Java基礎之Stream流原理與用法詳解

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Stream簡化元素計算

一、接口設計

從Java1.8開始提出瞭Stream流的概念，側重對於源數據計算能力的封裝，並且支持序列與並行兩種操作方式；依舊先看核心接口的設計:

  • BaseStream：基礎接口，聲明瞭流管理的核心方法；
  • Stream：核心接口，聲明瞭流操作的核心方法，其他接口為指定類型的適配；

基礎案例：通過指定元素的值，返回一個序列流，元素的內容是字符串，並轉換為Long類型，最終計算求和結果並返回；

System.out.println("sum1="+IntStream.of(1,2,3).sum());
System.out.println("sum2="+Stream.of("1", "2", "3").mapToLong(Long::parseLong).sum());

整個Stream處理過程上看可以分為三段：創建流、中間操作、最終操作，即多個元素值通過流計算最終獲取到求和的結果；

二、創建操作

除瞭Stream提供的創建方法之外，在Java1.8中，很多容器類的方法都進行的擴展，提供瞭集合元素轉流的能力；

Stream創建

Stream<Integer> intStream = Stream.of(1, 2) ;

Collection創建

List<String> getList = Arrays.asList("hello","copy") ;
Stream<String> strStream = getList.stream() ;

Array創建

Double[] getArray = new Double[]{1.1,2.2};
Stream<Double> douStream = Arrays.stream(getArray) ;

上述方式創建的Stream流默認都是串行序列，可以通過Stream.isParallel進行判斷；執行Stream.parallel方法可以轉為並行流；

三、中間操作

通常對於Stream的中間操作，可以視為是源的查詢，並且是懶惰式的設計，對於源數據進行的計算隻有在需要時才會被執行，與數據庫中視圖的原理相似；

Stream流的強大之處便是在於提供瞭豐富的中間操作，相比集合或數組這類容器，極大的簡化源數據的計算復雜度，案例中使用的數據結構如下；

public class TesStream {
    public static void main(String[] args)  {
        List<User> userList = getUserList () ;
    }
    private static List<User> getUserList (){
        List<User> userList = new ArrayList<>() ;
        userList.add(new User(1,"張三","上海")) ;
        userList.add(new User(2,"李四","北京")) ;
        userList.add(new User(3,"王五","北京")) ;
        userList.add(new User(4,"順六","上海,杭州")) ;
        return userList ;
    }
}

filter：過濾，輸出id大於1的用戶；

userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).forEach(System.out::println);

map：將現有的元素轉換映射到對應的結果，輸出用戶所在城市；

userList.stream().map(user -> user.getName()+" 在 "+user.getCity()).forEach(System.out::println);

peek：對元素進行遍歷處理，每個用戶ID加1輸出；

userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);

flatMap：數據拆分一對多映射，用戶所在多個城市；

userList.stream().flatMap(user -> Arrays.stream(user.getCity().split(","))).forEach(System.out::println);

sorted：指定屬性排序，根據用戶ID倒序輸出；

userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getId).reversed()).forEach(System.out::println);

distinct：去重，用戶所在城市去重後輸出；

userList.stream().map(User::getCity).distinct().forEach(System.out::println);

skip & limit：截取，過濾後的數據跳過，截取第一條；

userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).skip(1).limit(1).forEach(System.out::println);

相比於集合與數組在Java1.8之前的處理邏輯，通過Stream流的方法簡化對數據改、查、過濾、排序等一系列操作，上面對於最終方法隻涉及瞭foreach遍歷；

四、最終操作

Stream流執行完最終操作之後，無法再執行其他動作，否則會報狀態異常，提示該流已經被執行操作或者被關閉，想要再次執行操作必須重新創建Stream流；

min：最小值，獲取用戶最小的id值；

int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

max：最大值，獲取用戶最大的id值；

int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

sum：求和，對用戶ID進行累計求和；

int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum() ;

count：總數，id小於2的用戶總數；

long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()<2).count();

foreach：遍歷，輸出北京相關的用戶；

userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);

findAny：查找符合條件的任意一個元素，獲取一個北京用戶；

User getUser = userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).findAny().get();

findFirst：獲取符合條件的第一個元素；

User getUser = userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).findFirst().get();

anyMatch：匹配判斷，判斷是否存在深圳的用戶；

boolean matchFlag = userList.stream().anyMatch(user -> "深圳".equals(user.getCity()));

allMatch：全部匹配，判斷所有用戶的城市不為空；

boolean matchFlag = userList.stream().allMatch(user -> StrUtil.isNotEmpty(user.getCity()));

noneMatch：全不匹配，判斷沒有用戶的城市為空；

boolean matchFlag = userList.stream().noneMatch(user -> StrUtil.isEmpty(user.getCity()));

這裡隻是演示一些簡單的最終方法，主要涉及Stream流的一些統計和判斷相關的能力，在一些實際的業務應用中，顯然這些功能還遠遠不夠；

五、Collect收集

Collector：結果收集策略的核心接口，具備將指定元素累加存放到結果容器中的能力；並在Collectors工具中提供瞭Collector接口的實現類；

toList：將用戶ID存放到List集合中；

List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;

toMap：將用戶ID和Name以Key-Value形式存放到Map集合中；

Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));

toSet：將用戶所在城市存放到Set集合中；

Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());

counting：符合條件的用戶總數；

long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());

summingInt：對結果元素即用戶ID求和；

Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;

minBy：篩選元素中ID最小的用戶

User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;

joining：將用戶所在城市，以指定分隔符鏈接成字符串；

String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));

groupingBy：按條件分組，以城市對用戶進行分組；

Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));

在代碼工程中會涉及到諸多的集合數據計算的邏輯，尤其在微服務場景中，VO數據模型需要對多個服務的數據進行組裝，通過Collector可以極大精簡組裝過程；

Gitee主頁： https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note

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