32 | 加餐2：带你吃透课程中Java 8的那些重要知识点（二）
你好，我是朱晔。
上一讲的几个例子中，其实都涉及了Stream API的最基本使用方法。今天，我会与你详细介绍复杂、功能强大的Stream API。
Stream流式操作，用于对集合进行投影、转换、过滤、排序等，更进一步地，这些操作能链式串联在一起使用，类似于SQL语句，可以大大简化代码。可以说，Stream操作是Java 8中最重要的内容，也是这个课程大部分代码都会用到的操作。
我先说明下，有些案例可能不太好理解，建议你对着代码逐一到源码中查看Stream操作的方法定义，以及JDK中的代码注释。
Stream操作详解
为了方便你理解Stream的各种操作，以及后面的案例，我先把这节课涉及的Stream操作汇总到了一张图中。你可以先熟悉一下。
在接下来的讲述中，我会围绕订单场景，给出如何使用Stream的各种API完成订单的统计、搜索、查询等功能，和你一起学习Stream流式操作的各种方法。你可以结合代码中的注释理解案例，也可以自己运行源码观察输出。
我们先定义一个订单类、一个订单商品类和一个顾客类，用作后续Demo代码的数据结构：
//订单类@Datapublic class Order {private Long id;private Long customerId;//顾客IDprivate String customerName;//顾客姓名private List<OrderItem> orderItemList;//订单商品明细private Double totalPrice;//总价格private LocalDateTime placedAt;//下单时间}//订单商品类@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class OrderItem {private Long productId;//商品IDprivate String productName;//商品名称private Double productPrice;//商品价格private Integer productQuantity;//商品数量}//顾客类@Data@AllArgsConstructorpublic class Customer {private Long id;private String name;//顾客姓名}
在这里，我们有一个orders字段保存了一些模拟数据，类型是List。这里，我就不贴出生成模拟数据的代码了。这不会影响你理解后面的代码，你也可以自己下载源码阅读。
创建流
要使用流，就要先创建流。创建流一般有五种方式：
- 通过stream方法把List或数组转换为流；
- 通过Stream.of方法直接传入多个元素构成一个流；
- 通过Stream.iterate方法使用迭代的方式构造一个无限流，然后使用limit限制流元素个数；
- 通过Stream.generate方法从外部传入一个提供元素的Supplier来构造无限流，然后使用limit限制流元素个数；
- 通过IntStream或DoubleStream构造基本类型的流。
//通过stream方法把List或数组转换为流@Testpublic void stream(){Arrays.asList("a1", "a2", "a3").stream().forEach(System.out::println);Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);}//通过Stream.of方法直接传入多个元素构成一个流@Testpublic void of(){String[] arr = {"a", "b", "c"};Stream.of(arr).forEach(System.out::println);Stream.of("a", "b", "c").forEach(System.out::println);Stream.of(1, 2, "a").map(item -> item.getClass().getName()).forEach(System.out::println);}//通过Stream.iterate方法使用迭代的方式构造一个无限流，然后使用limit限制流元素个数@Testpublic void iterate(){Stream.iterate(2, item -> item * 2).limit(10).forEach(System.out::println);Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.TEN)).limit(10).forEach(System.out::println);}//通过Stream.generate方法从外部传入一个提供元素的Supplier来构造无限流，然后使用limit限制流元素个数@Testpublic void generate(){Stream.generate(() -> "test").limit(3).forEach(System.out::println);Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);}//通过IntStream或DoubleStream构造基本类型的流@Testpublic void primitive(){//演示IntStream和DoubleStreamIntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);IntStream.range(0, 3).mapToObj(i -> "x").forEach(System.out::println);IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);DoubleStream.of(1.1, 2.2, 3.3).forEach(System.out::println);//各种转换，后面注释代表了输出结果System.out.println(IntStream.of(1, 2).toArray().getClass()); //class [ISystem.out.println(Stream.of(1, 2).mapToInt(Integer::intValue).toArray().getClass()); //class [ISystem.out.println(IntStream.of(1, 2).boxed().toArray().getClass()); //class [Ljava.lang.Object;System.out.println(IntStream.of(1, 2).asDoubleStream().toArray().getClass()); //class [DSystem.out.println(IntStream.of(1, 2).asLongStream().toArray().getClass()); //class [J//注意基本类型流和装箱后的流的区别Arrays.asList("a", "b", "c").stream() // Stream<String>.mapToInt(String::length) // IntStream.asLongStream() // LongStream.mapToDouble(x -> x / 10.0) // DoubleStream.boxed() // Stream<Double>.mapToLong(x -> 1L) // LongStream.mapToObj(x -> "") // Stream<String>.collect(Collectors.toList());}
filter
filter方法可以实现过滤操作，类似SQL中的where。我们可以使用一行代码，通过filter方法实现查询所有订单中最近半年金额大于40的订单，通过连续叠加filter方法进行多次条件过滤：
//最近半年的金额大于40的订单orders.stream().filter(Objects::nonNull) //过滤null值.filter(order -> order.getPlacedAt().isAfter(LocalDateTime.now().minusMonths(6))) //最近半年的订单.filter(order -> order.getTotalPrice() > 40) //金额大于40的订单.forEach(System.out::println);
如果不使用Stream的话，必然需要一个中间集合来收集过滤后的结果，而且所有的过滤条件会堆积在一起，代码冗长且不易读。
map
map操作可以做转换（或者说投影），类似SQL中的select。为了对比，我用两种方式统计订单中所有商品的数量，前一种是通过两次遍历实现，后一种是通过两次mapToLong+sum方法实现：
//计算所有订单商品数量//通过两次遍历实现LongAdder longAdder = new LongAdder();orders.stream().forEach(order ->order.getOrderItemList().forEach(orderItem -> longAdder.add(orderItem.getProductQuantity())));//使用两次mapToLong+sum方法实现assertThat(longAdder.longValue(), is(orders.stream().mapToLong(order ->order.getOrderItemList().stream().mapToLong(OrderItem::getProductQuantity).sum()).sum()));
显然，后一种方式无需中间变量longAdder，更直观。
这里再补充一下，使用for循环生成数据，是我们平时常用的操作，也是这个课程会大量用到的。现在，我们可以用一行代码使用IntStream配合mapToObj替代for循环来生成数据，比如生成10个Product元素构成List：
//把IntStream通过转换Stream<Project>System.out.println(IntStream.rangeClosed(1,10).mapToObj(i->new Product((long)i, "product"+i, i*100.0)).collect(toList()));
flatMap
接下来，我们看看flatMap展开或者叫扁平化操作，相当于map+flat，通过map把每一个元素替换为一个流，然后展开这个流。
比如，我们要统计所有订单的总价格，可以有两种方式：
- 直接通过原始商品列表的商品个数*商品单价统计的话，可以先把订单通过flatMap展开成商品清单，也就是把Order替换为Stream，然后对每一个OrderItem用mapToDouble转换获得商品总价，最后进行一次sum求和；
- 利用flatMapToDouble方法把列表中每一项展开替换为一个DoubleStream，也就是直接把每一个订单转换为每一个商品的总价，然后求和。
//直接展开订单商品进行价格统计System.out.println(orders.stream().flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream()).mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice()).sum());//另一种方式flatMap+mapToDouble=flatMapToDoubleSystem.out.println(orders.stream().flatMapToDouble(order ->order.getOrderItemList().stream().mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice())).sum());
这两种方式可以得到相同的结果，并无本质区别。
sorted
sorted操作可以用于行内排序的场景，类似SQL中的order by。比如，要实现大于50元订单的按价格倒序取前5，可以通过Order::getTotalPrice方法引用直接指定需要排序的依据字段，通过reversed()实现倒序：
//大于50的订单,按照订单价格倒序前5orders.stream().filter(order -> order.getTotalPrice() > 50).sorted(comparing(Order::getTotalPrice).reversed()).limit(5).forEach(System.out::println);
distinct
distinct操作的作用是去重，类似SQL中的distinct。比如下面的代码实现：
- 查询去重后的下单用户。使用map从订单提取出购买用户，然后使用distinct去重。
- 查询购买过的商品名。使用flatMap+map提取出订单中所有的商品名，然后使用distinct去重。
//去重的下单用户System.out.println(orders.stream().map(order -> order.getCustomerName()).distinct().collect(joining(",")));//所有购买过的商品System.out.println(orders.stream().flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream()).map(OrderItem::getProductName).distinct().collect(joining(",")));
skip & limit
skip和limit操作用于分页，类似MySQL中的limit。其中，skip实现跳过一定的项，limit用于限制项总数。比如下面的两段代码：
- 按照下单时间排序，查询前2个订单的顾客姓名和下单时间；
- 按照下单时间排序，查询第3和第4个订单的顾客姓名和下单时间。
//按照下单时间排序，查询前2个订单的顾客姓名和下单时间orders.stream().sorted(comparing(Order::getPlacedAt)).map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt()).limit(2).forEach(System.out::println);//按照下单时间排序，查询第3和第4个订单的顾客姓名和下单时间orders.stream().sorted(comparing(Order::getPlacedAt)).map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt()).skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);
collect
collect是收集操作，对流进行终结（终止）操作，把流导出为我们需要的数据结构。“终结”是指，导出后，无法再串联使用其他中间操作，比如filter、map、flatmap、sorted、distinct、limit、skip。
在Stream操作中，collect是最复杂的终结操作，比较简单的终结操作还有forEach、toArray、min、max、count、anyMatch等，我就不再展开了，你可以查询JDK文档，搜索terminal operation或intermediate operation。
接下来，我通过6个案例，来演示下几种比较常用的collect操作：
- 第一个案例，实现了字符串拼接操作，生成一定位数的随机字符串。
- 第二个案例，通过Collectors.toSet静态方法收集为Set去重，得到去重后的下单用户，再通过Collectors.joining静态方法实现字符串拼接。
- 第三个案例，通过Collectors.toCollection静态方法获得指定类型的集合，比如把List转换为LinkedList。
- 第四个案例，通过Collectors.toMap静态方法将对象快速转换为Map，Key是订单ID、Value是下单用户名。
- 第五个案例，通过Collectors.toMap静态方法将对象转换为Map。Key是下单用户名，Value是下单时间，一个用户可能多次下单，所以直接在这里进行了合并，只获取最近一次的下单时间。
- 第六个案例，使用Collectors.summingInt方法对商品数量求和，再使用Collectors.averagingInt方法对结果求平均值，以统计所有订单平均购买的商品数量。
//生成一定位数的随机字符串System.out.println(random.ints(48, 122).filter(i -> (i < 57 || i > 65) && (i < 90 || i > 97)).mapToObj(i -> (char) i).limit(20).collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append, StringBuilder::append).toString());//所有下单的用户，使用toSet去重后实现字符串拼接System.out.println(orders.stream().map(order -> order.getCustomerName()).collect(toSet()).stream().collect(joining(",", "[", "]")));//用toCollection收集器指定集合类型System.out.println(orders.stream().limit(2).collect(toCollection(LinkedList::new)).getClass());//使用toMap获取订单ID+下单用户名的Maporders.stream().collect(toMap(Order::getId, Order::getCustomerName)).entrySet().forEach(System.out::println);//使用toMap获取下单用户名+最近一次下单时间的Maporders.stream().collect(toMap(Order::getCustomerName, Order::getPlacedAt, (x, y) -> x.isAfter(y) ? x : y)).entrySet().forEach(System.out::println);//订单平均购买的商品数量System.out.println(orders.stream().collect(averagingInt(order ->order.getOrderItemList().stream().collect(summingInt(OrderItem::getProductQuantity)))));
可以看到，这6个操作使用Stream方式一行代码就可以实现，但使用非Stream方式实现的话，都需要几行甚至十几行代码。
有关Collectors类的一些常用静态方法，我总结到了一张图中，你可以再整理一下思路：
其中，groupBy和partitionBy比较复杂，我和你举例介绍。
groupBy
groupBy是分组统计操作，类似SQL中的group by子句。它和后面介绍的partitioningBy都是特殊的收集器，同样也是终结操作。分组操作比较复杂，为帮你理解得更透彻，我准备了8个案例：
- 第一个案例，按照用户名分组，使用Collectors.counting方法统计每个人的下单数量，再按照下单数量倒序输出。
- 第二个案例，按照用户名分组，使用Collectors.summingDouble方法统计订单总金额，再按总金额倒序输出。
- 第三个案例，按照用户名分组，使用两次Collectors.summingInt方法统计商品采购数量，再按总数量倒序输出。
- 第四个案例，统计被采购最多的商品。先通过flatMap把订单转换为商品，然后把商品名作为Key、Collectors.summingInt作为Value分组统计采购数量，再按Value倒序获取第一个Entry，最后查询Key就得到了售出最多的商品。
- 第五个案例，同样统计采购最多的商品。相比第四个案例排序Map的方式，这次直接使用Collectors.maxBy收集器获得最大的Entry。
- 第六个案例，按照用户名分组，统计用户下的金额最高的订单。Key是用户名，Value是Order，直接通过Collectors.maxBy方法拿到金额最高的订单，然后通过collectingAndThen实现Optional.get的内容提取，最后遍历Key/Value即可。
- 第七个案例，根据下单年月分组统计订单ID列表。Key是格式化成年月后的下单时间，Value直接通过Collectors.mapping方法进行了转换，把订单列表转换为订单ID构成的List。
- 第八个案例，根据下单年月+用户名两次分组统计订单ID列表，相比上一个案例多了一次分组操作，第二次分组是按照用户名进行分组。
//按照用户名分组，统计下单数量System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, counting())).entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Long>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));//按照用户名分组，统计订单总金额System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, summingDouble(Order::getTotalPrice))).entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Double>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));//按照用户名分组，统计商品采购数量System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName,summingInt(order -> order.getOrderItemList().stream().collect(summingInt(OrderItem::getProductQuantity))))).entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));//统计最受欢迎的商品，倒序后取第一个orders.stream().flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream()).collect(groupingBy(OrderItem::getProductName, summingInt(OrderItem::getProductQuantity))).entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed()).map(Map.Entry::getKey).findFirst().ifPresent(System.out::println);//统计最受欢迎的商品的另一种方式，直接利用maxByorders.stream().flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream()).collect(groupingBy(OrderItem::getProductName, summingInt(OrderItem::getProductQuantity))).entrySet().stream().collect(maxBy(Map.Entry.comparingByValue())).map(Map.Entry::getKey).ifPresent(System.out::println);//按照用户名分组，选用户下的总金额最大的订单orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, collectingAndThen(maxBy(comparingDouble(Order::getTotalPrice)), Optional::get))).forEach((k, v) -> System.out.println(k + "#" + v.getTotalPrice() + "@" + v.getPlacedAt()));//根据下单年月分组，统计订单ID列表System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(order -> order.getPlacedAt().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")),mapping(order -> order.getId(), toList()))));//根据下单年月+用户名两次分组，统计订单ID列表System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(order -> order.getPlacedAt().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")),groupingBy(order -> order.getCustomerName(),mapping(order -> order.getId(), toList())))));
如果不借助Stream转换为普通的Java代码，实现这些复杂的操作可能需要几十行代码。
partitionBy
partitioningBy用于分区，分区是特殊的分组，只有true和false两组。比如，我们把用户按照是否下单进行分区，给partitioningBy方法传入一个Predicate作为数据分区的区分，输出是Map<Boolean, List<T>>：
public static <T>Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate) {return partitioningBy(predicate, toList());}
测试一下，partitioningBy配合anyMatch，可以把用户分为下过订单和没下过订单两组：
//根据是否有下单记录进行分区System.out.println(Customer.getData().stream().collect(partitioningBy(customer -> orders.stream().mapToLong(Order::getCustomerId).anyMatch(id -> id == customer.getId()))));
重点回顾
今天，我用了大量的篇幅和案例，和你展开介绍了Stream中很多具体的流式操作方法。有些案例可能不太好理解，我建议你对着代码逐一到源码中查看这些操作的方法定义，以及JDK中的代码注释。
最后，我建议你思考下，在日常工作中还会使用SQL统计哪些信息，这些SQL是否也可以用Stream来改写呢？Stream的API博大精深，但其中又有规律可循。这其中的规律主要就是，理清楚这些API传参的函数式接口定义，就能搞明白到底是需要我们提供数据、消费数据、还是转换数据等。那，掌握Stream的方法便是，多测试多练习，以强化记忆、加深理解。
今天用到的代码，我都放在了GitHub上，你可以点击这个链接查看。
思考与讨论
- 使用Stream可以非常方便地对List做各种操作，那有没有什么办法可以实现在整个过程中观察数据变化呢？比如，我们进行filter+map操作，如何观察filter后map的原始数据呢？
- Collectors类提供了很多现成的收集器，那我们有没有办法实现自定义的收集器呢？比如，实现一个MostPopularCollector，来得到List中出现次数最多的元素，满足下面两个测试用例：
assertThat(Stream.of(1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5).collect(new MostPopularCollector<>()).get(), is(2));assertThat(Stream.of('a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd').collect(new MostPopularCollector<>()).get(), is('c'));
关于Java 8，你还有什么使用心得吗？我是朱晔，欢迎在评论区与我留言分享你的想法，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友或同事，一起交流。