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流的概念

流是Java API的新成员，允许以声明的方式去处理数据集合，通过查询表达式的语句来实现，流还还可以透明的并行的处理数据，无须编写任何多线程的代码。

流的对比

以下是展示使用Java7 和 Java8分别去统计喜欢m豆的投票数量20以下的都有哪些，并且中间需要进行排序，查看最少的州是多少。

public void useJava7() {
    List<MnmInfo> list = new ArrayList<>();

    List<MnmInfo> lowerCountList = new ArrayList<>();
    for (MnmInfo mnmInfo : list) {
        if (mnmInfo.getCount() < 20) {
            lowerCountList.add(mnmInfo);
        }
    }

    Collections.sort(lowerCountList, new Comparator<MnmInfo>() {
        @Override
        public int compare(MnmInfo o1, MnmInfo o2) {
            return Integer.compare(o1.getCount(), o2.getCount());
        }
    });

    // 排序完成之后，获取每种颜色的出现的次数
    Map<String, List<MnmInfo>> map = new HashMap<String, List<MnmInfo>>();
    for (MnmInfo mnmInfo : lowerCountList) {
        List<MnmInfo> mnmInfos = map.get(mnmInfo.getColor());
        if (mnmInfos == null) {
            mnmInfos = new ArrayList<MnmInfo>();
        }
        mnmInfos.add(mnmInfo);
    }
    
}

可以看出代码非常的多，并且不加以注释说明的话，需要仔细阅读代码才知道这段代码想要做的事情。并且中间还多保存了中间结果，这会导致内存的消耗，并且在数据量大的情况下，将成为一个性能瓶颈。

以下是使用Java8流式代码

public void useJava8() {
    List<MnmInfo> list = new ArrayList<>();
    Map<String, List<MnmInfo>> aggList = list.stream()
            .filter(m -> m.getCount() < 20)
            .sorted(comparing(MnmInfo::getCount))
            .collect(groupingBy(MnmInfo::getColor));
}

从视觉上就非常明显的看出来了两者的差异性了，首先在代码数量上，使用Java8的流式代码非常的简洁，并且可以叠加多种复合操作，比如进一步的filter，或者是map都是可以的。整段代码下来都是以声明式的方式进行编写的，即使没有注释，也可以让阅读的人一目了然代码要做的事情。

众多周知，Java的并发编程是非常的难的，要写出没有问题，并且性能优异的代码对于编写者的要求非常的高，但是引入了Java8的流模式以后，这段代码可以随时的扩展成多线程的并发代码。只需要将stream切换成parallelStream即可，是不是显得非常的不可思议。

流操作

流的操作会分为两大类：可以把流连接起来的操作称为中间操作，类似filter，可以把流进行关闭的操作成为终端操作。类似我们刚才看到的collect。

中间操作

中间操作会返回另一个流，这可以让多个操作连接起来成为一个查询。中间操作不会真正执行任何的处理，因为它们都是惰性求值的，直到触发一个终端操作。因为有很多的中间操作可以进行合并的执行的。中间操作有以下几种，如图表所示。

终端操作

终端操作会从流的流水线生成结果，其结果是任何不适流的值，比如List，Integer，甚至Void。

流的组成

流的组成包含三个部分，整个使用方式也类似于构建者模式

一个数据源（如集合）来执行一个查询，从数据库或者外部数据源获取的数据集合
一个中间操作链，形成一条流的流水线，用来进行各种数据过滤以及数据转换
一个终端操作，统计生成一个最终结果

实战

筛选数据

可以利用Lambda表达式的谓词过滤，筛选你需要的数据集部分。

dataList.stream().filter(d -> d.getCount() > 20);

选择前n个

对于排序等操作，可能需要前10名。

dataList.stream().sorted(comparing(MnmInfo::getCount)).limit(10);

除去前n个

对于排序完的数据，我们肯能想知道除了第10-第20位的数据

dataList.stream().sorted(comparing(MnmInfo::getCount)).skip(10).limit(10);

数据转换

对于筛选好的数据，我们不需要那么多，只需要提前对应的名称即可。

List<String> collect = dataList.stream().limit(10).map(MnmInfo::getCa).collect(toList());

相同的数据集扁平化压缩

以下代码可以找出单词列表中各不相同的数组。

List<String> distinctLetters = Arrays.asList("Hello", "World").stream().map(word -> word.split("")).flatMap(Arrays::stream).distinct().collect(toList());

总结

Java Stream流的作用不止于此，还有一些统计方式的计算的。将数据进行分组聚合的。

Java 流 （Stream） 使用入门