这篇文章给大家分享的是有关Java8中Stream流操作的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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1 Stream流

对集合进行迭代时，可调用其iterator方法，返回一个iterator对象，之后便可以通过该iterator对象遍历集合中的元素，这被称为外部迭代（for循环本身正是封装了其的语法糖），其示意图如下：

除此之外，还有内部迭代方法，这正是这里要说明的集合的stream()方法返回的Stream对象的一系列操作，比如，要统计一个数字列表的偶数元素个数，当使用Stream对象的操作时，如下：

List list = new ArrayList(){{
    add(1);
    add(2);
    add(3);
}};

long count = list.stream().filter(num -> num % 2 == 0).count();
System.out.println(count);  // 1

其示意图如下：

上面提供的例子，比如filter，其参数为一个lambda表达式，所以Stream其实是用函数式编程方式在集合类上进行复杂操作的工具。

2 Stream流操作与Spark RDD算子

其实有Spark经验的人开始使用Stream流操作时，会有似曾相识的感觉，好像一切都那么熟悉。

下面从操作对象（名词）和对象操作（动词）两个角度来简单对比一下。

2.1 操作对象

Spark RDD算子的操作对象是RDD，中文意思是弹性分布式数据集，对用户而言，它就是类似集合一样的对象，里面存的是数据，只是底层它的数据可能分布于各个节点的各个partition，但不管怎样，其本质还是数据集。

Stream流操作的操作对象是集合，集合本质也是一种数据集，只是相比RDD，它是单机的。

2.2 对象操作

Spark RDD算子有两种类型，分别是Transformation算子和Action算子，前者是延迟计算的，它仅仅记住了数据的逻辑操作，并没有真正执行，后者是真正触发Transformation算子的计算。

Stream流操作也有两种类型，分别是惰性求值和及早求值（个人觉得这翻译不好），前者也只是记录了惰性求值的逻辑操作，后者才是真正触发操作。

可以看到其两者是非常相似的，一个是对分布式数据进行的各种操作，一个是单机数据进行的各种操作，把计算分为延迟计算和触发计算两种，好处是显而易见的：当对数据集进行多次逻辑操作时，有可能迭代只需要一次就可能完成，这样真正触发计算时，一次迭代带来的性能提升是显著的，比如对于过滤和计算这两个操作（前面计算偶数的操作），在一次迭代中就能够完成。

当然，不仅类型相似，其本身提供的操作的名称而言，都是相似的，有些东西真的是通用的。

3 常用Stream流操作

每个操作都用一个通俗易懂的例子来进行说明。

3.1 及早求值操作

3.1.1 collect(toList())

其作用是将Stream流中的元素收集起来，形成List、Set或Map等。

List list = Stream.of(1, 2, 3).collect(Collectors.toList());

System.out.println(list);   // [1, 2, 3]

1.Stream.of()方法用于方便地生成Stream流；

2.Collectors还有toSet()、toMap()等方法，详见其API。

3.1.2 forEach(Consumer)

对集合中的每个元素进行操作，其参数是Consumer函数接口。

Consumer printNum = System.out::print;
Stream.of(1, 2, 3).forEach(printNum);   // 123

System.out::print表示使用System.out类中的print方法，相当于lambda表达式：element -> System.out.print(element);

上面的例子也可以一步到位：

Stream.of(1, 2, 3).forEach(System.out::print);  // 123

3.1.3 max和min

其参数为Comparator对象，返回一个Optional对象，Optional说明其结果可能有，也可能没有（比如对空值的Stream流操作时）。

// 计算数值流中的最大值
Optional maxOptional = Stream.of(1, 2, 3).max(Comparator.comparing(num -> num));
System.out.println(maxOptional.get());  // 3

// 找出字符串流中长度最小的字符串
Optional minOptional = Stream.of("a", "ab", "abc").min(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println(minOptional.get());  // a

另外，其确实是及早求值操作，可以验证一下：

Stream.of(1, 2, 3).max(Comparator.comparing(num -> {
    System.out.println(num);
    return num;
}));

输出：

1
2
2
3

3.2 惰性求值操作

3.2.1 map

其参数为Function<T,R>，用于将Stream流中的值转换为另外一种流。

// 将字母转换为大写
Stream.of("a", "b", "hello")
    .map(String::toUpperCase)
    .forEach(element -> System.out.print(element + " "));  // A B HELLO

3.2.2 filter

其参数为Predicate<T>，过滤Stream流中的元素。

// 找出偶数
List list = Stream.of(1, 2, 3).filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

System.out.println(list);   // [2]

3.2.3 flatMap

其参数为Function<T,R>，只是此时R限定为Stream，将Stream流中的值转换为更多的流。

// 找出字符串中的单词
List list = Stream.of("hello you", "hello me")
    .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split(" "))).collect(Collectors.toList());

System.out.println(list);   // [hello, you, hello, me]

是不是感觉跟Spark的wordcount例子有点像。

3.2.4 reduce

其参数为BinaryOperator<T>，返回一个Optional对象，Optional说明其结果可能有，也可能没有（比如对空值的Stream流操作时，并且没有指定初始值），用于归约操作。

// 求和
Integer res = Stream.of(1, 2, 3).reduce((acc, element) -> acc + element).get();

// 指定初始值6后，Stream的reduce操作结果肯定有值的，因此其返回的不是Optional，而直接是6所属的类型，即Integer
Integer res2 = Stream.of(1, 2, 3).reduce(6, (acc, element) -> acc + element);

System.out.println(String.format("res: %s, res2: %s", res, res2));  // res: 6, res2: 12

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