吃透JAVA的Stream流操作，多年实践总结

痛定思痛。 2024-04-25 08:57 64阅读 0赞

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：

> `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：

> `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，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

![format_png][]

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。

*  **开始管道**

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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>API</th> 
   <th>功能说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>stream()</td> 
   <td>创建出一个新的stream串行流对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>parallelStream()</td> 
   <td>创建出一个可并行执行的stream流对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Stream.of()</td> 
   <td>通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **中间管道**

负责对Stream进行处理操作，并返回一个新的Stream对象，中间管道操作可以进行**叠加**。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>API</th> 
   <th>功能说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>filter()</td> 
   <td>按照条件过滤符合要求的元素， 返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>map()</td> 
   <td>将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>flatMap()</td> 
   <td>将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>limit()</td> 
   <td>仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>skip()</td> 
   <td>跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>concat()</td> 
   <td>将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>distinct()</td> 
   <td>对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>sorted()</td> 
   <td>对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>peek()</td> 
   <td>对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的stream流</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **终止管道**

顾名思义，通过终止管道操作之后，Stream流将**会结束**，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>API</th> 
   <th>功能说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>count()</td> 
   <td>返回stream处理后最终的元素个数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max()</td> 
   <td>返回stream处理后的元素最大值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>min()</td> 
   <td>返回stream处理后的元素最小值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>findFirst()</td> 
   <td>找到第一个符合条件的元素时则终止流处理</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>findAny()</td> 
   <td>找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理，这个<strong>对于串行流时与findFirst相同，对于并行流时比较高效</strong>，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>anyMatch()</td> 
   <td>返回一个boolean值，类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>allMatch()</td> 
   <td>返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>noneMatch()</td> 
   <td>返回一个boolean值， 用于判断是否所有元素都不符合条件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>collect()</td> 
   <td>将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>toArray()</td> 
   <td>将流转换为数组</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>iterator()</td> 
   <td>将流转换为Iterator对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>foreach()</td> 
   <td>无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### Stream方法使用 ###

#### map与flatMap ####

`map`与`flatMap`都是用于转换已有的元素为其它元素，区别点在于：

*  map **必须是一对一的**，即每个元素都只能转换为1个新的元素
 *  flatMap **可以是一对多的**，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素

![format_png 1][]

比如：**有一个字符串ID列表，现在需要将其转为User对象列表**。可以使用map来实现：

> `/** * 演示map的用途：一对一转换 */ 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：

![format_png 2][]

#### 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：

1.  使用filter过滤掉不符合条件的数据
2.  通过distinct对存量元素进行去重操作
3.  通过map操作将字符串转成整数类型
4.  借助sorted指定按照数字大小正序排列
5.  使用limit截取排在前3位的元素
6.  又一次使用map将id转为Dept对象类型
7.  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：

> `6 true findFirst:205`

**避坑提醒**

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：

> `6 -----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`）

##### 生成集合 #####

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`

? **敲黑板：**

关于这里的说明，评论区中很多的小伙伴提出过疑问，就是这个场景其实使用 `String.join()` 就可以搞定了，并不需要上面使用 `stream` 的方式去实现。这里要声明下，**Stream的魅力之处就在于其可以结合到其它的业务逻辑中进行处理**，让代码逻辑更加的自然、一气呵成。如果纯粹是个String字符串拼接的诉求，确实没有必要使用Stream来实现，毕竟杀鸡焉用牛刀嘛~ 但是可以看看下面给出的这个示例，便可以感受出使用Stream进行字符串拼接的真正魅力所在。

![format_png 3][]

##### 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 ###

#### 机制说明 ####

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。

![format_png 4][]

#### 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

### 总结 ###

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。

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