摘要: java8的流式處理極大了簡化我們對於集合、數組等結構的操作，讓我們可以以函數式的思想去操作，本篇文章將探討java8的流式資料處理的基本使用。
在我接觸到java8串流處理的時候，我的第一個感覺是串流處理讓集合運算變得簡潔了許多，通常我們需要多行程式碼才能完成的操作，借助於流式處理可以在一行中實現。例如我們希望對一個包含整數的集合中篩選出所有的偶數，並將其封裝成為一個新的List返回，那麼在java8之前，我們需要透過以下程式碼實現：
List<Integer> evens = new ArrayList<>();
for (final Integer num : nums) {
if (num % 2 == 0) {
evens.add(num);
}
}透過java8的串流處理，我們可以將程式碼簡化為：
List<Integer> evens = nums.stream().filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
先簡單解釋一下上面這行語句的意義，
stream()
操作將集合轉換成一個流，
filter()
執行我們自訂的篩選處理，這裡是透過lambda表達式篩選出所有偶數，最後我們透過
collect()
對結果進行封裝處理，並透過
Collectors.toList()
指定其封裝成為一個List集合傳回。
由上面的例子可以看出，java8的流式處理極大的簡化了對於集合的操作，實際上不光是集合，包括數組、文件等，只要是可以轉換成流，我們都可以藉助串流處理，類似我們寫SQL語句一樣對其進行操作。 java8透過內部迭代來實現對流的處理，一個流式處理可以分為三個部分：轉換成流、中間操作、終端操作。如下圖：
以集合為例，一個串流處理的操作我們首先需要呼叫
stream()
函數將其轉換成流，然後再調用對應的
中间操作
達到我們需要對集合進行的操作，例如篩選、轉換等，最後透過
终端操作
對前面的結果進行封裝，傳回我們需要的形式。
我們定義一個簡單的學生實體類，用於後面的範例示範：
##
public class Student {
/** 学号 */
private long id;
private String name;
private int age;
/** 年级 */
private int grade;
/** 专业 */
private String major;
/** 学校 */
private String school;
// 省略getter和setter
}
// 初始化
List<Student> students = new ArrayList<Student>() {
{
add(new Student(20160001, "孔明", 20, 1, "土木工程", "武汉大学"));
add(new Student(20160002, "伯约", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
add(new Student(20160003, "玄德", 22, 3, "经济管理", "武汉大学"));
add(new Student(20160004, "云长", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
add(new Student(20161001, "翼德", 21, 2, "机械与自动化", "华中科技大学"));
add(new Student(20161002, "元直", 23, 4, "土木工程", "华中科技大学"));
add(new Student(20161003, "奉孝", 23, 4, "计算机科学", "华中科技大学"));
add(new Student(20162001, "仲谋", 22, 3, "土木工程", "浙江大学"));
add(new Student(20162002, "鲁肃", 23, 4, "计算机科学", "浙江大学"));
add(new Student(20163001, "丁奉", 24, 5, "土木工程", "南京大学"));
}
};
filter
在前面的範例中我們已經示範如何使用filter，其定義為：
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)
Predicate
Predicate
test(T t)
boolean
students
List<Student> whuStudents = students.stream()
.filter(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()))
.collect(Collectors.toList());distinct
distinct運算類似於我們在寫SQL語句時，新增的
DISTINCT
Object.equals(Object)
List<Integer> evens = nums.stream()
.filter(num -> num % 2 == 0).distinct()
.collect(Collectors.toList());limit
limit運算也類似SQL語句中的
LIMIT
土木工程
List<Student> civilStudents = students.stream()
.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).limit(2)
.collect(Collectors.toList());sorted
Comparable
sorted(Comparator<? super T> comparator)
List<Student> sortedCivilStudents = students.stream()
.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).sorted((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());# skip
skip操作與limit操作相反，如同其字面意思一樣，是跳過前n個元素，比如我們希望找出排序在2之後的土木工程專業的學生，那麼可以實現為：
List<Student> civilStudents = students.stream()
.filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());SELECT
map
舉例說明，假設我們希望篩選出所有專業為電腦科學的學生姓名，那麼我們可以在filter篩選的基礎之上，透過map將學生實體映射成為學生姓名字串，具體實現如下：
List<String> names = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.map(Student::getName).collect(Collectors.toList());除了上面这类基础的map，java8还提供了
mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)
，
mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
，
mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper)
，这些映射分别返回对应类型的流，java8为这些流设定了一些特殊的操作，比如我们希望计算所有专业为计算机科学学生的年龄之和，那么我们可以实现如下：
int totalAge = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.mapToInt(Student::getAge).sum();通过将Student按照年龄直接映射为
IntStream
，我们可以直接调用提供的
sum()
方法来达到目的，此外使用这些数值流的好处还在于可以避免jvm装箱操作所带来的性能消耗。
flatMap
flatMap与map的区别在于 flatMap是将一个流中的每个值都转成一个个流，然后再将这些流扁平化成为一个流 。举例说明，假设我们有一个字符串数组
String[] strs = {"java8", "is", "easy", "to", "use"};，我们希望输出构成这一数组的所有非重复字符，那么我们可能首先会想到如下实现：
List<String[]> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
.map(str -> str.split("")) // 映射成为Stream<String[]>
.distinct()
.collect(Collectors.toList());在执行map操作以后，我们得到是一个包含多个字符串（构成一个字符串的字符数组）的流，此时执行distinct操作是基于在这些字符串数组之间的对比，所以达不到我们希望的目的，此时的输出为：
[j, a, v, a, 8] [i, s] [e, a, s, y] [t, o] [u, s, e]
distinct只有对于一个包含多个字符的流进行操作才能达到我们的目的，即对
Stream<String>
进行操作。此时flatMap就可以达到我们的目的：
ListdistinctStrs = Arrays.stream(strs) .map(str -> str.split("")) // 映射成为Stream<String[]> .flatMap(Arrays::stream) // 扁平化为Stream<String> .distinct() .collect(Collectors.toList());
flatMap将由map映射得到的
Stream<String[]>
，转换成由各个字符串数组映射成的流
Stream<String>
，再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流
Steam<String>
，从而能够达到我们的目的。
与map类似，flatMap也提供了针对特定类型的映射操作：
flatMapToDouble(Function<? super T,? extends DoubleStream> mapper)
，
flatMapToInt(Function<? super T,? extends IntStream> mapper)
，
flatMapToLong(Function<? super T,? extends LongStream> mapper)
。
终端操作是流式处理的最后一步，我们可以在终端操作中实现对流查找、归约等操作。
allMatch
allMatch用于检测是否全部都满足指定的参数行为，如果全部满足则返回true，例如我们希望检测是否所有的学生都已满18周岁，那么可以实现为：
boolean isAdult = students.stream().allMatch(student -> student.getAge() >= 18);
anyMatch
anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为，如果满足则返回true，例如我们希望检测是否有来自武汉大学的学生，那么可以实现为：
boolean hasWhu = students.stream().anyMatch(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()));
noneMathch
noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素，如果不存在则返回true，例如我们希望检测是否不存在专业为计算机科学的学生，可以实现如下：
boolean noneCs = students.stream().noneMatch(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()));
findFirst
findFirst用于返回满足条件的第一个元素，比如我们希望选出专业为土木工程的排在第一个学生，那么可以实现如下：
Optional
findFirst不携带参数，具体的查找条件可以通过filter设置，此外我们可以发现findFirst返回的是一个Optional类型，关于该类型的具体讲解可以参考上一篇：Java8新特性 – Optional类。
findAny
findAny相对于findFirst的区别在于，findAny不一定返回第一个，而是返回任意一个，比如我们希望返回任意一个专业为土木工程的学生，可以实现如下：
Optional
实际上对于顺序流式处理而言，findFirst和findAny返回的结果是一样的，至于为什么会这样设计，是因为在下一篇我们介绍的并行流式处理，当我们启用并行流式处理的时候，查找第一个元素往往会有很多限制，如果不是特别需求，在并行流式处理中使用findAny的性能要比findFirst好。
前面的例子中我们大部分都是通过
collect(Collectors.toList())
对数据封装返回，如我的目标不是返回一个新的集合，而是希望对经过参数化操作后的集合进行进一步的运算，那么我们可用对集合实施归约操作。java8的流式处理提供了
reduce
方法来达到这一目的。
前面我们通过mapToInt将
Stream<Student>
映射成为
IntStream
，并通过
IntStream
的sum方法求得所有学生的年龄之和，实际上我们通过归约操作，也可以达到这一目的，实现如下：
// 前面例子中的方法
int totalAge = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.mapToInt(Student::getAge).sum();
// 归约操作
int totalAge = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.map(Student::getAge)
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
// 进一步简化
int totalAge2 = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.map(Student::getAge)
.reduce(0, Integer::sum);
// 采用无初始值的重载版本，需要注意返回Optional
Optional<Integer> totalAge = students.stream()
.filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
.map(Student::getAge)
.reduce(Integer::sum); // 去掉初始值前面利用
collect(Collectors.toList())
是一个简单的收集操作，是对处理结果的封装，对应的还有
toSet
、
toMap
，以满足我们对于结果组织的需求。这些方法均来自于
java.util.stream.Collectors
，我们可以称之为收集器。
收集器也提供了相应的归约操作，但是与reduce在内部实现上是有区别的，收集器更加适用于可变容器上的归约操作，这些收集器广义上均基于
Collectors.reducing()
实现。
例1：求学生的总人数
long count = students.stream().collect(Collectors.counting()); // 进一步简化 long count = students.stream().count();
例2：求年龄的最大值和最小值
// 求最大年龄 Optional<Student> olderStudent = students.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())); // 进一步简化 Optional<Student> olderStudent2 = students.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge))); // 求最小年龄 Optional<Student> olderStudent3 = students.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge)));
例3：求年龄总和
int totalAge4 = students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge));
对应的还有
summingLong
、
summingDouble
。
例4：求年龄的平均值
double avgAge = students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));
对应的还有
averagingLong
、
averagingDouble
。
例5：一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值
IntSummaryStatistics statistics = students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));
输出：
IntSummaryStatistics{count=10, sum=220, min=20, average=22.000000, max=24}
对应的还有
summarizingLong
、
summarizingDouble
。
例6：字符串拼接
String names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining());
// 输出：孔明伯约玄德云长翼德元直奉孝仲谋鲁肃丁奉
String names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(", "));
// 输出：孔明, 伯约, 玄德, 云长, 翼德, 元直, 奉孝, 仲谋, 鲁肃, 丁奉
在数据库操作中，我们可以通过
GROUP BY
关键字对查询到的数据进行分组，java8的流式处理也为我们提供了这样的功能
Collectors.groupingBy
来操作集合。比如我们可以按学校对上面的学生进行分组：
Map
groupingBy
接收一个分类器
Function<? super T, ? extends K> classifier
，我们可以自定义分类器来实现需要的分类效果。
上面演示的是一级分组，我们还可以定义多个分类器实现 多级分组，比如我们希望在按学校分组的基础之上再按照专业进行分组，实现如下：
Map
Collectors.groupingBy(Student::getSchool, // 一级分组，按学校
Collectors.groupingBy(Student::getMajor))); // 二级分组，按专业
实际上在
groupingBy
的第二个参数不是只能传递groupingBy，还可以传递任意
Collector
类型，比如我们可以传递一个
Collector.counting
，用以统计每个组的个数：
Map
如果我们不添加第二个参数，则编译器会默认帮我们添加一个
Collectors.toList()
。
分区可以看做是分组的一种特殊情况，在分区中key只有两种情况：true或false，目的是将待分区集合按照条件一分为二，java8的流式处理利用
ollectors.partitioningBy()
方法实现分区，该方法接收一个谓词，例如我们希望将学生分为武大学生和非武大学生，那么可以实现如下：
Map
分区相对分组的优势在于，我们可以同时得到两类结果，在一些应用场景下可以一步得到我们需要的所有结果，比如将数组分为奇数和偶数。
以上介绍的所有收集器均实现自接口
java.util.stream.Collector
，该接口的定义如下：
public interface Collector<T, A, R> {
/**
* A function that creates and returns a new mutable result container.
*
* @return a function which returns a new, mutable result container
*/
Supplier<A> supplier();
/**
* A function that folds a value into a mutable result container.
*
* @return a function which folds a value into a mutable result container
*/
BiConsumer<A, T> accumulator();
/**
* A function that accepts two partial results and merges them. The
* combiner function may fold state from one argument into the other and
* return that, or may return a new result container.
*
* @return a function which combines two partial results into a combined
* result
*/
BinaryOperator<A> combiner();
/**
* Perform the final transformation from the intermediate accumulation type
* {@code A} to the final result type {@code R}.
*
* <p>If the characteristic {@code IDENTITY_TRANSFORM} is
* set, this function may be presumed to be an identity transform with an
* unchecked cast from {@code A} to {@code R}.
*
* @return a function which transforms the intermediate result to the final
* result
*/
Function<A, R> finisher();
/**
* Returns a {@code Set} of {@code Collector.Characteristics} indicating
* the characteristics of this Collector. This set should be immutable.
*
* @return an immutable set of collector characteristics
*/
Set<Characteristics> characteristics();
}我们也可以实现该接口来定义自己的收集器，此处不再展开。
流式处理中的很多都适合采用 分而治之 的思想，从而在处理集合较大时，极大的提高代码的性能，java8的设计者也看到了这一点，所以提供了 并行流式处理。上面的例子中我们都是调用
stream()
方法来启动流式处理，java8还提供了
parallelStream()
来启动并行流式处理，
parallelStream()
本质上基于java7的Fork-Join框架实现，其默认的线程数为宿主机的内核数。
启动并行流式处理虽然简单，只需要将
stream()
替换成
parallelStream()
即可，但既然是并行，就会涉及到多线程安全问题，所以在启用之前要先确认并行是否值得（并行的效率不一定高于顺序执行），另外就是要保证线程安全。此两项无法保证，那么并行毫无意义，毕竟结果比速度更加重要，以后有时间再来详细分析一下并行流式数据处理的具体实现和最佳实践。
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