Java 8中Stream API 的这些奇技淫巧！你都 Get 到了吗？

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做积极的人，而不是积极废人

来源：我是你的小眼睛儿 jianshu.com/p/9fe8632d0bc2

• Stream简介
• 为什么要使用Stream
• 实例数据源
• Filter
• Map
• FlatMap
• Reduce
• Collect
• Optional
• 并发
• 调试

Stream简介

1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。
2、stream是对集合对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作。
3、只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

为什么要使用Stream

1、函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
2、高端

实例数据源

public class Data {
private static List list = null;

static {
        PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");
        PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");
        PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");
        PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");
        PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");
list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);
    }

public static List getData() {
return list;
    }
}

Filter

1、遍历数据并检查其中的元素时使用。
2、filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示。

    /**
     * 过滤所有的男性
     */
public static void fiterSex(){
        List data = Data.getData();

//old
        List temp=new ArrayList();
for (PersonModel person:data) {
if ("男".equals(person.getSex())){
                temp.add(person);
            }
        }
        System.out.println(temp);
//new
        List collect = data
                .stream()
                .filter(person -> "男".equals(person.getSex()))
                .collect(toList());
        System.out.println(collect);
    }

/**
     * 过滤所有的男性 并且小于20岁
     */
public static void fiterSexAndAge(){
        List data = Data.getData();

//old
        List temp=new ArrayList();
for (PersonModel person:data) {
if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
                temp.add(person);
            }
        }

//new 1
        List collect = data
                .stream()
                .filter(person -> {
if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
return true;
                    }
return false;
                })
                .collect(toList());
//new 2
        List collect1 = data
                .stream()
                .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20))
                .collect(toList());

    }

Map

1、map生成的是个一对一映射,for的作用
2、比较常用
3、而且很简单

   /**
     * 取出所有的用户名字
     */
public static void getUserNameList(){
List data = Data.getData();

//old
List list=new ArrayList();
for (PersonModel persion:data) {
list.add(persion.getName());
        }
        System.out.println(list);

//new 1
List collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());
        System.out.println(collect);

//new 2
List collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());
        System.out.println(collect1);

//new 3
List collect2 = data.stream().map(person -> {
            System.out.println(person.getName());
return person.getName();
        }).collect(toList());
    }

FlatMap

1、顾名思义，跟map差不多,更深层次的操作
2、但还是有区别的
3、map和flat返回值不同

4、Map 每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。
还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。
5、Map一对一
6、Flatmap一对多
7、map和flatMap的方法声明是不一样的

(1)
Stream  map(Function mapper);

(2)
Stream  flatMap(Function> mapper);
(3) map和flatMap的区别：我个人认为，flatMap的可以处理更深层次的数据，入参为多个list，结果可以返回为一个list，而map是一对一的，入参是多个list，结果返回必须是多个list。通俗的说，如果入参都是对象，那么flatMap可以操作对象里面的对象，而map只能操作第一层。

public static void flatMapString() {
List data = Data.getData();
//返回类型不一样
List collect = data.stream()
                .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());

List<Stream> collect1 = data.stream()
                .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());

//用map实现
List collect2 = data.stream()
                .map(person -> person.getName().split(" "))
                .flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
//另一种方式
List collect3 = data.stream()
                .map(person -> person.getName().split(" "))
                .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());
    }

Reduce

1、感觉类似递归
2、数字(字符串)累加
3、个人没咋用过

 public static void reduceTest(){
//累加，初始化值是 10
        Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                .reduce(10, (count, item) ->{
            System.out.println("count:"+count);
            System.out.println("item:"+item);
return count + item;
        } );
        System.out.println(reduce);

        Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce1);

        String reduce2 = Stream.of("1", "2", "3")
                .reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));
        System.out.println(reduce2);
    }

Collect

1、collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构
2、toList()
3、toSet()
4、toMap()
5、自定义

 /**
     * toList
     */
public static void toListTest(){
List data = Data.getData();
List collect = data.stream()
                .map(PersonModel::getName)
                .collect(Collectors.toList());
    }

/**
     * toSet
     */
public static void toSetTest(){
List data = Data.getData();
        Set collect = data.stream()
                .map(PersonModel::getName)
                .collect(Collectors.toSet());
    }

/**
     * toMap
     */
public static void toMapTest(){
List data = Data.getData();
        Map collect = data.stream()
                .collect(
                        Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge)
                );

        data.stream()
                .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{
return value+"1";
        }));
    }

/**
     * 指定类型
     */
public static void toTreeSetTest(){
List data = Data.getData();
        TreeSet collect = data.stream()
                .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
        System.out.println(collect);
    }

/**
     * 分组
     */
public static void toGroupTest(){
List data = Data.getData();
        Map<Boolean, List> collect = data.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex())));
        System.out.println(collect);
    }

/**
     * 分隔
     */
public static void toJoiningTest(){
List data = Data.getData();
        String collect = data.stream()
                .map(personModel -> personModel.getName())
                .collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));
        System.out.println(collect);
    }

/**
     * 自定义
     */
public static void reduce(){
List collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(
                Collectors.reducing(new ArrayList(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {
                    y.addAll(z);
return y;
                }));
        System.out.println(collect);
    }

Optional

1、Optional 是为核心类库新设计的一个数据类型，用来替换 null 值。
2、人们对原有的 null 值有很多抱怨，甚至连发明这一概念的Tony Hoare也是如此，他曾说这是自己的一个“价值连城的错误”
3、用处很广，不光在lambda中，哪都能用
4、Optional.of(T)，T为非空，否则初始化报错
5、Optional.ofNullable(T)，T为任意，可以为空
6、isPresent()，相当于 ！=null
7、ifPresent(T)， T可以是一段lambda表达式 ，或者其他代码，非空则执行

public static void main(String[] args) {


        PersonModel personModel=new PersonModel();

//对象为空则打出 -
        Optional o = Optional.of(personModel);
        System.out.println(o.isPresent()?o.get():"-");

//名称为空则打出 -
        Optional name = Optional.ofNullable(personModel.getName());
        System.out.println(name.isPresent()?name.get():"-");

//如果不为空，则打出xxx
        Optional.ofNullable("test").ifPresent(na->{
            System.out.println(na+"ifPresent");
        });

//如果空，则返回指定字符串
        System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse("-"));
        System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElse("-"));

//如果空，则返回 指定方法，或者代码
        System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{
return "hahah";
        }));
        System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseGet(()->{
return "hahah";
        }));

//如果空，则可以抛出异常
        System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseThrow(()->{
throw new RuntimeException("ss");
        }));


//        Objects.requireNonNull(null,"is null");


//利用 Optional 进行多级判断
        EarthModel earthModel1 = new EarthModel();
//old
if (earthModel1!=null){
if (earthModel1.getTea()!=null){
//...
            }
        }
//new
        Optional.ofNullable(earthModel1)
                .map(EarthModel::getTea)
                .map(TeaModel::getType)
                .isPresent();


//        Optional earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());
//        Optional<List> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);
//        Optional<Stream> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));


//判断对象中的list
        Optional.ofNullable(new EarthModel())
                .map(EarthModel::getPersonModels)
                .map(pers->pers
                        .stream()
                        .map(PersonModel::getName)
                        .collect(toList()))
                .ifPresent(per-> System.out.println(per));


List models=Data.getData();
        Optional.ofNullable(models)
                .map(per -> per
                        .stream()
                        .map(PersonModel::getName)
                        .collect(toList()))
                .ifPresent(per-> System.out.println(per));

    }

并发

1、stream替换成parallelStream或 parallel
2、输入流的大小并不是决定并行化是否会带来速度提升的唯一因素，性能还会受到编写代码的方式和核的数量的影响
3、影响性能的五要素是:数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的CPU核数量，以及处理每个元素所花的时间

 //根据数字的大小，有不同的结果
private static int size=10000000;
public static void main(String[] args) {
        System.out.println("-----------List-----------");
        testList();
        System.out.println("-----------Set-----------");
        testSet();
    }

/**
     * 测试list
     */
public static void testList(){
        List list = new ArrayList(size);
for (Integer i = 0; i < size; i++) {
            list.add(new Integer(i));
        }

        List temp1 = new ArrayList(size);
//老的
long start=System.currentTimeMillis();
for (Integer i: list) {
            temp1.add(i);
        }
        System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);

//同步
long start1=System.currentTimeMillis();
        list.stream().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);

//并发
long start2=System.currentTimeMillis();
        list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
    }

/**
     * 测试set
     */
public static void testSet(){
        List list = new ArrayList(size);
for (Integer i = 0; i < size; i++) {
            list.add(new Integer(i));
        }

        Set temp1 = new HashSet(size);
//老的
long start=System.currentTimeMillis();
for (Integer i: list) {
            temp1.add(i);
        }
        System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);

//同步
long start1=System.currentTimeMillis();
        list.stream().collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);

//并发
long start2=System.currentTimeMillis();
        list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
    }

调试

1、list.map.fiter.map.xx 为链式调用，最终调用collect(xx)返回结果
2、分惰性求值和及早求值
3、判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream，那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空，那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链，最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。
4、通过peek可以查看每个值，同时能继续操作流

private static void peekTest() {
        List data = Data.getData();

//peek打印出遍历的每个per
        data.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{
            System.out.println(p);
        }).collect(toList());
    }