Java Stream所有方法实例详解_Java

一、stream 创建方法

方法	说明	示例
`stream()`	从集合创建顺序流	`list.stream()`
`parallelstream()`	创建并行流	`list.parallelstream()`
`stream.of()`	由一组元素创建流	`stream.of(1, 2, 3)`
`arrays.stream()`	由数组创建流	`arrays.stream(arr)`
`stream.iterate()`	生成无限流	`stream.iterate(0, n -> n+2).limit(5)`
`stream.generate()`	生成无限流	`stream.generate(math::random).limit(5)`

二、stream 中间操作（intermediate operations）

这些方法返回新的 stream，允许链式调用。

方法	说明	示例
`filter(predicate)`	过滤元素	`stream.filter(x -> x > 5)`
`map(function)`	元素映射	`stream.map(x -> x * 2)`
`flatmap(function)`	展开嵌套流	`stream.flatmap(list -> list.stream())`
`distinct()`	去重	`stream.distinct()`
`sorted()` / `sorted(comparator)`	排序	`stream.sorted()` / `stream.sorted(comparator.reverseorder())`
`peek(consumer)`	元素遍历但不终止流	`stream.peek(system.out::println)`
`limit(long n)`	截取前 n 个元素	`stream.limit(3)`
`skip(long n)`	跳过前 n 个元素	`stream.skip(2)`

三、stream 终止操作（terminal operations）

这些方法会产生结果或副作用，流被“消费”后不可再用。

方法	说明	示例
`foreach(consumer)`	遍历元素	`stream.foreach(system.out::println)`
`collect(collector)`	收集结果	`stream.collect(collectors.tolist())`
`toarray()`	转数组	`stream.toarray()`
`reduce(binaryoperator)`	规约（聚合）	`stream.reduce((a, b) -> a + b)`
`count()`	计数	`stream.count()`
`anymatch(predicate)`	是否有任意元素匹配	`stream.anymatch(x -> x > 5)`
`allmatch(predicate)`	是否所有元素都匹配	`stream.allmatch(x -> x > 5)`
`nonematch(predicate)`	是否没有元素匹配	`stream.nonematch(x -> x > 5)`
`findfirst()`	查找第一个元素	`stream.findfirst()`
`findany()`	查找任意元素	`stream.findany()`
`min(comparator)`	最小值	`stream.min(comparator.naturalorder())`
`max(comparator)`	最大值	`stream.max(comparator.naturalorder())`

四、常用 collector 收集器

方法	说明	示例
`collectors.tolist()`	转 list	`stream.collect(collectors.tolist())`
`collectors.toset()`	转 set	`stream.collect(collectors.toset())`
`collectors.tomap()`	转 map	`stream.collect(collectors.tomap(x -> x, x -> x*2))`
`collectors.joining()`	字符串拼接	`stream.collect(collectors.joining(","))`
`collectors.groupingby()`	分组	`stream.collect(collectors.groupingby(x -> x%2))`
`collectors.partitioningby()`	分区	`stream.collect(collectors.partitioningby(x -> x > 5))`
`collectors.counting()`	计数	`stream.collect(collectors.counting())`
`collectors.summingint()`	求和	`stream.collect(collectors.summingint(x -> x))`
`collectors.averagingint()`	平均值	`stream.collect(collectors.averagingint(x -> x))`
`collectors.maxby()`	最大值	`stream.collect(collectors.maxby(comparator.naturalorder()))`
`collectors.minby()`	最小值	`stream.collect(collectors.minby(comparator.naturalorder()))`

五、示例代码

list<integer> list = arrays.aslist(1, 2, 3, 4, 5, 6);
// 过滤、映射、收集
list<integer> result = list.stream()
    .filter(x -> x > 3)
    .map(x -> x * 2)
    .collect(collectors.tolist()); // [8, 10, 12]
// 分组
map<boolean, list<integer>> partitioned = list.stream()
    .collect(collectors.partitioningby(x -> x % 2 == 0)); 
// 计数
long count = list.stream().filter(x -> x > 3).count();
// 求和
int sum = list.stream().reduce(0, integer::sum);

六、补充说明

中间操作是惰性求值，只有终止操作执行时才会遍历数据。
stream 不能被复用，终止操作后需重新创建流。
并行流（parallelstream）适用于大数据量，但需注意线程安全和性能。

七、stream 高级用法

1. 多级分组

map<string, map<integer, list<user>>> multigroup = users.stream()
    .collect(collectors.groupingby(
        user::getcity,
        collectors.groupingby(user::getage)
    ));

说明：先按城市分组，再按年龄分组，结果是嵌套的 map。

2. 分区与分组的区别

分区：只有两组（true/false），适合布尔条件。
分组：可以有多个分组键。

map<boolean, list<integer>> partition = list.stream()
    .collect(collectors.partitioningby(x -> x > 3));

3. 自定义收集器

可以通过collector.of自定义收集逻辑：

collector<integer, ?, set<integer>> tocustomset = collector.of(
    hashset::new,
    set::add,
    (left, right) -> { left.addall(right); return left; }
);
set<integer> set = list.stream().collect(tocustomset);

4. 并行流

list.parallelstream()
    .filter(x -> x > 3)
    .foreach(system.out::println);

注意：并行流适合 cpu 密集型任务，io 密集型需谨慎；操作需线程安全。

5. optional 结合 stream

optional<integer> first = list.stream().filter(x -> x > 3).findfirst();
first.ifpresent(system.out::println);

八、常见陷阱与注意点

流只能用一次
- 流操作后已关闭，不能再操作，否则抛异常。
修改集合元素
- 不建议在流操作中直接修改原集合元素，推荐返回新集合。
空指针问题
- stream 操作前应确保集合非 null，推荐使用 optional.ofnullable(list).orelse(collections.emptylist()).stream()。
性能问题
- distinct()、sorted()等操作会增加性能消耗。
- 并行流适合数据量大且操作无副作用的场景。

九、部分方法源码简析

1. filter

default stream<t> filter(predicate<? super t> predicate) {
    objects.requirenonnull(predicate);
    return new referencepipeline.statelessop<>(this, streamshape.reference, streamopflag.not_sorted) {
        @override
        sink<t> opwrapsink(int flags, sink<t> sink) {
            return new sink.chainedreference<t, t>(sink) {
                @override
                public void accept(t t) {
                    if (predicate.test(t)) downstream.accept(t);
                }
            };
        }
    };
}

说明：filter 实际上是对每个元素执行 predicate 判断，符合条件则传递到下游。

2. map

default <r> stream<r> map(function<? super t, ? extends r> mapper) {
    objects.requirenonnull(mapper);
    return new referencepipeline.statelessop<>(this, streamshape.reference, streamopflag.not_sorted) {
        @override
        sink<t> opwrapsink(int flags, sink<r> sink) {
            return new sink.chainedreference<t, r>(sink) {
                @override
                public void accept(t t) {
                    downstream.accept(mapper.apply(t));
                }
            };
        }
    };
}

说明：map 通过 function 映射每个元素，返回新的流。

十、典型业务场景举例

1. 数据去重并排序

list<string> sorted = list.stream()
    .distinct()
    .sorted()
    .collect(collectors.tolist());

2. 统计分组后的最大值

map<string, optional<user>> maxagebycity = users.stream()
    .collect(collectors.groupingby(
        user::getcity,
        collectors.maxby(comparator.comparingint(user::getage))
    ));

3. 多字段分组统计

map<string, map<integer, long>> groupcount = users.stream()
    .collect(collectors.groupingby(
        user::getcity,
        collectors.groupingby(user::getage, collectors.counting())
    ));

4. 批量字段提取

list<string> names = users.stream()
    .map(user::getname)
    .collect(collectors.tolist());

5. stream 处理 map

map<string, integer> map = ...;
list<string> keys = map.entryset().stream()
    .filter(e -> e.getvalue() > 5)
    .map(map.entry::getkey)
    .collect(collectors.tolist());

十一、stream api 性能建议

尽量减少中间操作链长度，必要时合并操作。
大数据量推荐并行流，但需测试线程安全和实际效率。
优先使用基本类型流（intstream、longstream、doublestream）可减少装箱/拆箱开销。
避免在流中写复杂逻辑，建议拆分为多个方法提高可读性。

十二、stream 相关扩展

intstream/longstream/doublestream：针对基本类型的流，效率更高。
collectors.toconcurrentmap：并发收集器，适合并行流。
collectors.mapping：在分组或分区时对元素做映射。
collectors.reducing：自定义规约操作。

十三、基本类型流详解

java 提供了三种基本类型流，分别是 intstream、longstream 和 doublestream，它们避免了自动装箱/拆箱，提高了性能。

创建方式

intstream intstream = intstream.of(1, 2, 3, 4);
longstream longstream = longstream.range(1, 10); // [1,9]
doublestream doublestream = doublestream.generate(math::random).limit(5);

常用方法

方法	说明	示例
`sum()`	求和	`intstream.sum()`
`average()`	平均值	`intstream.average().getasdouble()`
`max()` / `min()`	最大/最小值	`intstream.max().getasint()`
`boxed()`	转换为对象流	`intstream.boxed()`
`maptoobj()`	基本类型流转对象流	`intstream.maptoobj(string::valueof)`

十四、流的收集与转换技巧

1. 转换为 map，处理 key 重复

// value 相加
map<string, integer> map = list.stream()
    .collect(collectors.tomap(
        user::getname,
        user::getscore,
        integer::sum // 合并函数
    ));

2. 收集为不可变集合

list<string> unmodifiablelist = list.stream()
    .collect(collectors.collectingandthen(
        collectors.tolist(),
        collections::unmodifiablelist
    ));

3. 多字段分组

map<string, map<integer, list<user>>> group = users.stream()
    .collect(collectors.groupingby(
        user::getcity,
        collectors.groupingby(user::getage)
    ));

十五、stream 与并发/线程安全

并行流：parallelstream() 会自动分片并行处理，适合无状态、无副作用的操作。
线程安全收集：使用 collectors.toconcurrentmap、concurrenthashmap 等。

concurrentmap<string, integer> concurrentmap = list.parallelstream()
    .collect(collectors.toconcurrentmap(user::getname, user::getscore));

十六、stream 排序技巧

1. 单字段排序

list.stream()
    .sorted(comparator.comparing(user::getage))
    .collect(collectors.tolist());

2. 多字段排序

list.stream()
    .sorted(comparator.comparing(user::getage)
        .thencomparing(user::getname))
    .collect(collectors.tolist());

3. 逆序排序

list.stream()
    .sorted(comparator.comparing(user::getage).reversed())
    .collect(collectors.tolist());

十七、stream 实用代码片段

1. 找出重复元素

set<integer> seen = new hashset<>();
set<integer> duplicates = list.stream()
    .filter(n -> !seen.add(n))
    .collect(collectors.toset());

2. 分页功能

int page = 2, size = 5;
list<integer> pagelist = list.stream()
    .skip((page - 1) * size)
    .limit(size)
    .collect(collectors.tolist());

3. 按条件统计数量

long count = list.stream().filter(x -> x > 10).count();

4. 合并两个 list 并去重

list<integer> merged = stream.concat(list1.stream(), list2.stream())
    .distinct()
    .collect(collectors.tolist());

十八、常见问题与解决方案

1. stream 只用一次

stream<string> s = list.stream();
s.foreach(system.out::println);
// s.foreach(...) // 抛异常，不可再用

解决：重新创建流。

2. nullpointerexception

集合为 null 时不能直接调用 stream()。

list<string> safelist = optional.ofnullable(list)
    .orelse(collections.emptylist());
safelist.stream()...

3. 性能瓶颈

避免在流操作中写复杂逻辑，拆分方法。
并行流适合数据量大且操作无副作用，需实际测试。

十九、collectors 的扩展用法

1. mapping

分组后对分组内元素做映射：

map<string, list<string>> namegroup = users.stream()
    .collect(collectors.groupingby(
        user::getcity,
        collectors.mapping(user::getname, collectors.tolist())
    ));

2. reducing

自定义聚合：

int totalscore = users.stream()
    .collect(collectors.reducing(0, user::getscore, integer::sum));

二十、stream 处理嵌套集合

list<list<integer>> nested = arrays.aslist(
    arrays.aslist(1,2),
    arrays.aslist(3,4)
);
list<integer> flat = nested.stream()
    .flatmap(collection::stream)
    .collect(collectors.tolist());

二十一、stream api 新增方法（java 9+）

如果你用的是 java 9 及以上，还可以用：

takewhile(predicate)：从头开始，遇到不满足条件就停止。
dropwhile(predicate)：从头开始，遇到不满足条件后开始收集。
stream.ofnullable(obj)：对象为 null 返回空流，否则返回单元素流。

stream.ofnullable(null).count(); // 0
stream.ofnullable("abc").count(); // 1

二十二、stream 与 lambda 表达式最佳实践

保持流操作简洁，避免嵌套 lambda 过多。
推荐将复杂逻辑提取为方法引用或单独方法。
用注释说明复杂的流链。

总结

java stream 提供了丰富的 api，适合处理集合的各种操作，包括过滤、映射、分组、聚合、排序、去重等。掌握 stream 可以极大提升 java 代码的简洁性和表现力。

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2025年12月27日 • Java •我要评论