java8之stream

阿新 • • 發佈：2017-08-21

串行彈性初學者 stun 無限延遲 stp lap 對象

lambda表達式是stream的基礎，初學者建議先學習lambda表達式，http://www.cnblogs.com/andywithu/p/7357069.html 1.初識stream 先來一個總綱：技術分享

東西就是這麽多啦，stream是java8中加入的一個非常實用的功能，最初看時以為是io中的流（其實一點關系都沒有），讓我們先來看一個小例子感受一下：

@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-----
}
 
//1列出班上超過85分的學生姓名，並按照分數降序輸出用戶名字
@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);
}

列出班上分數超過85分的學生姓名，並按照分數降序輸出用戶名字，在java8之前我們需要三個步驟： 1）新建一個List<Student> newList，在for循環中遍歷stuList，將分數超過85分的學生裝入新的集合中 2）對於新的集合newList進行排序操作 3）遍歷打印newList 這三個步驟在java8中只需要兩條語句，如果緊緊需要打印，不需要保存新生產list的話實際上只需要一條，是不是非常方便。 2.stream的特性

我們首先列出stream的如下三點特性，在之後我們會對照著詳細說明 1.stream不存儲數據 2.stream不改變源數據 3.stream的延遲執行特性 通常我們在數組或集合的基礎上創建stream，stream不會專門存儲數據，對stream的操作也不會影響到創建它的數組和集合,對於stream的聚合、消費或收集操作只能進行一次，再次操作會報錯，如下代碼：

@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後報錯。 stream的操作是延遲執行的，在列出班上超過85分的學生姓名例子中，在collect方法執行之前，filter、sorted、map方法還未執行，只有當collect方法執行時才會觸發之前轉換操作看如下代碼：

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());
}

我們將filter中的邏輯抽象成方法，在方法中加入打印邏輯，如果stream的轉換操作是延遲執行的，那麽split會先打印，否則後打印，代碼運行結果為技術分享

可見stream的操作是延遲執行的。 TIP： 當我們操作一個流的時候，並不會修改流底層的集合（即使集合是線程安全的），如果想要修改原有的集合，就無法定義流操作的輸出。由於stream的延遲執行特性，在聚合操作執行前修改數據源是允許的。

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");
        }
    };
}
/**
 * 延遲執行特性，在聚合操作之前都可以添加相應元素
 */
@Test
public void test() {
    Stream<String> words = wordList.stream();
    wordList.add("END");
    long n = words.distinct().count();
    System.out.println(n);
}

最後打印的結果是8 如下代碼是錯誤的

/**
 * 延遲執行特性，會產生幹擾
 * 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);
        }
    });
}

結果報空指針異常

3.創建stream 1）通過數組創建

/**
 * 通過數組創建流
 */
@Test
public void testArrayStream(){
    //1.通過Arrays.stream
    //1.1基本類型
    int[] arr = new int[]{1,2,34,5};
    IntStream intStream = Arrays.stream(arr);
    //1.2引用類型
    Student[] studentArr = new Student[]{new Student("s1",29),new Student("s2",27)};
    Stream<Student> studentStream = Arrays.stream(studentArr);
    //2.通過Stream.of
    Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,34,5,65);
    //註意生成的是int[]的流
    Stream<int[]> stream2 = Stream.of(arr,arr);
    stream2.forEach(System.out::println);
}

2）通過集合創建流

/**
 * 通過集合創建流
 */
@Test
public void testCollectionStream(){
    List<String> strs = Arrays.asList("11212","dfd","2323","dfhgf");
    //創建普通流
    Stream<String> stream  = strs.stream();
    //創建並行流
    Stream<String> stream1 = strs.parallelStream();
}

3）創建空的流

@Test
public void testEmptyStream(){
    //創建一個空的stream
    Stream<Integer> stream  = Stream.empty();
}

4）創建無限流

@Test
public void testUnlimitStream(){
    //創建無限流，通過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）創建規律的無限流

/**
 * 產生規律的數據
 */
@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);與如下代碼意思是一樣的
    Stream.iterate(0, UnaryOperator.identity()).limit(10).forEach(System.out::println);
}

4.對stream的操作 1）最常使用 map：轉換流，將一種類型的流轉換為另外一種流

/**
 * map把一種類型的流轉換為另外一種類型的流
 * 將String數組中字母轉換為大寫
 */
@Test
public void testMap() {
    String[] arr = new String[]{"yes", "YES", "no", "NO"};
    Arrays.stream(arr).map(x -> x.toLowerCase()).forEach(System.out::println);
}

filter：過濾流，過濾流中的元素

@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，將流中每一個元素拆解成一個流

/**
 * 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：對流進行排序

String[] arr1 = {"abc","a","bc","abcd"};
/**
 * Comparator.comparing是一個鍵提取的功能
 * 以下兩個語句表示相同意義
 */
@Test
public void testSorted1_(){
    /**
     * 按照字符長度排序
     */
    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泛型推導的問題，所以如果comparing裏面是非方法引用的lambda表達式就沒辦法直接使用reversed()
 * Comparator.reverseOrder():也是用於翻轉順序，用於比較對象（Stream裏面的類型必須是可比較的）
 * Comparator. naturalOrder()：返回一個自然排序比較器，用於比較對象（Stream裏面的類型必須是可比較的）
 */
@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
 * 之後按照String的長度排序
 */
@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）提取流和組合流

@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，限制從流中獲得前n個數據
     */
    @Test
    public void testLimit(){
        Stream.iterate(1,x->x+2).limit(10).forEach(System.out::println);
    }
 
    /**
     * skip，跳過前n個數據
     */
    @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);
    }
 
    /**
     * 可以把兩個stream合並成一個stream（合並的stream類型必須相同）
     * 只能兩兩合並
     */
    @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
 * 計算數量
 */
@Test
public void testCount(){
    long count = Stream.of(arr).count();
    System.out.println(count);
}
 
/**
 * findFirst
 * 查找第一個
 */
@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
 * 對並行流十分有效
 * 只要在任何片段發現了第一個匹配元素就會結束整個運算
 */
@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類型通常聚合操作會返回一個Optional類型，Optional表示一個安全的指定結果類型，所謂的安全指的是避免直接調用返回類型的null值而造成空指針異常，調用optional.ifPresent()可以判斷返回值是否為空，或者直接調用ifPresent(Consumer<? super T> consumer)在結果部位空時進行消費操作；調用optional.get()獲取返回值。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可以在沒有值時指定一個返回值，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的創建 采用Optional.empty()創建一個空的Optional，使用Optional.of()創建指定值的Optional。同樣也可以調用Optional對象的map方法進行Optional的轉換，調用flatMap方法進行Optional的叠代

@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的叠代
 */
@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）收集結果

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，則需要提供第三個參數，否則報錯
     */
    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));
}
 
/**
 * 生成數組
 */
@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]);
}
 
/**
 * 指定生成的類型
 */
@Test
public void testCollect3(){
    HashSet<Student> s = Arrays.stream(students).collect(toCollection(HashSet::new));
    s.forEach(System.out::println);
}
 
/**
 * 統計
 */
@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）分組和分片分組和分片的意義是，將collect的結果集展示位Map<key,val>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));
}
 
/**
 * 如果只有兩類，使用partitioningBy會比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指定類型
 */
@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));
}

5.原始類型流 在數據量比較大的情況下，將基本數據類型（int,double...）包裝成相應對象流的做法是低效的，因此，我們也可以直接將數據初始化為原始類型流，在原始類型流上的操作與對象流類似，我們只需要記住兩點 1.原始類型流的初始化 2.原始類型流與流對象的轉換

DoubleStream doubleStream;
    IntStream intStream;
 
    /**
     * 原始類型流的初始化
     */
    @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);
    }
 
    /**
     * 流與原始類型流的轉換
     */
    @Test
    public void testStream2(){
        Stream<Double> stream = doubleStream.boxed();
        doubleStream = stream.mapToDouble(Double::new);
    }

6.並行流 可以將普通順序執行的流轉變為並行流，只需要調用順序流的parallel() 方法即可，如Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel()。 1）並行流的執行順序 我們調用peek方法來瞧瞧並行流和串行流的執行順序，peek方法顧名思義，就是偷窺流內的數據，peek方法聲明為Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);加入打印程序可以觀察到通過流內數據，見如下代碼：

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，監控方法
     * 串行流和並行流的執行順序
     */
    @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);
    }

串行流打印結果如下：技術分享

並行流打印結果如下：技術分享

咋看不一定能看懂，我們用如下的圖來解釋技術分享

我們將stream.filter(x -> x > 5).filter(x -> x < 8).forEach(System.out::println)的過程想象成上圖的管道，我們在管道上加入的peek相當於一個閥門，透過這個閥門查看流經的數據， 1）當我們使用順序流時，數據按照源數據的順序依次通過管道，當一個數據被filter過濾，或者經過整個管道而輸出後，第二個數據才會開始重復這一過程 2）當我們使用並行流時，系統除了主線程外啟動了七個線程（我的電腦是4核八線程）來執行處理任務，因此執行是無序的，但同一個線程內處理的數據是按順序進行的。 2） sorted()、distinct()等對並行流的影響 sorted()、distinct()是元素相關方法，和整體的數據是有關系的,map，filter等方法和已經通過的元素是不相關的,不需要知道流裏面有哪些元素，並行執行和sorted會不會產生沖突呢？結論：1.並行流和排序是不沖突的，2.一個流是否是有序的，對於一些api可能會提高執行效率，對於另一些api可能會降低執行效率 3.如果想要輸出的結果是有序的，對於並行的流需要使用forEachOrdered(forEach的輸出效率更高) 我們做如下實驗：

/**
 * 生成一億條0-100之間的記錄
 */
@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_);
 
}

可見，對於串行流.distinct().sorted()方法對於運行時間沒有影響，但是對於串行流，會使得運行時間大大增加，因此對於包含sorted、distinct()等與全局數據相關的操作，不推薦使用並行流。 7.stream vs spark rdd 最初看到stream的一個直觀感受是和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}")

以上代碼摘自spark官網，使用的是scala語言，一個最基礎的word count代碼，這裏我們簡單介紹一下spark，spark是當今最流行的基於內存的大數據處理框架，spark中的一個核心概念是RDD（彈性分布式數據集），將分布於不同處理器上的數據抽象成rdd，rdd上支持兩種類型的操作1） Transformation（變換）2） Action（行動），對於rdd的Transformation算子並不會立即執行，只有當使用了Action算子後，才會觸發。技術分享

關於java8中的stream和spark的相似與不同我們之後專門介紹。

java8之stream

串行彈性初學者 stun 無限延遲 stp lap 對象 lambda表達式是stream的基礎，初學者建議先學習lambda表達式，http://www.cnblogs.com/andywithu/p/7357069.html 1.初識stream 先來一個總綱：

java8之stream

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java8之stream流的基本操作

Java8之Stream/Map

Java8之stream實戰

Java8之Stream（1）

Java8之Stream（3）

Java8之Stream（2）

Java8 之stream

JAVA8 之 Stream sorted() 示例

JAVA8之Stream並行的基礎ForkJoin

JAVA8 之 Stream 流（四）

Java8新特性之Stream詳解二

Java8新特性之Stream詳解一

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