全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅

技术分享 2年前 (2022-07-12) 0 999+

全面吃透JAVA Stream流操作，让代码更加的优雅
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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。

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。

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

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。

API	功能说明
filter()	按照条件过滤符合要求的元素，返回新的stream流
map()	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
flatMap()	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
limit()	仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流
skip()	跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流
concat()	将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流
distinct()	对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流
sorted()	对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流
peek()	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

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。

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

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

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<Integer> results = ids.stream()             .map(s -> Integer.valueOf(s))             .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：

 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

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。

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。

此外：

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