Java 8 中 Stream 流的基础概念及特性介绍

1. 【Java 8 中 Stream 流的基础概念及特性介绍】

第一章：什么是Stream流

1.1 为什么引入Stream流

• 传统的集合操作需要通过循环或迭代器进行，代码冗长且不易维护
• Stream流提供了一种更简洁、更易读的方式处理集合数据
• 引入Stream流可以实现更多的函数式编程范式，提高代码的可读性和可维护性

  1.2 Stream流的定义和概念

  概念	说明
  流的生成与操作	Stream流是提供了一组元素的序列，在Java中由java.util.Stream接口表示
  流的延迟求值特性	Stream流的操作一般分为中间操作和终端操作，中间操作会返回一个新的Stream流，直到执行终端操作时才会触发实际的计算

  1.2.1 流的生成与操作

  • Stream流可以通过集合、数组、静态工厂方法等方式进行生成
  • 操作包括筛选、映射、筛选去重、截断、排序等中间操作

    1.2.2 流的延迟求值特性

    • Stream流的中间操作不会立即执行，只有在终端操作调用时才会触发计算
    • 延迟求值特性可以优化性能，避免不必要的计算

      通过以上介绍，可以初步了解Java 8中Stream流的基本概念和原理。接下来将深入学习Stream流的基本操作和特性，进一步探索其在实际应用中的优势和灵活性。

      
      （图片来源网络，侵删）

      2. Stream流的基本操作

      在Java 8中，Stream流提供了强大的功能来对集合进行操作，可以非常方便地进行过滤、映射、排序等操作。在这一章节中，我们将深入介绍Stream流的基本操作，包括中间操作和终端操作的区别，以及不同类型的操作示例。

      2.1 中间操作与终端操作的区别

      Stream流的操作可以分为中间操作和终端操作两种。中间操作是流的数据处理阶段，不会立即执行，而是返回另一个流；而终端操作会触发流的处理并生成最终结果。下面我们将详细介绍中间操作和终端操作的不同类型。

      2.1.1 过滤与映射操作

      过滤操作可以根据指定的条件过滤出符合条件的元素，映射操作则可以将流中的元素映射为另一种形式。下面是一个示例代码，演示如何使用过滤和映射操作：

      List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
      List result = numbers.stream()
                              .filter(num -> num % 2 == 0) // 过滤出偶数
                              .map(num -> num * num) // 将偶数平方
                              .collect(Collectors.toList());
      System.out.println(result); // 输出：[4, 16]
      

      通过上面的代码，我们可以看到，先使用filter方法对偶数进行过滤，然后使用map方法将偶数平方，最后通过collect方法将结果收集到列表中。

      2.1.2 排序与限制操作

      排序操作可以对流中的元素进行排序，限制操作可以限制流的元素个数。下面是一个示例，展示如何对流进行排序和限制：

      List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
      List result = names.stream()
                            .sorted() // 对姓名排序
                            .limit(2) // 限制输出前两个
                            .collect(Collectors.toList());
      System.out.println(result); // 输出：[Alice, Bob]
      

      通过以上代码，我们可以看到，对姓名进行排序后，限制输出前两个名字，最终结果为[Alice, Bob]。

      2.2 终端操作的几种类型

      终端操作是流的最后一个阶段，触发流的处理并生成最终结果。在Java 8中，常见的终端操作包括forEach、collect和reduce等。

      2.2.1 forEach 和 forEachOrdered

      forEach方法可以对流中的每个元素执行指定操作，forEachOrdered则保证元素的顺序。下面是一个简单示例：

      List fruits = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Cherry");
      fruits.stream()
           .forEach(fruit -> System.out.println("I like " + fruit));
      

      通过上面的代码，我们可以对每个水果执行打印操作，输出每个水果的喜欢程度。

      2.2.2 collect 和 reduce

      collect方法将流中的元素收集到集合中，reduce方法可以将流中的元素进行计算。下面是一个展示计算流中元素和的示例：

      List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
      int sum = numbers.stream()
                       .reduce(0, (a, b) -> a + b);
      System.out.println("Sum of numbers: " + sum); // 输出：Sum of numbers: 15
      

      在上面的代码中，我们使用reduce方法计算流中所有元素的和，结果为15。

      通过本章节的介绍，我们了解了Stream流的基本操作，包括中间操作和终端操作的区别，以及不同类型的操作示例，希望可以帮助大家更好地使用Stream流来处理集合数据。

      3. Stream流的特性探索

      在Java 8中，Stream流不仅提供了丰富的基本操作方法，还具备了一些高级特性，本章将深入探索Stream流的特性，包括并行流与串行流的区别、流的自定义操作等。

      3.1 并行流与串行流的区别

      在Stream流的操作过程中，可以选择使用串行流（Sequential Stream）或并行流（Parallel Stream）。串行流意味着在单线程中依次执行流的各个阶段，而并行流则会在多个线程中同时执行流的不同阶段，从而提高处理数据的效率。下面我们来看一下两者的区别：

      串行流的特点：

      • 依次执行流的每个操作，数据在流中单线程传递。
      • 编写简单，适用于处理较小数据量或操作不太复杂的情况。
      • 可以通过 .sequential() 方法将并行流转换为串行流。

        并行流的特点：

        • 使用多线程同时处理流中的数据，加快数据处理速度。
        • 适用于处理大数据量或复杂操作场景。
        • 可以通过 .parallel() 方法将串行流转换为并行流。

          3.1.1 使用并行流注意事项

          在使用并行流时，需要注意以下几点来保证程序的正确性和性能：

          • 线程安全性： 确保操作流的数据结构是线程安全的，避免产生数据竞争。
          • 共享变量： 避免在并行流中使用共享变量，可以使用线程安全的数据结构或使用 reduce 操作来避免并发问题。
          • 任务分配： 流的并行化需要将任务分解为多个子任务，合适的任务划分可以最大程度地提高并行流的效率。

            3.2 流的自定义操作

            除了Java 8中提供的基本操作方法外，我们还可以自定义流的操作来满足特定需求。通过自定义操作，可以更灵活地处理数据流，在某些情况下，也能提高代码的可读性和复用性。

            3.2.1 自定义收集器Collector接口

            收集器（Collector）是用于在流的元素上执行汇总操作的接口，Java 8中提供了丰富的内置收集器，如toList、toSet等。除了内置收集器外，我们还可以通过实现Collector接口来自定义收集器，实现特定的汇总操作。

            import java.util.stream.Collector;
            import java.util.stream.Collectors;
            // 自定义收集器，将流中的元素拼接为字符串
            public class StringCollector implements Collector {
                @Override
                public Supplier supplier() {
                    return StringBuilder::new;
                }
                @Override
                public BiConsumer accumulator() {
                    return StringBuilder::append;
                }
                @Override
                public BinaryOperator combiner() {
                    return StringBuilder::append;
                }
                @Override
                public Function finisher() {
                    return StringBuilder::toString;
                }
                @Override
                public Set characteristics() {
                    return Collections.emptySet();
                }
            }
            // 使用自定义收集器
            List words = Arrays.asList("Custom", "Collector", "Example");
            String result = words.stream().collect(new StringCollector());
            System.out.println(result); // Output: CustomCollectorExample
            

            在上面的代码中，我们实现了一个自定义收集器StringCollector，用于将流中的字符串元素拼接为一个字符串。

            3.2.2 自定义中间操作

            除了自定义收集器外，我们还可以自定义中间操作（Intermediate Operation）来扩展Stream流的功能。通过自定义中间操作，可以在流中实现特定的数据处理逻辑，例如过滤、转换等。

            import java.util.function.Function;
            import java.util.stream.Stream;
            // 自定义中间操作，将字符串转换为大写并拼接
            public class CustomOperation {
                public static void main(String[] args) {
                    Stream words = Stream.of("custom", "operation", "example");
                    words = words.map(s -> s.toUpperCase()); // 转换为大写
                    words = words.map(s -> s.concat("!")); // 拼接感叹号
                    words.forEach(System.out::println); // 输出转换后的字符串
                }
            }
            // 运行结果：
            // CUSTOM!
            // OPERATION!
            // EXAMPLE!
            

            上述代码中，我们自定义了一个中间操作map，实现将字符串转换为大写并在结尾追加感叹号的功能，以此来丰富流的处理方式。这种自定义中间操作可以让我们灵活处理流中的数据，实现更多定制化的操作。

            通过自定义收集器和中间操作，我们可以更好地发挥Stream流的编程优势，实现更灵活、高效的数据处理方式。在实际项目中，合理应用自定义操作能够让代码更具可读性和可维护性，提高开发效率。

            4. Stream流的实际应用

            在本章中，我们将探讨如何在实际应用中利用Stream流简化集合操作和处理IO操作。通过Stream流，我们可以实现更加优雅和高效的数据处理方式，让代码更具可读性和维护性。

            4.1 使用Stream流简化集合操作

            在Java 8中，Stream流提供了丰富的API，可以帮助我们简化集合的操作，包括转换、过滤、映射等。下面我们来看一些使用Stream流的例子：

            4.1.1 集合转换和过滤

            List names = Arrays.asList("Tom", "Jerry", "Alice", "Bob");
            // 使用Stream将名字转换为大写形式
            List upperCaseNames = names.stream()
                                                .map(String::toUpperCase)
                                                .collect(Collectors.toList());
            // 使用Stream过滤出长度大于3的名字
            List filteredNames = names.stream()
                                               .filter(name -> name.length() > 3)
                                               .collect(Collectors.toList());
            

            通过以上代码，我们可以看到，使用Stream操作可以轻松地实现集合的转换和过滤，避免了传统的循环方式，让代码更具有函数式编程的特点。

            4.1.2 面向对象和函数式编程对比

            传统方式需要使用循环迭代集合，并在循环体中执行针对每个元素的操作，而函数式编程方式则是通过流的操作，将操作应用到整个集合上，实现了对集合的批量处理，让代码更为简洁和易读。

            4.2 Stream流与IO操作

            除了简化集合操作外，Stream流还可以用于处理IO操作，例如读写文件和处理网络流数据。下面我们来看一些使用Stream处理IO的例子：

            4.2.1 读写文件使用Stream

            try (Stream lines = Files.lines(Paths.get("example.txt"))) {
                // 逐行读取文件内容并打印
                lines.forEach(System.out::println);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                // 写文件操作
                Files.write(Paths.get("output.txt"), "Hello, Stream!".getBytes());
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            

            通过以上代码，我们可以看到，使用Stream处理文件IO操作非常简洁和高效，通过流式操作读取和写入文件内容，让IO操作代码更为优雅。

            4.2.2 处理网络流数据

            try (Socket socket = new Socket("127.0.0.1", 8080);
                 InputStream inputStream = socket.getInputStream();
                 InputStreamReader reader = new InputStreamReader(inputStream);
                 BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(reader)) {
                // 读取服务器返回的数据
                bufferedReader.lines().forEach(System.out::println);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            

            在处理网络流数据时，Stream流同样可以发挥作用，通过流式操作从网络流中读取数据，并对数据进行处理，让网络编程更为简便和灵活。

            通过以上示例，我们可以看到Stream流在实际应用中的广泛应用，无论是简化集合操作还是处理IO操作，都能为我们带来更好的编程体验和代码质量。流式处理的思想使得代码更为清晰和易于维护，值得开发者深入学习和应用。

            总结

            通过本章的学习，我们了解了如何使用Stream流简化集合操作和处理IO操作的方法，掌握了Stream流在实际应用中的优势和灵活性。在未来的开发中，我们可以更多地运用Stream流，提高代码的可读性和效率，实现更加优秀的程序设计。

            5. Stream流的性能分析与优化

            在本章中，我们将深入研究Java 8中Stream流的性能问题，并探讨如何通过优化来提高流操作的效率。

            5.1 使用Stream流注意性能问题

            在编写Stream流代码时，我们需要留意一些潜在的性能问题，避免因为不当的操作而导致性能下降。

            • 流的复用性问题

              • 由于流只能被消费一次，如果需要多次对同一数据集进行操作，应考虑将流内容保存在集合中，而不是反复创建流。
              • 示例代码：

                List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
                // 错误示例：多次使用同一流
                long count1 = numbers.stream().filter(n -> n > 2).count();
                long count2 = numbers.stream().filter(n -> n  n > 2).count();
                long count2 = numberStream.filter(n -> n  

              • 避免多次遍历流

                • 在对流进行操作时，尽量避免多次遍历同一流，可以考虑使用集合或其他方式保存中间结果，以免重复执行流操作。
                • 示例代码：

                  List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
                  // 错误示例：多次遍历同一流
                  long count1 = numbers.stream().filter(n -> n > 2).count();
                  long count2 = numbers.stream().filter(n -> n  n > 2).collect(Collectors.toList());
                  long count1 = filteredNumbers.size();
                  List otherFilteredNumbers = numbers.stream().filter(n -> n  
                  5.2 如何优化Stream流操作
                   
                  为了提高Stream流的性能，我们可以采取一些优化措施，以确保流操作的高效执行。
                   
                  

                  • 流的短路优化

                    • Stream流内部很多操作（如findFirst、allMatch等）都可以利用短路机制来提前结束计算，节省不必要的计算开销。
                    • 示例代码：

                      List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
                      // 使用流的短路优化，找到第一个大于3的元素
                      Optional result = numbers.stream().filter(n -> n > 3).findFirst();
                      if (result.isPresent()) {
                          System.out.println("找到第一个大于3的元素：" + result.get());
                      }
                      

                    • 使用并行流提高性能

                      • 在对大数据集进行操作时，可以考虑使用并行流来利用多核处理器的优势，加快流操作的处理速度。
                      • 示例代码：

                        List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
                        // 顺序流操作
                        long sequentialTime = System.currentTimeMillis();
                        long count = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).count();
                        sequentialTime = System.currentTimeMillis() - sequentialTime;
                        // 并行流操作
                        long parallelTime = System.currentTimeMillis();
                        long parallelCount = numbers.parallelStream().filter(n -> n % 2 == 0).count();
                        parallelTime = System.currentTimeMillis() - parallelTime;
                        System.out.println("顺序流操作耗时：" + sequentialTime + "ms，结果为：" + count);
                        System.out.println("并行流操作耗时：" + parallelTime + "ms，结果为：" + parallelCount);
                        

                        通过以上优化方法，可以有效提升Java 8中Stream流的性能，使流操作更加高效、快速。

                        总结

                        在对Java 8中Stream流进行性能分析和优化时，我们应该重点关注流的复用性和遍历次数，利用短路优化和并行流提高操作效率。通过合理的优化手段，可以提升Stream流操作的执行速度，使代码更具效率和可维护性。