Java8发布都好长一段时间了，前几个月Java10都发布了，Java11也快出来了；但小编发现，身边的javaer都是使用的JDK7或以下的版本，这不能怪大家；只能说，公司的产品都是JDK的稳定版本的，毕竟好多都是老产品，升级一个产品的JDK可不是换个数字那么简单；不过作为一个javaer，跟上java的新特性还是很重要的，说不定哪天就用上了呢？那么今天小编给大家介绍的就是Java8的新特性之一Stream。

先睹为快

代码如下：

List strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("原集合："+strings.toString());
System.out.println("处理后的集合"+filtered.toString());

输出如下：

原集合：[abc, , bc, efg, abcd, , jkl]
处理后的集合[abc, bc, efg, abcd, jkl]

什么是Stream？

首先要说的是，不要被它的名称骗了，这里的Stream跟JAVA I/O中的InputStream和OutputStream是两个不同的概念。

Stream是一种可供流式操作的数据视图，有些类似数据库中视图的概念，它不改变源数据集合，如果对其进行改变的操作它会返回一个新的数据集合。

总的来讲它有三大特性：在之后我们会对照着详细说明

stream不存储数据
stream不改变源数据
stream的延迟执行特性

Stream的优点

对JAVA集合（Collection）对象功能的增强，方便对集合进行各类操作（过滤、求最大值、最小值、统计等）；
更加高效，提供串行和并行两种模式，并行模式利用了Java中的fork/join框架技术，能充分利用多核处理器，提高程序并发性；

Stream的操作分类

Stream操作分类

Stream上的所有操作分为两类：中间操作和结束操作，中间操作只是一种标记，只有结束操作才会触发实际计算。

中间操作又可以分为无状态的和有状态的：无状态中间操作是指元素的处理不受前面元素的影响，而有状态的中间操作必须等到所有元素处理之后才知道最终结果，比如排序是有状态操作，在读取所有元素之前并不能确定排序结果；
结束操作又可以分为短路操作和非短路操作：短路操作是指不用处理全部元素就可以返回结果，比如找到第一个满足条件的元素。之所以要进行如此精细的划分，是因为底层对每一种情况的处理方式不同。

常用中间件

filter：过滤流，过滤流中的元素，返回一个符合条件的Stream
map：转换流，将一种类型的流转换为另外一种流。（mapToInt、mapToLong、mapToDouble 返回int、long、double基本类型对应的Stream）

flatMap：简单的说，就是一个或多个流合并成一个新流。（flatMapToInt、flatMapToLong、flatMapToDouble 返回对应的IntStream、LongStream、DoubleStream流。）
distinct：返回去重的Stream。
sorted：返回一个排序的Stream。
peek：主要用来查看流中元素的数据状态。
limit：返回前n个元素数据组成的Stream。属于短路操作
skip：返回第n个元素后面数据组成的Stream。

结束操作

forEach: 循环操作Stream中数据。
toArray: 返回流中元素对应的数组对象。
reduce: 聚合操作，用来做统计。
collect: 聚合操作，封装目标数据。
min、max、count: 聚合操作，最小值，最大值，总数量。
anyMatch: 短路操作，有一个符合条件返回true。
allMatch: 所有数据都符合条件返回true。
noneMatch: 所有数据都不符合条件返回true。
findFirst: 短路操作，获取第一个元素。
findAny: 短路操作，获取任一元素。
forEachOrdered: 暗元素顺序执行循环操作。

举个栗子

map例子

代码如下：

List peopleList = new ArrayList();
peopleList.add(new People("张三", 64, 178, 26,"程序员"));
peopleList.add(new People("李四", 58, 177, 28, "会计师"));
peopleList.add(new People("王五", 44, 158, 20, "司机"));
peopleList.add(new People("李敏", 45, 163, 23, "HR"));
peopleList.add(new People("赵六", 76, 187, 25, "翻译"));
peopleList.add(new People("余天", 75, 176, 68, "退休"));
//1、只取出该集合中所有姓名组成一个新集合
List nameList=peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameList.toString());
//2、只取出该集合中所有岁数组成一个新集合
List idList=peopleList.stream().mapToInt(People::getAge).boxed().collect(Collectors.toList());
System.out.println(idList.toString());
//3、list转map，key值为name，value为People对象
Map peoplemap = peopleList.stream().collect(Collectors.toMap(People::getName, people -> people));
System.out.println(peoplemap.toString());
//4、list转map，key值为name，value为job
Map namemap = peopleList.stream().collect(Collectors.toMap(People::getName, People::getJob));
System.out.println(namemap.toString());

输出如下：

[张三, 李四, 王五, 李敏, 赵六, 余天]
[26, 28, 20, 23, 25, 68]
{李四=com.conta.bean.People@4dd8dc3, 张三=com.conta.bean.People@6d03e736, 王五=com.conta.bean.People@568db2f2, 余天=com.conta.bean.People@378bf509, 赵六=com.conta.bean.People@5fd0d5ae, 李敏=com.conta.bean.People@2d98a335}
{李四=会计师, 张三=程序员, 王五=司机, 余天=退休, 赵六=翻译, 李敏=HR}

filter例子

代码如下：

List peopleList = new ArrayList();
peopleList.add(new People("张三", 64, 178, 26,"程序员"));
peopleList.add(new People("李四", 58, 177, 28, "会计师"));
peopleList.add(new People("王五", 44, 158, 20, "司机"));
peopleList.add(new People("李敏", 45, 163, 23, "HR"));
peopleList.add(new People("赵六", 76, 187, 25, "翻译"));
peopleList.add(new People("余天", 75, 176, 68, "退休"));
//1、查找年龄大于25岁的人数
long count= peopleList.stream().filter(p->p.getAge()>25).count();
System.out.println(count);
//2、查找年龄大于25岁，身高170以上的人数
List ageList=peopleList.stream().filter(p->p.getAge()>25).filter(p->p.getHeight()>170).collect(Collectors.toList());
System.out.println(ageList.size());

输出如下：