在这篇文章中，我将介绍Node.js和Java Streams以及Apache Kafka和Amazon Kinesis等工具，并简要概述每个工具，来说明啥是流处理！

数组是存储一系列值的数据结构。那么，一个流是一个数组吗？其实不是的。让我们看看流是什么，看看它是如何工作的吧。

首先，流不存储元素，数组存储元素。所以，流不是数组。此外，虽然集合和数组的大小是有限的，但流却没有。但是，如果流不存储元素，它怎么可能是元素序列呢？

流实际上是从一个点移动到另一个点的数据序列，但它们是按需计算的。因此，它们至少有一个源，比如数组、列表、I/O资源等等。让我们以一个文件为例：当一个文件被打开进行编辑时，它的全部或部分将保留在内存中，从而允许更改，因此只有当它被关闭时，才能保证不会丢失或损坏任何数据。

幸运的是，流可以逐块读/写数据，而不会立即缓冲整个文件。正如我们所了解的的，缓冲区是物理内存存储器（通常是RAM）的一个区域，用于在数据从一个地方移动到另一个地方时临时存储数据。

Node.js有四种流类型，值得一提：

• 可写-数据可以写入的流（例如，写入文件，发送HTTP请求/响应）。

• 可读-可以从中读取数据的流（例如，从文件中读取，接收HTTP请求/响应）。

• 双工-可读和可写的流（例如，TCP套接字）。

• 转换-可以在写入和读取数据时修改或转换数据的双工流（例如，zlib压缩文件）。

在流上操作并生成另一个流的函数称为过滤器，可以在管道中连接，如下所示：

Arrays.asList(10,3,13,4,1,52)    .stream()   .filter(number -> number % 2 == 0) //10,4,52   .sorted() //4,10,52 .skip(1) //10,52    .forEach(System.out::println); //prints 10 and prints 52    

谈到Java Streams，有趣的是它们提供了懒惰的特性。该Javadoc中说：

“

流操作分为中间（stream生成）操作和终端（值或副作用生成）操作。中间操作总是很懒惰的。

”

所以，如果我这样做：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(10,3,13,4,1,52);
Stream<Integer> numberStream = numbers.stream()  .filter(number -> number % 2 == 0) //10,4,52   .sorted() //4,10,52 .skip(1) //10,52    .peek(System.out::println); //used to execute something while stream is processing  

流并没有执行，因为它足够的聪明，可以等待调用终端操作，如forEach、reduce、anyMatch等。除了具有声明性风格之外，它还足够智能，可以在满足终端操作时立即停止。例如：

Integer integer = Arrays.asList(10,3,13,4,1,52)  .stream()   .filter(number -> number % 2 == 0) .sorted()   .skip(1)    .peek(System.out::println) //it prints only 10 instead of 10 and 52 .findFirst().get(); 

由于上面的流上有sorted（），filter方法将在整个流上运行，但skip不会在整个筛选和排序的流上运行。让我们看看这个例子：

Integer integer = Arrays.asList(10,3,13,4,1,52)  .stream()   .filter(number -> number % 2 == 0) .findFirst().get();

有些人可能认为过滤器会在每个元素上运行，然后首先找到，正如我所说的：Java streams足够聪明。

Java streams的另一个有趣之处是parallel streams：

Arrays.asList(10,3,13,4,1,52,2,6,8)   .parallelStream()   .filter(number -> number % 2 == 0) .forEach(number -> System.out.println(Thread.currentThread())); //prints which thread is being executed

当流并行执行时，Java运行时将流划分为多个子流。聚合操作迭代并并行处理这些子流，然后组合结果。

既然您了解了流如何工作的概念，那么让我们来看一些工具。

 Apache Kafka

Kafka是一个分布式流数据处理平台，具有三个关键功能：

• 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息系统。

• 以容错、持久的方式存储记录流。

• 记录发生时处理流。

其目的是实现流的实时处理，并支持使用Kafka Connect的许多数据源（如JDBC、ActiveMQ、REST API等）。一些用例包括：消息传递、网站活动跟踪、度量标准、日志聚合、流处理、事件源和提交日志。

下面是对使用Kafka Streams API的应用程序的剖析。它提供了包含多个流线程的Kafka Streams应用程序的逻辑视图，每个线程包含多个流任务。

 Amazon Kinesis

Amazon Kinesis是一个完全管理的Amazon Web服务（AWS），用于实时收集、处理和分析视频和数据流。Amazon展示了四种功能：

Kinesis视频流-捕获、处理和存储视频流。

Kinesis数据流-捕获、处理和存储数据流。

Kinesis数据Firehose-将数据流加载到AWS数据存储中。

Kinesis数据分析-使用标准SQL分析数据流。

其目的还在于实现流和某些用例的实时处理：构建视频分析应用程序、从批分析发展为实时分析、构建实时应用程序和分析物联网设备数据。

以下是Kinesis数据流通常的工作方式：

总结

这就是流的工作原理。在这篇文章里我们了解了一些关于Node.js流和Java Streams以及Apache Kafka和Amazon Kinesis等工具的信息，以及每个工具的概述。文章也有不妥之处，希望你们喜欢。

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