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Java进阶——Stream流以及常用方法详解

news 来源：原创 2025/9/13 7:29:59

        本文详细介绍了 Java Stream 流的重要知识点。包括数据源与操作分离（不存储数据，不可复用）、惰性求值与短路优化；以及流的创建方式，如集合创建、数组 / 值创建、文件创建；然后介绍中间操作，像过滤与切片等；还涉及终止操作、集合归约与 Collectors 工具类、并行流与线程安全、性能优化与日常工作中使用Java Stream的注意点等等。

本文目录

    • 一、Stream核心概念
      • 1. 数据源与操作分离
      • 2. 惰性求值与短路优化
    • 二、流的创建方式
      • 1. 集合创建
      • 2. 数组/值创建
      • 3. 文件
    • 三、中间操作
      • 1. 过滤与切片
      • 2. 映射
      • 3. 排序
      • 4. 观察中间结果
    • 四、终止操作
      • 1. 匹配与查找
      • 2. 归约与统计
      • 3. 遍历与消费
    • 五、集合归约与Collectors工具类
      • 1. 常用收集器
      • 2. 分组与分区
      • 3. 统计与连接
    • 六、并行流与线程安全
      • 并行流使用
    • 七、日常使用注意点
      • 1. 避免重复创建流
      • 2. 优先选择基本类型流
      • 3. 短路操作优化
    • 八、日常工作实战案例
      • 1. 订单金额统计
      • 2. 商品筛选与排序
      • 3. 用户行为分析

一、Stream核心概念

1. 数据源与操作分离

        Stream不存储数据，仅对数据源（如集合、数组、I/O）进行计算。需要注意的是，流是不可复用的，一旦流被消费，就不能再次使用，否则会抛出IllegalStateException异常。

2. 惰性求值与短路优化

  • 中间操作（如filter、map）是延迟执行的，只有当遇到终止操作（如collect）时才会触发计算。
  • 短路操作（如findFirst、anyMatch）可以提前终止遍历，减少不必要的计算。


二、流的创建方式

1. 集合创建

List<String> list = Arrays.asList("a", "b");
Stream<String> stream = list.stream(); // 顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 并行流

2. 数组/值创建

Stream<String> stream1 = Stream.of("a", "b");
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(new String[]{"a", "b"});

3. 文件

Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt")); // 读取文件



三、中间操作

1. 过滤与切片

  • filter(Predicate)：用于过滤元素。
  • distinct()：去除重复元素。
  • limit(n)：截断前n个元素。
  • skip(n)：跳过前n个元素。

2. 映射

  • map(Function)：一对一转换，提取对象的某个字段。
  • flatMap(Function)：扁平化操作，可将List<List<T>>转为List<T>。

3. 排序

  • sorted()：自然排序。
  • sorted(Comparator)：自定义排序。

4. 观察中间结果

.peek(e -> System.out.println("Processing: " + e))



四、终止操作

1. 匹配与查找

  • anyMatch(Predicate)：判断是否有任一元素满足条件。
  • allMatch(Predicate)：判断是否所有元素都满足条件。
  • findFirst()：返回第一个元素（返回类型为Optional）。
  • findAny()：返回任意元素，在并行流中更高效。

2. 归约与统计

  • reduce(BinaryOperator)：用于聚合操作，如求和。
  • collect(Collectors)：将流转换为集合（如List、Map）。
  • count()：统计元素总数。
  • max(Comparator)/min(Comparator)：找出元素的极值。

3. 遍历与消费

  • forEach(Consumer)：遍历元素，无顺序保证。
  • forEachOrdered(Consumer)：按顺序遍历元素。


五、集合归约与Collectors工具类

1. 常用收集器

List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());
Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());
Map<String, User> map = stream.collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()));

2. 分组与分区

// 按年龄分组
Map<Integer, List<User>> ageGroup = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));// 跟据年龄是否>=18进行分区
Map<Boolean, List<User>> partition = users.stream().collect(Collectors.partitioningBy(u -> u.getAge() >= 18));

3. 统计与连接

Double average = users.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge)); // 平均年龄String names = users.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(", ")); // 拼接字符串



六、并行流与线程安全

并行流使用

List<Integer> result = list.parallelStream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());



七、日常使用注意点

1. 避免重复创建流

错误示例：

for (int i = 0; i < 10; i++) {list.stream().filter(...); // 多次创建流
}

2. 优先选择基本类型流

IntStream、LongStream、DoubleStream可以避免装箱开销：

IntStream.range(0, 100).sum(); // 比Stream<Integer>高效

3. 短路操作优化

尽早使用limit、findFirst等操作可以减少计算量：

users.stream().filter(u -> u.getAge() > 30).findFirst() // 找到第一个符合条件后即终止.orElse(null);



八、日常工作实战案例

1. 订单金额统计

// 计算所有订单总金额
double totalAmount = orders.stream().mapToDouble(Order::getAmount).sum();// 按用户分组统计消费总额
Map<Long, Double> userTotal = orders.stream().collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId,Collectors.summingDouble(Order::getAmount)));

2. 商品筛选与排序

// 筛选库存>0的商品并按价格排序
List<Product> availableProducts = products.stream().filter(p -> p.getStock() > 0).sorted(Comparator.comparing(Product::getPrice)).collect(Collectors.toList());

3. 用户行为分析

// 统计最近一周活跃用户数
long activeUsers = userLogs.stream().filter(log -> log.getAction().equals("LOGIN")).filter(log -> log.getTime().isAfter(LocalDateTime.now().minusDays(7))).map(UserLog::getUserId).distinct().count();

在日常开发中，合理运用Stream流可以让代码更加简洁、高效，提高开发效率。希望本文对你有所帮助！



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效果 TFChat项目地址 https://github.com/fish2018/TFChat 腾讯大模型知识引擎用的是DeepSeek R1&#xff0c;项目为sanic和redis实现&#xff0c;利用httpx异步处理流式响应&#xff0c;同时使用buffer来避免频繁调用飞书接口更新卡片的网络耗时。为了进一步减少网络IO消耗&…...

编程日记 2025/9/13 6:03:30