1.Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、码解排序、码解最大值、码解最小值、码解平均值、码解总数、码解vc压缩源码合计
2.Java性能优化：Stream如何提高遍历集合效率？
3.函数式编程入门：用 Stream 流简化数据处理
4.从原理剖析带你理解Stream
5.Java 8 Stream API详解( 三)——Stream操作
6.深入浅出Java多线程(十九)：Stream并行计算
Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、码解排序、码解最大值、码解最小值、码解平均值、码解总数、码解合计
Java8的码解Stream API为数据处理提供了强大而简洁的解决方案。只需一行代码，码解就能实现数据的码解分组统计、排序、求最大值、最小值、平均值、总数和合计，极大地提高了代码的可读性和效率。以下是一些使用示例：
要统计用户status的值，如最大值、最小值、求和和平均值，你可以使用Collectors类的groupingBy()和counting()方法，如:
java
Map statusStats = users.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getStatus, Collectors.counting()));
这将返回一个Map，键为status值，值为该status出现的次数。
对于部门数据的分组和计数，可以按照部门名称进行:
java
Map departmentCounts = employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));
对于特定字段的求最大值和最小值，使用max()和min()函数:
java
int minId = users.stream().mapToInt(User::getId).min().orElseThrow();
int maxId = users.stream().mapToInt(User::getId).max().orElseThrow();
对于求和、平均值等，可以结合Collectors.summingInt()和averagingInt()等方法。
以上代码示例展示了Java8 Stream的强大功能，可以根据实际需求灵活运用。请注意，所有代码片段仅供参考，实际使用时需要替换为相应类和方法。
本文由CSDN博主「程序员小豪」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，如需引用请附上原文链接和声明。
Java性能优化：Stream如何提高遍历集合效率？
Java8引入了Stream API，显著提高了遍历集合的效率，尤其是在处理大数据量系统中的分表分库场景。比如，电商系统的订单表通过用户ID的Hash值分表分库，以优化查询速度。然而，在后台管理员需要将多个数据源的数据合并并进行排序时，传统的迭代方式（如for循环、Iterator）效率并不高。这时，鳄鱼震荡指标 源码Stream API以其简洁、高效的特点脱颖而出，能够帮助我们更快速地实现数据的聚合与操作。
传统方法往往采用for循环或Iterator迭代来遍历和排序数据，但这些方式在大数据量系统中效率较低。Java8的Stream API则通过Lambda表达式提供了对集合进行聚合操作的强大能力。与数据库SQL的聚合操作类似，Stream API允许我们以更灵活、更高效的方式处理数据，同时支持串行和并行处理，提高了数据处理的效率。
下面我们通过一个简单的例子来展示Stream API的使用。假设需求是过滤并分组中学里身高在cm以上的男女同学。传统方法会先遍历一次获取所有符合条件的同学，再进行排序等操作。而使用Stream API，我们可以通过一次迭代直接实现这一需求，代码简洁且效率高。
Stream API通过将操作分为中间操作和终结操作，实现了高效的数据遍历。中间操作只记录操作，不会立即执行，而终结操作则执行实际的数据处理。中间操作又分为无状态和有状态操作，以及短路和非短路操作，这种设计使得Stream能够在处理大数据集合时实现高效且灵活的处理流程。
在了解Stream的实现原理后，我们可以看到Stream通过懒加载、数据管道化、并行处理等方式，显著提高了遍历效率。例如，一个Stream操作是由数据源、中间操作、终结操作以及一系列的回调函数组成的链式结构。在实际应用中，数据源通过Stream API转换为Stream，中间操作记录并执行，终结操作触发整个链的执行，通过Java8的Spliterator进行迭代处理，从而实现了高效的数据遍历。
在并行处理方面，Stream结合了ForkJoin框架，对数据进行分片处理，从而实现了高效并行计算。这种方式在处理大数据集合时，特别是在多核CPU环境下，性能优势显著。
为了验证Stream API的性能优势，我们进行了相关测试。测试结果显示，在循环迭代次数较少或单核CPU环境下，防止ip段源码传统的迭代方式性能更好。但在大数据循环迭代，尤其是在多核CPU环境下，Stream的并行迭代方式展现出明显的优势。因此，合理使用Stream API，结合应用的具体场景和硬件环境，能够显著提高系统的性能。
Stream API的设计体现了其简洁、高效的特点，不仅简化了数据遍历操作，还为并行计算提供了基础。通过对中间操作和终结操作的分类，Stream能够实现灵活、高效的数据处理流程。合理使用Stream API，结合具体的应用场景和硬件环境，能够有效提高系统的性能。为了进一步理解Stream API的使用，可以尝试解决提供的思考题，以加深对Stream API的理解和应用。
函数式编程入门：用 Stream 流简化数据处理
函数式编程入门：Stream流的高效数据处理
Java 8中引入的Stream API是一种强大的工具，专为简化集合数据处理设计，通过链式调用实现过滤、排序、映射、归约等操作，代码更简洁易读。Stream流还支持并行处理，提升大量数据处理速度。Stream创建方法
从集合：调用stream()方法
从数组：使用Arrays.stream()
通过Stream.of()直接创建
集合构建：使用Stream.builder().add().build()
其他方式：如I/O资源和自定义流生成
操作符分类
主要分为中间操作符和终端操作符：中间操作符：如filter()，map()，distinct()，sorted()，limit()，skip()，flatMap()，peek()，分别用于过滤、转换、去重、排序、截断、跳过和扁平化流
终端操作符：如collect()，forEach()，findFirst()，findAny()，count()，sum()，max()，min()，anyMatch()，dz人才招聘源码allMatch()，noneMatch()，reduce()，用于转换流为其他形式、遍历、查找、计数、求和、查找最大值和最小值，以及匹配逻辑和归约操作
从原理剖析带你理解Stream
Stream是Java 8提供的新特性，它允许我们以声明式的方式处理数据集合，简化了集合操作的代码结构。在项目中，集合是最常用的数据存储结构，当我们需要对集合内的元素进行过滤或其他操作时，传统的做法是使用for循环。Stream操作分为中间操作与结束操作两大类。中间操作仅进行记录，直到结束操作才会触发实际计算，这种特性称为懒加载，使得Stream在处理大规模对象迭代计算时非常高效。中间操作又分为有状态与无状态操作，有状态操作需要在处理所有元素后才能进行，无状态操作则不受之前元素的影响。
Stream结构分析揭示了其内部实现机制。每一次中间操作都会生成新的Stream对象，无状态操作的实现类为StatelessOp，有状态操作的实现类为StatefulOp。通过继承关系，我们可以观察到Stream结构的层次性。核心Sink概念在Stream API内部实现中扮演关键角色，Stream API通过重载Sink的接口方法实现了其功能。以filter或map方法为例，源码返回的StatelessOp或StatefulOp对象构成了一个复杂的结构，最终与Sink相关联。Sink对象在Stream执行流程中扮演关键角色，其作用在collect方法中得以体现，通过匿名内部类ReducingSink对象实现元素的收集与处理。动画理解Stream执行流程可以帮助我们更直观地了解其运行机制，从而深入掌握其高效处理数据集合的方法。
Java 8 Stream API详解( 三)——Stream操作
在流上可以执行多种操作，这些操作分为中间操作（返回Stream）和终结操作（返回特定类型结果），中间操作允许链式操作。流上的操作不会改变原始数据源。 例如，distinct()方法是一个内部操作，它创建一个新流，其中元素唯一；count()方法是终结操作，返回流元素数量。迭代 Iterating
Stream API能替代传统循环（如for、for-each、while）以简化操作逻辑。福利云点播源码例如，迭代只需一行代码转换为流风格。过滤 Filtering
filter()方法用于筛选满足特定断言的流元素。假设有一列表，过滤包含字符“d”的元素，形成新流。映射 Mapping
使用map()方法可对流元素执行特定函数进行转换，并收集到新流中。例如，对元素执行指定的lambda表达式，实现流到流的转换。扁平映射 Flat Mapping
若元素包含嵌套元素序列，使用flatMap()方法将所有内部元素提取到新流中，原始流被丢弃。匹配 Matching
Stream API提供工具验证元素符合特定断言。例如，anyMatch()、allMatch()和noneMatch()分别返回布尔值，表示是否存在、全部符合或无元素符合。归集 Reduction
使用reduce()方法将流元素归集为单一值，该方法需要初始值和累加器函数。例如，计算整数列表总和。收集 Collecting
归集操作可以通过collect()方法实现，用于将流转换为集合、映射或生成字符串表示。Collectors类提供常用收集操作，支持复杂任务时自定义收集器。搜索 Searching
在集合中搜索元素，使用findAny()查找元素，或使用anyMatch()检查是否存在满足条件的元素。重排序 Reordering
使用sorted()方法按特定规则对集合元素进行排序。需要提供实现Comparator接口的类，或使用comparing()工厂方法。汇总 Summarizing
提取集合信息，如总和、计数、统计信息，使用终结操作完成。reduce()和collect()是通用归集操作，sum()、count()、summaryStatistics()等提供高级运算符。分组 Grouping
将集合按特定键进行分类，生成键值对映射，使用Collectors.groupingBy()方法实现。示例包括按性别分组，提取姓名或计算平均年龄。常见案例
在forEach循环中break
使用Stream的forEach方法以声明式方式遍历元素，无需显式终止循环。流可能无限长，可在处理时直接结束操作。使用自定义Spliterator
Stream中的Spliterator接口用于序列遍历和分区。通过自定义Spliterator装饰器，实现break逻辑。Stream.takeWhile()（Java 9）
Java 9中引入的takeWhile()方法用于过滤流中满足条件的元素，直至条件不满足为止。过滤Optionals流
使用filter()方法结合Optional::isPresent过滤非空值，使用map()提取值或flatMap()将Optional转换为流。合并不同的流
使用Stream.concat()合并两个流，通过递归合并多个流。StreamEx提供append()简化流合并，Jooλ的Seq也支持append()和prepend()。使用原生Java
通过数组或集合索引来访问流元素，使用流对应的数组或集合。使用StreamUtils
StreamUtils提供zipWithIndex()方法结合索引进行迭代。使用Vavr
Vavr的zipWithIndex()方法提供类似功能。将Iterable转换为Stream
使用StreamSupport.stream()将Iterable转换为Stream，允许使用Stream API。调试-peek()方法
peek()方法用于调试或改变元素内部状态，例如转换用户姓名为小写。对流求和
使用reduce()、collect()、IntStream.sum()或自定义方法计算流中数值元素的总和。深入浅出Java多线程(十九)：Stream并行计算
深入理解Java 8的Stream并行计算，它在集合数据处理中的作用不可忽视。Stream API的引入革新了Java编程，提供了链式调用的简洁方式处理数据，同时支持lambda表达式，增强了函数式编程风格。
从Java 8开始，Stream接口让你能够轻松执行流式计算，如空判断、过滤、查找最大值等。例如，可以创建一个包含1到9的Stream，通过reduce方法计算总和，串行模式下逐个元素处理。但Java 8更进一步，利用多核架构的并行计算，调用parallel()后，Stream操作可在多个核心上并发执行，如Fork/Join框架下的任务分割与合并。
Stream的并行计算示例，如对大量随机数求和，能显著缩短计算时间，尤其在多核环境中。但需注意，任务拆分和线程管理开销可能影响性能，选择是否并行计算应考虑数据规模、硬件配置及任务特性。
总结来说，Stream并行计算是Java 8提升性能的关键工具，它在数据处理中展示了强大的威力，但也需要开发者根据实际需求和环境因素进行灵活运用。
Java Stream流与Optional流浅析
Stream流
1. 操作类型
Stream API中的操作类型主要分为两大类：中间操作和终止操作。中间操作仅作为标记，实际计算会在触发终止操作时进行。
2. Stream的操作过程
首先，我们准备了一些示例代码。在TestStream类中，我们定义了一些测试lambda函数的方法。在main方法中，我们执行了一个相关的流操作，在控制台中并没有看到任何输出。这说明Stream并没有真正执行到对应的方法中，因为我们没有写入终止操作。由此可见，在终止操作之前，Stream并没有真正去执行每个中间操作，而是将中间操作记录了下来。在执行终止操作这一行代码时，再去执行中间操作。
2.1 记录过程
进入源码后，可以看到Collection的Stream方法调用了StreamSupport.stream()方法。在该方法中，返回了一个ReferencePipeline.Head对象，这是记录管道操作的头节点对象。这个Head对象继承了ReferencePipeline对象，所以后续的map、filter等方法实际上是ReferencePipeline对象的方法。在构造方法中，也调用了父类AbstractPipeline类的构造方法。
在Stream中，每一步操作都被定义为一个Stage。在构造方法中，定义了previousStage和sourceStage，即上一个节点和头节点。在类中还有一个nextStage对象。
Stream实际上构建了一个双向链表来记录每一步操作。接下来，我们看一下list.map()方法。
在该方法中，创建了一个StatelessOp对象，它代表无状态的中间操作。这个对象同样继承了ReferencePipeline。在该对象的构造方法中，将调用该初始化方法的节点定义为上一个节点，并且对应的深度depth也进行了+1操作。
我们总结一下，stream()方法得到的是HeadStage，之后每一个操作（Operation）都会创建一个新的Stage，并以双向链表的形式结合在一起。每个Stage都记录了本身的操作。Stream就以此方式实现了对操作的记录。注意，结束操作不算depth的深度，它也不属于stage。但是我们的示例语句中没有写结束操作的代码，所以在这里提一下Stream的Lazy机制。它的特点是：Stream直到调用终止操作时才会开始计算，没有终止操作的Stream将是一个静默的无操作指令。
Stage相关类如下
2.2 执行过程
在了解执行过程之前，我们应该先了解另一个接口Sink，它继承了Consumer接口。在调用map、filter等无状态操作中返回的StatelessOp对象中，覆盖了opWrapSink方法，返回了一个Sink对象，并且将参数中的Sink对象作为构造方法中的参数传入进去。
走进构造方法后，可以看到在该对象中定义了一个downstream，该对象也是一个Sink类型的对象，并且在定义Sink对象时，覆盖了Consumer接口中的accept方法。
不难看出，在执行accept方法时，就是将当前节点的操作结果传入给downstream继续执行，而这个downstream则是通过onWrapSink方法中传入过来的。
了解了以上这些概念，我们可以走进结束操作.collect(Collectors.toList());方法。在该方法中，通过Collectors定义了一个另一个ArrayList收集器，并且传入了collect方法中。
我们暂时只看非并行的部分。在这一行通过ReduceOps定义了一个ReduceOp对象。
在makeRef方法中，返回了一个ReduceOp对象，该对象覆盖了makeSink()方法，返回了一个ReducingSink对象。我们继续往下走，走进evaluate方法中。
可以看出，wrapsink方法中，是查找链表的头节点，并且调用每个节点的onWrapSink方法，在该方法中传入当前节点的sink对象，并且将传入的对象定义成自己的下游，形成一个从头节点到尾部节点的Sink单向链表。
在wrapSink中，通过一层层的前置包装，返回头节点的Sink类传入copyInto方法中。
在该方法中，先调用了wrappedSink.begin()方法，该方法默认实现为调用downstream的begin方法。相当于触发全部Sink的begin方法，做好运行前的准备。
具体循环的执行则是在spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);方法中，操作如下
在forEachRemaining方法中，调用了accept方法，也就是在定义onWrapSink方法中初始化Sink对象后定义的accept方法，将自己的执行结果传入downstream继续执行，也就是说，在调用结束操作后才实际执行每个方法。在实际执行过后，在执行end方法进行结束操作。Stream整体的流操作大概就是如此。了解了大概过程后可以找一些常用的case来分析一下。
2.3 具体分析
一般情况下都会选择list作为排序容器，大部分情况下都是不知道容器大小的，于是采用RefSortingSink类作为当前节点处理类，该类代码如下。
可以看到该Sink中的accept方法中，并没有执行下游的accept方法，而是将所有的数据装入了一个ArrayList，在end方法利用arrayList进行排序，并且继续开启后续的循环操作。
3. 代码建议
由浅入深体验 Stream 流（附带教程）
Stream 流是 Java 8 提供的集合操作 API，简化了处理数据的代码。通过创建流，可以对集合中的元素进行筛选、排序、聚合等操作，使其在管道中传输，提高开发效率。以下由浅入深体验 Stream 流的使用。
### 流的简单使用
将创建学生类 `Student` 和初始化学生集合，通过 Stream 流和 Java 7 实现筛选未及格学生的例子。
**创建流**：使用流可以更简洁地操作集合，如 `studentList.stream()`。
**对比 Java 7 实现**：使用流可使代码更清晰，如 `studentList.stream().filter(student -> student.getScore() < )`。
### 流的基础知识
Stream 分为顺序流和并行流，顺序流按顺序处理元素，而并行流使用多线程处理，需注意线程安全。
终端操作与中间操作：终端操作产生结果，如 `map()、filter()`；中间操作产生新流，如 `collect()`。
**流接口**：`BaseStream` 是基础接口，提供基本功能，衍生出 `IntStream`、`LongStream`、`Stream`、`DoubleStream`。
### BaseStream 接口
`BaseStream` 是泛型接口，参数 `T` 代表元素类型，`S` 代表流类型，必须扩展自 `BaseStream`。关键方法包括 `map()`、`reduce()` 等。
### 简化操作与缩减操作
缩减操作如 `min()`、`max()`、`reduce()`，最终得到一个值。`reduce()` 方法有三种实现，适用于不同场景。
**第一种签名**：求和操作，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum()`。
**第二种签名**：乘积操作，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).reduce(2, (a, b) -> a * b)`。
**第三种签名**：处理溢出情况，如 `studentList.stream().mapToInt(Integer::intValue).reduce(Long::sum)`。
### 映射与收集操作
**映射**：将一个流转换为另一个流或过滤流中的元素。使用 `map()`、`flatMap()` 方法。
**map()**：转换流元素类型，如 `studentList.stream().map(Student::getScore).collect(Collectors.toList())`。
**flatMap()**：一对多转换，合并到新流中，如 `studentList.stream().flatMap(s -> s.getCourses().stream())`。
**收集操作**：将流元素收集为集合，使用 `collect()` 方法，如 `studentList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList())`。
### 并行流的使用
并行流利用多线程提高处理速度，如 `List.parallelStream()`，需确保操作无状态、不干预、关联性。
### 实例与应用
统计及格同学的分数总和，可以使用 `reduce()` 或 `sum()` 方法。
### 课程介绍与目录
课程目标：深入学习 Java 8 Stream 流式操作、HashMap 性能优化、新日期处理。
适用人群：有 Java 基础的开发人员。
课程概述：讲解 Stream 流、并行流、终端与中间操作等特性。
环境参数：JDK8、IDEA。
目录覆盖 Java 8 Stream 流式操作的全面内容。