深入理解Java 8 Stream API，实战案例分析

原创 r囧r小猫 2024-11-01 23:57 16阅读 0赞

Java8引入了 Stream API，它提供了对集合对象进行一系列操作的新方式，包括筛选、转换、聚合等。Stream API 的设计目标是提供一种高效且易于使用的数据处理方式，它支持并行处理，可以显著提高性能。

###基本概念1. **Stream**：代表一个元素序列，可以是集合、数组等。
2. **中间操作**（Intermediate Operations）：返回一个新的流，可以进行链式操作，如 `filter`、`map`、`sorted`等。
3. **终止操作**（Terminal Operations）：执行实际的数据处理，返回一个最终的结果或副作用，如 `forEach`、`collect`、`reduce`等。

###核心特性- **不可变性**：Stream API 中的操作不会修改原始数据源。
- **惰性求值**：中间操作不会立即执行，只有当执行终止操作时才会处理数据。
- **并行能力**：可以通过 `parallelStream()`将流转换为并行流，以利用多核处理器。

### 实战案例分析####案例1：过滤和转换假设我们有一个 `List<String>`，我们想要找出所有长度大于3的字符串，并将它们转换为大写。

```javaList<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
List<String> upperCaseLongWords = words.stream()
.filter(s -> s.length() >3)
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
```####案例2：聚合我们想要计算一个 `List<Integer>` 中所有数字的总和。

```javaList<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
int sum = numbers.stream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
```####案例3：分组我们有一个 `List<Person>`，我们想要根据性别对人员进行分组。

```javaMap<Gender, List<Person>> peopleByGender = people.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender));
```####案例4：并行处理如果我们有一个大的 `List<Integer>`，我们想要计算每个数字的平方，并且希望利用多核处理器加速计算。

```javaList<Integer> numbers = IntStream.rangeClosed(1,1000000).boxed().collect(Collectors.toList());
long startTime = System.nanoTime();
List<Integer> squares = numbers.parallelStream()
.map(n -> n * n)
.collect(Collectors.toList());
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + "ns");
```### 注意事项-流操作应该尽可能地使用无状态操作，因为并行流中的状态可能会导致不可预测的结果。
-流操作应该避免副作用，因为它们可能会在并行流中引起问题。
-流操作应该尽可能地使用非中断操作，因为中断操作在并行流中可能会导致性能下降。

通过这些案例，你可以看到 Stream API 如何简化集合的处理，并且提高代码的可读性和性能。在实际开发中，根据具体需求选择合适的操作和流类型是非常重要的。