Java8学习之Stream(流)

用户5927304

发布于 2019-07-31 16:23:33

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发布于 2019-07-31 16:23:33

文章被收录于专栏：无敌码农无敌码农

来源：兰陵笑笑生链接：cnblogs.com/andywithu/p/7404101.html

本文讲述.stream()的内容，需要一些Lambda表达式的基础，之前也推送过关于Lambda表达式和Stream的相关内容，就看哪盘菜味道更好！

一、初识stream

先来一个总纲：

东西就是这么多啦，stream是java8中加入的一个非常实用的功能，最初看时以为是io中的流（其实一点关系都没有），让我们先来看一个小例子感受一下：

@Before
public void init() {
    random = new Random();
    stuList = new ArrayList<Student>() {
        {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                add(new Student("student" + i, random.nextInt(50) + 50));
            }
        }
    };
}

public class Student {
    private String name;
    private Integer score;
    //-----getters and setters-----
}

// 列出班上超过85分的学生姓名，并按照分数降序输出用户名字
@Test
public void test1() {
    List<String> studentList = stuList.stream()
            .filter(x->x.getScore()>85)
            .sorted(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed())
            .map(Student::getName)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(studentList);
}

列出班上分数超过85分的学生姓名，并按照分数降序输出用户名字，在java8之前我们需要三个步骤：

1）新建一个ListnewList，在for循环中遍历stuList，将分数超过85分的学生装入新的集合中

2）对于新的集合newList进行排序操作

3）遍历打印newList

这三个步骤在java8中只需要两条语句，如果只是打印，不需要保存新生产list的话实际上只需要一条，是不是非常方便。

二、stream的特性

我们首先列出stream的如下三点特性，在之后我们会对照着详细说明

1、stream不存储数据 2、stream不改变源数据 3、stream的延迟执行特性

通常我们在数组或集合的基础上创建stream，stream不会专门存储数据，对stream的操作也不会影响到创建它的数组和集合，对于stream的聚合、消费或收集操作只能进行一次，再次操作会报错，如下代码：

@Test
public void test1(){
    Stream<String> stream = Stream.generate(()->"user").limit(20);
    stream.forEach(System.out::println);
    stream.forEach(System.out::println);
}

程序在正常完成一次打印工作后报错。

stream的操作是延迟执行的，在列出班上超过85分的学生姓名例子中，在collect方法执行之前，filter、sorted、map方法还未执行，只有当collect方法执行时才会触发之前转换操作，如下代码：

public boolean filter(Student s) {
    System.out.println("begin compare");
    return s.getScore() > 85;
}

@Test
public void test() {
    Stream<Student> stream = Stream.of(stuArr).filter(this::filter);
    System.out.println("split-------------------------------------");
    List<Student> studentList = stream.collect(toList());
}

我们将filter中的逻辑抽象成方法，在方法中加入打印逻辑，如果stream的转换操作是延迟执行的，那么split会先打印，否则后打印，代码运行结果为:

可见stream的操作是延迟执行的。

注：当我们操作一个流的时候，并不会修改流底层的集合（即使集合是线程安全的），如果想要修改原有的集合，就无法定义流操作的输出，由于stream的延迟执行特性，在聚合操作执行前修改数据源是允许的。

List<String> wordList;

@Before
public void init() {
    wordList = new ArrayList<String>() {
        {
            add("a");
            add("b");
            add("c");
            add("d");
            add("e");
            add("f");
            add("g");
        }
    };
}
/**
 * 延迟执行特性，在聚合操作之前都可以添加相应元素
 */
@Test
public void test() {
    Stream<String> words = wordList.stream();
    wordList.add("END");
    long n = words.distinct().count();
    System.out.println(n);
}

最后打印的结果是8

如下代码则是错误的:

/**
 * 延迟执行特性，会产生干扰
 * nullPointException
 */
@Test
public void test2(){
    Stream<String> words1 = wordList.stream();
    words1.forEach(s -> {
        System.out.println("s->"+s);
        if (s.length() < 4) {
            System.out.println("select->"+s);
            wordList.remove(s);
            System.out.println(wordList);
        }
    });
}

结果报空指针异常

三、创建stream

1、通过数组创建

/**
 * 通过数组创建流
 */
@Test
public void testArrayStream(){
    //1.通过Arrays.stream
    //1.1基本类型
    int[] arr = new int[]{1,2,34,5};
    IntStream intStream = Arrays.stream(arr);
    //1.2引用类型
    Student[] studentArr = new Student[]{new Student("s1",29),new Student("s2",27)};
    Stream<Student> studentStream = Arrays.stream(studentArr);
    //2.通过Stream.of
    Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,34,5,65);
    //注意生成的是int[]的流
    Stream<int[]> stream2 = Stream.of(arr,arr);
    stream2.forEach(System.out::println);
}

2、通过集合创建流

/**
 * 通过集合创建流
 */
@Test
public void testCollectionStream(){
    List<String> strs = Arrays.asList("11212","dfd","2323","dfhgf");
    //创建普通流
    Stream<String> stream  = strs.stream();
    //创建并行流
    Stream<String> stream1 = strs.parallelStream();
}

3、创建空的流

@Test
public void testEmptyStream(){
    //创建一个空的stream
    Stream<Integer> stream  = Stream.empty();
}

4、创建无限流

@Test
public void testUnlimitStream(){
    //创建无限流，通过limit提取指定大小
    Stream.generate(()->"number"+new Random().nextInt()).limit(100).forEach(System.out::println);
    Stream.generate(()->new Student("name",10)).limit(20).forEach(System.out::println);
}

5、创建规律的无限流

/**
 * 产生规律的数据
 */
@Test
public void testUnlimitStream1(){
    Stream.iterate(0,x->x+1).limit(10).forEach(System.out::println);
    Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);
    //Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);与如下代码意思是一样的
    Stream.iterate(0, UnaryOperator.identity()).limit(10).forEach(System.out::println);
}

四、stream的操作

1、最常使用

map：转换流，将一种类型的流转换为另外一种流

/**
 * map把一种类型的流转换为另外一种类型的流
 * 将String数组中字母转换为大写
 */
@Test
public void testMap() {
    String[] arr = new String[]{"yes", "YES", "no", "NO"};
    Arrays.stream(arr).map(x -> x.toLowerCase()).forEach(System.out::println);
}

filter：过滤流，过滤流中的元素

@Test
public void testFilter(){
    Integer[] arr = new Integer[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
    Arrays.stream(arr).filter(x->x>3&&x<8).forEach(System.out::println);
}

flapMap：拆解流，将流中每一个元素拆解成一个流

/**
 * flapMap：拆解流
 */
@Test
public void testFlapMap1() {
    String[] arr1 = {"a", "b", "c", "d"};
    String[] arr2 = {"e", "f", "c", "d"};
    String[] arr3 = {"h", "j", "c", "d"};
   // Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(x -> Arrays.stream(x)).forEach(System.out::println);
    Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);
}

sorted：对流进行排序

String[] arr1 = {"abc","a","bc","abcd"};
/**
 * Comparator.comparing是一个键提取的功能
 * 以下两个语句表示相同意义
 */
@Test
public void testSorted1_(){
    /**
     * 按照字符长度排序
     */
    Arrays.stream(arr1).sorted((x,y)->{
        if (x.length()>y.length())
            return 1;
        else if (x.length()<y.length())
            return -1;
        else
            return 0;
    }).forEach(System.out::println);
    Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(String::length)).forEach(System.out::println);
}

/**
 * 倒序
 * reversed(),java8泛型推导的问题，所以如果comparing里面是非方法引用的lambda表达式就没办法直接使用reversed()
 * Comparator.reverseOrder():也是用于翻转顺序，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）
 * Comparator. naturalOrder()：返回一个自然排序比较器，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）
 */
@Test
public void testSorted2_(){
    Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed()).forEach(System.out::println);
    Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.reverseOrder()).forEach(System.out::println);
    Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);
}

/**
 * thenComparing
 * 先按照首字母排序
 * 之后按照String的长度排序
 */
@Test
public void testSorted3_(){
    Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(this::com1).thenComparing(String::length)).forEach(System.out::println);
}
public char com1(String x){
    return x.charAt(0);
}

2、提取流和组合流

@Before
public void init(){
    arr1 = new String[]{"a","b","c","d"};
    arr2 = new String[]{"d","e","f","g"};
    arr3 = new String[]{"i","j","k","l"};
}
/**
 * limit，限制从流中获得前n个数据
 */
@Test
public void testLimit(){
    Stream.iterate(1,x->x+2).limit(10).forEach(System.out::println);
}

/**
 * skip，跳过前n个数据
 */
@Test
public void testSkip(){
//    Stream.of(arr1).skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);
    Stream.iterate(1,x->x+2).skip(1).limit(5).forEach(System.out::println);
}

/**
 * 可以把两个stream合并成一个stream（合并的stream类型必须相同）
 * 只能两两合并
 */
@Test
public void testConcat(){
    Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
    Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
    Stream.concat(stream1,stream2).distinct().forEach(System.out::println);
}

3、聚合操作

@Before
public void init(){
    arr = new String[]{"b","ab","abc","abcd","abcde"};
}

/**
 * max、min
 * 最大最小值
 */
@Test
public void testMaxAndMin(){
    Stream.of(arr).max(Comparator.comparing(String::length)).ifPresent(System.out::println);
    Stream.of(arr).min(Comparator.comparing(String::length)).ifPresent(System.out::println);
}

/**
 * count
 * 计算数量
 */
@Test
public void testCount(){
    long count = Stream.of(arr).count();
    System.out.println(count);
}

/**
 * findFirst
 * 查找第一个
 */
@Test
public void testFindFirst(){
    String str =  Stream.of(arr).parallel().filter(x->x.length()>3).findFirst().orElse("noghing");
    System.out.println(str);
}

/**
 * findAny
 * 找到所有匹配的元素
 * 对并行流十分有效
 * 只要在任何片段发现了第一个匹配元素就会结束整个运算
 */
@Test
public void testFindAny(){
    Optional<String> optional = Stream.of(arr).parallel().filter(x->x.length()>3).findAny();
    optional.ifPresent(System.out::println);
}

/**
 * anyMatch
 * 是否含有匹配元素
 */
@Test
public void testAnyMatch(){
    Boolean aBoolean = Stream.of(arr).anyMatch(x->x.startsWith("a"));
    System.out.println(aBoolean);
}


@Test
public void testStream1() {
    Optional<Integer> optional = Stream.of(1,2,3).filter(x->x>1).reduce((x,y)->x+y);
    System.out.println(optional.get());
}

4、Optional类型

通常聚合操作会返回一个Optional类型，Optional表示一个安全的指定结果类型，所谓的安全指的是避免直接调用返回类型的null值而造成空指针异常，调用optional.ifPresent()可以判断返回值是否为空，或者直接调用ifPresent(Consumer consumer)在结果部位空时进行消费操作；调用optional.get()获取返回值。通常的使用方式如下：

@Test
public void testOptional() {
    List<String> list = new ArrayList<String>() {
        {
            add("user1");
            add("user2");
        }
    };
    Optional<String> opt = Optional.of("andy with u");
    opt.ifPresent(list::add);
    list.forEach(System.out::println);
}

使用Optional可以在没有值时指定一个返回值，例如

@Test
public void testOptional2() {
    Integer[] arr = new Integer[]{4,5,6,7,8,9};
    Integer result = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElse(-1);
    System.out.println(result);
    Integer result1 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseGet(()->-1);
    System.out.println(result1);
    Integer result2 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseThrow(RuntimeException::new);
    System.out.println(result2);
}

Optional的创建

采用Optional.empty()创建一个空的Optional，使用Optional.of()创建指定值的Optional。同样也可以调用Optional对象的map方法进行Optional的转换，调用flatMap方法进行Optional的迭代

@Test
public void testStream1() {
    Optional<Student> studentOptional = Optional.of(new Student("user1",21));
    Optional<String> optionalStr = studentOptional.map(Student::getName);
    System.out.println(optionalStr.get());
}

public static Optional<Double> inverse(Double x) {
    return x == 0 ? Optional.empty() : Optional.of(1 / x);
}

public static Optional<Double> squareRoot(Double x) {
    return x < 0 ? Optional.empty() : Optional.of(Math.sqrt(x));
}

/**
 * Optional的迭代
 */
@Test
public void testStream2() {
    double x = 4d;
    Optional<Double> result1 = inverse(x).flatMap(StreamTest7::squareRoot);
    result1.ifPresent(System.out::println);
    Optional<Double> result2 = Optional.of(4.0).flatMap(StreamTest7::inverse).flatMap(StreamTest7::squareRoot);
    result2.ifPresent(System.out::println);
}

5、收集结果

Student[] students;
@Before
public void init(){
    students = new Student[100];
    for (int i=0;i<30;i++){
        Student student = new Student("user",i);
        students[i] = student;
    }
    for (int i=30;i<60;i++){
        Student student = new Student("user"+i,i);
        students[i] = student;
    }
    for (int i=60;i<100;i++){
        Student student = new Student("user"+i,i);
        students[i] = student;
    }

}
@Test
public void testCollect1(){
    /**
     * 生成List
     */
    List<Student> list = Arrays.stream(students).collect(toList());
    list.forEach((x)-> System.out.println(x));
    /**
     * 生成Set
     */
    Set<Student> set = Arrays.stream(students).collect(toSet());
    set.forEach((x)-> System.out.println(x));
    /**
     * 如果包含相同的key，则需要提供第三个参数，否则报错
     */
    Map<String,Integer> map = Arrays.stream(students).collect(toMap(Student::getName,Student::getScore,(s,a)->s+a));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}

/**
 * 生成数组
 */
@Test
public void testCollect2(){
    Student[] s = Arrays.stream(students).toArray(Student[]::new);
    for (int i=0;i<s.length;i++)
        System.out.println(s[i]);
}

/**
 * 指定生成的类型
 */
@Test
public void testCollect3(){
    HashSet<Student> s = Arrays.stream(students).collect(toCollection(HashSet::new));
    s.forEach(System.out::println);
}

/**
 * 统计
 */
@Test
public void testCollect4(){
    IntSummaryStatistics summaryStatistics = Arrays.stream(students).collect(Collectors.summarizingInt(Student::getScore));
    System.out.println("getAverage->"+summaryStatistics.getAverage());
    System.out.println("getMax->"+summaryStatistics.getMax());
    System.out.println("getMin->"+summaryStatistics.getMin());
    System.out.println("getCount->"+summaryStatistics.getCount());
    System.out.println("getSum->"+summaryStatistics.getSum());
}

6、分组和分片

分组和分片的意义是，将collect的结果集展示位Map的形式，通常的用法如下：

Student[] students;
@Before
public void init(){
    students = new Student[100];
    for (int i=0;i<30;i++){
        Student student = new Student("user1",i);
        students[i] = student;
    }
    for (int i=30;i<60;i++){
        Student student = new Student("user2",i);
        students[i] = student;
    }
    for (int i=60;i<100;i++){
        Student student = new Student("user3",i);
        students[i] = student;
    }

}
@Test
public void testGroupBy1(){
    Map<String,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}

/**
 * 如果只有两类，使用partitioningBy会比groupingBy更有效率
 */
@Test
public void testPartitioningBy(){
    Map<Boolean,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(partitioningBy(x->x.getScore()>50));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}

/**
 * downstream指定类型
 */
@Test
public void testGroupBy2(){
    Map<String,Set<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,toSet()));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}

/**
 * downstream 聚合操作
 */
@Test
public void testGroupBy3(){
    /**
     * counting
     */
    Map<String,Long> map1 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,counting()));
    map1.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * summingInt
     */
    Map<String,Integer> map2 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,summingInt(Student::getScore)));
    map2.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * maxBy
     */
    Map<String,Optional<Student>> map3 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));
    map3.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * mapping
     */
    Map<String,Set<Integer>> map4 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,mapping(Student::getScore,toSet())));
    map4.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}

五、原始类型流

在数据量比较大的情况下，将基本数据类型（int,double…）包装成相应对象流的做法是低效的，因此，我们也可以直接将数据初始化为原始类型流，在原始类型流上的操作与对象流类似，我们只需要记住两点：

1、原始类型流的初始化 2、原始类型流与流对象的转换

DoubleStream doubleStream;
IntStream intStream;

/**
 * 原始类型流的初始化
 */
@Before
public void testStream1(){

    doubleStream = DoubleStream.of(0.1,0.2,0.3,0.8);
    intStream = IntStream.of(1,3,5,7,9);
    IntStream stream1 = IntStream.rangeClosed(0,100);
    IntStream stream2 = IntStream.range(0,100);
}

/**
 * 流与原始类型流的转换
 */
@Test
public void testStream2(){
    Stream<Double> stream = doubleStream.boxed();
    doubleStream = stream.mapToDouble(Double::new);
}

六、并行流

可以将普通顺序执行的流转变为并行流，只需要调用顺序流的parallel() 方法即可，如： Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel()。

1、并行流的执行顺序

我们调用peek方法来瞧瞧并行流和串行流的执行顺序，peek方法顾名思义，就是偷窥流内的数据，peek方法声明为Streampeek(Consumer action);加入打印程序可以观察到通过流内数据，见如下代码：

public void peek1(int x) {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":->peek1->" + x);
}

public void peek2(int x) {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":->peek2->" + x);
}

public void peek3(int x) {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":->final result->" + x);
}

/**
 * peek，监控方法
 * 串行流和并行流的执行顺序
 */
@org.junit.Test
public void testPeek() {
    Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10);
    stream.peek(this::peek1).filter(x -> x > 5)
            .peek(this::peek2).filter(x -> x < 8)
            .peek(this::peek3)
            .forEach(System.out::println);
}

@Test
public void testPeekPal() {
    Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel();
    stream.peek(this::peek1).filter(x -> x > 5)
            .peek(this::peek2).filter(x -> x < 8)
            .peek(this::peek3)
            .forEach(System.out::println);
}

串行流打印结果如下：

并行流打印结果如下：

咋看不一定能看懂，我们用如下的图来解释

我们将stream.filter(x -> x > 5).filter(x -> x < 8).forEach(System.out::println)的过程想象成上图的管道，我们在管道上加入的peek相当于一个阀门，透过这个阀门查看流经的数据，

1）当我们使用顺序流时，数据按照源数据的顺序依次通过管道，当一个数据被filter过滤，或者经过整个管道而输出后，第二个数据才会开始重复这一过程

2）当我们使用并行流时，系统除了主线程外启动了七个线程（我的电脑是4核八线程）来执行处理任务，因此执行是无序的，但同一个线程内处理的数据是按顺序进行的。

2、sorted()、distinct()等对并行流的影响

sorted()、distinct()是元素相关方法，和整体的数据是有关系的,map，filter等方法和已经通过的元素是不相关的,不需要知道流里面有哪些元素，并行执行和sorted会不会产生冲突呢？

结论：1.并行流和排序是不冲突的，2.一个流是否是有序的，对于一些api可能会提高执行效率，对于另一些api可能会降低执行效率

3、如果想要输出的结果是有序的，对于并行的流需要使用forEachOrdered(forEach的输出效率更高)

我们做如下实验：

/**
 * 生成一亿条0-100之间的记录
 */
@Before
public void init() {
    Random random = new Random();
    list = Stream.generate(() -> random.nextInt(100)).limit(100000000).collect(toList());
}

/**
 * tip
 */
@org.junit.Test
public void test1() {
    long begin1 = System.currentTimeMillis();
    list.stream().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).count();
    long end1 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(end1-begin1);
    list.stream().parallel().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).count();
    long end2 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(end2-end1);

    long begin1_ = System.currentTimeMillis();
    list.stream().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).distinct().sorted().count();
    long end1_ = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(end1-begin1);
    list.stream().parallel().filter(x->(x > 10)).filter(x->x<80).distinct().sorted().count();
    long end2_ = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(end2_-end1_);
}

可见，对于串行流.distinct().sorted()方法对于运行时间没有影响，但是对于串行流，会使得运行时间大大增加，因此对于包含sorted、distinct()等与全局数据相关的操作，不推荐使用并行流。

七、stream vs spark rdd

最初看到stream的一个直观感受是和spark像，真的像

val count = sc.parallelize(1 to NUM_SAMPLES).filter { _ =>
  val x = math.random
  val y = math.random
  x*x + y*y < 1}.count()println(s"Pi is roughly ${4.0 * count / NUM_SAMPLES}")

以上代码摘自spark官网，使用的是scala语言，一个最基础的word count代码，这里我们简单介绍一下spark，spark是当今最流行的基于内存的大数据处理框架，spark中的一个核心概念是RDD（弹性分布式数据集），将分布于不同处理器上的数据抽象成rdd，rdd上支持两种类型的操作1） Transformation（变换）2） Action（行动），对于rdd的Transformation算子并不会立即执行，只有当使用了Action算子后，才会触发。

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原始发表：2018-12-07，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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