单从“Stream”这个单词上来看，它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系。实际上呢，没毛关系。Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合（Collection）时的生产力，之所以能解放，很大一部分原因可以归功于同时出现的 Lambda 表达式——极大的提高了编程效率和程序可读性。
Stream 究竟是什么呢？
Stream 就好像一个高级的迭代器，但只能遍历一次，就好像一江春水向东流；在流的过程中，对流中的元素执行一些操作，比如“过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等。
要想操作流，首先需要有一个数据源，可以是数组或者集合。每次操作都会返回一个新的流对象，方便进行链式操作，但原有的流对象会保持不变。
流的操作可以分为两种类型：
1）中间操作，可以有多个，每次返回一个新的流，可进行链式操作。
2）终端操作，只能有一个，每次执行完，这个流也就用光光了，无法执行下一个操作，因此只能放在最后。
来举个例子。
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("武汉加油");
list.add("中国加油");
list.add("世界加油");
list.add("世界加油");
long count = list.stream().distinct().count();
System.out.println(count);
distinct() 方法是一个中间操作（去重），它会返回一个新的流（没有共同元素）。
Stream<T> distinct();
count() 方法是一个终端操作，返回流中的元素个数。
long count();
中间操作不会立即执行，只有等到终端操作的时候，流才开始真正地遍历，用于映射、过滤等。通俗点说，就是一次遍历执行多个操作，性能就大大提高了。
理论部分就扯这么多，下面直接进入实战部分。
01、创建流
如果是数组的话，可以使用 Arrays.stream() 或者 Stream.of() 创建流；如果是集合的话，可以直接使用 stream() 方法创建流，因为该方法已经添加到 Collection 接口中。
public class CreateStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[]{"武汉加油", "中国加油", "世界加油"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);
stream = Stream.of("武汉加油", "中国加油", "世界加油");
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("武汉加油");
list.add("中国加油");
list.add("世界加油");
stream = list.stream();
}
}
查看 Stream 源码的话，你会发现 of() 方法内部其实调用了 Arrays.stream() 方法。
public static<T> Stream<T> of(T... values) {
return Arrays.stream(values);
}
另外，集合还可以调用 parallelStream() 方法创建并发流，默认使用的是 ForkJoinPool.commonPool()线程池。
List<Long> aList = new ArrayList<>();
Stream<Long> parallelStream = aList.parallelStream();
02、操作流
Stream 类提供了很多有用的操作流的方法，我来挑一些常用的给你介绍一下。
1）过滤
通过 filter() 方法可以从流中筛选出我们想要的元素。
public class FilterStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
Stream<String> stream = list.stream().filter(element -> element.contains("王"));
stream.forEach(System.out::println);
}
}
filter() 方法接收的是一个 Predicate（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数返回一个布尔值结果）类型的参数，因此，我们可以直接将一个 Lambda 表达式传递给该方法，比如说 element -> element.contains("王") 就是筛选出带有“王”的字符串。
forEach() 方法接收的是一个 Consumer（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数并且无返回的操作）类型的参数，类名 :: 方法名是 Java 8 引入的新语法，System.out 返回 PrintStream 类，println 方法你应该知道是打印的。
stream.forEach(System.out::println); 相当于在 for 循环中打印，类似于下面的代码：
for (String s : strs) {
System.out.println(s);
}
很明显，一行代码看起来更简洁一些。来看一下程序的输出结果：
王力宏
2）映射
如果想通过某种操作把一个流中的元素转化成新的流中的元素，可以使用 map() 方法。
public class MapStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
Stream<Integer> stream = list.stream().map(String::length);
stream.forEach(System.out::println);
}
}
map() 方法接收的是一个 Function（Java 8 新增的一个函数式接口，接受一个输入参数 T，返回一个结果 R）类型的参数，此时参数 为 String 类的 length 方法，也就是把 Stream
程序输出的结果如下所示：
3
3
2
3
3）匹配
Stream 类提供了三个方法可供进行元素匹配，它们分别是：
anyMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 true。
allMatch()，只有有一个元素不匹配传入的条件，就返回 false；如果全部匹配，则返回 true。
noneMatch()，只要有一个元素匹配传入的条件，就返回 false；如果全部匹配，则返回 true。
public class MatchStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
boolean anyMatchFlag = list.stream().anyMatch(element -> element.contains("王"));
boolean allMatchFlag = list.stream().allMatch(element -> element.length() > 1);
boolean noneMatchFlag = list.stream().noneMatch(element -> element.endsWith("沉"));
System.out.println(anyMatchFlag);
System.out.println(allMatchFlag);
System.out.println(noneMatchFlag);
}
}
因为“王力宏”以“王”字开头，所以 anyMatchFlag 应该为 true；因为“周杰伦”、“王力宏”、“陶喆”、“林俊杰”的字符串长度都大于 1，所以 allMatchFlag 为 true；因为 4 个字符串结尾都不是“沉”，所以 noneMatchFlag 为 true。
程序输出的结果如下所示：
true
true
true
4）组合
reduce() 方法的主要作用是把 Stream 中的元素组合起来，它有两种用法：
Optional
没有起始值，只有一个参数，就是运算规则，此时返回 Optional。
T reduce(T identity, BinaryOperator
有起始值，有运算规则，两个参数，此时返回的类型和起始值类型一致。
来看下面这个例子。
public class ReduceStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
Integer[] ints = {0, 1, 2, 3};
List<Integer> list = Arrays.asList(ints);
Optional<Integer> optional = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);
Optional<Integer> optional1 = list.stream().reduce(Integer::sum);
System.out.println(optional.orElse(0));
System.out.println(optional1.orElse(0));
int reduce = list.stream().reduce(6, (a, b) -> a + b);
System.out.println(reduce);
int reduce1 = list.stream().reduce(6, Integer::sum);
System.out.println(reduce1);
}
}
运算规则可以是 Lambda 表达式（比如 (a, b) -> a + b），也可以是类名::方法名（比如 Integer::sum）。
程序运行的结果如下所示：
6
6
12
12
0、1、2、3 在没有起始值相加的时候结果为 6；有起始值 6 的时候结果为 12。
03、转换流
既然可以把集合或者数组转成流，那么也应该有对应的方法，将流转换回去——collect() 方法就满足了这种需求。
public class CollectStreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("周杰伦");
list.add("王力宏");
list.add("陶喆");
list.add("林俊杰");
String[] strArray = list.stream().toArray(String[]::new);
System.out.println(Arrays.toString(strArray));
List<Integer> list1 = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
System.out.println(list1);
System.out.println(list2);
String str = list.stream().collect(Collectors.joining(", ")).toString();
System.out.println(str);
}
}
toArray() 方法可以将流转换成数组，你可能比较好奇的是 String[]::new，它是什么东东呢？来看一下 toArray() 方法的源码。
<A> A[] toArray(IntFunction<A[]> generator);
也就是说 String[]::new 是一个 IntFunction，一个可以产生所需的新数组的函数，可以通过反编译字节码看看它到底是什么：
String[] strArray = (String[])list.stream().toArray((x$0) -> {
return new String[x$0];
});
System.out.println(Arrays.toString(strArray));
也就是相当于返回了一个指定长度的字符串数组。
当我们需要把一个集合按照某种规则转成另外一个集合的时候，就可以配套使用 map() 方法和 collect() 方法。
List<Integer> list1 = list.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());
通过 stream() 方法创建集合的流后，再通过 map(String:length) 将其映射为字符串长度的一个新流，最后通过 collect() 方法将其转换成新的集合。
Collectors 是一个收集器的工具类，内置了一系列收集器实现，比如说 toList() 方法将元素收集到一个新的 java.util.List 中；比如说 toCollection() 方法将元素收集到一个新的 java.util.ArrayList 中；比如说 joining() 方法将元素收集到一个可以用分隔符指定的字符串中。
来看一下程序的输出结果：
[周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰]
[3, 3, 2, 3]
[周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰]
周杰伦, 王力宏, 陶喆, 林俊杰
原文链接：https://blog.csdn.net/qing_gee/article/details/105238960