深度掌握 Java Stream 流操作，讓你的代碼高出一個逼格！
一、介紹
我們都知道，從 Java8 開始，jdk 新增加了一個 Stream 類，用來補充集合類，它的強大，相信用過它的朋友，能明顯的感受到，不用使用for循環就能對集合作出很好的操作。
Stream 使用一種類似用 SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。
這種風格將要處理的元素集合看作一種流， 流在管道中傳輸， 并且可以在管道的節點上進行處理， 比如篩選， 排序，聚合等。
元素流在管道中經過中間操作（intermediate operation）的處理，最后由最終操作(terminal operation)得到前面處理的結果。
操作流程如下：
+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+采用 Stream API 可以極大提高 Java 程序員的生產力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。
下面，我們就以實際的日常開發編程風格做對比，學習完 Stream 的編程風格之后，我敢保證，你會愛上它！
二、遍歷操作
2.1、遍歷集合
日常開發中，我們經常需要需要遍歷集合對象中的元素，例如，我們會采用如下方式進行遍歷元素，然后過濾出某個字段的集合，jdk7 的操作：
/**
* jdk7 從集合對象中獲取用戶ID集合
* @param userList
* @return
*/
public List<Long> getUserIds(List<User> userList){
List<Long> userIds = new ArrayList<>();
for (User user : userList) {
userIds.add(user.getUserId());
}
return userIds;
}當采用 Stream 編程之后，只需要通過一行代碼，即可實現：
/**
* jdk8 從集合對象中獲取用戶ID集合
* @param userList
* @return
*/
public List<Long> getUserIds(List<User> userList){
List<Long> userIds = userList.stream().map(User::getUserId).collect(Collectors.toList());
return userIds;
}2.2、篩選元素
篩選元素，是日常開發中經常會碰到，例如在 jdk7，我們會這么操作：
/**
* jdk7 從集合對象中過濾出用戶ID不為空的數據
* @param userList
* @return
*/
public List<Long> getUserIds7(List<User> userList){
List<Long> userIds = new ArrayList<>();
for (User user : userList) {
if(user.getUserId() != null){
userIds.add(user.getUserId());
}
}
return userIds;
}采用 Stream api，我們只需要通過filter方法來篩選出需要的數據，即可過濾出用戶ID不為空的數據。
/**
* jdk8 從集合對象中篩選出用戶ID不為空的數據
* @param userList
* @return
*/
public List<Long> getUserIds8(List<User> userList){
List<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toList());
return userIds;
}2.3、刪除重復的內容
如果你想對返回的集合內容排除重復的數據，操作也很簡單，在合并的時候使用Collectors.toSet()即可！
/**
* jdk8 從集合對象中篩選出用戶ID不為空的數據，并進行去重
* @param userList
* @return
*/
public Set<Long> getUserIds(List<User> userList){
Set<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toSet());
return userIds;
}2.4、數據類型轉換
在實際的開發過程中，經常會出現數據類型定義不一致的問題，例如有的系統，使用String接受，有的是用Long，對于這種場景，我們需要將其轉換，操作也很簡單
/**
* jdk8 將Long類型數據轉換成String類型
* @param userIds
* @return
*/
public List<String> getUserIds10(List<Long> userIds){
List<String> userIdStrs = userIds.stream().map(x -> x.toString()).collect(Collectors.toList());
return userIdStrs;
}2.5、數組轉集合
我們還會碰到，前端傳給我們的是一個數組，但是我們需要轉成集合，采用 stream api 操作也很簡單！
public static void main(String[] args) {
//創建一個字符串數組
String[] strArray = new String[]{"a","b","c"};
//轉換后的List 屬于 java.util.ArrayList 能進行正常的增刪查操作
List<String> strList = Stream.of(strArray).collect(Collectors.toList());
}三、集合轉Map操作
在實際的開發過程中，還有一個使用最頻繁的操作就是，將集合元素中某個主鍵字段作為key，元素作為value，來實現集合轉map的需求，這種需求在數據組裝方面使用的非常多，尤其是在禁止連表 sql 查詢操作的公司，視圖數據的拼裝只能在代碼層面來實現。
例如下面這段代碼，角色表里面關聯角色組ID信息，當查詢角色信息的時候，需要把角色組名稱也展示處理，采用map方式來匹配，效率會非常高。
實際代碼案例分享
//角色組ID集合
Set<Long> roleGroupIds = new HashSet<>();
//查詢所有的角色信息
List<RoleInfo> dbList = roleInfoMapper.findByPage(request);
for (RoleInfo source : dbList) {
roleGroupIds.add(source.getRoleGroupId());
RoleInfoDto result = new RoleInfoDto();
BeanUtils.copyProperties(source, result);
resultList.add(result);
}
//查詢角色組信息
if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupIds)) {
List<RoleGroupInfo> roleGroupInfoList = roleGroupInfoMapper.selectByIds(new ArrayList<>(roleGroupIds));
if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupInfoList)) {
//將List轉換成Map，其中id主鍵作為key，對象作為value
Map<Long, RoleGroupInfo> sourceMap = new HashMap<>();
for (RoleGroupInfo roleGroupInfo : roleGroupInfoList) {
sourceMap.put(roleGroupInfo.getId(), roleGroupInfo);
}
//封裝角色組名稱
for (RoleInfoDto result : resultList) {
if (sourceMap.containsKey(result.getRoleGroupId())) {
result.setRoleGroupName(sourceMap.get(result.getRoleGroupId()).getName());
}
}
}
}3.1、集合轉 map（不分組）
在 jdk7 中，將集合中的元素轉 map，我們通常會采用如下方式。
/**
* jdk7 將集合轉換成Map，其中用戶ID作為主鍵key
* @param userList
* @return
*/
public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){
Map<Long, User> userMap = new HashMap<>();
for (User user : userList) {
userMap.put(user.getUserId(), user);
}
return userMap;
}在 jdk8 中，采用 stream api的方式，我們只需要一行代碼即可實現
/**
* jdk8 將集合轉換成Map，其中用戶ID作為主鍵key,如果集合對象有重復的key,以第一個匹配到的為主
* @param userList
* @return
*/
public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){
Map<Long, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1));
return userMap;
}打開Collectors.toMap方法源碼，一起來看看到底是啥。
public static <T, K, U>
Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
BinaryOperator<U> mergeFunction) {
return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new);
}從參數表可以看出：
- 第一個參數：表示 key
- 第二個參數：表示 value
- 第三個參數：表示某種規則
上文中的Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1)，表達的意思就是將userId的內容作為key，v -> v是表示將元素user作為value，其中(k1,k2) -> k1表示如果存在相同的key，將第一個匹配的元素作為內容，第二個舍棄！
3.2、集合轉map（分組）
在實際的操作中，有一些場景需要我們將相同的key，加入到一個集合，而不是覆蓋，哪改如何做呢？
如果是采用 jdk7，我們大概會這么做。
/**
* jdk7 將集合轉換成Map，將相同的key，加入到一個集合中，實現分組
* @param userList
* @return
*/
public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){
Map<Long, List<User>> userListMap = new HashMap<>();
for (User user : userList) {
if(userListMap.containsKey(user.getUserId())){
userListMap.get(user.getUserId()).add(user);
} else {
List<User> users = new ArrayList<>();
users.add(user);
userListMap.put(user.getUserId(), users);
}
}
return userListMap;
}而在 jdk8 中，采用 stream api的方式，我們只需要一行代碼即可實現
/**
* jdk8 將集合轉換成Map，將相同的key，加入到一個集合中，實現分組
* @param userList
* @return
*/
public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){
Map<Long, List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId));
return userMap;
}四、分頁操作
stream api 的強大之處還不僅僅是對集合進行各種組合操作，還支持分頁操作。
例如，將如下的數組從小到大進行排序，排序完成之后，從第1行開始，查詢10條數據出來，操作如下：
//需要查詢的數據
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5,10, 6, 20, 30, 40, 50, 60, 100);
List<Integer> dataList= numbers.stream().sorted((x, y) -> x.compareTo(y)).skip(0).limit(10).collect(Collectors.toList());
System.out.println(dataList.toString());其中skip參數表示第幾行，limit表示查詢的數量，類似頁容量！
五、查找與匹配操作
stream api 還支持對集合進行查找，同時還支持正則匹配模式。
- allMatch（檢查是否匹配所有元素）
List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3);
boolean allMatch = list.stream()//
.allMatch(x -> x > 2);//是否全部元素都大于2
System.out.println(allMatch);- findFirst（返回第一個元素）
List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3);
Optional<Integer> first = list.stream()//
.findFirst();
Integer val = first.get();
System.out.println(val);//輸出10- reduce（可以將流中元素反復結合起來，得到一個值）
List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3);
Integer result = list.stream()//
.reduce(2, Integer::sum);
System.out.println(result);//輸出27，其實相當于2+10+5+7+3，就是一個累加stream api 支持的操作方法非常多，這里只列舉了幾種類型，具體在使用的時候，可以參考官網接口文檔說明！
六、并行操作
所謂并行，指的是多個任務在同一時間點發生，并由不同的cpu進行處理，不互相搶占資源；而并發，指的是多個任務在同一時間點內同時發生了，但由同一個cpu進行處理，互相搶占資源。
這點上大家一定要區分清楚，別弄混了！
stream api 的并行操作和串行操作，只有一個方法區別，其他都一樣，例如下面我們使用parallelStream來輸出空字符串的數量：
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 采用并行計算方法，獲取空字符串的數量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();在實際使用的時候，并行操作不一定比串行操作快！對于簡單操作，數量非常大，同時服務器是多核的話，建議使用Stream并行！反之，采用串行操作更可靠！
