java8引入了函数式编程，而Stream API便是函数式编程的一个典型，它使得程序员对集合(List,Set,Map…)类型的处理更加的高效，使得代码更加的简洁、优雅。

在 Stream API 中，最重要的两个操作函数：

• stream()
  它是一个流式操作，处理数据源。parallelStream()是它的并发处理。
• collect
  它是一个归约操作，收集stream()的处理结果并按指定形式输出

记一些Stream常用的api：

public class StreamAPITest {/*** stream() 单线程处理* parallelStream() 多线程处理*///---------------------------------------------流的转换---------------------------------------------------//filter map forEach@Testpublic void streamTest1(){List<Integer> list = new ArrayList();list.add(2);list.add(3);list.add(4);list.add(5);list.add(6);list.add(7);//filter-过滤 筛选出符合条件的元素组成新的集合List<Integer> filterList = list.stream().filter(num -> num>5).collect(Collectors.toList());System.out.println(filterList);//[6, 7]//map-遍历处理每一个元素 组成新的集合List mapList = list.stream().map(num -> ++num).collect(Collectors.toList());System.out.println(mapList);//[3, 4, 5, 6, 7, 8]//forEach 遍历元素,没有返回值，只是遍历。与map的区别是map可以修改并且有返回值，会生成新的集合。list.stream().forEach(num -> System.out.println(num)); //2 3 4 5 6 7}//flatMap@Testpublic void streamTest2(){List<Integer> list1 = new ArrayList();list1.add(1);list1.add(11);List<Integer> list2 = new ArrayList<>();list2.add(2);list2.add(22);Map<String ,List<Integer>> map = new HashMap();map.put("list1",list1);map.put("list2",list2);//flatMap - 如果返回值是stream，则将stram合并。适用于嵌套集合的处理List<Integer> result = map.values().stream().flatMap(list -> list.stream()).collect(Collectors.toList());System.out.println(result);//[1, 11, 2, 22]}//limit skip@Testpublic void streamTest3(){List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(1);list.add(2);list.add(3);list.add(4);list.add(5);//limit 只要元数组中前n个元素，其他的丢弃List<Integer> list1 = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);//[1, 2, 3]//skip 与limit相反 丢弃前n个元素，留下后面的List<Integer> list2 = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());System.out.println(list2);//[4,5]}//distinct sorted@Testpublic void streamTest4(){List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(3);list.add(4);list.add(1);list.add(2);list.add(2);list.add(4);list.add(5);//distinct-去重，当然是equalsList<Integer> list1 = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(list1);//[1, 2, 3, 4, 5]//sorted-排序 当然是ComparableList<Integer> list2 = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(list2);}//max min findFirst anyMatch allMatch reduce@Testpublic void streamTest5(){List<String> list = new ArrayList<>();list.add("a");list.add("b");list.add("c");//max - 获取最大值  min-获取最小值String max = list.stream().max(String::compareTo).get();System.out.println(max);//c//findFirst-获取stream中第一个元素 findAny-返回任何一个线程拿到的第一个元素String first = list.parallelStream().findFirst().get();System.out.println(first);//a//anyMatch 是否存在满足条件的元素，存在true，不存在false   allMatch-是否所有元素都满足条件  noneMatch-是否所有元素都不满足条件boolean b1 = list.stream().anyMatch(i -> i.equals("a"));System.out.println(b1);//true//reduce - 计算元素Integer sum = list.stream().map(i->i.length()).reduce(Integer::sum).get();System.out.println(sum); //3}//---------------------------------------------归约结果---------------------------------------------------//toList toSet joining@Testpublic void collectTest1(){List<String> list = new ArrayList<>();list.add("a");list.add("b");list.add("b");list.add("c");//Collectors.toList() - 结果归约为listList<String> collectList = list.stream().collect(Collectors.toList());System.out.println(collectList); //[a, b, b, c]//Collectors.toSet() - 结果归约为setSet<String> collectSet = list.stream().collect(Collectors.toSet());System.out.println(collectSet); //[a, b, c]//joining = 集合中元素拼接，并指定拼接符、开头、结尾String collectJoining = list.stream().collect(Collectors.joining("]-[", "[", "]"));System.out.println(collectJoining); //[a]-[b]-[b]-[c]}//summingInt  averagingInt  maxBy  minBy toMap@Testpublic void collectTest2(){List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(3);list.add(2);list.add(4);list.add(1);//求和Integer sum = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue));System.out.println(sum);//求平均值Double averag = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue));System.out.println(averag);//求最大值int max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)).get();System.out.println(max);//求最小值int min = list.stream().collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo)).get();System.out.println(min);//toMap 自定义转mapMap<String, String> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(i -> i + "-key", i -> i + "-value"));System.out.println(map);}//groupingBy  partitioningBy@Testpublic void collectTest3() {List<Map<String, String>> mapList = new ArrayList<>();HashMap<String, String> map1 = new HashMap<>();map1.put("province", "山西");map1.put("city", "太原");mapList.add(map1);HashMap<String, String> map2 = new HashMap<>();map2.put("province", "山西");map2.put("city", "大同");mapList.add(map2);HashMap<String, String> map3 = new HashMap<>();map3.put("province", "云南");map3.put("city", "昆明");mapList.add(map3);HashMap<String, String> map4 = new HashMap<>();map4.put("province", "浙江");map4.put("city", "杭州");mapList.add(map4);//groupingBy - 分组   根据省份分组：Map<String, List<Map<String, String>>> newMap = mapList.stream().collect(Collectors.groupingBy(map -> map.get("province")));System.out.println(newMap); //{山西=[{province=山西, city=太原}, {province=山西, city=大同}], 浙江=[{province=浙江, city=杭州}], 云南=[{province=云南, city=昆明}]}//分组时获取每组数量Map<String, Long> countMap = mapList.stream().collect(Collectors.groupingBy(map -> map.get("province"), Collectors.counting()));System.out.println(countMap);//partitioningBy - 分片  是山西省的分为一片，不是山西省的分为另一片Map<Boolean, List<Map<String, String>>> newMap2 = mapList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(map -> map.get("province").equals("山西")));System.out.println(newMap2); // {false=[{province=云南, city=昆明}, {province=浙江, city=杭州}], true=[{province=山西, city=太原}, {province=山西, city=大同}]}}}

性能方面

• 单核情况下，简单的操作，比如基本类型集合的遍历，Stream性能不如for。
• 单核情况下，复杂的操作，stream性能和for差不多。
• 多核情况下，Stream API 的并发操作 parallelStream() 性能强于 for

但是使用parallelStream()并发操作时，要慎重，它的执行结果可能会出乎你的意料。

Stream API 基于Java 8 的函数式编程，使用 lamda ，这对于不精此道的同学而言，代码的可读性并没有么好，代码维护可能更费力。

所以，Stream API 可用，但要酌情使用。

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