Java8 Stream流使用及其基本原理_stream流保留对象中日期最老的所有列

 

目录

         Stream流，是对集合对象操作的增强

基本使用

中间操作和结束操作

例子

性能及基本原理简述

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Stream流，是对集合对象操作的增强，本文在原文基础上进行的整合

基本使用

比如有一个Person类的集合：List<Person> personList，可以通过stream()对集合中的元素进行操作，

下面的操作流程可以归纳为 过滤-映射-收集。

 

List<Integer> personIdList = personList.stream()
　　　　　//选出年龄大于20的Person对象
        .filter(person -> person.getAge() > 20)
        //将Person对象映射成为它的属性id
　　　　　.map(Person::getId)
　　　　 //收集为List集合
        .collect(Collectors.toList());

 

 上述代码获取到了，年龄大于20岁的人id集合。

 

List<DTO> items = new ArrayList<>();
List<String> collect = items.stream().map(DTO::getId).collect(Collectors.toList());

获取到了DTO中的id的一个list。
 

List<vo> list = new ArrayList<>();
Map<String, String> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(vo::getxxx, vo::getxxx));

获得一个list里面的两个属性组成的map。

 

在 过滤-映射-收集 这个流程中：

 　   过滤和映射属于中间操作，当操作结束时才会触发计算，可以高效地迭代大集合

　　收集属于结束操作，触发计算。

中间操作和结束操作

流操作可以分为 中间操作(惰性求值) 和 结束操作

中间操作指，操作过程中只记录操作而不做执行，直到执行结束操作，才会触发实际的操作，即惰性求值。

　　中间操作又分为：

　　　　无状态操作，元素处理不受之前元素影响，比如map()、filter()、skip()、peek()等

　　　　有状态操作，需要拿到所有元素才能进行，比如sorted()、limit()、distinct()等

 

 结束操作是指，拿到所有元素后才能进行的操作。

　　结束操作又分为：

　　　　短路操作，遇到符合条件的元素后就可以终止，比如anyMatch()、findFirst()、findAny()等

　　　　非短路操作，需要处理所有元素，比如forEach()、collect()、max()、count()等。

 

例子

1.将List<Person>映射成一个Map，key为Person的id属性，value为Person实体类

Map<Integer, Person> PersonMap= personList.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Person::getId, person -> person));

2.得到一个Map<Integer,List<Person>>集合，key为Person的age属性，value是按年龄分组后的Person对象集合：

Map<Integer, List<Person>> personsMap = personList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));

3.统计所有人年龄的总和：

int personAgeSum = personList.stream()
　　　　 //根据age属性转换成IntStream
        .mapToInt(Person::getAge)
        .sum();

4.选出List集合中创建时间最晚的数据(createtime属性为Date类型)

UserInfo userInfoMax = userInfos.stream()
　　　　 .max(Comparator.comparing(UserInfo::getCreateTime))
        .get();　　
 
 
这里的max方法实际返回的是Optional<UserInfo>对象该对象可以通过orElse()方法设置对象UserInfo为null时的值：

5.将所有小写字母拼接起来

String concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F")
                .filter(x -> x.compareTo("Z") > 0)
                .reduce("", String::concat);

  filter 方法用于通过设置条件过滤出元素。以下代码片段使用filter 方法过滤出空字符串：

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = (int) strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

UserInfo userInfoMax = userInfos.stream().max(Comparator.comparing(UserInfo::getCreateTime))
        .orElse(为null时的值); //这里如果max返回的对象为null(一般情况不会是)，会取orElse()中的值

reduce方法的第一个参数是起始值，第二个参数是流中的元素，迭代流中的数据

也可以只传一个参数，即不指定起始值，这样会返回一个Optional对象

String concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F") .filter(x -> x.compareTo("Z") > 0) .reduce(String::concat) .orElse("");
 

6.迭代map

使用foreach迭代map：albumsByArtist是一个map集合

Map<Artist, Integer> countOfAlbums = new HashMap<>(); 
albumsByArtist.forEach((artist, albums) -> {         
  countOfAlbums.put(artist, albums.size()); 
});

 

7.使用map缓存

computeIfAbsent()方法接受一个 Lambda 表达式，当值不存在时使用 Lambda 表达式计算新值

 

Map<String, Artist> artistCache = new HashMap<>();

根据key值name从artistCache获取对应的value，如果没有则调用readArtistFromDB方法获取值

public Artist getArtist(String name) {
  return artistCache.computeIfAbsent(name, this::readArtistFromDB); 
}

8.limit

limit 方法用于获取指定数量的流。以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

9.sorted

sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

10.并行（parallel）程序​​​​​​​ 

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用parallelStream 来输出空字符串的数量：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = (int) strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

 11.Collectors

Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors可用于返回列表或字符串：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("筛选列表: " + filtered);
String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println("合并字符串: " + mergedString);

 12.统计

另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());

性能及基本原理简述

Stream 顾名思义，相当于批量处理数据的流水线。

在处理一般的数据量下，使用循环方式处理集合和通过stream方式处理集合的性能相差不大，但在数据里更大逻辑更复杂的情况下stream要更优。

而parallelStream并行流，利用多核处理器的优势，并行(同一时间发生)处理数据(这意味着所处理的数据，不应该和顺序相关，否则会因为并行得到错误的结果)，能够显著的提高执行速度。

Java8函数式编程书中提到，影响并行流的因素包括：

1.数据大小，并行化处理会带来额外的开销，只有每个数据处理管道花费的时间足够多时才有意义

2.数据结构，分割数据源，即把原有集合分成若干个集合到管道中

3.装箱，处理基本类型要比处理装箱类型快，装箱类型可以使用mapToInt等方法

4.处理器核的数量

5.单元处理开销：处理单个元素的花费时间越长，并行操作带来的性能提升越明显

 

 

Stream处理过程简述：

首先将Collection转化为Stream，流上的每个结点都只会返回包含上一结点引用的中间结点，使结点们组成了一个双向链表结构，而不会立即进行任何数据处理。

每个中间操作都实现了Sink接口，实现了 makeSink() 方法用来返回自己的 Sink 实例，

只有当终止操作出现时，才开始将 Sink 实例化执行数据处理,

无状态操作的 Sink 接收到数据，会立即通知下游，有状态操作的 Sink 则会等要处理的数据处理完了才开始通知下游,

终止节点将数据收集起来后就完成了这次操作。

 

参考文章：

https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/archive/2017/03/28/6637118.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/52579165

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47478339