1. 什么是Java Stream
Java Stream是Java 8中引入的一种处理集合的新方式，它可以让开发者以一种类似于SQL语句的声明方式来操作集合，提供了一种高效且便捷的数据处理方式。Stream使用函数式编程的思想，可以大大简化集合数据的处理过程，使代码更加简洁和易读。
Stream 和 Collection 是Java中处理集合数据的两种机制，它们之间有以下几点区别：
- Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。
- Collection 提供了存储和访问数据的方式，而 Stream 本身不存储数据，它只是描述对数据的运算。
- Collection 是数据结构，Stream 是对这些数据的操作。
- Collection 是同步的，它会阻塞操作，而 Stream 是异步的，它可以并行执行。
2. 创建Stream
通过集合类的 stream() 方法，可以轻松地将集合转换为一个 Stream 来进行各种操作。
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange", "grape");
Stream<String> stream = list.stream();
除了从集合创建Stream，我们还可以使用 Stream 的静态工厂方法来创建Stream，比如 Stream.of() 方法。
Stream<String> streamOf = Stream.of("apple", "banana", "orange", "grape");
通过上面两种方式，我们可以方便地创建一个 Stream 对象，为接下来的操作做准备。
总结
在 Java Stream 中，我们可以通过集合类的 stream() 方法或者 Stream 的静态工厂方法来创建 Stream 对象，以便进行后续的操作。这些方法提供了方便快捷地创建 Stream 的途径，使得数据处理更加高效。
简单的创建Stream流程示意图
graph LR
A[创建集合] --> B(集合.stream())
C[直接静态方法创建] --> D(Stream.of())
B --> E(获取Stream)
D --> E
E --> F[后续操作]
通过以上 Stream 创建的方式，我们可以在开始阶段就轻松获取到数据处理所需的 Stream 对象，为后续的操作打下良好的基础。
3. Stream中的中间操作
在Java Stream中，中间操作是对Stream进行一系列连续操作的过程，这些操作会返回一个新的Stream对象。这一章节将介绍Stream中的几种常用中间操作，并给出相应的示例代码和示意图。
Filter操作可以根据指定的条件过滤出Stream中符合条件的元素。
示例代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);List<Integer> filteredList = numbers.stream().filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());System.out.println(filteredList);
结果说明：上述代码中，通过Filter操作筛选出了列表中的偶数元素，最终输出结果为[2, 4, 6, 8, 10]。
Map操作可以对Stream中的每个元素进行映射转换操作。
示例代码：
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");List<Integer> nameLengths = names.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());System.out.println(nameLengths);
结果说明：上述代码利用Map操作将字符串列表中的每个元素转换为其长度，最终输出结果为[5, 3, 7]。
Sorted操作可以对Stream中的元素进行排序操作。
示例代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3);List<Integer> sortedList = numbers.stream().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println(sortedList);
结果说明：上述代码通过Sorted操作将列表中的元素进行升序排序，最终输出结果为[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 9]。
Limit操作可以对Stream进行截取操作，限制返回的元素个数。
示例代码：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);List<Integer> limitedList = numbers.stream().limit(5).collect(Collectors.toList());System.out.println(limitedList);
结果说明：上述代码通过Limit操作限制返回前5个元素，最终输出结果为[1, 2, 3, 4, 5]。
以上是Stream中的几种常用中间操作，它们可以灵活结合以实现对数据的多种处理和转换操作。通过这些中间操作，我们可以方便地对数据进行筛选、转换、排序和截取等处理。
4. Stream中的终端操作
在Java Stream中，终端操作是指当流经过所有的中间操作后，需要对流执行的最终操作。终端操作会触发流的遍历与处理，生成最终的结果。在本章中，我们将详细介绍几种常见的Stream终端操作及其用法。
4.1 forEach
在Stream中，forEach是一种常见的终端操作，用于对流中的每个元素执行指定的操作。例如，我们有一个整数列表，我们可以使用forEach来输出每个元素的平方值：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);numbers.stream().map(num -> num * num).forEach(System.out::println);
在上面的代码中，我们首先将列表中的每个元素进行平方操作，然后使用forEach输出每个元素的平方值。
4.2 collect
另一个常见的终端操作是collect，它将流中的元素收集起来并返回一个新的集合。我们可以使用collect来将流中的元素收集到一个列表中：
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");List<String> filteredNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 4).collect(Collectors.toList());// 输出筛选后的名字列表
filteredNames.forEach(System.out::println);
在上面的代码中，我们筛选出长度大于4的名字，并将它们收集到一个新的列表filteredNames中。
4.3 reduce
reduce操作可以将流中的所有元素归约成一个结果。例如，我们可以使用reduce来计算列表中所有元素的和：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println("Sum of numbers: " + sum);
在上面的代码中，我们使用reduce对列表中的所有元素进行求和操作，初始值为0。
通过这些终端操作，我们可以对Stream进行处理并得到我们想要的结果，从而实现更加灵活和高效的数据处理操作。
以上就是Java Stream中的终端操作的介绍，通过合理使用这些终端操作，我们可以更好地利用Stream来处理数据，提高代码的可读性和易维护性。
5. Stream并行处理
在Java Stream中，通过并行处理可以充分利用多核系统的优势，提高处理大数据集合时的效率。本章将介绍如何创建并行Stream以及并行Stream与顺序Stream的比较。
5.1 并行Stream的创建
在Java中，可以通过parallel()方法将一个顺序Stream转换为并行Stream，示例如下：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);// 顺序Stream
Stream<Integer> sequentialStream = numbers.stream();// 并行Stream
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream();
通过parallel()方法，我们可以轻松地将顺序Stream转换为并行Stream，从而利用多线程并发处理数据。
5.2 并行Stream与顺序Stream的比较
并行Stream与顺序Stream的主要区别在于数据处理的方式。在顺序Stream中，数据是按照插入顺序依次处理的，而在并行Stream中，数据会被分配到多个线程上并行处理，最后再将结果合并。
下表对比了并行Stream和顺序Stream的特点：
| 特点 | 顺序Stream | 并行Stream |
|---|---|---|
| 处理方式 | 依次处理每个元素 | 并行处理多个元素 |
| 运行效率 | 适用于小规模数据集合 | 适用于大规模数据集合，利用多核处理器提高效率 |
| 线程安全性 | 线程安全 | 需要注意线程安全性，可能需要同步操作 |
| 可控性 | 相对简单易控制 | 并行处理需要考虑线程安全、性能消耗等方面的因素 |
通过选择合适的Stream类型，可以根据实际场景提高数据处理效率。需要根据数据规模、数据处理复杂度等因素来选择使用顺序Stream还是并行Stream。
结论
并行Stream是Java中用于并行处理数据集合的重要工具，可以充分利用多核处理器的优势，提高数据处理效率。在实际开发中，根据数据规模和处理性能需求来选择合适的Stream类型，以达到最佳的数据处理效果。
6.1 数据筛选与转换
在实际开发中，经常需要对数据进行筛选和转换操作。通过Java Stream，我们可以轻松实现这些功能。下面我们来看一个简单的场景，筛选出集合中大于10的元素，并将它们转换成对应的平方值。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 12, 3, 18, 9, 7, 15);List<Integer> squaredNumbers = numbers.stream().filter(num -> num > 10).map(num -> num * num).collect(Collectors.toList());System.out.println("大于10的数对应的平方值： " + squaredNumbers);
通过上面的代码，我们首先筛选出集合中大于10的元素，然后将这些元素转换成对应的平方值，最后将结果收集到一个新的列表中并输出。这展示了如何通过Stream实现数据的筛选与转换。
6.2 数据聚合与统计
除了对数据进行筛选与转换外，Java Stream还提供了丰富的方法来实现数据的聚合与统计功能。下面我们来看一个实际场景，计算集合中所有元素的平均值。
List<Integer> scores = Arrays.asList(80, 90, 75, 95, 85);Double average = scores.stream().mapToDouble(Integer::doubleValue).average().orElse(0);System.out.println("平均分数为： " + average);
在上面的示例中，我们先将集合中的整数转换为double类型，然后调用average方法计算平均值，并使用orElse方法处理空集合的情况，最终输出平均分数。
6.3 数据分组与分区
除了基本的数据操作外，Java Stream还可以实现数据的分组和分区。下面我们来看一个场景，根据学生成绩将学生分为及格和不及格两组。
List<Student> students = Arrays.asList(new Student("Alice", 85),new Student("Bob", 60),new Student("Charlie", 75),new Student("David", 45),new Student("Eva", 90)
);Map<Boolean, List<Student>> passMap = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getScore() >= 60));System.out.println("及格学生： " + passMap.get(true));
System.out.println("不及格学生： " + passMap.get(false));
通过以上代码，我们利用partitioningBy方法根据学生成绩及格与否将学生分为两组，并最终输出结果。这展示了如何利用Stream实现数据的分组与分区功能。
通过以上示例，我们可以看到Java Stream在数据处理方面的强大之处。从数据筛选转换到数据统计聚合再到数据分组分区，Stream提供了丰富的方法满足各种数据处理需求。深入学习和灵活运用Stream，将会极大提升代码的简洁性和可读性。
