当前位置 博文首页 > 说故事的五公子：此流非彼流——Stream详解
Java从8开始，不但引入了Lambda表达式，还引入了一个全新的流式API：Stream API。它位于java.util.stream包中。
Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
Stream和IO包下的InputStream和OutputStream一样吗？
划重点：这个Stream不同于java.io的InputStream和OutputStream，它代表的是任意Java对象的序列。两者对比如下：
| java.io | java.util.stream | |
|---|---|---|
| 存储 | 顺序读写的byte或char |
顺序输出的任意Java对象实例 |
| 用途 | 序列化至文件或网络 | 内存计算／业务逻辑 |
这时候大家可能又有疑问了，那么既然是顺序输出的任意Java对象实例，那么和List集合不就相同了吗？
再次划重点：这个Stream和List也不一样，List存储的每个元素都是已经存储在内存中的某个Java对象，而Stream输出的元素可能并没有预先存储在内存中，而是实时计算出来的。
换句话说，List的用途是操作一组已存在的Java对象，而Stream实现的是惰性计算，两者对比如下：
| java.util.List | java.util.stream | |
|---|---|---|
| 元素 | 已分配并存储在内存 | 可能未分配，实时计算 |
| 用途 | 操作一组已存在的Java对象 | 惰性计算 |
关于惰性计算在下面的章节中可以看到。
Stream接口还包含几个基本类型的子接口如IntStream, LongStream 和 DoubleStream。
特点：
filter不会将数据源中的数据删除。Stream的创建有多种方式，下面给大家一一列举出来
这种方式一般不常用的，但是测试的时候比较方便
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("1", "2", "3", "4");
//forEach()方法相当于内部循环调用
//参数的写法是Lambda表达式
stream.forEach(s -> System.out.println(s));
}
}
关于Lambda表达式，在我的这篇博客中有详细介绍，感兴趣的朋友可以去看一下
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream1 = Arrays.stream(new String[] { "1", "2", "3" });
Stream<String> stream2 = List.of("X", "Y", "Z").stream();
stream1.forEach(System.out::println);
stream2.forEach(System.out::println);
}
}
这两种创建Stream的方式是我们工作中经常会用到的方式，借助Stream（转化、聚合等方法）可以帮助我们更方便的去输出我们想要的结果
使用流的静态方法，比如Stream.of(Object[]), IntStream.range(int, int) 或者 Stream.iterate(Object, UnaryOperator)，如Stream.iterate(0, n -> n * 2)，或者generate(Supplier<T> s)如Stream.generate(Math::random)。
BufferedReader.lines()从文件中获得行的流。
Files类的操作路径的方法，如list、find、walk等。
随机数流Random.ints()。
其它一些类提供了创建流的方法，如BitSet.stream(), Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence), 和 JarFile.stream()。
更底层的使用StreamSupport，它提供了将Spliterator转换成流的方法。
还记得我们在前面介绍Stream的时候提到了一个惰性计算。惰性计算的特点是：一个Stream转换为另一个Stream时，实际上只存储了转换规则，并没有任何计算发生。中间操作会返回一个新的流，它不会修改原始的数据源，而且是由在终点操作开始的时候才真正开始执行。
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。
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "b","c","d").distinct();
stream.forEach(System.out::println);
}
}
//输出结果
a
b
c
d
从字面看是过滤的意思，过滤掉不满足条件的数据
import java.util.stream.IntStream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
IntStream stream = IntStream.range(1, 10).filter(i -> i % 2 == 0); //filter中的参数是过滤条件
stream.forEach(System.out::println);
}
}
//输出结果
2
4
6
8
map方法可以将流中的值映射成另外的值，比如将字符串全部转化成小写
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("Hello WORLD HELLO Life").map(s -> s.toLowerCase());
stream.forEach(System.out::println);
}
}
//输出结果
hello world hello life
从输出结果我们可以看到，字符串全部转化成小写字符了
limit方法指定流的元素数列，类似于Mysql中的limit方法
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("1", "2", "3", "4", "5", "6").limit(3); //取三条
stream.forEach(System.out::println);
}
}
// 输出结果
1
2
3
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("Hello WORLD HELLO Life").peek(s -> {
String peek = s.toLowerCase();
System.out.println(peek);
});
stream.forEach(System.out::println);
}
}
//输出结果
hello world hello life
Hello WORLD HELLO Life
有没有发现出一些东西？
我们将这段代码用上面的map方法实现一下
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("Hello WORLD HELLO Life").map(s -> {
String peek = s.toLowerCase();
System.out.println(peek);
return peek;
});
stream.forEach(System.out::println);
}
}
// 输出结果
hello world hello life
hello world hello life
peek方法的定义如下：
Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);
peek方法接收一个Consumer的入参。了解λ表达式的应该明白 Consumer的实现类 应该只有一个方法，该方法返回类型为void。
而map方法的入参为 Function。
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
我们发现Function 比 Consumer 多了一个 return。这也就是peek 与 map的区别了。
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。
sorted()将流中的元素按照自然排序方式进行排序
import java.util.stream.Stream;
public class QueryTest {
public static void main(String[] args) {
//自定义排序
customSort();
//自然排序
naturalSort();
}
public static void customSort() {
Stream stream = Stream.of("hello", "I", "love", "you").sorted((str1, str2) -> {
// 自定义排序规则
if (str1 == null) {
return -1;
}
if (str2 == null) {
return 1;
}
return str1.length() - str2.length();
});
System.out.println("-----------自定义排序-----------");
stream.forEach(System.out::println);
}
public static void naturalSort() {
Stream<String> stream = Stream.of("hello", "I", "love", "you").sorted();
System.out.println("-----------自然排序------------");
stream.forEach(System.out::println);
}
}
// 输出结果
-----------自定义排序-----------
I
you
love
hello
-----------自然排序------------
I
hello
love
you
如果我们直接调用sorted()方法，那么将按照自然排序，如果我们希望元素按照我们想要的结果来排序，需要自定义排序方法，sorted(Comparator<? super T> comparator)可以指定排序的方式。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。
max：获取最大值
min：获取最小值
count：返回流的数量
reduce操作可以实现从一组元素中生成一个值，max()、min()、count()等都是reduce操作，将他们单独设为函数只是因为常用。reduce()的方法定义有三种重写形式：
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)
获取Stream数量
package com.mybatisplus;
import java.util.stream.Stream;
public class QueryTest {
public static void main(String[] args) {
long count = Stream.of("a", "b", "A", "a", "c", "a").count();
System.out.println(count);
}
}
//输出结果 6
anyMatch表示，判断的条件里，任意一个元素成功，返回true
allMatch表示，判断条件里的元素，所有的都是，返回true
noneMatch跟allMatch相反，判断条件里的元素，所有的都不是，返回true
package com.mybatisplus;
import java.util.stream.Stream;
public class QueryTest {
public static void main(String[] args) {
boolean b1 = Stream.of("a", "b", "A", "a", "c", "a").anyMatch(str -> str.equals("a"));
boolean b2 = Stream.of("a", "b", "A", "a", "c", "a").allMatch(str -> str.equals("a"));
boolean b3 = Stream.of("a", "b", "A", "a", "c", "a").noneMatch(str -> str.equals("a"));
System.out.println("b1 = " + b1);
System.out.println("b2 = " + b2);
System.out.println("b3 = " + b3);
}
}
// 输出结果
b1 = true
b2 = false
b3 = false
