全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅

优雅"/>

全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅

🚀 优质资源分享 🚀

学习路线指引（点击解锁）	知识定位	人群定位
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡	进阶级	本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。
💛Python量化交易实战💛	入门级	手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统

全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅
☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝

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 sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) {// 先切割句子，获取具体的单词信息String[] words = sentence.split(" ");List 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 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。

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。

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。

• 开始管道

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。

API	功能说明
stream()	创建出一个新的stream串行流对象
parallelStream()	创建出一个可并行执行的stream流对象
Stream.of()	通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象

• 中间管道

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。

API	功能说明
filter()	按照条件过滤符合要求的元素， 返回新的stream流
map()	将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的stream流
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
limit()	仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流
skip()	跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流
concat()	将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流
distinct()	对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流
sorted()	对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流
peek()	对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的stream流

• 终止管道

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。

API	功能说明
count()	返回stream处理后最终的元素个数
max()	返回stream处理后的元素最大值
min()	返回stream处理后的元素最小值
findFirst()	找到第一个符合条件的元素时则终止流处理
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
anyMatch()	返回一个boolean值，类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素
allMatch()	返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件
noneMatch()	返回一个boolean值， 用于判断是否所有元素都不符合条件
collect()	将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定
toArray()	将流转换为数组
iterator()	将流转换为Iterator对象
foreach()	无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑

Stream方法使用

map与flatMap

map与flatMap都是用于转换已有的元素为其它元素，区别点在于：

• 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 ids = Arrays.asList("205","105","308","469","627","193","111");// 使用流操作List results = ids.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).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 sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao");// 使用流操作List 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 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 ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193");// 使用流操作List 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：

1. 使用filter过滤掉不符合条件的数据
2. 通过distinct对存量元素进行去重操作
3. 通过map操作将字符串转成整数类型
4. 借助sorted指定按照数字大小正序排列
5. 使用limit截取排在前3位的元素
6. 又一次使用map将id转为Dept对象类型
7. 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 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205System.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：

6
true
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 ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");Stream stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);// 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205try {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：

6
-----下面会报错-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closedat 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）

生成集合

应该算是collect最常被使用到的一个场景了：

public void testCollectStopOptions() {List ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));// collect成listList collectList = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20).collect(Collectors.toList());System.out.println("collectList:" + collectList);// collect成SetSet 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 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 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 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 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

机制说明

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

总结

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：

我是悟道，聊技术、又不仅仅聊技术~

如果觉得有用，请点个关注，也可以关注下我的公众号【架构悟道】，获取更及时的更新。

期待与你一起探讨，一起成长为更好的自己。