前言

• 首次接触到Stream的时候以为它是和InputStream、OutputStream这样的输入输出流的统称。

流和集合的前世今生

概念的差异

在开发中，我们使用最多的类库之一就是集合。集合是一种内存中的数据结构，用来保存对象数据，集合中的每个元素都得先算出来才能添加到集合中，相比之下：

集合用特定数据结构(如List，Set或Map)存储和分组数据。但是，流用于对存储的数据(例如数组，集合或I / O资源)执行复杂的数据处理操作，例如过滤，匹配，映射等。由我们可以知道：

集合主要是存储数据，而流主要关注对数据的操作。

数据修改

我们可以添加或删除集合中的元素。但是，不能添加或删除流中的元素。流是通过消费数据源的方式，对其执行操作并返回结果。它不会修改数据源头。

内部迭代和外部迭代

Java8提供的 Streams的主要特点是我们不必担心使用流时的迭代。流在后台为我们内部执行迭代。我们只需关注在数据源上需要执行哪些操作即可。

循环遍历

流只能遍历一次。如果你遍历该流一次，则将其消耗掉。要再次遍历它，必须再次从数据源中获取新的流。但是，集合可以遍历多次。

惰性求值(懒汉or饿汉)

相信大家都知道单例模式中的两种模式，懒汉式和饿汉式，在这里也可以相似的理解。

集合以饿汉式迅速的构建，即是所有元素都在开始时就进行了计算。但是，流是延迟构造的，即在调用终端操作之前不会去计算中间操作，也就是惰性求值(懒汉式)。

特性解读

两种迭代方式

上面我们提到了两种迭代的方式，内部迭代和外部迭代，怎么来理解呢？在java8之前，我们用的for循序，其实就是外部迭代，显示的去循环集合中的每一个元素。

而内部迭代则是，Stream内部帮我们做了这个操作，并且它还把流的值放到了某个地方，我们只需要给出相应的指令(map/flatmap/filter)，指挥它就行。

中间操作和终端操作

在java8中，我们可以把中间操作认为是工厂流水线上的一个工人，它将产品加工过后，返回一个新的东西(流)，一个新的流。它会让多个操作可以连接起来，一旦流水线上触发一个终端操作就会执行处理。

惰性 求值的理解

上面提到的两种操作其实就是惰性求值的解读。中间操作一般都可以合并起来，在终端操作时一次性全部处理求值。在处理更大的数据或流操作很多时，惰性求值是真正的福音。

因为处理数据时，我们不确定如何使用处理后的数据。直接循环一个很大的集合将始终以性能为代价而告终，其实客户端可能只是最终会利用其中的一小部分。或者，根据某些条件过滤一下，它可能甚至不需要利用该数据。惰性求值处理基于按需 策略来帮助我们实现业务功能。

Stream操作案例

String类上提供了有两个新方法：join和chars，使用join拼接字符串非常方便。

String.join(":", "foobar", "foo", "bar");// => foobar:foo:bar

第二种方法chars为字符串的所有字符创建流，可以对这些字符使用流操作：

"foobar:foo:bar"    .chars()    .distinct()    .mapToObj(c -> String.valueOf((char)c))    .sorted()    .collect(Collectors.joining());// => :abfor

处理文件Files最初是在Java 7中作为Java NIO的一部分引入的。JDK 8 API添加了一些其他方法，使我们能够对文件使用功能流。

try (Stream stream = Files.list(Paths.get(""))) {    String joined = stream        .map(String::valueOf)        .filter(path -> !path.startsWith("."))        .sorted()        .collect(Collectors.joining("; "));    System.out.println("List: " + joined);}

上面的示例列出了当前工作目录的所有文件，然后将每个路径映射到其字符串表示形式。然后将结果过滤，排序并最终加入一个字符串中。

细心的你您可能已经注意到，流的创建被包装在try / with语句中。流实现了AutoCloseable，在这种情况下，由于有IO操作支持，因此我们确实必须显式关闭流。

查找文件

Path start = Paths.get("");int maxDepth = 5;try (Stream stream = Files.find(start, maxDepth, (path, attr) ->        String.valueOf(path).endsWith(".js"))) {    String joined = stream        .sorted()        .map(String::valueOf)        .collect(Collectors.joining("; "));    System.out.println("Found: " + joined);}

该方法find接受三个参数：目录路径start是初始起点，并maxDepth定义了要搜索的最大文件夹深度。第三个参数是匹配谓词，它定义搜索逻辑。在上面的示例中，我们搜索所有JavaScript文件(文件名以.js结尾)。

读写文件

List lines = Files.readAllLines(Paths.get("res/nashorn1.js"));lines.add("print('foobar');");Files.write(Paths.get("res/nashorn1-modified.js"), lines);

用Java 8将文本文件读入内存并将字符串写入文本文件。这些方法的内存效率不是很高，因为整个文件都将被读取到内存中。文件越大，将使用越多的堆大小。

流

使用流的注意事项

注意，流只能使用一次。

public static void main(String[] args) {        String[] array = {"a", "b", "c", "d", "e"};        Stream stream = Arrays.stream(array);        // 消费流        stream.forEach(x -> System.out.println(x));        // 重用流! throws IllegalStateException        long count = stream.filter(x -> "b".equals(x)).count();        System.out.println(count);    }

正确的使用方式

public static void main(String[] args) {        String[] array = {"a", "b", "c", "d", "e"};        Supplier> streamSupplier = () -> Stream.of(array);        //获取新的流        streamSupplier.get().forEach(x -> System.out.println(x));        //获取另一个流        long count = streamSupplier.get().filter(x -> "b".equals(x)).count();        System.out.println(count);    }

过滤空值

Stream language = Stream.of("java", "python", "node", null, "ruby", null, "php");        //List result = language.collect(Collectors.toList());      //使用filter过滤空值        List result = language.filter(x -> x!=null).collect(Collectors.toList());        result.forEach(System.out::println);

map映射操作

List alpha = Arrays.asList("a", "b", "c", "d");        //Java8前        List alphaUpper = new ArrayList<>();        for (String s : alpha) {            alphaUpper.add(s.toUpperCase());        }        System.out.println(alpha); //[a, b, c, d]        System.out.println(alphaUpper); //[A, B, C, D]        // Java 8        List collect = alpha.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());        System.out.println(collect); //[A, B, C, D]        // map映射操作        List num = Arrays.asList(1,2,3,4,5);        List collect1 = num.stream().map(n -> n * 2).collect(Collectors.toList());        System.out.println(collect1); //[2, 4, 6, 8, 10]

分组，计数、排序

//3 apple, 2 banana, others 1        List items =                Arrays.asList("apple", "apple", "banana",                        "apple", "orange", "banana", "papaya");        Map result =                items.stream().collect(                        Collectors.groupingBy(                                Function.identity(), Collectors.counting()                        )                );        Map finalMap = new LinkedHashMap<>();        //map排序        result.entrySet().stream()                .sorted(Map.Entry.comparingByValue()                        .reversed()).forEachOrdered(e -> finalMap.put(e.getKey(), e.getValue()));        System.out.println(finalMap);

总结

本篇文章记录了Stream流操作的一些知识点。来检测一下，以下问题你是不是都会了呢？

• Stream流和集合的区别？
• 解释内部循环和外部循环？
• 解释一下惰性求值？
• Stream的常用操作有哪些？

欢迎来公众号【侠梦的开发笔记】 一起交流进步