Stream，集合操作利器，讓你好用到飛起來

作者：xcbeyond
瘋狂源自夢想，技術成就輝煌！微信公眾號：《程序猿技術大咖》號主，專注后端開發(fā)多年，擁有豐富的研發(fā)經驗，樂于技術輸出、分享，現階段從事微服務架構項目的研發(fā)工作，涉及架構設計、技術選型、業(yè)務研發(fā)等工作。對于Java、微服務、數據庫、Docker有深入了解，并有大量的調優(yōu)經驗。


集合是Java中使用最多的API，幾乎每個程序員天天都會和它打招呼，它可以讓你把相同、相似、有關聯的數據整合在一起，便于使用、提取以及運算等操作。在實際Java程序中，集合的使用往往隨著業(yè)務需求、復雜度而變得更加復雜，在這其中將可能會涉及到更多的運算，如：求和、平均值、分組、過濾、排序等等。如何這些操作混合出現，又該如何實現？難道遍歷、再遍歷、再運算么？拋開性能因素，這些操作已經嚴重影響了代碼的整潔，這種代碼也沒有幾個人愿意來讀。

那么，有沒有什么好的辦法來解決這種現狀呢？畢竟集合最為最常用的操作，難道Java語言的設計者沒有意識到這一點嗎？如何能夠幫助你節(jié)約寶貴的時間，讓程序員活得更輕松一點呢？

你可能已經猜到了，答案就是流—Stream。

本文將從JDK1.8中Stream API講起，讓你覺得集合操作原來可以這么輕松使用。

（在學習本節(jié)之前，必須先學習Lambda表達式相關知識，不清楚的可以翻看前幾篇文章JDK1.8新特性(三)：Lambda表達式，讓你愛不釋手、JDK1.8新特性(四)：函數式接口）

一、Stream是什么
Stream是Java API中的新成員，它允許你以聲明的方式處理數據集合（通過查詢語句來表達，而不是臨時編寫一個實現），你可以把它看成是遍歷數據集的高級迭代器。此外，Stream還可以透明地并行處理，而無需寫任何多線程代碼了。

我們先簡單的對比使用下Stream的好處吧。下面兩段代碼都是實現篩選出名字中包含“xc”字符串的人，并按照其年齡進行排序。

傳統(tǒng)方式(JDK1.8之前，非Stream流)：

List<People> peoples = new ArrayList<>();
// 遍歷 + 判斷
for (People people : allPeoples) {
    if (people.getName().contains("xc")) {
        peoples.add(people);
    }
}
// 對年齡排序
Collections.sort(peoples, new Comparator<People>() {
    @Override
    public int compare(People p1, People p2) {
        return Integer.compare(p1.getAge(), p2.getAge());
    }
});

Stream方式:

List<People> peoples2 = allPeoples.stream()
                .filter(people -> people.getName().contains("xc"))
                .sorted(Comparator.comparing(People::getAge))
                .collect(Collectors.toList());

沒有對比就沒有傷害，效果顯而易見。從開發(fā)角度來看，Stream方式有以下顯而易見的好處：

代碼以聲明方式寫的：說明想要完成什么（篩選出滿足條件的數據）而不是說明如何實現一個操作（利用循環(huán)和if條件等控制流語句）。

多個基本操作鏈接起來：將多個基礎操作鏈接起來，來表達復雜的數據處理流水線(如下圖)，同時體現了代碼的清晰、可讀性。
 

Stream API功能非常強大，類似上面Stream處理流水線方式應用場景很多，理論上可以生成一個具有無窮長的流水線的。更重要的是，在復雜業(yè)務中你用不著為了讓某些數據處理任務并行而去操心線程和鎖了，Stream API都替你做好了！

Stream，即：”流“，通過將集合轉換為一種叫做”流“的元素序列，通過聲明方式，對集合中的每個元素進行一系列并行或串行的流水線操作。

換句話說，你只需要告訴流你的要求，流便會在背后自行根據要求對元素進行處理，而你只需要 “坐享其成”。

二、Stream操作
整個流操作就是一條流水線，將元素放在流水線上一個個地進行處理，如下圖所示。


 

其中，數據源是原始集合數據，然后將如 List<T>的集合轉換為Stream<T>類型的流，并對流進行一系列的操作，比如過濾保留部分元素、對元素進行排序、類型轉換等，最后再進行一個終止操作，可以把 Stream 轉換回集合類型，也可以直接對其中的各個元素進行處理，比如打印、比如計算總數、計算最大值等。

很多流操作本身就會返回一個流，所以多個操作可以直接連接起來，就如上面舉例中Stream方式的代碼一樣。
 

如果是以前，進行這么一系列操作，你需要做個迭代器或者 foreach 循環(huán)，然后遍歷，一步步地親力親為地去完成這些操作。但是如果使用流，你便可以直接聲明式地下指令，流會幫你完成這些操作。

通過上面Stream操作流水線、實例，Stream操作大體上分為兩種：中間操作符和終止操作符。

1. 中間操作符
對于數據流來說，中間操作符在執(zhí)行指定處理邏輯后，數據流依然可以傳遞給下一級的操作符。

中間操作符包含8種：

map(mapToInt，mapToLong，mapToDouble) 轉換操作：把比如A->B，這里默認提供了轉int，long，double的操作符。

flatmap(flatmapToInt，flatmapToLong,flatmapToDouble)拍平操作：比如把int[]{2,3,4}拍平變成 2，3，4,也就是從原來的一個數據變成了3個數據，這里默認提供了拍平成int,long,double的操作。

limit限流操作：比如數據流中有10個，我只要前3個就可以使用。

distinct去重操作：重復元素去重。

filter過濾操作：對集合數據進行過濾。

peek消費操作：如果想對數據進行某些操作，如：讀取、編輯修改等。

skip跳過操作：跳過某些元素。

sorted排序操作：對元素排序，前提是實現Comparable接口，當然也可以自定義比較器。

（具體可參照源碼java.util.stream.Stream）

2. 終止操作符
數據經過一系列的中間操作，就輪到終止操作符上場了。終止操作符就是用來對數據進行收集或者消費的，數據到了終止操作這里就不會向下流動了，終止操作符只能使用一次。

collect收集操作：將所有數據收集起來，這個操作非常重要，官方的提供的Collectors 提供了非常多收集器，可以說Stream的核心在于Collectors。

count統(tǒng)計操作：統(tǒng)計最終的數據個數。

findFirst、findAny查找操作：查找第一個、查找任何一個，返回的類型為Optional。

noneMatch、allMatch、anyMatch匹配操作：數據流中是否存在符合條件的元素，返回值為bool 值。

min、max最值操作：需要自定義比較器，返回數據流中最大、最小的值。

reduce規(guī)約操作：將整個數據流的值規(guī)約為一個值，count、min、max底層就是使用reduce。

forEach、forEachOrdered遍歷操作：這里就是對最終的數據進行消費了。

toArray數組操作：將數據流的元素轉換成數組。

說了這么多，心動不如行動，俗話說：實踐出真理。那么，一起來實戰(zhàn)吧。






三、實戰(zhàn)演練
Stream的一系列操作，必須要使用終止操作符，否則整個數據流是不會執(zhí)行起來的。

1. map
轉換、映射操作，將元素轉換成其他形式或提取一些信息。

比如，從People集合中獲取所有人的年齡：

allPeoples.stream()
    .map(People::getAge)
    .forEach(System.out::println);

2. flatmap
將元素拍平拍扁 ，將拍扁的元素重新組成Stream，并將這些Stream 串行合并成一條Stream。

比如，帶有-字符的字符串進行拆分，并輸出：

Stream.of("x-c-b-e-y-o-n-d","a-b-c-d")
    .flatMap(m -> Stream.of(m.split("-")))
    .forEach(System.out::println);

輸出：

x
c
b
e
y
o
n
d
a
b
c
d

3. limit
限流操作，限制集合元素的個數。

比如，集合中有10個元素，我只要前4個就可以使用：

Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
    .limit(4)
    .forEach(System.out::println);

輸出：

1
2
3
4

4. distinct
去重操作，重復元素去重，類似數據庫中的關鍵字distinct。

比如，集合中可能存在一些重復的數據，需要進行去重操作：

Stream.of("xcbeyond","Niki","Liky","xcbeyond")
    .distinct()
    .forEach(System.out::println);

輸出：

xcbeyond
Niki
Liky

5. filter
過濾、篩選，對某些元素進行過濾，不符合篩選條件的將無法進入流的下游。

比如，篩選出一個數字集合中的所有偶數：

Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
    .filter(n -> 0 == n%2)
    .forEach(System.out::println);

輸出：

2
4
6
8
10

6. peek
消費操作，如果想對數據進行某些操作，如：讀取、編輯修改等。

比如，將People集合中name統(tǒng)一修改為name+age的形式：

allPeoples.stream()
    .peek(people -> people.setName(people.getName() + people.getAge()))
    .forEach(people -> System.out.println(people.getName()));

7. skip
跳過操作，跳過某些元素。

比如，一個數字集合，跳過前4個元素：

Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
    .skip(4)
    .forEach(System.out::println);

輸出：

5
6
7
8
9
10

8. sorted
排序操作，對元素排序，前提是實現Comparable接口，當然也可以自定義比較器。

比如，將People集合按照年齡排序：

allPeoples.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(People::getAge))
    .forEach(System.out::println);

9. collect
收集操作，終止操作符，用于將最終的數據收集到新的集合中，如，List、Set、Map等集合。

比如，將People集合按照年齡排序，并存放在一個新的集合中，供后續(xù)使用：

List<People> sortedPeople = allPeoples.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(People::getAge))
    .collect(Collectors.toList());

10. count
統(tǒng)計操作，用于對集合元素個數的統(tǒng)計，返回類型是long。

比如，計算People集合中年齡大于30的人數：

long count = allPeoples.stream()
    .filter(people -> people.getAge() > 30)
    .count();

11. findFirst、findAny
查找操作，查找第一個、任何一個，返回的類型為Optional。常用于查詢集中符合條件的元素，并結合Optional.isPresent()進行判斷，防止出現未找到而強制獲取數據元素的異常情況。

比如，查找People集合中名字為xcbeyond的人：

People xcbeyondPeople = null;
Optional<People> optional = allPeoples.stream()
    .filter(people -> "xcbeyond".equals(people.getName()))
    .findFirst();
if (optional.isPresent()) {
    xcbeyondPeople = optional.get();
}

12. noneMatch、allMatch、anyMatch
匹配操作，判斷數據流中是否存在符合條件的元素，返回值為boolean值。

noneMatch：沒有匹配條件的元素

allMatch、anyMatch：全匹配

比如，判斷People集合中是否有名字為xcbeyond的人：

boolean bool = allPeoples.stream()
    .allMatch(people -> "xcbeyond".equals(people.getName()));

13. min、max
最值操作，根據自定義比較器，返回數據流中最大、最小的元素。

比如，找到People集合中最大年齡的人：

People maxAgePeople = null;
Optional<People> maxAgeOptional = allPeoples.stream()
    .max(Comparator.comparing(People::getAge));
if (maxAgeOptional.isPresent()) {    // 可能沒有，則需要進行判斷
    maxAgePeople = maxAgeOptional.get();
}

14. reduce
規(guī)約操作：將整個數據流的值規(guī)約為一個值，其中count、min、max底層就是使用reduce。

比如，對一個整數集合進行求和：

int sum = Stream.of(1,9,8,4,5,6,-1)
    .reduce(0,(e1,e2)->e1+e2);
System.out.println(sum);

輸出：

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四、總結
本文就Stream的基礎使用層面進行了全面的介紹、實戰(zhàn)，告訴你該怎么用每種操作符，只有掌握了這些基本的操作，在面對實際復雜處理邏輯時，需要進一步配合使用，就會知道它的妙處了。這也讓你對集合的操作更上一步，為你省去了不少麻煩。關于Stream更深入的說明，如：并行處理、是否高效等，將會在之后的章節(jié)進行詳盡的闡述、驗證，以消除使用中的疑惑與擔憂。