大家好，我是磊哥。
关于stream 流式操作，在rt.jar 包里面，ReferencePipeline管道方式操作数据 下面集成所有操作方法，利用这些流，处理大数据的方式，效率提升明显，并且很多语言都支持这种操作，相当于统一了这种编程方式。
我们先来看看这三个操作过滤的是什么数据，
过滤之后仍然可以循环数据
list.stream().filter(smap -> null != smap.get("ip") && !"".equals(smap.get("ip"))).forEach(imp -> {
listipzone.add(wry.findIP(imp.get("ip").toString()));
});
1，filter操作，我们先看方法的定义
源码如下
Stream
String[] dd = { "a", "b", "c" };
Stream
stream.
filter
(str -> str.equals("a")).
forEach
(System.out::println);//返回字符串为a的值
2、
map操作，先看方法定义；
源码如下
这个方法传入一个Function的函数式接口，这个接口，接收一个泛型T，返回泛型R，map函数的定义，返回的流，表示的泛型是R对象，这个表示，调用这个函数后，可以改变返回的类型
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publicstaticvoidmain(String[] args){
Integer[] dd = { 1, 2, 3 };
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(dd);
stream.map(str -> Integer.toString(str)).forEach(str -> {
System.out.println(str);// 1 ,2 ,3
System.out.println(str.get class());// class java.lang.String
});
List<Emp> list = Arrays.asList(new Emp("a"), new Emp("b"), new Emp("c"));
list.stream().map(emp -> emp.getName()).forEach(str -> {
System.out.println(str);
});
}
publicstatic classEmp{
private String name;
publicEmp(){
super();
}
publicEmp(String name){
super();
this.name = name;
}
public String getName(){
return name;
}
publicvoidsetName(String name){
this.name = name;
}
}
可以看到，我们把Integer，变成了String输出，把Emp对象里的name字符串，单独输出；现在，我们只看到了一个forEach的终端操作，后面，我们会看到，更多的终端操作，把map操作后，改变的对象类型，返回各种类型的集合，或者对数字类型的，返回求和，最大，最小等的操作；
3.flatMap操作，我们还是先看接口定义 包含前面两种过滤类型
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
这个接口，跟map一样，接收一个Fucntion的函数式接口，不同的是，Function接收的泛型参数，第二个参数是一个Stream流；方法，返回的也是泛型R，具体的作用是把两个流，变成一个流返回，下面，我们看一个案例，来详细解答，怎么把两个流的内容，变成一个流的内容
publicstaticvoidmain(String[] args){
String[] strs = { "aaa", "bbb", "ccc" };
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).forEach(System.out::println);// Ljava.lang.String;@53d8d10a
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);// aaabbbccc
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).flatMap(str -> Arrays.stream(str)).forEach(System.out::println);// aaabbbccc
}
首先，第二段代码，才输出的具体的字符串；
第一段输出代码里，我们先看map操作，通过上面对map的介绍，我们可以看到，map可以改变返回的Stream的泛型，str.split("")，根据空字符串分隔，返回的类型是一个数组，**返回的流也是Stream<String[]>**，而不是Stream
PS 简单操作示例 1filter 过滤，2 map可以返回其它类型，3 flatMap合并两个流数据
String[] includes=new String[10];
includeList.toArray(includes);
List<String> maplist = includeList.stream().map(s -> s.equals("a6")?"a6L":s).collect(Collectors.toList());
List<String> filterlist = includeList.stream().filter(s -> s.equals("a6")).collect(Collectors.toList());
includeList.stream().map(s -> s.equals("a6")?"a6L":s).forEach(System.out::println);//直接操作里面的数据， 改变逻辑后可以返回list等
filterlist.forEach(System.out::println);// 只打印a6过滤的数据
maplist.forEach(System.out::println);
4构造流的几种常见方法
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
// map对象进行 排序对比，最主要还是要把数字转化为 Integer类型去比较，否则只是字符串比较，无意义，封装成一个可比较的数据类型，转化字符串为数字类型 就可能排序了
model.put("data", listMap.stream()
.sorted((a, b) -> Integer.valueOf(b.get("count").toString()).compareTo(Integer.valueOf(a.get("count").toString())))
5 流转换为其它数据结构
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
//分组构造Map
Map<Integer, String> factoryMap = factoryConfigDOS.stream().collect( Collectors.groupingBy(AgencyDailySalaryFactoryConfigDO::getFenceId, Collectors.mapping(AgencyDailySalaryFactoryConfigDO::getFactoryName, joining(",")) ));
//Map转化 函数表达式转成MAP,key1和key2重复就覆盖不然会报错
Map nameMap = incumbentExcelInfoList.stream().collect(Collectors.toMap(info -> info.getIdCard(), info -> info.getName(),(key1,key2)->key2));
一个 Stream 只可以使用一次
很多API都有这种方式的操作，对后期大数据或者其它语言兼容，解决跨语言的问题，也提交了效率，日后要以这种方式处理数据流的操作
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接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。
Intermediate： （中间）
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
Terminal：（终端）
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
Short-circuiting：（短路）
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limi
limit/skip
limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。
List<String> personList2 = persons.stream().
map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
merge为Map接口新增的默认方法
// k-8值存在为value8->执行merge函数->直接返回"NewMerge8"->newValue为"NewMerge8"
// 执行put->所以这里输出"NewMerge8"
map.merge(8, "merge", (value, newValue) -> "NewMerge8");
System.out.println(map.get(8));
// 合并方式
String newValue2 = map.merge(9, "concat", (value, newValue) -> value.concat(newValue));
// 解释:从字符串序列中过滤出以字符a开头的字符串并迭代打印输出
stringList.stream().filter((s) -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);
组合查询 主要是peek 监视消费后执行的动作
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(「sum is:」+nums.stream().filter(num -> num != null).
distinct().mapToInt(num -> num * 2).
peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());
Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后去前四个元素进行加和运算
7 数据并行化操作
Stream
的并行化也是 Java 8 的一大亮点。数据并行化是指将数据分成块，为每块数据分配单独的处理单元。这样可以充分利用多核 CPU 的优势。
并行化操作流只需改变一个方法调用。如果已经有一个
Stream
对象，调用它的
parallel()
方法就能让其拥有并行操作的能力。如果想从一个集合类创建一个流，调用
parallelStream()
就能立即获得一个拥有并行能力的流。
int sumSize = Stream.of("Apple", "Banana", "Orange", "Pear") .parallel() .map(s -> s.length()) .reduce(Integer::sum) .get(); assertEquals(sumSize, 21);
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