1 Stream流编程-概念

Stream是 Java 8新增加的类，用来补充集合类。

Stream代表数据流，流中的数据元素的数量可能是有限的，也可能是无限的。

Stream和其它集合类的区别在于

其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改)
Stream并没有提供访问和管理元素的方式，而是通过声明数据源的方式，利用可计算的操作在数据源上执行
当然BaseStream.iterator() 和 BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法
不存储数据
流是基于数据源的对象，它本身不存储数据元素，而是通过管道将数据源的元素传递给操作。
函数式编程。流的操作不会修改数据源，例如filter不会将数据源中的数据删除。
延迟操作
流的很多操作如filter,map等中间操作是延迟执行的，只有到终点操作才会将操作顺序执行。
可以解绑
对于无限数量的流，有些操作是可以在有限的时间完成的，比如limit(n) 或 findFirst()，这些操作可是实现"短路"(Short-circuiting)，访问到有限的元素后就可以返回。
纯消费
流的元素只能访问一次，类似Iterator，操作没有回头路，如果你想从头重新访问流的元素，对不起，你得重新生成一个新的流

Java Stream提供了提供了串行和并行两种类型的流，保持一致的接口，提供函数式编程方式，以管道方式提供中间操作和最终执行操作，为Java语言的集合提供了现代语言提供的类似的高阶函数操作，简化和提高了Java集合的功能

2 流的创建

3 流的中间操作

中间操作会返回一个新的流，并且操作是延迟执行的，它不会修改原始数据源，而是由在终点操作开始的时候才真正开始执行
这和Scala集合的转换操作不同，Scala集合转换操作会生成一个新的中间集合，显而易见Java的这种设计会减少中间对象的生成

3.1 map

Stream#map
ReferencePipeline#map
将流中的元素映射成另外的值，新的值类型可以和原来的元素的类型不同

下面的代码中将字符元素映射成它的哈希码(ASCII值)

List<Integer> l = Stream.of('a','b','c')
        .map( c -> c.hashCode())
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(l); //[97, 98, 99]

3.2 flatMap

flatmap方法混合了map + flattern的功能，它将映射后的流的元素全部放入到一个新的流中
mapper函数会将每一个元素转换成一个流对象，而flatMap方法返回的流包含的元素为mapper生成的所有流中的元素

下面这个例子中将一首唐诗生成一个按行分割的流，然后在这个流上调用flatmap得到单词的小写形式的集合，去掉重复的单词然后打印出来

String poetry = "Where, before me, are the ages that have gone?\n" +
        "And where, behind me, are the coming generations?\n" +
        "I think of heaven and earth, without limit, without end,\n" +
        "And I am all alone and my tears fall down.";
Stream<String> lines = Arrays.stream(poetry.split("\n"));
Stream<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split(" ")));
List<String> l = words.map( w -> {
    if (w.endsWith(",") || w.endsWith(".") || w.endsWith("?"))
        return w.substring(0,w.length() -1).trim().toLowerCase();
    else
        return w.trim().toLowerCase();
}).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());,
System.out.println(l); //[ages, all, alone, am, and, are, before, behind, coming, down, earth, end, fall, generations, gone, have, heaven, i, limit, me, my, of, tears, that, the, think, where, without]

3.3 filter

返回的流中只包含满足断言(predicate)的数据

下面的代码返回流中的偶数集合

List<Integer> l = IntStream.range(1,10)
        .filter( i -> i % 2 == 0)
        .boxed()
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(l); //[2, 4, 6, 8]

3.4 peek

会使用一个Consumer消费流中的元素，但是返回的流还是包含原来的流中的元素。

String[] arr = new String[]{"a","b","c","d"};
Arrays.stream(arr)
       .peek(System.out::println) //a,b,c,d
       .count();

下面是有状态操作

3.5 distinct

保证输出的流中包含唯一的元素，它是通过Object.equals(Object)来检查是否包含相同的元素

List<String> l = Stream.of("a","b","c","b")
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(l); //[a, b, c]

3.6 sorted

将流中的元素按照自然排序方式进行排序，如果元素没有实现Comparable，则终点操作执行时会抛出java.lang.ClassCastException异常
sorted(Comparator<? super T> comparator)可以指定排序的方式。

对于有序流，排序是稳定的。对于非有序流，不保证排序稳定。

String[] arr = new String[]{"b_123","c+342","b#632","d_123"};
List<String> l  = Arrays.stream(arr)
        .sorted((s1,s2) -> {
            if (s1.charAt(0) == s2.charAt(0))
                return s1.substring(2).compareTo(s2.substring(2));
            else
                return s1.charAt(0) - s2.charAt(0);
        })
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(l); //[b_123, b#632, c+342, d_123]

3.7 skip

返回丢弃了前n个元素的流，如果流中的元素小于或者等于n，则返回空的流

3.8 limit

指定数量的元素的流。对于串行流，这个方法是有效的，这是因为它只需返回前n个元素即可，但是对于有序的并行流，它可能花费相对较长的时间，如果你不在意有序，可以将有序并行流转换为无序的，可以提高性能。

List<Integer> l = IntStream.range(1,100).limit(5)
        .boxed()
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(l);//[1, 2, 3, 4, 5]

4 流的终止操作

4.1 非短路操作

forEach、forEachOrdered
forEach遍历流的每一个元素，执行指定的action。它是一个终点操作，和peek方法不同。这个方法不担保按照流的encounter order顺序执行，如果对于有序流按照它的encounter order顺序执行，你可以使用forEachOrdered方法

Stream.of(1,2,3,4,5).forEach(System.out::println);

toArray
将流中的元素放入到一个数组中
collect

使用一个collector执行mutable reduction操作
辅助类Collectors提供了很多的collector，可以满足我们日常的需求，你也可以创建新的collector实现特定的需求。它是一个值得关注的类，你需要熟悉这些特定的收集器，如聚合类averagingInt、最大最小值maxBy minBy、计数counting、分组groupingBy、字符串连接joining、分区partitioningBy、汇总summarizingInt、化简reducing、转换toXXX等。

第二个提供了更底层的功能，它的逻辑类似下面的伪代码：

R result = supplier.get();
for (T element : this stream)
    accumulator.accept(result, element);
return result;

例子

List<String> asList = stringStream.collect(ArrayList::new, ArrayList::add,
                                           ArrayList::addAll);
String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,
                                     StringBuilder::append)
                            .toString();

reduce
是常用的一个方法，事实上很多操作都是基于它实现的。
它有几个重载方法

Optional<Integer> total = Stream.of(1,2,3,4,5).reduce( (x, y) -> x +y);
Integer total2 = Stream.of(1,2,3,4,5).reduce(0, (x, y) -> x +y);

值得注意的是accumulator应该满足结合性(associative)

max、min
max返回流中的最大值
min返回流中的最小值

5 并行流(Parallelism)

所有的流操作都可以串行/并行执行
除非显示地创建并行流，否则Java库中创建的都是串行流
Collection.stream()为集合创建串行流而Collection.parallelStream()为集合创建并行流
IntStream.range(int, int)创建的是串行流
通过parallel()方法可以将串行流转换成并行流,sequentia()方法将流转换成串行流。

除非方法的Javadoc中指明了方法在并行执行的时候结果是不确定(比如findAny、forEach)，否则串行和并行执行的结果应该是一样的。

Spring-Web-Flux实战(三) - Stream 流原创

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