一、Stream 流介绍与使用场景

Stream 流介绍

• java8 中的stream 与InputStream和OutputStream是完全不同的概念, stream 是用于对集合迭代器的增强，使之完成能够完成更高效的聚合操作（过滤、排序、统计分组）或者大批量数据操作。
• stream 与 Lambda 表达式结合后编码效率大大提高，可读性更强。
  举例如下：

// 获取所有红色苹果的总重量
appleStore.stream().filter(a -> "red".equals(a.getColor()))
.mapToInt(w -> w.getWeight()).sum()
// 基于颜色统计平均重量
appleStore.stream().collect(Collectors.groupingBy(a -> a.getColor(),
        Collectors.averagingInt(a -> a.getWeight()))).forEach((k, v) -> {
    System.out.println(k + ":" + v);
});

使用场景

场景一：跨库join的问题

查询一个店铺的订单信息，需要用到订单表与会员表 在传统数据库单一例中 可以通过jon 关联轻松实现，但在分布场景中 这两张表分别存储在于 交易库 和会员库 两个实例中，join不能用。只能在服务端实现其流程如下：

1. 查询订单表数据
2. 找出订单中所有会员的ID
3. 根据会员ID查询会员表信息
4. 将订单数据与会员数据进行合并

这用传统迭代方法非常繁琐，而这正是stream 所擅长的。示例代码如下：

// 获取所有会员ID 并去重
List<Integer> ids = orders.stream().map(o -> o.getMemberId()).distinct().collect(Collectors.toList());
// 合并会员信息 至订单信息
orders.stream().forEach(o -> {
    Member member = members.stream().filter(m -> m.getId() == o.getMemberId()).findAny().get();
    o.setMemberName(member.getName());
});

场景二：N+1 问题

二、Lambda 表达式

Lambda 简介：

• Lambda 表达式，也可称为闭包，它是推动 Java 8 发布的最重要新特性。
• Lambda 允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递进方法中）。
• Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑。
  匿名类写法

new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("hello world");
    }
}).start();

Lambda写法

new Thread(() -> System.out.println("hello world")).start();

在上述例子中编译器会将 “System.out.println(“hello world”)” 编译成Runnable.run 的执行指令。因为 run 方法是Runnable接口的唯一方法，代码中我们无需指明Run方法。如果Runable有多个方法是不能使用Lambda表达示的。

函数式接口：

支持Lambda的接口统称函数式接口。
只有一个抽像方法的接口就是函数式接口，其详细特征如下：

• 接口中标注了 @FunctionalInterface 注解
• 接口中只有一个抽像方法会被编译器自动认识成函数式接口
• 接口中有一个抽像方法，同时包含了Object类的其它抽像方法也会被识别成抽像接口

Lambda表达式三种编写方式：

1. expression：单条语句表达式
2. statement：语句块
3. reference：方法引用

三、Stream 流执行机制

流的操作特性

1. stream不存储数据
2. stream不改变源数据
3. stream 不可重复使用

流的操作类型

stream 所有操作组合在一起即变成了管道，管道中有以下两种操作：

• 中间操作(intermediate): 调用中间操作方法会返回一个新的流。通过连续执行多个操作倒便就组成了Stream中的执行管道（pipeline）。需要注意的是这些管道被添加后并不会真正执行，只有等到调用终值操作之后才会执行。
• 终值操作(terminal)： 在调用该方法后，将执行之前所有的中间操作，获返回结果结束对流的使用
• 流的执行顺序说明：其每个元素挨着作为参数去调用中间操作及终值操作，而不是遍历完一个方法，再遍历下一个方法。
• 流的并行操作：调用Stream.parallel() 方法可以将流基于多个线程并行执行

Stream 中的常用API及场景

举例：

@Test
  public void filterTest() {
    appleStore.stream().filter(a -> a.getColor().equals("red")).forEach(a -> {
      System.out.println(a.getColor());
    });
  }

  @Test
  public void mapTest() {
    appleStore.stream().map(a -> a.getOrigin()).forEach(System.out::println);
  }

  @Test
  public void flatMapTest() throws IOException {
    Stream<String> lines = Files.lines(new File("G:\\git\\tuling- java8\\src\\main\\java\\com\\tuling\\java8\\stream\\bean\\Order.java").toPath());
    lines.flatMap(a -> Arrays.stream(a.split(" "))).forEach(System.out::println);
  }

  @Test
  public void sortedTest() {
    appleStore.stream().sorted((a, b) -> a.getWeight() - b.getWeight())
        .map(a -> a.getWeight()).forEach(System.out::println);
  }

  @Test
  public void peekTest() {
    appleStore.stream().peek(a -> {
      System.out.println(a.getId());
    }).map(a -> a.getOrigin())
        .peek(System.out::println).forEach(a -> {
    });
  }

  @Test
  public void reduceTest() {
    // 找出最重的那个苹果
    appleStore.stream().reduce((a, b) -> a.getWeight() > b.getWeight() ? a : b)
        .ifPresent(a -> {
          System.out.println(a.getWeight());
        });
  }

  @Test
  public void collectTest() {
    // 将结果转换成id作为key map<Integer,Apple>
    HashMap<Integer, Apple> map = appleStore.stream().collect(HashMap::new, (m, a) -> m.put(a.getId(), a), (m1, m2) -> m1.putAll(m2));
    map.forEach((k, v) -> {
      System.out.println(k);
      System.out.println(v);
    });
    // Map<String,List<Apple>>
    // 基于颜色分组， 并获取其平均重量
  }

Collectors 中的常用API及场景

举例:

// 获得所有颜色苹果的平均重量
@Test
public void groupByTest() {

    Collector<Apple, ?, Map<String, Double>> groupCollect =
        Collectors.groupingBy((Apple a) -> a.getColor(), Collectors.averagingInt((Apple a) -> a.getWeight()));
    appleStore.stream().collect(groupCollect).forEach((k, v) -> {
      System.out.println(k + ":" + v);
    });
  }

流的关闭机制

一般情况使用完流之后不需要调用 close 方法进行关闭，除非是使用channel FileInputStream 这类的操作需要关闭,可调用 java.util.stream.BaseStream#onClose() 添加关闭监听。