Java 8 stream

为何须要 Stream

Stream 做为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是彻底不一样的概念。它也不一样于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的加强，它专一于对集合对象进行各类很是便利、高效的聚合操做（aggregate operation），或者大批量数据操做 (bulk data operation)。Stream API 借助于一样新出现的 Lambda 表达式，极大的提升编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操做，并发模式可以充分利用多核处理器的优点，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。一般编写并行代码很难并且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就能够很方便地写出高性能的并发程序。因此说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

什么是聚合操做

在传统的 J2EE 应用中，Java 代码常常不得不依赖于关系型数据库的聚合操做来完成诸如：

• 客户每个月平均消费金额
• 最昂贵的在售商品
• 本周完成的有效订单（排除了无效的）
• 取十个数据样本做为首页推荐

这类的操做。

但在当今这个数据大爆炸的时代，在数据来源多样化、数据海量化的今天，不少时候不得不脱离 RDBMS，或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中，仅仅有极少许的辅助型方法，更多的时候是程序员须要用 Iterator 来遍历集合，完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中，若是要发现 type 为 grocery 的全部交易，而后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，咱们须要这样写：

清单 1. Java 7 的排序、取值实现

List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();
for(Transaction t: transactions){
 if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
 groceryTransactions.add(t);
 }
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
 public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
 return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
 }
});
List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>();
for(Transaction t: groceryTransactions){
 transactionsIds.add(t.getId());
}

而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；并且使用并发模式，程序执行速度更快。

清单 2. Java 8 的排序、取值实现

List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
 filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
 sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
 map(Transaction::getId).
 collect(toList());

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Stream 总览

什么是流

Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操做；高级版本的 Stream，用户只要给出须要对其包含的元素执行什么操做，好比 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每一个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，作出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就比如流水从面前流过，一去不复返。

而和迭代器又不一样的是，Stream 能够并行化操做，迭代器只能命令式地、串行化操做。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每一个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分红多个段，其中每个都在不一样的线程中处理，而后将结果一块儿输出。Stream 的并行操做依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本以下：

1. 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
2. 5.0 中的 java.util.concurrent
3. 6.0 中的 Phasers 等
4. 7.0 中的 Fork/Join 框架
5. 8.0 中的 Lambda

Stream 的另一大特色是，数据源自己能够是无限的。

流的构成

当咱们使用一个流的时候，一般包括三个基本步骤：

获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操做获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（能够有屡次转换），这就容许对其操做能够像链条同样排列，变成一个管道，以下图所示。

图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成

有多种方式生成 Stream Source：

• 从 Collection 和数组

• • Collection.stream()
  • Collection.parallelStream()
  • Arrays.stream(T array) or Stream.of()
  从 BufferedReader
  • java.io.BufferedReader.lines()

• 静态工厂

• java.util.stream.IntStream.range()
• java.nio.file.Files.walk()

• 本身构建

• • java.util.Spliterator
  其它
  • Random.ints()
  • BitSet.stream()
  • Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
  • JarFile.stream()

流的操做类型分为两种：

• Intermediate：一个流能够后面跟随零个或多个 intermediate 操做。其目的主要是打开流，作出某种程度的数据映射/过滤，而后返回一个新的流，交给下一个操做使用。这类操做都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并无真正开始流的遍历。
• Terminal：一个流只能有一个 terminal 操做，当这个操做执行后，流就被使用“光”了，没法再被操做。因此这一定是流的最后一个操做。Terminal 操做的执行，才会真正开始流的遍历，而且会生成一个结果，或者一个 side effect。

在对于一个 Stream 进行屡次转换操做 (Intermediate 操做)，每次都对 Stream 的每一个元素进行转换，并且是执行屡次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把全部操做都作掉的总和吗？其实不是这样的，转换操做都是 lazy 的，多个转换操做只会在 Terminal 操做的时候融合起来，一次循环完成。咱们能够这样简单的理解，Stream 里有个操做函数的集合，每次转换操做就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操做的时候循环 Stream 对应的集合，而后对每一个元素执行全部的函数。

还有一种操做被称为 short-circuiting。用以指：

• 对于一个 intermediate 操做，若是它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
• 对于一个 terminal 操做，若是它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

当操做一个无限大的 Stream，而又但愿在有限时间内完成操做，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操做是必要非充分条件。

清单 3. 一个流操做的示例

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
 .mapToInt(w -> w.getWeight())
 .sum();

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操做，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操做，对符合条件的所有小物件做重量求和。

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流的使用详解

简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者致使一个反作用（side effect）。

流的构造与转换

下面提供最多见的几种构造 Stream 的样例。

清单 4. 构造流的几种常见方法

// 1. Individual values
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();

须要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。固然咱们也能够用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>，可是 boxing 和 unboxing 会很耗时，因此特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

Java 8 中尚未提供其它数值型 Stream，由于这将致使扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算能够经过上面三种 Stream 进行。

清单 5. 数值流的构造

IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);

清单 6. 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();

一个 Stream 只可使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

流的操做

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种操做了。常见的操做能够归类以下。

• Intermediate：

map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

• Terminal：

forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

• Short-circuiting：

anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

咱们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

map/flatMap

咱们先来看 map。若是你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的做用就是把 input Stream 的每个元素，映射成 output Stream 的另一个元素。

清单 7. 转换大写

List<String> output = wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());

这段代码把全部的单词转换为大写。

清单 8. 平方数

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());

这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。

从上面例子能够看出，map 生成的是个 1:1 映射，每一个输入元素，都按照规则转换成为另一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时须要 flatMap。

清单 9. 一对多

Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
 Arrays.asList(1),
 Arrays.asList(2, 3),
 Arrays.asList(4, 5, 6)
 );
Stream<Integer> outputStream = inputStream.
flatMap((childList) -> childList.stream());

flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一块儿，最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。

filter

filter 对原始 Stream 进行某项测试，经过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

清单 10. 留下偶数

Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);

通过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。

清单 11. 把单词挑出来

List<String> output = reader.lines().
 flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).
 filter(word -> word.length() > 0).
 collect(Collectors.toList());

这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，而后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的所有单词了。

forEach

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，而后在 Stream 的每个元素上执行该表达式。

清单 12. 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比）

// Java 8
roster.stream()
 .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
 .forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
 if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
 System.out.println(p.getName());
 }
}

对一我的员集合遍历，找出男性并打印姓名。能够看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。并且 Lambda 表达式自己是能够重用的，很是方便。当须要为多核系统优化时，能够 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序无法保证，并行的状况下将改变串行时操做的行为，此时 forEach 自己的实现不须要调整，而 Java8 之前的 for 循环 code 可能须要加入额外的多线程逻辑。

但通常认为，forEach 和常规 for 循环的差别不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差异。

另一点须要注意，forEach 是 terminal 操做，所以它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你没法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的：

stream.forEach(element -> doOneThing(element));
     stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));

相反，具备类似功能的 intermediate 操做 peek 能够达到上述目的。以下是出如今该 api javadoc 上的一个示例。

清单 13. peek 对每一个元素执行操做并返回一个新的 Stream

Stream.of("one", "two", "three", "four")
 .filter(e -> e.length() > 3)
 .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
 .map(String::toUpperCase)
 .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
 .collect(Collectors.toList());

forEach 不能修改本身包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提早结束循环。

findFirst

这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操做，它老是返回 Stream 的第一个元素，或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，做为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽量避免 NullPointerException。

清单 14. Optional 的两个用例

String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);
public static void print(String text) {
 // Java 8
 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
 // Pre-Java 8
 if (text != null) {
 System.out.println(text);
 }
 }
public static int getLength(String text) {
 // Java 8
return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
 // Pre-Java 8
// return if (text != null) ? text.length() : -1;
 };

在更复杂的 if (xx != null) 的状况中，使用 Optional 代码的可读性更好，并且它提供的是编译时检查，能极大的下降 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。

Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。

reduce

这个方法的主要做用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），而后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就至关于

Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或

Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);

也有没有起始值的状况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。

清单 15. reduce 的用例

// 字符串链接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串链接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
 filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
 reduce("", String::concat);

上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，因为可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。

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 的方法更名而来）。

清单 16. limit 和 skip 对运行次数的影响

public void testLimitAndSkip() {
 List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<String> personList2 = persons.stream().
map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
 System.out.println(personList2);
}
private class Person {
 public int no;
 private String name;
 public Person (int no, String name) {
 this.no = no;
 this.name = name;
 }
 public String getName() {
 System.out.println(name);
 return name;
 }
}

输出结果为：

name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]

这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操做 limit 和 skip 的做用下，管道中 map 操做指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。

有一种状况是 limit/skip 没法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操做后，缘由跟 sorted 这个 intermediate 操做有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，因此 sorted 中的操做看上去就像彻底没有被 limit 或者 skip 同样。

清单 17. limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响

List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);

上面的示例对清单 13 作了微调，首先对 5 个元素的 Stream 排序，而后进行 limit 操做。输出结果为：

name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]

即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减小。

最后有一点须要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来讲，若是其元素是有序的，那么 limit 操做的成本会比较大，由于它的返回对象必须是前 n 个也有同样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。

sorted

对 Stream 的排序经过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你能够首先对 Stream 进行各种 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减小元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。咱们对清单 14 进行优化：

清单 18. 优化：排序前进行 limit 和 skip

点击查看代码清单

结果会简单不少：

name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a]

固然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。

min/max/distinct

min 和 max 的功能也能够经过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们做为特殊的 reduce 方法被独立出来也是由于求最大最小值是很常见的操做。

清单 19. 找出最长一行的长度

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
 mapToInt(String::length).
 max().
 getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);

下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。

清单 20. 找出全文的单词，转小写，并排序

List<String> words = br.lines().
 flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).
 filter(word -> word.length() > 0).
 map(String::toLowerCase).
 distinct().
 sorted().
 collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);

Match

Stream 有三个 match 方法，从语义上说：

• allMatch：Stream 中所有元素符合传入的 predicate，返回 true
• anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
• noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

它们都不是要遍历所有元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不知足条件，就 skip 剩下的全部元素，返回 false。对清单 13 中的 Person 类稍作修改，加入一个 age 属性和 getAge 方法。

清单 21. 使用 Match

List<Person> persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));
boolean isAllAdult = persons.stream().
 allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().
 anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);

输出结果：

All are adult? false
 Any child? true

进阶：本身生成流

Stream.generate

经过实现 Supplier 接口，你能够本身来控制流的生成。这种情形一般用于随机数、常量的 Stream，或者须要先后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。因为它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操做限制 Stream 大小。

清单 22. 生成 10 个随机整数

Random seed = new Random();
Supplier<Integer> random = seed::nextInt;
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);
//Another way
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
limit(10).forEach(System.out::println);

Stream.generate() 还接受本身实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每个变量赋值；或者依据公式计算 Stream 的每一个元素值。这些都是维持状态信息的情形。

清单 23. 自实现 Supplier

Stream.generate(new PersonSupplier()).
limit(10).
forEach(p -> System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge()));
private class PersonSupplier implements Supplier<Person> {
 private int index = 0;
 private Random random = new Random();
 @Override
 public Person get() {
 return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100));
 }
}

输出结果：

StormTestUser1, 9
StormTestUser2, 12
StormTestUser3, 88
StormTestUser4, 51
StormTestUser5, 22
StormTestUser6, 28
StormTestUser7, 81
StormTestUser8, 51
StormTestUser9, 4
StormTestUser10, 76

Stream.iterate

iterate 跟 reduce 操做很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。而后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。

清单 24. 生成一个等差数列

Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));.

输出结果：

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

与 Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操做来限制 Stream 大小。

进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操做

java.util.stream.Collectors 类的主要做用就是辅助进行各种有用的 reduction 操做，例如转变输出为 Collection，把 Stream 元素进行归组。

groupingBy/partitioningBy

清单 25. 按照年龄归组

Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
 Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next();
 System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}

上面的 code，首先生成 100 人的信息，而后按照年龄归组，相同年龄的人放到同一个 list 中，能够看到以下的输出：

Age 0 = 2
Age 1 = 2
Age 5 = 2
Age 8 = 1
Age 9 = 1
Age 11 = 2
……

清单 26. 按照未成年人和成年人归组

Map<Boolean, List<Person>> children = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));
System.out.println("Children number: " + children.get(true).size());
System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size());

输出结果：

Children number: 23 
     Adult number: 77

在使用条件“年龄小于 18”进行分组后能够看到，不到 18 岁的未成年人是一组，成年人是另一组。partitioningBy 实际上是一种特殊的 groupingBy，它依照条件测试的是否两种结果来构造返回的数据结构，get(true) 和 get(false) 能即为所有的元素对象。

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结束语

总之，Stream 的特性能够概括为：

• 不是数据结构

• 它没有内部存储，它只是用操做管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。
• 它也毫不修改本身所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操做会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。

• 全部 Stream 的操做必须以 lambda 表达式为参数
• 不支持索引访问

• 你能够请求第一个元素，但没法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。

• 很容易生成数组或者 List
• 惰性化

• 不少 Stream 操做是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后须要多少数据才会开始。
• Intermediate 操做永远是惰性化的。

• 并行能力

• 当一个 Stream 是并行化的，就不须要再写多线程代码，全部对它的操做会自动并行进行的。

• 能够是无限的
  • 集合有固定大小，Stream 则没必要。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操做能够对无限的 Stream 进行运算并很快完成。