繼續java8源碼的發燒熱，越看越是有充實的感覺。

數據時代下的產物

Java順應時代的發展推出的高效處理大量數據能力的api，它專注于對集合對象進行各種非常便利、高效的聚合操作，借助于同樣新出現的 Lambda 表達式，極大的提高編程效率和程序可讀性。同時它提供串行和并行兩種模式進行匯聚操作，并發模式能夠充分利用多核處理器的優勢，可以很方便地寫出高性能的并發程序。

Stream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。

核心概念理解

一個流的操作 = 創建流 + 中間操作 + 結果轉換。

1. 創建流：指從集合轉換過濾，數值轉換過濾、I/O轉換、創建等等；
2. 中間操作：指對流中的數據進行聚合，如filter\map\sorted\reduce、distinct等等；
3. 結果轉換：指將流進行輸出，打印、轉換成array、轉換成collection等；

Stream重要點：

1. 流是不存儲值的，只是一個管道過程
2. 單個流只能被使用一次，再次被使用報錯
3. 流是支持函數式調用

測試樣例定義

static List<ICar> cars = new ArrayList<>();static Map<Integer,String> kv = new HashMap<>();public static void init(){for(int i = 1; i <= 10; i++){WeiLaiCar car = new WeiLaiCar();car.setCarWheel(i);cars.add(car);kv.put(i,i+"-value");}
}

源碼深度

在java.util.stream目錄下可以看出有多種stream可以使用。Stream是支持泛型的對象的流，另外還提供了double\int\long常用數據類型的流，但他們提供的方法基本類似。

1、流是管道內部單向不可逆操作

Random random = new Random();
IntStream intStream = random.ints(10);
intStream.limit(6).forEach(PrintUtil::printTest);
intStream.toArray();

這里的第二個intStream.toArray()執行會報錯誤：IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed，流創建流到結束流單個管道內只能順序一次使用，想要再次使用就得從源頭重新創建流重新開始；

Random random = new Random();
IntStream intStream = random.ints(10);
intStream.limit(6).forEach(PrintUtil::printTest);
random.ints(15).toArray();

2、Stream的串行和并行

流的計算提供了兩種模式：串行流和并行流，認是創建串行流。

• 提供流方法parallel()和sequential()在串并流間相互轉換。
• 在Collection接口上添加了兩個方法stream()\parallelStream()，parallel是并行計算的。這兩個方法的內部實現皆是通過StreamSupport.stream(xx,aa)來實現，該方法的aa參數是boolean代表是否開啟并行流；

3、collection與stream轉換

流提供有方法toArray()轉換成數組，也提供了方法collect()轉換為list\set\Collection集合；同時Arrays.stream()方法可以把數組轉換為流。

//list -> stream
Stream<ICar> carStream = cars.parallelStream();
carStream.filter(a -> a.getWheelCount() > 5).map(a-> a.hashCode()+"|"+a.getWheelCount()).forEach(PrintUtil::printTest);
//list轉換為并發stream并打印符合條件的對象的hashcode和wheel數量：730140433|8//stream -> list
Stream<ICar> tmp = cars.stream();
List<ICar> carList = tmp.collect(Collectors.toList());
carList.forEach(PrintUtil::printTest);
//通過collect方法把stream轉換為list并打印對象全稱：com.ts.util.optional.WeiLaiCar@4e515669//array -> stream
ICar[] carss = {new WeiLaiCar(1),new WeiLaiCar(2)};
Arrays.stream(carss).filter(a -> a.getWheelCount() >2).forEach(PrintUtil::printTest);
//最終輸出8個wheel大于2個的對象，并打印對象全稱：com.ts.util.optional.WeiLaiCar@4dcbadb4//stream -> array
Object[] tmps = cars.stream().filter(a ->a.getWheelCount()>7).toArray();
PrintUtil.printTest(tmps.length);
//從cars中轉換stream選出wheel大于7個的，轉換為數值最終輸出數量為：3

4、stream的排序

默認的排序要求排序對象是自然的有些值，一般dubble\int\long等；其他的類型需要主動定義comparator接口比較邏輯。

//默認sorted()要求是值natural order，即是自然順序的
cars.stream().map(a->a.getWheelCount()).sorted().forEach(PrintUtil::printTest);
//先將對象的int類型的wheel聚合成集合，再使用默認排序（順序）進行打印：1 2 3 4 5 6 ...10//自定義comparator，也可以在對象之間實現Comparator接口
cars.stream().sorted(Comparator.comparingInt(ICar::getWheelCount)).map(a->a.getWheelCount()).forEach(PrintUtil::printTest);
//自定義使用ICar的int類型wheel字段順序比較，之后再將對象的wheel字段聚合進行打印：1 2 3 4 5 6 ...10
cars.stream().sorted(Comparator.comparingInt(ICar::getWheelCount).reversed()).map(a->a.getWheelCount()).forEach(PrintUtil::printTest);
//自定義使用ICar的int類型wheel字段順序比較后再逆轉，之后再將對象的wheel字段聚合進行打印
//與上面的順序正好相反：10 9 8 7 ... 1

流包下重要的工具類

1. Collectors 提供了很多 reduction 操作，都是靜態的方法，如聚合成集合或者其他類型，官網例子如下：

// Accumulate names into a List
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());// Accumulate names into a TreeSet
Set<String> set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));// Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
String joined = things.stream().map(Object::toString).collect(Collectors.joining(", "));// Compute sum of salaries of employee
int total = employees.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));// Group employees by department
Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));// Compute sum of salaries by department
Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));// Partition students into passing and failing
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

2. StreamSupport 是stream的底層創建操作方法實現類，讓我們查看一下Stream類的部分方法源碼：

    /*** Returns an empty sequential {@code Stream}.** @param <T> the type of stream elements* @return an empty sequential stream*/public static<T> Stream<T> empty() {return StreamSupport.stream(Spliterators.<T>emptySpliterator(), false);}/*** Returns a sequential {@code Stream} containing a single element.** @param t the single element* @param <T> the type of stream elements* @return a singleton sequential stream*/public static<T> Stream<T> of(T t) {return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false);}

3. 其他創建stream的方式，通過Stream的靜態方法或者StreamSupport類：

Stream<String> stringStream = Stream.of("1","a","c");
stringStream.forEach(PrintUtil::printTest);
// 1 a cStream<Integer> integerStream = Stream.empty();
PrintUtil.printTest("count is " + integerStream.count());
//count is 0double[] tm = {22D,1.11D,33D,20.12D,11.02D,9.34D};
DoubleStream doubleStream = StreamSupport.doubleStream(Spliterators.spliterator(tm,0,5,1),true);
doubleStream.filter(a -> a < 20).forEach(PrintUtil::printTest);
//1.11 11.02

要主動擁抱新技術的出現

看著公司年輕的工程師一個比一個年輕，我變的更加努力了。要鞭策自己在項目中多嘗試使用新API各種類和方法以鍛煉自己，這些東西就是需要多用你才能發現區別并提升你的技術能力。

就算是寫業務的也能寫出不一樣的水平。時常告訴自己去學習，追求進步不要做茫茫的小白。 對于一個工程師來說學習能力是你在這個行業必備的能力。

測試用例地址：play-java-sample

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作者：Owen Jia

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堅持寫博客成了我的一種寄托