Java架构谁还不会的Java 8 Stream操作-每日运维

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先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：

从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。

统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。

将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。

stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。

stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);

Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分： stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。

接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

class Person {
  private String name; // 姓名
  private int salary; // 薪资
  private int age; // 年龄
  private String sex; //性别
  private String area; // 地区

  // 构造方法
  public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
    this.name = name;
    this.salary = salary;
    this.age = age;
    this.sex = sex;
    this.area = area;
  }
  // 省略了get和set，请自行添加

}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
        List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);

        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        Optional findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x  x > 7).forEach(System.out::println);
  }
}

预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List personList = new ArrayList();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    List fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
  }
}

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取 String集合中最长的元素。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");

    Optional max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
    System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
  }
}

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取 Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

    // 自然排序
    Optional max = list.stream().max(Integer::compareTo);
    // 自定义排序
    Optional max2 = list.stream().max(new Comparator() {
      @Override
      public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1.compareTo(o2);
      }
    });
    System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
    System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
  }
}

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List personList = new ArrayList();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    Optional max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
    System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
  }
}

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算 Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

    long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
    System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
  }
}

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
    List strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

    List intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
    List intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());

    System.out.println("每个元素大写：" + strList);
    System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
  }
}

输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List personList = new ArrayList();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    // 不改变原来员工集合的方式
    List personListNew = personList.stream().map(person -> {
      Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
      personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
      return personNew;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
    System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

    // 改变原来员工集合的方式
    List personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
      person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
      return person;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
    System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  }
}

``输出结果：

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
    List listNew = list.stream().flatMap(s -> {
      // 将每个元素转换成一个stream
      String[] split = s.split(",");
      Stream s2 = Arrays.stream(split);
      return s2;
    }).collect(Collectors.toList());

    System.out.println("处理前的集合：" + list);
    System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
  }
}

输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一：求 Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
    // 求和方式1
    Optional sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
    // 求和方式2
    Optional sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
    // 求和方式3
    Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    
    // 求乘积
    Optional product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

    // 求最大值方式1
    Optional max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
    // 求最大值写法2
    Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

    System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
    System.out.println("list求积：" + product.get());
    System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
  }
}

输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List personList = new ArrayList();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    // 求工资之和方式1：
    Optional sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
    // 求工资之和方式2：
    Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
        (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
    // 求工资之和方式3：
    Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);

    // 求最高工资方式1：
    Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
        Integer::max);
    // 求最高工资方式2：
    Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
        (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);

    System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
    System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
  }
}

输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest {

  public static void main(String[] args) {

    List list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);

    List listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

    Set set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
    List personList = new ArrayList();

    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));

    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));

    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));

    

    Map

Java架构谁还不会的Java 8 Stream操作

案例使用的员工类

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

3.3 聚合（max/min/count)

3.4 映射(map/flatMap)

3.5 归约(reduce)

3.6 收集(collect)

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

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案例使用的员工类

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

3.3 聚合（max/min/count)

3.4 映射(map/flatMap)

3.5 归约(reduce)

3.6 收集(collect)

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

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