JDK8系列之Stream API入门教程和示例

在前面的章节的学习中，我们学习了jdk8的新特性，lambada表达式、方法引用、函数式接口等等，接着本博客继续JDK8的一个比较重要的特性，JDK8 Stream API

1、什么是Jdk8 Stream？

Stream api是jdk8的新特性，使用jdk中java.util.stream里库，这种风格将元素集合看作一种stream，stream在管道中传输，在管道节点经过筛选、排序、聚合等操作，然后由terminal操作得到结果

2、Jdk8 Stream优点是什么？

Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，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
同时Jdk8 Stream api提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势

Stream stream() : 返回一个顺序流
Stream parallelStream() : 返回一个并行流

3、Jdk8 Stream的特征

不存储数据：Stream数据来源于数据源，但是本身是不存储数据元素的，而是将管道的数据元素传递给操作
函数式编程：流的操作不会修改数据
延迟操作：流的操作，如Filter，map等中间操作是可以延迟的，只有到terminal操作才会将操作顺序执行
可以解绑：stream api有些操作是要求在有限的时间完成的，比如limit(n) 或 findFirst()，这些操作访问到有限的元素后就可以返回
一次性消费：流的元素只能访问一次，如果你想重新访问流的元素，你得重新生成一个新的流。

4、Stream流的所有操作函数

中间操作（intermediate operation）
- 无状态（Stateless）
  - unordered()
  - filter()
  - map()
  - mapToInt()
  - mapToLong()
  - mapToDouble
  - flatMap()
  - flatMapToInt()
  - flatMapToLong()
  - flatMapToDouble()
  - peek()
- 有状态（Stateful）
  - distinct()
  - sorted()
  - limit()
  - skip()
terminal 操作（terminal operation）
- 非短路操作
  - forEach()
  - forEachOrdered()
  - toArray()
  - reduce()
  - collect()
  - max()
  - min()
  - count()
- 短路操作（short-circuiting）
  - anyMatch()
  - allMatch()
  - noneMatch()
  - findFirst()
  - findAny()

5、Stream流的创建方式

由集合创建Stream

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new ArrayList<>().stream();

由数组创建Stream

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Arrays.stream(new int[]{1,2,3})

由值创建Stream

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Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1);

由文件创建Stream

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// example : 从文件读取数据
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
    bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("D://javap.txt")));
} catch (FileNotFoundException e) {
    // ignore exception
    log.error("FileNotFoundException :{}",e);
}
Stream<String> lines = bufferedReader.lines();
lines.forEach(s -> {System.out.println(s);});

读取jar文件

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 Stream<JarEntry> stream = new JarFile("").stream();

6、 Stream有限流和无限流

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// example：创建有限流
IntStream.of(new int[]{1,2,3});
IntStream.range(1,10);
IntStream.rangeClosed(1,10);
//使用Pattern 将字符串分隔成流
Pattern pattern = compile(",");
Stream<String> streams = pattern.splitAsStream("a , b , c , d , e");
streams.forEach( System.out::print);

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 // example ：创建无限流
// 无限等比数列
 Stream<Integer> columns = Stream.iterate(1 , n -> n*2);
 // 生成无限随机数流
 Stream<Double> nums = Stream.generate(Math::random);
 // 无限数值流
 IntStream ints = new Random().ints();

7、intermediate operations

intermediate operations，又被称之为中间操作，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 唯一

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 // example :distinct 唯一
 List<String> distinctStrs = Stream.of("a", "b" , "c" , "d" , "e", "b")
         .distinct()
         .collect(Collectors.toList());
 System.out.println(String.format("distinct列表数据：%s" , distinctStrs));

filter 过滤

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 // example : filter 过滤
 List<Integer> columns = Stream.of(1 ,2 ,-1,3,4,5,6,7,8,9)
         .filter(n -> n > 0)
         .collect(Collectors.toList());
 System.out.println(String.format("filter列表数据：%s" , columns));

map 映射

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// example : map 映射
List<String[]> mapArras = Stream.of("hello","hi")
         .map(e -> e.split("") )
         .distinct()
         .collect(Collectors.toList());
 // List<String[]>类型的，不能直接打印
 mapArras.forEach(System.out::println);

filterMap 映射汇总

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// example : flatMap 映射汇总
List<String> mapStrs = Stream.of("hello","hi")
         .map(e -> e.split(""))
         .flatMap(Arrays::stream)
         .distinct()
         .collect(Collectors.toList());
 // 通过.flatMap(Arrays::stream)转成string数据
 mapStrs.forEach(s->System.out.println(s));

limit 限制

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// example ：limit限制
List<Integer> ints = IntStream.range(1,1000).limit(10)
         .boxed()
         .collect(Collectors.toList());
 // 打印[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
 System.out.println(ints);

peek 观察者 peek会提供一个消费函数，每个元素被消费时都会执行这个钩子函数

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// example ：peek  观察者
Arrays.stream(new String[]{"a","b","c","d","e"})
      // 每个元素被消费时都会执行这个钩子
      .peek(System.out::println)
      .count();

sorted 排序

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//example ：sorted 排序
List<Integer> sortedInts = Stream.of(1 ,9, 3, 2, 10,5,8)
    .sorted(
            (a , b) -> {
                return a >b ? 1 :-1;
            }
    )
    //.sorted(Comparator.comparingInt(a -> a))
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedInts);

skip 跳过 skip 跳过丢弃了前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

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// example : skip 跳过
List<String> skipStrs = Stream.of("a", "b", "c", "d", "e","f","g","h","i")
         //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
         .skip(2)
         .collect(Collectors.toList());
 System.out.println(skipStrs);

8、terminal operations

match 断言

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public boolean 	allMatch(Predicate<? super T> predicate)
public boolean 	anyMatch(Predicate<? super T> predicate)
public boolean 	noneMatch(Predicate<? super T> predicate)

allMatch只有在所有的元素都满足断言时才返回true,否则flase,流为空时总是返回true
anyMatch只有在任意一个元素满足断言时就返回true,否则flase,
noneMatch只有在所有的元素都不满足断言时才返回true,否则flase
count 计数

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

collect 收集

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// example : collect 收集
List<String> strs = Stream.of("a", "b" , "c" , "d" , "e", "b")
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(strs);

方法	返回类型	作用
toList()	List<T>	把流中元素收集到List，List<T> result = list.stream().collect(Collectors.toList());
toSet()	Set<T>	把流中元素收集到Set，Set<T> result = list.stream().collect(Collectors.toSet());
toCollection()	Collection<T>	把流中元素收集到集合，Collection<T> result = lsit.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayListL::new));
counting()	Long	计算流中元素的个数，long count = lsit.stream().collect(Collectors.counting());
summingInt()	Integer	对流中元素的整数属性求和，int total = lsit.stream().collect(Collectors.counting());
averagingInt	Double	计算元素Integer属性的均值，double avg = lsit.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));
summarizingInt	IntSummary	Statistics收集元素Integer属性的统计值，IntSummaryStatistics result = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));
joining	Stream	连接流中的每个字符串，String str = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining());
maxBy	Optional<T>	根据比较器选择最大值，Opetional<Student> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Student::getAge)))
minBy	Optional<T>	根据比较器选择最小值，Optional<Student> min= list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Student::getAge)));
reducing	规约产生的类型	从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值，int total = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Student::getAge, Integer::sum));
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换，int how = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
groupingBy	Map<K, List<T>>	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为，Map<Integer, List<Student>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getStatus));
partitioningBy	Map<Boolean, List<T>>	根据true或false进行分区，Map<Boolean, List<Student>> map = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Student::getPass));

find 返回

findAny()返回任意一个元素，如果流为空，返回空的Optional，对于并行流来说，它只需要返回任意一个元素即可
findFirst()返回第一个元素，如果流为空，返回空的Optional。
forEach、forEachOrdered 遍历 forEach遍历流的每一个元素，对于有序流按照它的encounter order顺序执行，你可以使用forEachOrdered方法

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

min、max

max返回流中的最大值，
min返回流中的最小值。

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 // example :max、min
long minV = Stream.of(1,2,3,4,5).max(
        new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2 - o1;
            }
        }
).get();
long maxV = Stream.of(1,2,3,4,5).max(
    new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o1 - o2;
        }
    }
).get();
System.out.println(String.format("min value :%s , max value :%s", minV ,maxV));

reduce 归约 reduce是一个变成操作，依照某种运算规则依次执行，所以reduce可以用于做sum,min,max,average等等操作

方法	描述
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，返回 Optional
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，返回 T
reduce(U identity, BiFunction a, BinaryOperator combiner)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，返回 Optional

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 // example : reduce
 // reduce用于求和
 List<Integer> sumInts = Stream.of(1 ,2,3,4,5,6,7,8,9).collect(Collectors.toList());
 Optional<Integer> sum = sumInts.stream().reduce(Integer::sum);
 System.out.println(String.format("reduce计算的总值：%s" , sum));

toArray

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// example : toArray
Integer[] integers = Stream.of(1 ,2,3,4,5,6,7,8,9).toArray(Integer[]::new);
System.out.println(integers);

concat 组合

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 // example : concat 组合
 List<String> list1 = Stream.of("a","b","c").collect(Collectors.toList());;
 List<String> list2 = Stream.of("d","e","f").collect(Collectors.toList());;
 Stream.concat(list1.stream() , list2.stream()).forEach(System.out::println);

9、Stream灵活应用例子

数据去重数据去重，除了前面的distinct，也可以用TreeSet来做去重，总之，stream非常灵活，开发者可以根据自己理解，进行编程

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handleModels.stream().collect(
Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(HandleModel::getUserCode))), ArrayList::new)
);

数据筛选

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 List<ControlVo> timeoutControlList = list.stream().filter(e-> e.getDays()!=null && e.getDays() < 0 ).sorted(Comparator.comparing(ControlVo::getDays)).collect(Collectors.toList());

PO、VO、DTO的转换

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// PO转DTO
dtoList = handleModels.stream().map(e -> {
     HandleDto dto = new HandleDto ();
     BeanUtil.copyProperties(e, dto);
     return dto;
 }).collect(Collectors.toList());

和Optional一起使用 list有数据时候，才进行遍历

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Optional.ofNullable(list).ifPresent(
    hlist -> {
        hlist.stream().forEach((e) -> {
          
        });
});

分挑存储什么是分挑存储？就是根据集合实体类的一个字段，进行分组然后重新组合成新的集合

ps：按照StuffId进行分组

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 Map<String, List<AttachmentDto>> attachmentGroup = 
attachmentDtos.stream()
.filter(item -> StringUtils.isNotBlank(item.getStuffId()))
.collect(Collectors.groupingBy(AttachmentDto::getStuffId));

10、附录参考资料

https://www.runoob.com/java/java8-new-features.html
https://beginnersbook.com/2017/10/java-8-features-with-examples/
https://howtodoinjava.com/java-8-tutorial/

java javascript mapreduce

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