.stream().collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));System.out.println(collect);}/*** 分组*/public static void toGroupTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream().collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex())));System.out.println(collect);}/*** 分隔*/public static void toJoiningTest(){List<PersonModel> data = Data.getData();String collect = data.stream().map(personModel -> personModel.getName()).collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));System.out.println(collect);}/*** 自定义*/public static void reduce(){List<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(Collectors.reducing(new ArrayList<String>(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {y.addAll(z);return y;}));System.out.println(collect);}

Optional

1、Optional 是为核心类库新设计的一个数据类型，用来替换 null 值。

2、人们对原有的 null 值有很多抱怨，甚至连发明这一概念的Tony Hoare也是如此，他曾说这是自己的一个“价值连城的错误”

3、用处很广，不光在lambda中，哪都能用

4、Optional.of(T)，T为非空，否则初始化报错

5、Optional.ofNullable(T)，T为任意，可以为空

6、isPresent()，相当于 ！=null

7、ifPresent(T)， T可以是一段lambda表达式 ，或者其他代码，非空则执行

public static void main(String[] args) {PersonModel personModel=new PersonModel();//对象为空则打出 -Optional<Object> o = Optional.of(personModel);System.out.println(o.isPresent()?o.get():"-");//名称为空则打出 -Optional<String> name = Optional.ofNullable(personModel.getName());System.out.println(name.isPresent()?name.get():"-");//如果不为空，则打出xxxOptional.ofNullable("test").ifPresent(na->{System.out.println(na+"ifPresent");});//如果空，则返回指定字符串System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse("-"));System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElse("-"));//如果空，则返回 指定方法，或者代码System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{return "hahah";}));System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseGet(()->{return "hahah";}));//如果空，则可以抛出异常System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseThrow(()->{throw new RuntimeException("ss");}));//        Objects.requireNonNull(null,"is null");//利用 Optional 进行多级判断EarthModel earthModel1 = new EarthModel();//oldif (earthModel1!=null){if (earthModel1.getTea()!=null){//...}}//newOptional.ofNullable(earthModel1).map(EarthModel::getTea).map(TeaModel::getType).isPresent();//        Optional<EarthModel> earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());
//        Optional<List<PersonModel>> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);
//        Optional<Stream<String>> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));//判断对象中的listOptional.ofNullable(new EarthModel()).map(EarthModel::getPersonModels).map(pers->pers.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList())).ifPresent(per-> System.out.println(per));List<PersonModel> models=Data.getData();Optional.ofNullable(models).map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList())).ifPresent(per-> System.out.println(per));}

并发

1、stream替换成parallelStream或 parallel

2、输入流的大小并不是决定并行化是否会带来速度提升的唯一因素，性能还会受到编写代码的方式和核的数量的影响

3、影响性能的五要素是:数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的CPU核数量，以及处理每个元素所花的时间

 //根据数字的大小，有不同的结果private static int size=10000000;public static void main(String[] args) {System.out.println("-----------List-----------");testList();System.out.println("-----------Set-----------");testSet();}/*** 测试list*/public static void testList(){List<Integer> list = new ArrayList<>(size);for (Integer i = 0; i < size; i++) {list.add(new Integer(i));}List<Integer> temp1 = new ArrayList<>(size);//老的long start=System.currentTimeMillis();for (Integer i: list) {temp1.add(i);}System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);//同步long start1=System.currentTimeMillis();list.stream().collect(Collectors.toList());System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);//并发long start2=System.currentTimeMillis();list.parallelStream().collect(Collectors.toList());System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);}/*** 测试set*/public static void testSet(){List<Integer> list = new ArrayList<>(size);for (Integer i = 0; i < size; i++) {list.add(new Integer(i));}Set<Integer> temp1 = new HashSet<>(size);//老的long start=System.currentTimeMillis();for (Integer i: list) {temp1.add(i);}System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);//同步long start1=System.currentTimeMillis();list.stream().collect(Collectors.toSet());System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);//并发long start2=System.currentTimeMillis();list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);}

调试

1、list.map.fiter.map.xx 为链式调用，最终调用collect(xx)返回结果

2、分惰性求值和及早求值

3、判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream，那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空，那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链，最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。

4、通过peek可以查看每个值，同时能继续操作流

private static void peekTest() {List<PersonModel> data = Data.getData();//peek打印出遍历的每个perdata.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{System.out.println(p);}).collect(toList());}

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