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0.背景

  我们在进行企业按组分类统计的时候，经常会遇到还需要获取总数的问题。有人喜欢使用SQL来完成，有人喜欢在代码里写一些简单的逻辑。那么你呢？

1.普通方法

        long totalNumber = 0L;
        for (CompanyCountGroupByTypeName companyCountGroupByTypeName : companyCountGroupByTypeNameList) {
            long companyCount = companyCountGroupByTypeName.getCompanyCount();
            totalNumber += companyCount;
        }

  挺好的，似乎没有什么问题。假如，我又需要平均值了呢？你会说，简单，除以一下就行了。那，其他地方也出现了类似的逻辑怎么提取呢？怎么保证其他人不乱写呢？

  你也许会说：“你故意找茬是不是？”

2.Java8中流式处理逻辑

  还真不是，因为遇到太多的重复。不希望再重复的大神们，已经解决了此问题。

  这里头一次提到了流式处理，我们先上一个图感受一下，不细讲，留到后面逐渐深入。

  在《Java实战》中有这样一个定义：

流到底是什么？简短的定义就是“从支持数据处理操作的源生成的元素序列”。

  放两张图来感受一下，然后就收。

  第一张图，讲述流整体的功能的感觉，它像适应性非常好的工作流一样，可以干一系列的工作。

  讲得细一些，就是一堆元素，可以被过滤、排序、映射、收集……

  好了，收！现在我们有了一个思路，我们可能通过某种方式来干这个事儿。可能是使用map也可能是collect对吧？那么，我们开始寻找。

3.你想到的，大神能想不到？

  还真有一个消费者类型的工具在java.util，它叫：java.util.LongSummaryStatistics。

  它能干啥呢？注释是这样说的：

A state object for collecting statistics such as count, min, max, sum, and average.

用法如下：

LongSummaryStatistics longSummaryStatistics = companyCountGroupByTypeNameList.stream().collect(
                Collectors.summarizingLong(CompanyCountGroupByTypeName::getCompanyCount)
        );
        // 有几种企业类型
        long typeCount = longSummaryStatistics.getCount();
        // 平均数
        double average = longSummaryStatistics.getAverage();
        // 总数
        long sum = longSummaryStatistics.getSum();
        // 最大值
        long max = longSummaryStatistics.getMax();
        // 最小值
        long min = longSummaryStatistics.getMin();

  实际的生产中，我们可以参照 java.util.stream.Collectors#summarizingLong 来编写自己业务代码中重复出现的内存中进行统计的代码逻辑。

结语

  你喜欢 Java 中提供的 Stream 吗？为什么？欢迎你在评论区发表自己的看法，与其他读者讨论。