Java8新特性学习

很惭愧,关于 Java 8 的特性早就开坑想学,然而….现在都到 Java 9 了依然没填完,这份 MD 文档在桌面也放了半年多了( :XD 捂脸),一直因为各种原因放在哪里吃灰,今天看了看有必要填坑了!
Java 8 新加入的一些特性是很有用的!Spring Framework 5+ 都是基于 Java 8 了,再不学要跟不上了!
这篇就说了说 Lambda 表达式和 Stream,发现已经很长了,其他的下次再聊,下篇应该不会太久,大概….

Lambda表达式

简单说,Lambda 表达式是用来简化匿名类的一种写法,使用它有个条件就是,匿名类实现的接口中只能有一个方法,也就是只有一个需要实现的方法,并且它的写法有很多种,各种个样的简化。
其实 Lambda 表达式的本质只是一个”语法糖“,由编译器推断并帮你转换包装为常规的代码,因此你可以使用更少的代码来实现同样的功能。
Lambda 表达式赋予了 Java 程序员相较于其他函数式编程语言缺失的特性,结合虚拟扩展方法之类的特性,Lambda 表达式能写出一些极好的代码。
Lambda 表达式的加入,使得 Java 拥有了函数式编程的能力。
建议不要乱用,因为这就和某些很高级的黑客写的代码一样,简洁,难懂,难以调试,维护人员想骂娘。
Java SE 8 添加了 2 个对集合数据进行批量操作的包: java.util.function 包以及 java.util.stream 包。
流 (stream) 就如同迭代器 (iterator),但附加了许多额外的功能。 总的来说,lambda 表达式和 stream 是自 Java 语言添加泛型(Generics)和注解(annotation)以来最大的变化。
简单的例子:

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// 1. 不需要参数,返回值为 5  
() -> 5

// 2. 接收一个参数(数字类型),返回其2倍的值
x -> 2 * x

// 3. 接受2个参数(数字),并返回他们的差值
(x, y) -> x – y

// 4. 接收2个int型整数,返回他们的和
(int x, int y) -> x + y

// 5. 接受一个 string 对象,并在控制台打印,不返回任何值(看起来像是返回void)
(String s) -> System.out.print(s)

上面的这些是最最基本的,下面继续来看看还有那些骚操作吧

基本的Lambda例子

比如我们要遍历一个 List:

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String[] atp = {"Rafael Nadal", "Novak Djokovic",
"Stanislas Wawrinka",
"David Ferrer","Roger Federer",
"Andy Murray","Tomas Berdych",
"Juan Martin Del Potro"};
List<String> players = Arrays.asList(atp);

// 以前的循环方式
for (String player : players) {
System.out.print(player + "; ");
}

// 使用 lambda 表达式以及函数操作(functional operation)
players.forEach((player) -> System.out.print(player + "; "));

// 在 Java 8 中使用双冒号操作符(double colon operator)
players.forEach(System.out::println);

常用的还有使用 lambdas 来实现 Runnable接口,以及实现自定义排序:

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// 1.1使用匿名内部类
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello world !");
}
}).start();

// 1.2使用 lambda expression
new Thread(() -> System.out.println("Hello world !")).start();

// 2.1使用匿名内部类
Runnable race1 = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello world !");
}
};

// 2.2使用 lambda expression
Runnable race2 = () -> System.out.println("Hello world !");

// 直接调用 run 方法(没开新线程哦!)
race1.run();
race2.run();


// 3.1 使用 lambda expression 排序 players
Comparator<String> sortByName = (String s1, String s2) -> (s1.compareTo(s2));
Arrays.sort(players, sortByName);

// 3.2 也可以采用如下形式:
Arrays.sort(players, (String s1, String s2) -> (s1.compareTo(s2)));

这样一看,还是挺爽的。

使用 :: 运算符作为 Lambda 调用特定方法的缩写,并且拥有更好的可读性。

使用Lambdas和Streams

Stream 是对集合的包装,通常和 lambda 一起使用。 使用 lambdas 可以支持许多操作,如 map, filter, limit, sorted, count, min, max, sum, collect 等等。
同样,Stream 使用懒运算,他们并不会真正地读取所有数据,遇到像 getFirst() 这样的方法就会结束链式语法。

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List<Person> javaProgrammers = new ArrayList<Person>() {
{
add(new Person("Elsdon", "Jaycob", "Java programmer", "male", 43, 2000));
add(new Person("Tamsen", "Brittany", "Java programmer", "female", 23, 1500));
add(new Person("Floyd", "Donny", "Java programmer", "male", 33, 1800));
add(new Person("Sindy", "Jonie", "Java programmer", "female", 32, 1600));
add(new Person("Vere", "Hervey", "Java programmer", "male", 22, 1200));
add(new Person("Maude", "Jaimie", "Java programmer", "female", 27, 1900));
add(new Person("Shawn", "Randall", "Java programmer", "male", 30, 2300));
add(new Person("Jayden", "Corrina", "Java programmer", "female", 35, 1700));
add(new Person("Palmer", "Dene", "Java programmer", "male", 33, 2000));
add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 34, 1300));
}
};

List<Person> phpProgrammers = new ArrayList<Person>() {
{
add(new Person("Jarrod", "Pace", "PHP programmer", "male", 34, 1550));
add(new Person("Clarette", "Cicely", "PHP programmer", "female", 23, 1200));
add(new Person("Victor", "Channing", "PHP programmer", "male", 32, 1600));
add(new Person("Tori", "Sheryl", "PHP programmer", "female", 21, 1000));
add(new Person("Osborne", "Shad", "PHP programmer", "male", 32, 1100));
add(new Person("Rosalind", "Layla", "PHP programmer", "female", 25, 1300));
add(new Person("Fraser", "Hewie", "PHP programmer", "male", 36, 1100));
add(new Person("Quinn", "Tamara", "PHP programmer", "female", 21, 1000));
add(new Person("Alvin", "Lance", "PHP programmer", "male", 38, 1600));
add(new Person("Evonne", "Shari", "PHP programmer", "female", 40, 1800));
}
};

System.out.println("所有程序员的姓名:");
javaProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));
phpProgrammers.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));

System.out.println("给程序员加薪 5% :");
Consumer<Person> giveRaise = e -> e.setSalary(e.getSalary() / 100 * 5 + e.getSalary());
javaProgrammers.forEach(giveRaise);
phpProgrammers.forEach(giveRaise);

System.out.println("下面是月薪超过 $1,400 的PHP程序员:");
phpProgrammers.stream()
.filter((p) -> (p.getSalary() > 1400))
.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));


// 定义 filters
Predicate<Person> ageFilter = (p) -> (p.getAge() > 25);
Predicate<Person> salaryFilter = (p) -> (p.getSalary() > 1400);
Predicate<Person> genderFilter = (p) -> ("female".equals(p.getGender()));
System.out.println("下面是年龄大于 24岁且月薪在$1,400以上的女PHP程序员:");
phpProgrammers.stream()
.filter(ageFilter)
.filter(salaryFilter)
.filter(genderFilter)
.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));
// 重用filters
System.out.println("年龄大于 24岁的女性 Java programmers:");
javaProgrammers.stream()
.filter(ageFilter)
.filter(genderFilter)
.forEach((p) -> System.out.printf("%s %s; ", p.getFirstName(), p.getLastName()));

上面展示了一些对于集合的“新操作”,这都是平常用的最多的,使用了语法糖后,真是更爽了。

Lambda表达式的结构

让我们了解一下 Lambda 表达式的结构。

  • 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数
  • 参数的类型既可以明确声明,也可以根据上下文来推断。例如:(int a)(a)效果相同
  • 所有参数需包含在圆括号内,参数之间用逗号相隔。例如:(a, b)(int a, int b)(String a, int b, float c)
  • 空圆括号代表参数集为空。例如:() -> 42
  • 当只有一个参数,且其类型可推导时,圆括号()可省略。例如:a -> return a*a
  • Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句
  • 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句,花括号可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致
  • 如果 Lambda 表达式的主体包含一条以上语句,则表达式必须包含在花括号中(形成代码块)。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致,若没有返回则为空

函数式接口

在 Java 中,Marker(标记)类型的接口是一种没有方法或属性声明的接口,简单地说,marker 接口是空接口。相似地,函数式接口是只包含一个抽象方法声明的接口
java.lang.Runnable 就是一种函数式接口,在 Runnable 接口中只声明了一个方法 void run() ;每个 Lambda 表达式都能隐式地赋值给函数式接口,当不指明函数式接口时,编译器会自动解释这种转化。

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Runnable r = () -> System.out.println("hello world");

new Thread(
() -> System.out.println("hello world")
).start();

@FunctionalInterface 是 Java 8 新加入的一种接口,用于指明该接口类型声明是根据 Java 语言规范定义的函数式接口。Java 8 还声明了一些 Lambda 表达式可以使用的函数式接口,当你标注的接口不是有效的函数式接口时,可以使用 @FunctionalInterface 解决编译层面的错误。

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@FunctionalInterface
public interface WorkerInterface {
public void doSomeWork();
}

根据定义,函数式接口只能有一个抽象方法,如果你尝试添加第二个抽象方法,将抛出编译时错误.
需要记住的一件事是:默认方法(default)与静态方法并不影响函数式接口的契约,可以任意使用。

双冒号操作符

双冒号(::)操作符是 Java 中的方法引用。 当们使用一个方法的引用时,目标引用放在 :: 之前,目标引用提供的方法名称放在 :: 之后,即 目标引用::方法。比如:Person::getAge;

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// 获取 getAge 方法的 Function 对象
Function<Person, Integer> getAge = Person::getAge;
// 传参数调用 getAge 方法
Integer age = getAge.apply(p);

目标引用的参数类型是 Function<T,R>T 表示传入类型,R 表示返回类型。
比如,表达式 person -> person.getAge();,传入参数是 person,返回值是 person.getAge(),那么方法引用 Person::getAge 就对应着 Function<Person,Integer> 类型。
“::” 称之为定界符,当我们使用它的时候,只是用来引用要使用的方法,而不是调用方法,所以不能在方法后面加 ()。
你不能直接调用方法引用,只是用来替代 Lambda 表达式,所以,哪里使用 Lambda 表达式了,哪里就可以使用方法引用了。

Lambda与匿名类

使用匿名类与 Lambda 表达式的一大区别在于关键词的使用。对于匿名类,关键词 this 解读为匿名类,而对于 Lambda 表达式,关键词 this 解读为写入 Lambda 的类。

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public class Example {
private String firstName = "Tom";
public void example() {
Function<String, String> addSurname = surname -> {
// equivalent to this.firstName
return firstName + " " + surname; // or even,
};
}
}

// Java 8 之前必须显示调用
public class Example {
private String firstName = "Jerry";
public void anotherExample() {
Function<String, String> addSurname = new Function<String,
String>() {
@Override
public String apply(String surname) {
return Example.this.firstName + " " + surname;
}
};
}
}

Lambda 表达式与匿名类的另一不同在于两者的编译方法。Java 编译器编译 Lambda 表达式并将他们转化为类里面的私有函数,它使用 Java 7 中新加的 invokedynamic 指令动态绑定该方法.
还有一点 Lambda 表达式的代码块不允许调用接口中定义的默认方法,但是 Lambda 表达式创建的对象与匿名内部类生成的对象一样,都可以直接调用从接口中集成的默认方法。
Lambda 表达式不需要每次都要被实例化,对于 Java 来说,带来巨大的好处。不像实例化匿名类,对内存的影响可以降到最小。

Java8中的forEach

forEach 方法是 JAVA 8 中在集合父接口 java.lang.Iterable 中新增的一个 default 实现方法.

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default void forEach(Consumer<? super T> action) {
Objects.requireNonNull(action);
for (T t : this) {
action.accept(t);
}
}

可以看出,forEach 方法接受一个在 JAVA 8 中新增的 java.util.function.Consumer 的消费行为或者称之为动作 (Consumer action )类型;然后将集合中的每个元素作为消费行为的 accept 方法的参数执行。
那么自然我们就可以自定义消费行为动作 Consumer,只需要实现 Consumer 接口的 accept 方法。

Java8中的Stream

Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念
它也不同于 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)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。
Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高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作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。
通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码,就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说,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

聚合操作

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,很多时候不得不脱离 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,仅仅有极少量的辅助型方法,更多的时候是程序员需要用 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。
下面比较下在 Java 7 与 Java 8 中,如果要发现 type 为 grocery 的所有交易,然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合的写法:

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// Java 7:
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());
}

// Java 8
List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream()
.filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY)
.sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed())
.map(Transaction::getId)
.collect(toList());

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

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作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。
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,就好比流水从面前流过,一去不复返。
而和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时,数据会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架(JSR166y)来拆分任务和加速处理过程。
Stream 的另外一大特点是,数据源本身可以是无限的。

流的构成

当我们使用一个流的时候,通常包括三个基本步骤:
获取一个数据源(source)→ 数据转换 → 执行操作获取想要的结果;每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道。
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()

自己构建:

  • java.util.Spliterator

其它:

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

一般我们用的比较多的就是第一种吧。

流的操作

流的操作类型分为两种:

  • Intermediate:一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。
    其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。
    这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。
  • Terminal:一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作
    所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个 side effect。

因为转换操作都是 lazy 的,所以多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来,一次循环完成
我们可以这样简单的理解,Stream 里有个操作函数(把定义的处理方法就叫操作函数吧)的集合,每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中,在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合,然后对每个元素执行所有的函数。
还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指:

  • 对于一个 intermediate 操作,如果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 操作,如果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。

当操作一个无限大的 Stream,而又希望在有限时间内完成操作,则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。
下面就来看一个简单的例子:

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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 操作,进行数据筛选转换,最后一个 sum() 为 terminal 操作,对符合条件的全部小物件作重量求和。
具体的操作可进行简单的分类:

  • 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

具体的例子在下一节展示。

流的使用

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,或者导致一个副作用(side effect)。需要注意的是,对于基本数值型,目前有三种对应的包装类型 Stream:
IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>Stream<Long>Stream<Double>,但是 boxing 和 unboxing 会很耗时,所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。
Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream,因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。
流的构造和转换的例子:

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// 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);

// 流的转换
// 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 只可以使用一次,上面的代码为了简洁而重复使用了数次。
然后就来看一些比较经典的栗子吧:

map/flatMap

map 操作应该是用的比较多的一种了,它的作用就是把 input Stream 的每一个元素,映射成 output Stream 的另外一个元素;也就是说是个 1:1 映射,每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap。

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

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

// 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起,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,通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

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// 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);

// 挑选单词
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,然后保留长度不为 0 的,就是整篇文章中的全部单词了。

forEach

上面已经用烂了,不多说,关键是它的一些特点:
forEach 是为 Lambda 而设计的,保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的,非常方便。
当需要为多核系统优化时,可以 parallelStream().forEach(),只是此时原有元素的次序没法保证,并行的情况下将改变串行时操作的行为,此时 forEach 本身的实现不需要调整,而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。但一般认为,forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能,它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

另外一点需要注意,forEach 是 terminal 操作,因此它执行后,Stream 的元素就被“消费”掉了,你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算;具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以解决这个问题:

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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());

peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream;forEach 不能修改自己包含的本地变量值,也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

reduce

这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值(种子),然后依照运算规则(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。

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// 字符串连接,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,字符串连接,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(),由于可能没有足够的元素,返回的是 Optional,请留意这个区别。

Optional 这也是一个模仿 Scala 语言中的概念,作为一个容器,它可能含有某值,或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。
使用 Optional 代码的可读性更好,而且它提供的是编译时检查,能极大的降低 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。
后面会详细说这一特性。

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)。

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public void testLimitAndSkip() {
List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 20; 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());

// limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响
List<Person> personList3 = persons.stream()
.sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName()))
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());
}

limit(10) 就是取前十条,skip(3) 就是跳过前三条咯,果然是更加灵活了。
有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的,就是把它们放在 Stream 的排序操作后,原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关:此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何,所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样
在后面的一个例子中,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少。
最后有一点需要注意的是,对一个 parallel 的 Steam 管道来说,如果其元素是有序的,那么 limit 操作的成本会比较大,因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序,或者不要用 parallel Stream(parallel 用于多核并发操作)。

Match

Stream 有三个 match 方法,从语义上说:

  • allMatch:Stream 中全部元素符合传入的 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

它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件,就 skip 剩下的所有元素,返回 false。

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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);

确实挺方便的,如果你记得的话….

其他

其他的像 sorted/min/max/distinct 这些方法就不多说了,想看的可以去 IBM 的原文找下,在参考里;至于它们的优势,比如排序,它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后,再排序,这能帮助程序明显缩短执行时间。

总结&归纳

  • 不是数据结构
  • 它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator function、IO channel)抓取数据。
  • 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。
    例如 Stream 的 filter 操作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。
  • 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
  • 不支持索引访问
  • 你可以请求第一个元素,但无法请求第二个,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
  • 很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
  • Intermediate 操作永远是惰性化的。
  • 并行能力
  • 当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。
  • 可以是无限的
    集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

参考

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/
https://segmentfault.com/a/1190000009186509
http://www.cnblogs.com/IcanFixIt/p/6744973.html
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/24600507
深入探讨Lambda

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