Java流式处理-Steam详解

news2025/5/24 5:56:31

Java 8 引入的 Stream API 是一种强大的处理集合数据的工具，它允许你以声明式方式处理数据集合（如 List、Set 等），并支持多种聚合操作（如过滤、映射、排序、归约等）。Stream API 可以显著提高代码的可读性和简洁性，同时支持并行处理以提升性能。

一、Stream 基础概念

1. 什么是 Stream？
  • Stream 是一种针对集合数据的高级抽象，它不存储数据，而是定义了一系列对数据源（如集合、数组）的操作。
  • Stream 操作是惰性的，只有在终止操作被调用时才会执行。
  • Stream 可以是串行的或并行的，并行流利用多线程提高处理大数据的效率。
2. Stream 的特点
  • 不改变数据源：Stream 操作不会修改原始数据，而是返回一个新的 Stream。
  • 一次性使用：Stream 只能被消费一次，消费后需要重新创建。
  • 延迟执行：中间操作（如 filter、map）只会记录操作，不会立即执行，直到终止操作（如 collect、forEach）被调用。

二、Stream 的创建

1. 从集合创建

java

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
Stream<String> stream = list.stream(); // 串行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 并行流
2. 从数组创建

java

int[] array = {1, 2, 3, 4, 5};
IntStream intStream = Arrays.stream(array);
3. 使用 Stream.of ()

java

Stream<String> stream = Stream.of("apple", "banana", "cherry");
4. 创建无限流

java

// 生成无限序列（0, 2, 4, 6...）
Stream<Integer> evenNumbers = Stream.iterate(0, n -> n + 2);
// 生成随机数流
Stream<Double> randoms = Stream.generate(Math::random);

三、Stream 的中间操作

中间操作返回一个新的 Stream，允许链式调用多个操作。常见的中间操作包括：

1. 过滤元素：filter()

java

List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
List<String> filtered = fruits.stream()
    .filter(fruit -> fruit.startsWith("a")) // 保留以 'a' 开头的元素
    .collect(Collectors.toList()); // [apple]
2. 映射元素：map()

java

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3);
List<Integer> squared = numbers.stream()
    .map(n -> n * n) // 平方每个元素
    .collect(Collectors.toList()); // [1, 4, 9]
3. 扁平化嵌套结构：flatMap()

java

List<List<Integer>> nested = Arrays.asList(
    Arrays.asList(1, 2),
    Arrays.asList(3, 4)
);
List<Integer> flattened = nested.stream()
    .flatMap(List::stream) // 将嵌套列表展开为单个流
    .collect(Collectors.toList()); // [1, 2, 3, 4]
4. 排序：sorted()

java

List<String> names = Arrays.asList("Charlie", "Alice", "Bob");
List<String> sorted = names.stream()
    .sorted() // 自然排序
    .collect(Collectors.toList()); // [Alice, Bob, Charlie]
5. 去重：distinct()

java

List<Integer> duplicates = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3);
List<Integer> unique = duplicates.stream()
    .distinct() // 去重
    .collect(Collectors.toList()); // [1, 2, 3]
6. 截断：limit() 和 skip()

java

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> limited = numbers.stream()
    .limit(3) // 取前3个元素
    .collect(Collectors.toList()); // [1, 2, 3]

List<Integer> skipped = numbers.stream()
    .skip(2) // 跳过前2个元素
    .collect(Collectors.toList()); // [3, 4, 5]

四、Stream 的终止操作

终止操作触发 Stream 的执行并返回最终结果。常见的终止操作包括：

1. 收集结果：collect()

java

// 收集到 List
List<String> resultList = stream.collect(Collectors.toList());

// 收集到 Set
Set<String> resultSet = stream.collect(Collectors.toSet());

// 收集到 Map
Map<Integer, String> map = stream
    .collect(Collectors.toMap(
        s -> s.length(), // key: 字符串长度
        s -> s,          // value: 字符串本身
        (existing, replacement) -> existing // 处理键冲突的策略
    ));
2. 遍历元素：forEach()

java

stream.forEach(System.out::println); // 打印每个元素
3. 聚合操作：reduce()

java

// 求和
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, (a, b) -> a + b); // 初始值为0，累加所有元素

// 求最大值
Optional<Integer> max = numbers.stream()
    .reduce(Integer::max); // 返回 Optional 避免空指针
4. 匹配元素：anyMatch()、allMatch()、noneMatch()

java

boolean anyStartsWithA = stream.anyMatch(s -> s.startsWith("A")); // 是否存在以 'A' 开头的元素
boolean allStartsWithA = stream.allMatch(s -> s.startsWith("A")); // 是否所有元素都以 'A' 开头
boolean noneStartsWithA = stream.noneMatch(s -> s.startsWith("A")); // 是否没有元素以 'A' 开头
5. 查找元素：findFirst()、findAny()

java

Optional<String> first = stream.findFirst(); // 返回第一个元素（可能为空）
Optional<String> any = stream.findAny(); // 返回任意元素（并行流中可能随机返回）
6. 统计：count()、min()、max()

java

long count = stream.count(); // 元素个数
Optional<Integer> min = numbers.stream().min(Integer::compareTo); // 最小值
Optional<Integer> max = numbers.stream().max(Integer::compareTo); // 最大值

五、并行流（Parallel Stream）

并行流利用多核处理器并行执行 Stream 操作，适用于大数据集的高效处理。

1. 创建并行流

java

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> parallelStream = numbers.parallelStream(); // 直接创建并行流
Stream<Integer> parallelStream2 = numbers.stream().parallel(); // 将串行流转换为并行流
2. 并行流示例

java

long sum = numbers.parallelStream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum(); // 并行求和
3. 注意事项
  • 线程安全：并行流操作涉及多线程，确保操作的数据源和中间操作是线程安全的。
  • 适用场景：对于小数据集或操作本身开销不大的情况，并行流可能比串行流更慢（线程调度开销）。
  • 顺序问题：并行流不保证处理顺序，若需要顺序性，可使用 forEachOrdered() 替代 forEach()。

六、Collectors 工具类

Collectors 是一个实用工具类，提供了各种收集器（Collector），用于将 Stream 结果收集到不同的数据结构中。

1. 分组：groupingBy()

java

// 按字符串长度分组
Map<Integer, List<String>> groups = stream
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));
2. 分区：partitioningBy()

java

// 按条件分区（偶数和奇数）
Map<Boolean, List<Integer>> partitioned = numbers.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
3. 连接字符串：joining()

java

String joined = stream
    .collect(Collectors.joining(", ")); // 用逗号连接元素
4. 统计：summarizingInt()

java

IntSummaryStatistics stats = numbers.stream()
    .collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue));
// stats 包含 count, sum, min, max, average

七、Stream 与 Lambda 表达式结合

Stream API 与 Lambda 表达式紧密结合，使代码更简洁。例如：

java

// 传统方式
List<String> filtered = new ArrayList<>();
for (String fruit : fruits) {
    if (fruit.startsWith("a")) {
        filtered.add(fruit);
    }
}

// Stream + Lambda 方式
List<String> filtered = fruits.stream()
    .filter(fruit -> fruit.startsWith("a"))
    .collect(Collectors.toList());

八、常见使用场景

1. 数据过滤与转换

java

List<Product> products = getProducts();
List<String> productNames = products.stream()
    .filter(p -> p.getPrice() > 100) // 过滤价格大于100的产品
    .map(Product::getName) // 提取产品名称
    .collect(Collectors.toList());
2. 聚合统计

java

double averagePrice = products.stream()
    .mapToDouble(Product::getPrice)
    .average() // 计算平均价格
    .orElse(0.0);
3. 并行处理

java

// 并行计算所有产品的总价格
double totalPrice = products.parallelStream()
    .mapToDouble(Product::getPrice)
    .sum();

总结

Java Stream API 通过声明式方式处理集合数据，使代码更简洁、易读，并支持并行处理以提高性能。关键要点：

  • 中间操作（如 filter、map）返回新的 Stream，支持链式调用。
  • 终止操作（如 collect、forEach）触发执行并产生结果。
  • 并行流适用于大数据集的高效处理，但需注意线程安全和适用场景。
  • Collectors 工具类提供丰富的收集器，用于结果转换和聚合。

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