笔者结合在团队中多年的代码检视遇到的情况，结合平时项目编码实践经验，对Stream的核心要点与易混淆用法、典型使用场景等进行了详细的梳理总结，希望可以帮助大家对Stream有个更全面的认知，也可以更加高效的应用到项目开发中去。

全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅
☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝

在JAVA中，涉及到对 数组 、 Collection 等集合类中的元素进行操作的时候，通常会通过 循环的方式 进行逐个处理，或者 使用Stream 的方式进行处理。

例如，现在有这么一个需求：

从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个

在 JAVA7及之前 的代码中，我们会可以照如下的方式进行实现：

* 【常规方式】 * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个 * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔 * @return 倒序输出符合条件的单词列表 public List<String> sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) { // 先切割句子，获取具体的单词信息 String[] words = sentence.split(" "); List<String> wordList = new ArrayList<>(); // 循环判断单词的长度，先过滤出符合长度要求的单词 for (String word : words) { if (word.length() > 5) { wordList.add(word); // 对符合条件的列表按照长度进行排序 wordList.sort((o1, o2) -> o2.length() - o1.length()); // 判断list结果长度，如果大于3则截取前三个数据的子list返回 if (wordList.size() > 3) { wordList = wordList.subList(0, 3); return wordList;

在 JAVA8及之后 的版本中，借助Stream流，我们可以更加优雅的写出如下代码：

* 【Stream方式】 * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个 * @param sentence 给定的句子，约定非空，且单词之间仅由一个空格分隔 * @return 倒序输出符合条件的单词列表 public List<String> sortGetTop3LongWordsByStream(@NotNull String sentence) { return Arrays.stream(sentence.split(" ")) .filter(word -> word.length() > 5) .sorted((o1, o2) -> o2.length() - o1.length()) .limit(3) .collect(Collectors.toList());

直观感受上， Stream 的实现方式代码更加简洁、一气呵成。很多的同学在代码中也经常使用Stream流，但是对Stream流的认知往往也是仅限于会一些简单的 filter 、 map 、 collect 等操作，但JAVA的Stream可以适用的场景与能力远不止这些。

那么问题来了： Stream相较于传统的foreach的方式处理stream，到底有啥优势 ？

这里我们可以先搁置这个问题，先整体全面的了解下Stream，然后再来讨论下这个问题。

笔者结合在团队中多年的代码检视遇到的情况，结合平时项目编码实践经验，对 Stream的核心要点与易混淆用法 、 典型使用场景 等进行了详细的梳理总结，希望可以帮助大家对Stream有个更全面的认知，也可以更加高效的应用到项目开发中去。

Stream初相识

概括讲，可以将Stream流操作分为 3种类型 ：

创建Stream

Stream中间处理

终止Steam

每个Stream管道操作类型都包含若干API方法，先列举下各个API方法的功能介绍。

主要负责新建一个Stream流，或者基于现有的数组、List、Set、Map等集合类型对象创建出新的Stream流。

public void stringToIntMap() { List<String> ids = Arrays.asList("205", "105", "308", "469", "627", "193", "111"); // 使用流操作 List<User> results = ids.stream() .map(id -> { User user = new User(); user.setId(id); return user; .collect(Collectors.toList()); System.out.println(results);

执行之后，会发现每一个元素都被转换为对应新的元素，但是前后总元素个数是一致的：

[User{id='205'}, User{id='105'}, User{id='308'}, User{id='469'}, User{id='627'}, User{id='193'}, User{id='111'}]

再比如： 现有一个句子列表，需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表 。这种情况用map就搞不定了，需要 flatMap 上场了：

public void stringToIntFlatmap() { List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao"); // 使用流操作 List<String> results = sentences.stream() .flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" "))) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(results);

执行结果如下，可以看到结果列表中元素个数是比原始列表元素个数要多的：

[hello, world, Jia, Gou, Wu, Dao]

这里需要补充一句， flatMap 操作的时候其实是先每个元素处理并返回一个新的Stream，然后将多个Stream展开合并为了一个完整的新的Stream，如下：

peek和foreach方法

peek 和 foreach ，都可以用于对元素进行遍历然后逐个的进行处理。

但根据前面的介绍， peek属于中间方法 ，而 foreach属于终止方法 。这也就意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。

public void testPeekAndforeach() { List<String> sentences = Arrays.asList("hello world","Jia Gou Wu Dao"); // 演示点1： 仅peek操作，最终不会执行 System.out.println("----before peek----"); sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)); System.out.println("----after peek----"); // 演示点2： 仅foreach操作，最终会执行 System.out.println("----before foreach----"); sentences.stream().forEach(sentence -> System.out.println(sentence)); System.out.println("----after foreach----"); // 演示点3： peek操作后面增加终止操作，peek会执行 System.out.println("----before peek and count----"); sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count(); System.out.println("----after peek and count----");

输出结果可以看出，peek独自调用时并没有被执行、但peek后面加上终止操作之后便可以被执行，而foreach可以直接被执行：

----before peek---- ----after peek---- ----before foreach---- hello world Jia Gou Wu Dao ----after foreach---- ----before peek and count---- hello world Jia Gou Wu Dao ----after peek and count----

filter、sorted、distinct、limit

这几个都是常用的Stream的中间操作方法，具体的方法的含义在上面的表格里面有说明。具体使用的时候， 可以根据需要选择一个或者多个进行组合使用，或者同时使用多个相同方法的组合 ：

public void testGetTargetUsers() { List<String> ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193"); // 使用流操作 List<Dept> results = ids.stream() .filter(s -> s.length() > 2) .distinct() .map(Integer::valueOf) .sorted(Comparator.comparingInt(o -> o)) .limit(3) .map(id -> new Dept(id)) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(results);

上面的代码片段的处理逻辑很清晰：

使用filter过滤掉不符合条件的数据

通过distinct对存量元素进行去重操作

通过map操作将字符串转成整数类型

借助sorted指定按照数字大小正序排列

使用limit截取排在前3位的元素

又一次使用map将id转为Dept对象类型

使用collect终止操作将最终处理后的数据收集到list中

输出结果：

[Dept{id=111},  Dept{id=193},  Dept{id=205}]
简单结果终止方法
按照前面介绍的，终止方法里面像count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch等方法，均属于这里说的简单结果终止方法。所谓简单，指的是其结果形式是数字、布尔值或者Optional对象值等。
public void testSimpleStopOptions() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    // 统计stream操作后剩余的元素个数
    System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).count());
    // 判断是否有元素值等于205
    System.out.println(ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).anyMatch("205"::equals));
    // findFirst操作
    ids.stream().filter(s -> s.length() > 2)
            .findFirst()
            .ifPresent(s -> System.out.println("findFirst:" + s));
执行后结果为：
findFirst:205
这里需要补充提醒下，一旦一个Stream被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作了，否则会报错，看下面示例：
public void testHandleStreamAfterClosed() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    Stream<String> stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
    // 统计stream操作后剩余的元素个数
    System.out.println(stream.count());
    System.out.println("-----下面会报错-----");
    // 判断是否有元素值等于205
    try {
        System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    System.out.println("-----上面会报错-----");
执行的时候，结果如下：
-----下面会报错-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
	at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
	at java.util.stream.ReferencePipeline.anyMatch(ReferencePipeline.java:449)
	at com.veezean.skills.stream.StreamService.testHandleStreamAfterClosed(StreamService.java:153)
	at com.veezean.skills.stream.StreamService.main(StreamService.java:176)
-----上面会报错-----
因为stream已经被执行count()终止方法了，所以对stream再执行anyMatch方法的时候，就会报错stream has already been operated upon or closed，这一点在使用的时候需要特别注意。
结果收集终止方法
因为Stream主要用于对集合数据的处理场景，所以除了上面几种获取简单结果的终止方法之外，更多的场景是获取一个集合类的结果对象，比如List、Set或者HashMap等。
这里就需要collect方法出场了，它可以支持生成如下类型的结果数据：
一个集合类，比如List、Set或者HashMap等
StringBuilder对象，支持将多个字符串进行拼接处理并输出拼接后结果
一个可以记录个数或者计算总和的对象（数据批量运算统计）
应该算是collect最常被使用到的一个场景了：
public void testCollectStopOptions() {
    List<Dept> ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(23));
    // collect成list
    List<Dept> collectList = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println("collectList:" + collectList);
    // collect成Set
    Set<Dept> collectSet = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toSet());
    System.out.println("collectSet:" + collectSet);
    // collect成HashMap，key为id，value为Dept对象
    Map<Integer, Dept> collectMap = ids.stream().filter(dept -> dept.getId() > 20)
            .collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept -> dept));
    System.out.println("collectMap:" + collectMap);
结果如下：
collectList:[Dept{id=22}, Dept{id=23}]
collectSet:[Dept{id=23}, Dept{id=22}]
collectMap:{22=Dept{id=22}, 23=Dept{id=23}}
生成拼接字符串
将一个List或者数组中的值拼接到一个字符串里并以逗号分隔开，这个场景相信大家都不陌生吧？
如果通过for循环和StringBuilder去循环拼接，还得考虑下最后一个逗号如何处理的问题，很繁琐:
public void testForJoinStrings() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    StringBuilder builder = new StringBuilder();
    for (String id : ids) {
        builder.append(id).append(',');
    // 去掉末尾多拼接的逗号
    builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
    System.out.println("拼接后：" + builder.toString());
但是现在有了Stream，使用collect可以轻而易举的实现：
public void testCollectJoinStrings() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("拼接后：" + joinResult);
两种方式都可以得到完全相同的结果，但Stream的方式更优雅：
拼接后：205,10,308,49,627,193,111,193
数据批量数学运算
还有一种场景，实际使用的时候可能会比较少，就是使用collect生成数字数据的总和信息，也可以了解下实现方式：
public void testNumberCalculate() {
    List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
    // 计算平均值
    Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));
    System.out.println("平均值：" + average);
    // 数据统计信息
    IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));
    System.out.println("数据统计信息： " + summary);
上面的例子中，使用collect方法来对list中元素值进行数学运算，结果如下：
平均值：30.0
总和： IntSummaryStatistics{count=5, sum=150, min=10, average=30.000000, max=50}
并行Stream
使用并行流，可以有效利用计算机的多CPU硬件，提升逻辑的执行速度。并行流通过将一整个stream划分为多个片段，然后对各个分片流并行执行处理逻辑，最后将各个分片流的执行结果汇总为一个整体流。
约束与限制
并行流类似于多线程在并行处理，所以与多线程场景相关的一些问题同样会存在，比如死锁等问题，所以在并行流终止执行的函数逻辑，必须要保证线程安全。
回答最初的问题
到这里，关于JAVA Stream的相关概念与用法介绍，基本就讲完了。我们再把焦点切回本文刚开始时提及的一个问题：
Stream相较于传统的foreach的方式处理stream，到底有啥优势？
根据前面的介绍，我们应该可以得出如下几点答案：
代码更简洁、偏声明式的编码风格，更容易体现出代码的逻辑意图
逻辑间解耦，一个stream中间处理逻辑，无需关注上游与下游的内容，只需要按约定实现自身逻辑即可
并行流场景效率会比迭代器逐个循环更高
函数式接口，延迟执行的特性，中间管道操作不管有多少步骤都不会立即执行，只有遇到终止操作的时候才会开始执行，可以避免一些中间不必要的操作消耗
当然了，Stream也不全是优点，在有些方面也有其弊端：
代码调测debug不便
程序员从历史写法切换到Stream时，需要一定的适应时间
好啦，关于JAVA Stream的理解要点与使用技能的阐述就先到这里啦。那通过上面的介绍，各位小伙伴们是否已经跃跃欲试了呢？快去项目中使用体验下吧！当然啦，如果有疑问，也欢迎找我一起探讨探讨咯。
关于Stream中collect的分组、分片等进阶操作，以及对并行流的深入探讨，因为涉及内容比较多且相对独立，我会在后续的文档中展开专门介绍下，如果有兴趣的话，可以点个关注、避免迷路。
关于本文中涉及的演示代码的完整示例，我已经整理并提交到github中，如果您有需要，可以自取：https://github.com/veezean/JavaBasicSkills
我是悟道，聊技术、又不仅仅聊技术~
如果觉得有用，请点个关注，也可以关注下我的公众号【架构悟道】，获取更及时的更新。
期待与你一起探讨，一起成长为更好的自己。