深度掌握Java Stream 流操作，让你的代码高出一个逼格！-java stream流操作原理

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本文转载自微信公众号「Java极客技术」，作者鸭血粉丝。转载本文请联系Java极客技术公众号。

一、介绍

我们都知道，从 Java8 开始，jdk 新增加了一个 Stream 类，用来补充集合类，它的强大，相信用过它的朋友，能明显的感受到，不用使用for循环就能对集合作出很好的操作。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

操作流程如下：

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+ 
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect| 
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

采用 Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

下面，我们就以实际的日常开发编程风格做对比，学习完 Stream 的编程风格之后，我敢保证，你会爱上它!

二、遍历操作

2.1、遍历集合

日常开发中，我们经常需要需要遍历集合对象中的元素，例如，我们会采用如下方式进行遍历元素，然后过滤出某个字段的集合，jdk7 的操作：

/** 
 * jdk7 从集合对象中获取用户ID集合 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public List<Long> getUserIds(List<User> userList){ 
    List<Long> userIds = new ArrayList<>(); 
    for (User user : userList) { 
        userIds.add(user.getUserId()); 
    } 
    return userIds; 
}

当采用 Stream 编程之后，只需要通过一行代码，即可实现：

/** 
 * jdk8 从集合对象中获取用户ID集合 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public List<Long> getUserIds(List<User> userList){ 
    List<Long> userIds = userList.stream().map(User::getUserId).collect(Collectors.toList()); 
    return userIds; 
}

2.2、筛选元素

筛选元素，是日常开发中经常会碰到，例如在 jdk7，我们会这么操作：

/** 
 * jdk7 从集合对象中过滤出用户ID不为空的数据 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public List<Long> getUserIds7(List<User> userList){ 
    List<Long> userIds = new ArrayList<>(); 
    for (User user : userList) { 
        if(user.getUserId() != null){ 
            userIds.add(user.getUserId()); 
        } 
    } 
    return userIds; 
}

采用 Stream api，我们只需要通过filter方法来筛选出需要的数据，即可过滤出用户ID不为空的数据。

/** 
 * jdk8 从集合对象中筛选出用户ID不为空的数据 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public List<Long> getUserIds8(List<User> userList){ 
    List<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toList()); 
    return userIds; 
}

2.3、删除重复的内容

如果你想对返回的集合内容排除重复的数据，操作也很简单，在合并的时候使用Collectors.toSet()即可!

/** 
 * jdk8 从集合对象中筛选出用户ID不为空的数据，并进行去重 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public Set<Long> getUserIds(List<User> userList){ 
    Set<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toSet()); 
    return userIds; 
}

2.4、数据类型转换

在实际的开发过程中，经常会出现数据类型定义不一致的问题，例如有的系统，使用String接受，有的是用Long，对于这种场景，我们需要将其转换，操作也很简单

/** 
 * jdk8 将Long类型数据转换成String类型 
 * @param userIds 
 * @return 
 */ 
public List<String> getUserIds10(List<Long> userIds){ 
    List<String> userIdStrs = userIds.stream().map(x -> x.toString()).collect(Collectors.toList()); 
    return userIdStrs; 
}

2.5、数组转集合

我们还会碰到，前端传给我们的是一个数组，但是我们需要转成集合，采用 stream api 操作也很简单!

public static void main(String[] args) { 
        //创建一个字符串数组 
        String[] strArray = new String[]{"a","b","c"}; 
        //转换后的List 属于 java.util.ArrayList 能进行正常的增删查操作 
        List<String> strList = Stream.of(strArray).collect(Collectors.toList()); 
}

三、集合转Map操作

在实际的开发过程中，还有一个使用最频繁的操作就是，将集合元素中某个主键字段作为key，元素作为value，来实现集合转map的需求，这种需求在数据组装方面使用的非常多，尤其是在禁止连表 sql 查询操作的公司，视图数据的拼装只能在代码层面来实现。

例如下面这段代码，角色表里面关联角色组ID信息，当查询角色信息的时候，需要把角色组名称也展示处理，采用map方式来匹配，效率会非常高。

实际代码案例分享

//角色组ID集合 
Set<Long> roleGroupIds = new HashSet<>(); 
//查询所有的角色信息 
List<RoleInfo> dbList = roleInfoMapper.findByPage(request); 
for (RoleInfo source : dbList) { 
    roleGroupIds.add(source.getRoleGroupId()); 
    RoleInfoDto result = new RoleInfoDto(); 
    BeanUtils.copyProperties(source, result); 
    resultList.add(result); 
} 
//查询角色组信息 
if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupIds)) { 
    List<RoleGroupInfo> roleGroupInfoList = roleGroupInfoMapper.selectByIds(new ArrayList<>(roleGroupIds)); 
    if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupInfoList)) { 
     //将List转换成Map，其中id主键作为key，对象作为value 
        Map<Long, RoleGroupInfo> sourceMap = new HashMap<>(); 
        for (RoleGroupInfo roleGroupInfo : roleGroupInfoList) { 
            sourceMap.put(roleGroupInfo.getId(), roleGroupInfo); 
        } 
  //封装角色组名称 
        for (RoleInfoDto result : resultList) { 
            if (sourceMap.containsKey(result.getRoleGroupId())) { 
                result.setRoleGroupName(sourceMap.get(result.getRoleGroupId()).getName()); 
            } 
        } 
    } 
}

3.1、集合转 map(不分组)

在 jdk7 中，将集合中的元素转 map，我们通常会采用如下方式。

/** 
 * jdk7 将集合转换成Map，其中用户ID作为主键key 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){ 
    Map<Long, User> userMap = new HashMap<>(); 
    for (User user : userList) { 
        userMap.put(user.getUserId(), user); 
    } 
    return userMap; 
}

在 jdk8 中，采用 stream api的方式，我们只需要一行代码即可实现

/** 
 * jdk8 将集合转换成Map，其中用户ID作为主键key,如果集合对象有重复的key,以第一个匹配到的为主 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){ 
    Map<Long, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1)); 
    return userMap; 
}

打开Collectors.toMap方法源码，一起来看看到底是啥。

public static <T, K, U> 
Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, 
                                Function<? super T, ? extends U> valueMapper, 
                                BinaryOperator<U> mergeFunction) { 
    return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new); 
}

从参数表可以看出：

第一个参数：表示 key
第二个参数：表示 value
第三个参数：表示某种规则

上文中的Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1)，表达的意思就是将userId的内容作为key，v -> v是表示将元素user作为value，其中(k1,k2) -> k1表示如果存在相同的key，将第一个匹配的元素作为内容，第二个舍弃!

3.2、集合转map(分组)

在实际的操作中，有一些场景需要我们将相同的key，加入到一个集合，而不是覆盖，哪改如何做呢?

如果是采用 jdk7，我们大概会这么做。

/** 
 * jdk7 将集合转换成Map，将相同的key，加入到一个集合中，实现分组 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){ 
    Map<Long, List<User>> userListMap = new HashMap<>(); 
    for (User user : userList) { 
        if(userListMap.containsKey(user.getUserId())){ 
            userListMap.get(user.getUserId()).add(user); 
        } else { 
            List<User> users = new ArrayList<>(); 
            users.add(user); 
            userListMap.put(user.getUserId(), users); 
        } 
    } 
    return userListMap; 
}

而在 jdk8 中，采用 stream api的方式，我们只需要一行代码即可实现

/** 
 * jdk8 将集合转换成Map，将相同的key，加入到一个集合中，实现分组 
 * @param userList 
 * @return 
 */ 
public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){ 
    Map<Long, List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId)); 
    return userMap; 
}

四、分页操作

stream api 的强大之处还不仅仅是对集合进行各种组合操作，还支持分页操作。

例如，将如下的数组从小到大进行排序，排序完成之后，从第1行开始，查询10条数据出来，操作如下：

//需要查询的数据 
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5,10, 6, 20, 30, 40, 50, 60, 100); 
List<Integer> dataList= numbers.stream().sorted((x, y) -> x.compareTo(y)).skip(0).limit(10).collect(Collectors.toList()); 
System.out.println(dataList.toString());

其中skip参数表示第几行，limit表示查询的数量，类似页容量!

五、查找与匹配操作

stream api 还支持对集合进行查找，同时还支持正则匹配模式。

allMatch(检查是否匹配所有元素)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); 
boolean allMatch = list.stream()// 
        .allMatch(x -> x > 2);//是否全部元素都大于2 
System.out.println(allMatch);

findFirst(返回第一个元素)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); 
Optional<Integer> first = list.stream()// 
        .findFirst(); 
Integer val = first.get(); 
System.out.println(val);//输出10

reduce(可以将流中元素反复结合起来，得到一个值)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); 
Integer result = list.stream()// 
    .reduce(2, Integer::sum); 
System.out.println(result);//输出27，其实相当于2+10+5+7+3，就是一个累加

stream api 支持的操作方法非常多，这里只列举了几种类型，具体在使用的时候，可以参考官网接口文档说明!

六、并行操作

所谓并行，指的是多个任务在同一时间点发生，并由不同的cpu进行处理，不互相抢占资源;而并发，指的是多个任务在同一时间点内同时发生了，但由同一个cpu进行处理，互相抢占资源。

这点上大家一定要区分清楚，别弄混了!

stream api 的并行操作和串行操作，只有一个方法区别，其他都一样，例如下面我们使用parallelStream来输出空字符串的数量：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl"); 
// 采用并行计算方法，获取空字符串的数量 
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

在实际使用的时候，并行操作不一定比串行操作快!对于简单操作，数量非常大，同时服务器是多核的话，建议使用Stream并行!反之，采用串行操作更可靠!

七、小结

本文主要，围绕 jdk stream api 操作，结合实际的日常开发需求，做了简单总结和分享，鉴于笔者才疏学浅，可能也有理解不到位的地方，欢迎网友们批评指出!