Java流式编程：开启高效数据处理之旅！

咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~

🏆本文收录于「滚雪球学Java」专栏中，这个专栏专为有志于提升Java技能的你打造，覆盖Java编程的方方面面，助你从零基础到掌握Java开发的精髓。赶紧关注，收藏，学习吧！

环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8

前言

在当今大数据与高性能计算的时代，如何高效地处理大量数据成为每个开发者必须面对的挑战。Java作为广泛使用的编程语言，其内置的流式编程（Stream API）为我们提供了一种简洁、高效且优雅的数据处理方式。通过流式编程，我们可以使用声明性编程范式，极大简化复杂的数据处理任务，使代码更加简洁和可读。

本文将带领读者深入探讨Java流式编程的相关内容，结合核心源码、实际案例分析，帮助开发者更好地理解流式编程的工作机制及其应用场景。

摘要

Java流式编程是一种功能强大的数据处理方式，通过操作集合或数组数据源，开发者可以对数据进行过滤、映射、排序、规约等操作。本文从Java的流式编程基础入手，深入解析其核心代码结构，剖析实际应用案例，并通过代码和测试案例验证其优势与不足，帮助读者全面掌握流式编程的应用场景和最佳实践。

简介

流式编程（Stream API）是Java 8引入的一个重要特性，它允许我们使用声明式语法对数据进行处理。通过流，开发者可以以流式的方式对集合、数组等数据源执行一系列操作，例如过滤、排序、转换等，避免传统命令式编程中的冗长循环代码。流具有“惰性求值”的特性，可以按需执行操作，极大提高了效率。

流式编程可以分为两类操作：

• 中间操作：返回新的流，惰性求值，例如filter、map、sorted。
• 终端操作：触发流的计算，返回结果，例如forEach、reduce、collect。

概述

流的概念

Java的Stream是一个泛型接口，提供了一系列用于数据操作的方法。通过流，我们可以像流水线一样依次执行多个操作，且操作不会立即执行，只有遇到终端操作时才会触发整个流的执行。

Stream<T> stream = collection.stream();  // 从集合创建流
stream.filter(...).map(...).forEach(...);  // 链式流操作

核心组成

• 数据源：流的来源，可以是Collection、数组、文件、I/O等。
• 中间操作：可以依次操作流中的数据，如filter、map、limit等。
• 终端操作：执行后不再产生流，例如collect、forEach、count等。

流操作非常适合用于批量数据处理，具有高度并行性和代码简洁性的特点。

核心源码解读

为了理解Java流式编程的内部工作机制，我们可以对Stream类的部分核心源码进行解析。以下是Stream类的关键片段，展示了流的构建和操作。

Stream的接口定义

public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> {
    Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
    <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
    Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);
    void forEach(Consumer<? super T> action);
    Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
    // 其他方法省略
}

• filter：接受一个Predicate，对流中的元素进行条件过滤。
• map：接受一个函数，将流中的每个元素映射为另一个元素。
• sorted：对流中的元素进行排序。
• forEach：终端操作，用于遍历流中的元素。
• reduce：对流中的元素进行规约操作，返回一个包含最终计算结果的Optional。

惰性求值原理

流的中间操作并不会立即执行，而是等待终端操作触发。这是因为流的操作是链式调用，每个中间操作返回的都是一个新的流，直到终端操作（例如forEach）被调用时，整个流水线才开始执行。

List<String> names = Arrays.asList("John", "Jane", "Tom", "Harry");

names.stream()
     .filter(name -> name.startsWith("J"))  // 中间操作
     .map(String::toUpperCase)              // 中间操作
     .forEach(System.out::println);         // 终端操作，触发流的执行

在上述代码中，filter和map均为中间操作，直到调用forEach时，流才真正开始处理。

案例分析

通过一个实际的案例展示如何利用流式编程对列表数据进行过滤、排序和转换。

案例：处理用户列表

假设我们有一个包含用户信息的列表，要求从中筛选出年龄大于18的用户，按照名字的字母顺序排序，并输出所有符合条件的用户姓名。

用户类定义

public class User {
    private String name;
    private int age;

    public User(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }
}

流式处理用户列表

import java.util.*;
import java.util.stream.*;

public class UserStreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<User> users = Arrays.asList(
            new User("John", 25),
            new User("Jane", 17),
            new User("Tom", 20),
            new User("Alice", 19)
        );

        users.stream()
             .filter(user -> user.getAge() > 18)          // 筛选年龄大于18的用户
             .sorted(Comparator.comparing(User::getName)) // 按照名字排序
             .map(User::getName)                          // 提取用户的名字
             .forEach(System.out::println);               // 输出结果
    }
}

案例分析

1. filter：将年龄大于18的用户过滤出来。
2. sorted：通过名字对用户进行排序。
3. map：将用户对象映射为其姓名。
4. forEach：输出符合条件的用户姓名。

输出结果为：

Alice
John
Tom

应用场景演示

流式编程适用于大规模数据处理、集合操作以及并行处理。以下是一些典型的应用场景：

• 日志处理：通过流操作，可以高效地过滤、解析并统计日志文件中的信息。
• 数据转换：对于复杂的数据结构，可以通过流将数据转换为所需格式。
• 并行计算：利用parallelStream，轻松实现数据的并行处理，提高处理性能。

并行流示例

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

int sum = numbers.parallelStream()
                 .mapToInt(Integer::intValue)
                 .sum();

System.out.println("并行处理结果: " + sum);

在这种情况下，流通过parallelStream实现并行计算，以提高效率，特别是在处理大量数据时。

优缺点分析

优点

1. 简洁性：流式编程将复杂的数据处理逻辑简化为链式调用，使代码更具可读性。
2. 并行处理：流式编程可以轻松地使用parallelStream实现并行处理，提高性能。
3. 延迟执行：中间操作不会立即执行，直到遇到终端操作，节省资源。

缺点

1. 调试困难：由于流的惰性求值特性，调试和定位问题有时比较困难。
2. 性能开销：尽管流式编程具有简洁性，但不当的使用（如多次遍历集合）可能导致性能下降。

类代码方法介绍及演示

以下是流式编程中的几个关键方法的使用示例：

filter方法

用于根据条件筛选流中的元素。

Stream<Integer> numbers = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
numbers.filter(n -> n % 2 == 0).forEach(System.out::println);

map方法

用于将流中的元素映射为其他类型的元素。

Stream<String> names = Stream.of("John", "Jane", "Tom");
names.map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

reduce方法

用于对流中的元素进行规约操作，生成一个最终结果。

Stream<Integer> numbers = Stream.of(1, 2,

 3, 4, 5);
int sum = numbers.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("总和: " + sum);

测试用例

测试代码

import java.util.*;
import java.util.stream.*;

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> names = Arrays.asList("John", "Jane", "Tom", "Alice");

        long count = names.stream()
                          .filter(name -> name.startsWith("J"))
                          .count();

        System.out.println("名字以J开头的数量: " + count);
    }
}

测试结果预期

程序将输出以J开头的名字数量：

名字以J开头的数量: 2

测试代码分析

这段代码演示了如何使用Java Stream API来过滤集合中的数据，并统计符合条件的元素数量。具体分析如下：

代码分析

import java.util.*;
import java.util.stream.*;

• java.util.* 包含了 List 和 Arrays 等集合相关的类。
• java.util.stream.* 提供了流（Stream）的API，用于执行集合的流式操作。

main 方法

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {

main 方法是Java程序的入口点。

初始化一个名字列表

List<String> names = Arrays.asList("John", "Jane", "Tom", "Alice");

• 使用 Arrays.asList() 方法创建了一个不可变的列表，包含了4个字符串元素："John"、"Jane"、"Tom" 和 "Alice"。

流操作

long count = names.stream()
                  .filter(name -> name.startsWith("J"))
                  .count();

1. names.stream(): 将names列表转换为一个流。流可以对数据集合进行各种操作，如过滤、排序、映射等。
2. filter(name -> name.startsWith("J")): 中间操作，filter方法通过一个条件过滤流中的元素。这里使用了Lambda表达式，筛选出名字以 J 开头的字符串。
3. count(): 终端操作，统计符合条件的元素数量，并返回结果。由于流经过 filter 操作后只包含以 J 开头的名字，所以 count() 返回符合条件的元素个数。

输出结果

System.out.println("名字以J开头的数量: " + count);

• System.out.println 打印最终的统计结果，即以 J 开头的名字的数量。

输出结果预期

• 列表 names 中有两个名字以 J 开头："John" 和 "Jane"。
• 因此，程序会输出：

名字以J开头的数量: 2

小结

• 此代码展示了如何通过流式编程对集合数据进行条件过滤，并统计符合条件的元素个数。流式编程使代码简洁易读。
• filter 是一个典型的流中间操作，count 是终端操作，这样的链式调用能使处理逻辑更加清晰明了。

小结

通过本文的学习，读者可以全面理解Java流式编程的工作原理与应用场景。通过流操作，我们能够简化代码、提升效率，并轻松应对复杂的数据处理任务。

总结

Java流式编程为我们提供了强大的工具来处理数据，通过流的惰性求值与并行化支持，开发者可以编写更具表现力和高效的代码。在掌握了流的基本操作后，结合具体业务场景，流式编程将是处理大量数据的理想选择。

寄语

愿你在学习Java流式编程的旅途中，不断积累经验，提升编码技巧。通过流式编程，你将更加轻松地应对复杂的数据处理挑战，享受高效与优雅并存的编程体验！

☀️建议/推荐你

无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学Java」，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能，全网最快速入门Java编程，就像滚雪球一样，越滚越大，指数级提升。

码字不易，如果这篇文章对你有所帮助，帮忙给bug菌来个一键三连(关注、点赞、收藏) ，您的支持就是我坚持写作分享知识点传播技术的最大动力。
  同时也推荐大家关注我的硬核公众号:「猿圈奇妙屋」 ；以第一手学习bug菌的首发干货，不仅能学习更多技术硬货，还可白嫖最新BAT大厂面试真题、4000G Pdf技术书籍、万份简历/PPT模板、技术文章Markdown文档等海量资料，你想要的我都有！

📣关于我

我是bug菌，CSDN | 掘金 | infoQ | 51CTO 等社区博客专家，历届博客之星Top30，掘金年度人气作者Top40，51CTO年度博主Top12，掘金等平台签约作者，华为云 | 阿里云| 腾讯云等社区优质创作者，全网粉丝合计30w+ ；硬核微信公众号「猿圈奇妙屋」，欢迎你的加入！免费白嫖最新BAT互联网公司面试题、4000G pdf电子书籍、简历模板等海量资料。

–End