作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay
Stream的中间操作
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值” 。Stream的中间操作是不会有任何结果数据输出的。
Stream的中间操作在整体上可以分为：筛选与切片、映射、排序。接下来，我们就分别对这些中间操作进行简要的说明。
筛选与切片
这里，我将与筛选和切片有关的操作整理成如下表格。
接下来，我们列举几个简单的示例，以便加深理解。
为了更好的测试程序，我先构造了一个对象数组，如下所示。
- protected List<Employee> list = Arrays.asList(
- new Employee("张三", 18, 9999.99),
- new Employee("李四", 38, 5555.55),
- new Employee("王五", 60, 6666.66),
- new Employee("赵六", 8, 7777.77),
- new Employee("田七", 58, 3333.33)
- );
其中，Employee类的定义如下所示。
- @Data
- @Builder
- @ToString
- @NoArgsConstructor
- @AllArgsConstructor
- public class Employee implements Serializable {
- private static final long serialVersionUID = -9079722457749166858L;
- private String name;
- private Integer age;
- private Double salary;
- }
Employee类的定义比较简单，这里，我就不赘述了。之后的示例中，我们都是使用的Employee对象的集合进行操作。好了，我们开始具体的操作案例。
1.filter()方法
filter()方法主要是用于接收Lambda表达式，从流中排除某些元素，其在Stream接口中的源码如下所示。
- Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
可以看到，在filter()方法中，需要传递Predicate接口的对象，Predicate接口又是个什么鬼呢?点进去看下源码。
- @FunctionalInterface
- public interface Predicate<T> {
- boolean test(T t);
- default Predicate<T> and(Predicate<? super T> other) {
- Objects.requireNonNull(other);
- return (t) -> test(t) && other.test(t);
- }
- default Predicate<T> negate() {
- return (t) -> !test(t);
- }
- default Predicate<T> or(Predicate<? super T> other) {
- Objects.requireNonNull(other);
- return (t) -> test(t) || other.test(t);
- }
- static <T> Predicate<T> isEqual(Object targetRef) {
- return (null == targetRef)
- ? Objects::isNull
- : object -> targetRef.equals(object);
- }
- }
可以看到，Predicate是一个函数式接口，其中接口中定义的主要方法为test()方法，test()方法会接收一个泛型对象t，返回一个boolean类型的数据。
看到这里，相信大家明白了：filter()方法是根据Predicate接口的test()方法的返回结果来过滤数据的，如果test()方法的返回结果为true，符合规则;如果test()方法的返回结果为false，则不符合规则。
这里，我们可以使用下面的示例来简单的说明filter()方法的使用方式。
- //内部迭代：在此过程中没有进行过迭代，由Stream api进行迭代
- //中间操作：不会执行任何操作
- Stream<Person> stream = list.stream().filter((e) -> {
- System.out.println("Stream API 中间操作");
- return e.getAge() > 30;
- });
我们，在执行终止语句之后，一边迭代，一边打印，而我们并没有去迭代上面集合，其实这是内部迭代，由Stream API 完成。
下面我们来看看外部迭代，也就是我们人为得迭代。
- //外部迭代
- Iterator<Person> it = list.iterator();
- while (it.hasNext()) {
- System.out.println(it.next());
- }
2.limit()方法
主要作用为：截断流，使其元素不超过给定数量。
先来看limit方法的定义，如下所示。
- Stream<T> limit(long maxSize);
limit()方法在Stream接口中的定义比较简单，只需要传入一个long类型的数字即可。
我们可以按照如下所示的代码来使用limit()方法。
- //过滤之后取2个值
- list.stream().filter((e) -> e.getAge() >30 ).limit(2).forEach(System.out :: println);
在这里，我们可以配合其他得中间操作，并截断流，使我们可以取得相应个数得元素。而且在上面计算中，只要发现有2条符合条件得元素，则不会继续往下迭代数据，可以提高效率。
3.skip()方法
跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素 不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补。
源码定义如下所示。
- Stream<T> skip(long n);
源码定义比较简单，同样只需要传入一个long类型的数字即可。其含义是跳过n个元素。
简单示例如下所示。
- //跳过前2个值
- list.stream().skip(2).forEach(System.out :: println);
4.distinct()方法
筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去 除重复元素。
源码定义如下所示。
- Stream<T> distinct();
旨在对流中的元素进行去重。
我们可以如下面的方式来使用disinct()方法。
- list.stream().distinct().forEach(System.out :: println);
这里有一个需要注意的地方：distinct 需要实体中重写hashCode()和 equals()方法才可以使用。
映射
关于映射相关的方法如下表所示。
1.map()方法
接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，并将其映射成一个新的元素。
先来看Java8中Stream接口对于map()方法的声明，如下所示。
- <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
我们可以按照如下方式使用map()方法。
- //将流中每一个元素都映射到map的函数中，每个元素执行这个函数，再返回
- List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
- list.stream().map((e) -> e.toUpperCase()).forEach(System.out::printf);
- //获取Person中的每一个人得名字name，再返回一个集合
- List<String> names = this.list.stream().map(Person :: getName).collect(Collectors.toList());
2.flatMap()
接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另 一个流，然后把所有流连接成一个流。
先来看Java8中Stream接口对于flatMap()方法的声明，如下所示。
- <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
我们可以使用如下方式使用flatMap()方法，为了便于大家理解，这里，我就贴出了测试flatMap()方法的所有代码。
- /**
- * flatMap —— 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成一个流，然后把所有流连接成一个流
- */
- @Test
- public void testFlatMap () {
- StreamAPI_Test s = new StreamAPI_Test();
- List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
- list.stream().flatMap((e) -> s.filterCharacter(e)).forEach(System.out::println);
- //如果使用map则需要这样写
- list.stream().map((e) -> s.filterCharacter(e)).forEach((e) -> {
- e.forEach(System.out::println);
- });
- }
- /**
- * 将一个字符串转换为流
- */
- public Stream<Character> filterCharacter(String str){
- List<Character> list = new ArrayList<>();
- for (Character ch : str.toCharArray()) {
- list.add(ch);
- }
- return list.stream();
- }
其实map方法就相当于Collaction的add方法，如果add的是个集合得话就会变成二维数组，而flatMap 的话就相当于Collaction的addAll方法，参数如果是集合得话，只是将2个集合合并，而不是变成二维数组。
排序
关于排序相关的方法如下表所示。
从上述表格可以看出：sorted有两种方法，一种是不传任何参数，叫自然排序，还有一种需要传Comparator 接口参数，叫做定制排序。
先来看Java8中Stream接口对于sorted()方法的声明，如下所示。
- Stream<T> sorted();
- Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);
sorted()方法的定义比较简单，我就不再赘述了。
我们也可以按照如下方式来使用Stream的sorted()方法。
- / 自然排序
- List<Employee> persons = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
- //定制排序
- List<Employee> persons1 = list.stream().sorted((e1, e2) -> {
- if (e1.getAge() == e2.getAge()) {
- return 0;
- } else if (e1.getAge() > e2.getAge()) {
- return 1;
- } else {
- return -1;
- }
- }).collect(Collectors.toList());
写在最后
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