java8新特性→Stream流：用于解决已有集合类库既有的弊端

说到Stream便容易想到I/O Stream，而实际上，谁规定“流”就一定是“IO流”呢？在Java 8中，得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream概念，用于解决已有集合类库既有的弊端。

一、传统集合的多步遍历代码

几乎所有的集合（如 Collection 接口或Map 接口等）都支持直接或间接的遍历操作。而当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加、删除、获取外，最典型的就是集合遍历。例如：

public class Demo01ForEach { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> list = new ArrayList<>(); 
        list.add("张无忌"); 
        list.add("周芷若"); 
        list.add("赵敏"); 
        list.add("张强"); 
        list.add("张三丰"); 
        for (String name : list) { 
            System.out.println(name); 
        } 
    }
}

这是一段非常简单的集合遍历操作：对集合中的每一个字符串都进行打印输出操作。

循环遍历的弊端

Java 8的Lambda让我们可以更加专注于做什么（What），而不是怎么做（How），这点此前已经结合内部类进行了对比说明。现在，我们仔细体会一下上例代码，可以发现：

• for循环的语法就是“怎么做”

• for循环的循环体才是“做什么”

为什么使用循环？因为要进行遍历。但循环是遍历的唯一方式吗？遍历是指每一个元素逐一进行处理，而并不是从第一个到最后一个顺次处理的循环。前者是目的，后者是方式。

试想一下，如果希望对集合中的元素进行筛选过滤：

1. 将集合A根据条件一过滤为子集B；

2. 然后再根据条件二过滤为子集C。

那怎么办？在Java 8之前的做法可能为：

public class Demo02NormalFilter { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> list = new ArrayList<>(); 
        list.add("张无忌"); 
        list.add("周芷若"); 
        list.add("赵敏"); 
        list.add("张强"); 
        list.add("张三丰"); 
        List<String> zhangList = new ArrayList<>(); 
        for (String name : list) { 
            if (name.startsWith("张")) { 
                zhangList.add(name); 
            } 
        }
        List<String> shortList = new ArrayList<>(); 
        for (String name : zhangList) { 
            if (name.length() == 3) { 
                shortList.add(name); 
            } 
        }
        for (String name : shortList) { 
            System.out.println(name); 
        } 
    } 
}

这段代码中含有三个循环，每一个作用不同：

1. 首先筛选所有姓张的人；

2. 然后筛选名字有三个字的人；

3. 最后进行对结果进行打印输出。

每当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，总是需要进行循环、循环、再循环。这是理所当然的么？不是。循环是做事情的方式，而不是目的。另一方面，使用线性循环就意味着只能遍历一次。如果希望再次遍历，只能再使用另一个循环从头开始。

那，Lambda的衍生物Stream能给我们带来怎样更加优雅的写法呢？

public class Demo03StreamFilter { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> list = new ArrayList<>(); 
        list.add("张无忌"); 
        list.add("周芷若"); 
        list.add("赵敏"); 
        list.add("张强"); 
        list.add("张三丰"); 
        list.stream() 
            .filter(s ‐> s.startsWith("张")) 
            .filter(s ‐> s.length() == 3) 
            .forEach(System.out::println); 
    } 
}

直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义：获取流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印。代码中并没有体现使用线性循环或是其他任何算法进行遍历，我们真正要做的事情内容被更好地体现在代码中。

二、流式思想概述

注意：请暂时忘记对传统IO流的固有印象！

整体来看，流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”。

当需要对多个元素进行操作（特别是多步操作）的时候，考虑到性能及便利性，我们应该首先拼好一个“模型”步骤方案，然后再按照方案去执行它。

 这张图中展示了过滤、映射、跳过、计数等多步操作，这是一种集合元素的处理方案，而方案就是一种“函数模型”。图中的每一个方框都是一个“流”，调用指定的方法，可以从一个流模型转换为另一个流模型。而最右侧的数字3是最终结果。

这里的 filter 、 map 、 skip 都是在对函数模型进行操作，集合元素并没有真正被处理。只有当终结方法 count执行的时候，整个模型才会按照指定策略执行操作。而这得益于Lambda的延迟执行特性。

 备注：“Stream流”其实是一个集合元素的函数模型，它并不是集合，也不是数据结构，其本身并不存储任何元素（或其地址值）。

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列

• 元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。

• 数据源 流的来源。 可以是集合，数组 等。

和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：

•Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（flfluentstyle）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。

•内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者增强for的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式，流可以直接调用遍历方法。

当使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道。

一、流与集合相比的优点

二、流的延迟执行特点

 

三、通过集合、映射map或数组获取流

java.util.stream.Stream<T>是Java 8新加入的最常用的流接口。（这并不是一个函数式接口。）

获取一个流非常简单，有以下几种常用的方式

• 所有的 Collection 集合（List和Set）都可以通过 stream 默认方法获取流；

• Stream 接口的静态方法 of 可以获取数组对应的流。

 1、根据Collection获取流

首先， java.util.Collection 接口中加入了default方法stream用来获取流，所以其所有实现类均可获取流。

 

public class Demo04GetStream { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> list = new ArrayList<>(); 
        // ... 
        Stream<String> stream1 = list.stream(); 
        Set<String> set = new HashSet<>(); 
        // ... 
        Stream<String> stream2 = set.stream(); 
        Vector<String> vector = new Vector<>(); 
        // ...
        Stream<String> stream3 = vector.stream(); 
    } 
}

 

2、根据Map获取流

java.util.Map 接口不是Collection 的子接口，且其K-V数据结构不符合流元素的单一特征，所以获取对应的流需要分key、value或entry等情况：

 

public class Demo05GetStream { 
    public static void main(String[] args) { 
        Map<String, String> map = new HashMap<>(); 
        // ... 
        Stream<String> keyStream = map.keySet().stream(); 
        Stream<String> valueStream = map.values().stream(); 
        Stream<Map.Entry<String, String>> entryStream = map.entrySet().stream(); 
    } 
}

3、根据数组获取流

 如果使用的不是集合或映射而是数组，由于数组对象不可能添加默认方法，所以Stream接口中提供了静态方法of ，使用很简单：

 

public class Demo06GetStream { 
    public static void main(String[] args) { 
        String[] array = { "张无忌", "张翠山", "张三丰", "张一元" }; 
        Stream<String> stream = Stream.of(array); 
    } 
}

备注： of 方法的参数其实是一个可变参数，所以支持数组。

四、掌握常用的流操作

流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：

延迟方法：返回值类型仍然是Stream接口自身类型的方法，因此支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为延迟方法。）

终结方法：返回值类型不再是Stream接口自身类型的方法，因此不再支持类似 StringBuilder 那样的链式调用。本小节中，终结方法包括count 和 forEach 方法。

 1、逐一处理：forEach

 虽然方法名字叫 forEach ，但是与for循环中的“for-each”昵称不同。

void forEach(Consumer<? super T> action);

该方法接收一个 Consumer接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理。

public class Demo12StreamForEach { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> stream = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 
        stream.forEach(name‐> System.out.println(name)); 
    } 
}

2、过滤：fifilter

可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法签名：

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

该接口接收一个 Predicate函数式接口参数（可以是一个Lambda或方法引用）作为筛选条件。

此前我们已经学习过 java.util.stream.Predicate 函数式接口，其中唯一的抽象方法为：

boolean test(T t);

该方法将会产生一个boolean值结果，代表指定的条件是否满足。如果结果为true，那么Stream流的filter 方法将会留用元素；如果结果为false，那么 filter 方法将会舍弃元素。

Stream流中的filter方法基本使用的代码如：

public class Demo07StreamFilter { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 
        Stream<String> result = original.filter(s ‐> s.startsWith("张")); 
    } 
}

在这里通过Lambda表达式来指定了筛选的条件：必须姓张。

3、映射：map

如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map 方法。方法签名：

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

该接口需要一个 Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。

此前我们已经学习过 java.util.stream.Function函数式接口，其中唯一的抽象方法为：

R apply(T t);

这可以将一种T类型转换成为R类型，而这种转换的动作，就称为“映射”。

Stream流中的map方法基本使用的代码如：

public class Demo08StreamMap { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> original = Stream.of("10", "12", "18"); 
        Stream<Integer> result = original.map(str‐>Integer.parseInt(str)); 
    } 
}

这段代码中， map 方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了int类型（并自动装箱为Integer 类对象）。

抽取内容，生成集合

首先先初始化一些数据：

// 表达式：
personList.add(new Person(String name, Integer age, Integer sex)）；

// 初始化数据
personList.add(new Person("张三", 18, 1));
personList.add(new Person("李四", 20, 2));
personList.add(new Person("王五", 16, 2));
personList.add(new Person("赵六", 32, 1));
personList.add(new Person("陆七", 19, 1));

取出对象集合中的姓名，并生成List集合，代码如下：

private static void testMap() {
    List<String> nameList = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    nameList.forEach(name ->{
        System.out.println(name);
    });
}

运行结果：

4、统计个数：count

正如旧集合 Collection 当中的 size 方法一样，流提供 count 方法来数一数其中的元素个数：

long count();

该方法返回一个long值代表元素个数（不再像旧集合那样是int值）。基本使用：

public class Demo09StreamCount { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 
        Stream<String> result = original.filter(s ‐> s.startsWith("张")); 
        System.out.println(result.count()); // 2 
    } 
}

5、取用前几个：limit

limit 方法可以对流进行截取，只取用前n个。方法签名：

Stream<T> limit(long maxSize);

参数是一个long型，如果集合当前长度大于参数则进行截取；否则不进行操作。基本使用：

public class Demo10StreamLimit { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 
        Stream<String> result = original.limit(2); 
        System.out.println(result.count()); // 2 
    } 
}

 6、跳过前几个：skip

 如果希望跳过前几个元素，可以使用skip方法获取一个截取之后的新流：

Stream<T> skip(long n);

如果流的当前长度大于n，则跳过前n个；否则将会得到一个长度为0的空流。基本使用：

public class Demo11StreamSkip { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> original = Stream.of("张无忌", "张三丰", "周芷若"); 
        Stream<String> result = original.skip(2); 
        System.out.println(result.count()); // 1 
    } 
}

7、组合：concat

 如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用Stream 接口的静态方法 concat ：

static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)

备注：这是一个静态方法，与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。

该方法的基本使用代码如：

public class Demo12StreamConcat { 
    public static void main(String[] args) { 
        Stream<String> streamA = Stream.of("张无忌"); 
        Stream<String> streamB = Stream.of("张翠山"); 
        Stream<String> result = Stream.concat(streamA, streamB); 
    } 
}

8、sorted排序

按年龄进行排序，代码如下：

private static void testSorted() {
   
   System.out.println("------ 按年龄升序排序 ------");
   personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge)).forEach(person -> {
       System.out.println(person.toString());
   });
   
   System.out.println("------ 按年龄降序排序 ------");
   personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed()).forEach(person -> {
       System.out.println(person.toString());
   });
}

运行结果：

 9、distinct去重

代码如下：

private static void testDistinct() {
    int[] ints = {1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4};
    Arrays.stream(ints).distinct().forEach(number -> {
        System.out.println("number ->" + number);
    });
}

运行结果：

 10、mapTo 统计

统计人员的年龄情况，代码如下：

private static void testMapTo() {
    IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = personList.stream().mapToInt(Person::getAge).summaryStatistics();
    System.out.println("总条目数 ——> "+intSummaryStatistics.getCount());
    System.out.println("总年龄 ——>"+intSummaryStatistics.getSum());
    System.out.println("最大年龄 ——>"+intSummaryStatistics.getMax());
    System.out.println("最小年龄 ——>"+intSummaryStatistics.getMin());
    System.out.println("平均年龄 ——>"+intSummaryStatistics.getAverage());
}

运行结果：

 11、collect 规约操作

抽出人员名字，并以逗号分隔，代码如下：

private static void testCollect() {
    List<String> nameList = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    String names = nameList.stream().collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("names ->" + names);
}

运行结果：

集合元素处理（传统方式）

题目：现在有两个ArrayList集合存储队伍当中的多个成员姓名，要求使用传统的for循环（或增强for循环）依次进行以下若干操作步骤：

1. 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；存储到一个新集合中。

2. 第一个队伍筛选之后只要前3个人；存储到一个新集合中。

3. 第二个队伍只要姓张的成员姓名；存储到一个新集合中。

4. 第二个队伍筛选之后不要前2个人；存储到一个新集合中。

5. 将两个队伍合并为一个队伍；存储到一个新集合中。

6. 根据姓名创建 Person 对象；存储到一个新集合中。

7. 打印整个队伍的Person对象信息。

两个队伍（集合）的代码如下：

public class DemoArrayListNames { 
    public static void main(String[] args) { 
        //第一支队伍 
        ArrayList<String> one = new ArrayList<>(); 
        one.add("迪丽热巴"); 
        one.add("宋远桥"); 
        one.add("苏星河"); 
        one.add("石破天"); 
        one.add("石中玉"); 
        one.add("老子"); 
        one.add("庄子"); 
        one.add("洪七公"); 
        //第二支队伍 
        ArrayList<String> two = new ArrayList<>(); 
        two.add("古力娜扎"); 
        two.add("张无忌"); 
        two.add("赵丽颖"); 
        two.add("张三丰"); 
        two.add("尼古拉斯赵四"); 
        two.add("张天爱"); 
        two.add("张二狗"); 
        // .... 
    } 
}

而 Person 类的代码为：

public class Person { 
    private String name; 
    public Person() {} 
    public Person(String name) { 
        this.name = name; 
    }
    @Override 
    public String toString() { 
        return "Person{name='" + name + "'}"; 
    }
    public String getName() { 
        return name; 
    }
    public void setName(String name) { 
        this.name = name; 
    }
}

既然使用传统的for循环写法，那么：

public class DemoArrayListNames { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> one = new ArrayList<>(); 
        // ... 
        List<String> two = new ArrayList<>(); 
        // ... 
        // 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名； 
        List<String> oneA = new ArrayList<>(); 
        for (String name : one) { 
            if (name.length() == 3) { 
                oneA.add(name); 
            } 
        }
        // 第一个队伍筛选之后只要前3个人； 
        List<String> oneB = new ArrayList<>(); 
        for (int i = 0; i < 3; i++) { 
            oneB.add(oneA.get(i)); 
        }
        // 第二个队伍只要姓张的成员姓名； 
        List<String> twoA = new ArrayList<>(); 
        for (String name : two) { 
            if (name.startsWith("张")) { 
                twoA.add(name); 
            } 
        }
        // 第二个队伍筛选之后不要前2个人； 
        List<String> twoB = new ArrayList<>(); 
        for (int i = 2; i < twoA.size(); i++) { 
            twoB.add(twoA.get(i)); 
        }
        // 将两个队伍合并为一个队伍； 
        List<String> totalNames = new ArrayList<>(); 
        totalNames.addAll(oneB); 
        totalNames.addAll(twoB); 
        // 根据姓名创建Person对象； 
        List<Person> totalPersonList = new ArrayList<>(); 
        for (String name : totalNames) { 
            totalPersonList.add(new Person(name)); 
        }
        // 打印整个队伍的Person对象信息。 
        for (Person person : totalPersonList) { 
            System.out.println(person); 
        } 
    } 
}

运行结果为：

Person{name='宋远桥'} 
Person{name='苏星河'} 
Person{name='石破天'} 
Person{name='张天爱'} 
Person{name='张二狗'}

集合元素处理（Stream方式）

将上一题当中的传统for循环写法更换为Stream流式处理方式。两个集合的初始内容不变，Person 类的定义也不变

等效的Stream流式处理代码为：

public class DemoStreamNames { 
    public static void main(String[] args) { 
        List<String> one = new ArrayList<>(); 
        // ... 
        List<String> two = new ArrayList<>(); 
        // ... 
        // 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名； 
        // 第一个队伍筛选之后只要前3个人； 
        Stream<String> streamOne = one.stream()
            .filter(s ‐> s.length() == 3)
            .limit(3); 
        // 第二个队伍只要姓张的成员姓名； 
        // 第二个队伍筛选之后不要前2个人； 
        Stream<String> streamTwo = two.stream()
            .filter(s ‐> s.startsWith("张"))
            .skip(2); 
        // 将两个队伍合并为一个队伍； 
        // 根据姓名创建Person对象； 
        // 打印整个队伍的Person对象信息。 
        Stream.concat(streamOne, streamTwo)
            .map(Person::new)
            .forEach(System.out::println); 
    }
}

运行效果完全一样。

 Stream流在项目中的使用：项目中用得最多的情况是遍历。

List<ProductMedicinalMaterials> materialsList = new ArrayList<>();
                    List<ProductMedicinalMaterials> tempList = productMedicinalMaterialsMapper.selectByExample(example);
                    //获取药材的图片
                    if (tempList != null && tempList.size() > 0) {
                        tempList.stream().forEach(item -> {
                            List<AttachFile> fileList = attachFileService.getFileList(item.getId(), "T_PRODUCT_MEDICINAL_MATERIALS", "MATERIALS_PATH");
                            item.setMaterialsPath(fileList);
                            materialsList.add(item);
                        });
                    }

将数据收集进一个列表(Stream 转换为 List，允许重复值，有顺序)：collect(Collectors.toList())

//  通过用户去加载权限
            List<Map<String, String>> li = menuMapper.selectMenuCode(u.getUserId(), isApplet);

            if (u.getSupper() != 1) {
                // 判断企业关联功能集是否过期
                List<Menu> menuList = roleMapper.selectRoleMenuAll(u.getEnterpriseId());
                List<String> menus = menuList.stream().map(x -> x.getMenuCode()).collect(Collectors.toList());
                li.removeIf(item -> !menus.contains(item.get("code")));
            }

 Stream流在项目的使用：

在导入Excel时对记录进行去重。

List<IntelDrugStoreTemplate> intelDrugStoreTemplateList = ExcelImportUtil.importExcel(file.getInputStream(), IntelDrugStoreTemplate.class, params);
            List<IntelDrugStoreTemplate> distinct = intelDrugStoreTemplateList.stream().filter(distinctByKey(IntelDrugStoreTemplate::getEquipmentCode1))
                    .collect(Collectors.toList());

其中distinctByKey方法如下：

private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
        Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
        return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
    }

其中putIfAbsent方法如下：

default V putIfAbsent(K key, V value) {
        V v = get(key);
        if (v == null) {
            v = put(key, value);
        }

        return v;
    }

对distinctByKey方法的解析如下：

代码分析：
1、可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。filter方法的参数为Predicate
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
2、distinctByKey方法返回一个Predicate函数式接口，
3、distinctByKey方法的参数是Function函数式接口
4、Function函数式接口的apply方法的作用是将distinctByKey方法的参数equipmentCode1的值传给Predicate函数式接口中的t,
5、通过putIfAbsent方法将key为t,value为true放入map中，如果key的值value存在，则返回旧值value，此时value为Boolean.TRUE。如果value不存在则put,仍返回旧值value，此时value为null。
6、再通过判断旧值是否为null来过滤，从而得到value为空的子集流。第一次put一个equipmentCode时，value为空，返回值为null。第二次及以后put相同的equipmentCode时，value值为Boolean.TRUE,此时不为空，即当equipmentCode作为key时，第二次及以后的equipmentCode相同的记录被过滤掉。