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Java中的Stream API是一种基于集合操作的框架，简化了数据处理流程。它与传统的输入输出流不同，Stream不实际存储数据，而是当需要时，按需提供数据源。其操作分为中间操作和终端操作，中间操作返回Stream对象，终端操作处理数据并返回结果。

Stream的特性

• 不存储数据：Stream不保存数据，所有操作从数据源获取。
• 懒评估：源数据在需要时才会读取，只有最终操作开始时才会处理。
• 并行性：支持并行处理，提高性能。
• 无状态性：不受之前操作影响，所以可以重用流操作多次。

常见操作示例

@Test
public void stream() {
    // 统计红色小组件个数
    System.out.println(widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED")).count());
    // 统计红色小组件总重
    System.out.println(widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED")).mapToInt(Widget::getWeight).sum());
}

2. 映射操作：

@Test
public void map() {
    // 映射并转换字符串
    Arrays.stream("Hello, world!").map(String::toLowerCase).peek(word -> System.out.println("Mapped value: " + word)).count();
}

3. 收集操作：

@Test
public void collect() {
    // 故障恢复统计
    final HashSet
     
       widgetSet =	widgetList.stream().collect(Collectors.UsingConsumer(ArrayList::new));
    System.out.println("Total widgets: " + widgetSet.size());
}
     

4. 排序操作：

@Test
public void stream() {
    // 排序数组
    Integer[] integers = {1, 9, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 2, 5};
    // invokedsexy
    List
      
        integersList = Arrays.asList(integers);
    integersList.stream().sorted().forEach(System.out::println);
}
      

高级操作

• 并行处理：通过parallel()方法设置流并行性。
• 时间控制：使用timeout()方法设置操作超时限制。
• 匹配操作：使用anyMatch()、allMatch()和noneMatch()方法进行流匹配。
• 限制和跳过：使用limit(n)和skip(n)方法限制或跳过元素数量。

总结

Stream API大大简化了数据处理代码，提高了代码的可读性和可维护性。通过灵活的组合中间和终端操作，可以高效处理各种数据聚合任务。不过，需要结合实际场景选择最优操作序列，以发挥Stream的优势。