流式编程的概念（什么是流式编程)
流式编程就是基于JDK8的Stream对于集合一系列的操作的流程定义。
stream是用于对集合迭代器的增强，使之完成能够完成更高效的聚合操作(过滤、排序、统计分组)或者大批量数据操作。此外与stream与lambada表达示结合后编码效率与大大提高，并且可读性更强。
（java8中的stream与lnputStream和OutputStream是完全不同的概念）
问题：如果用SQL其实非常好实现，为什么不在直接关系数据库来实现呢?
对于传统的javaEE项目中数据源比较单一而且集中。
但是对于一些微服务项目而言，比如一个电商项目：订单模块和会员模块可能不是用同一个数据库，也有可能数据库的类型也不同。
Stream产生的背景：
遍历在传统的javaEE项目中数据源比较单一而且集中，像这类的需求都我们可能通过关系数据库中进行获取计算
现在的互联网项目数据源成多样化有:关系数据库、NoSQL、Redis、mongodb、ElasticSearch、Cloud
Server时就需我们从各数据源中汇聚数据并进行统计。 这在Stream出现之前只能过遍历实现非常繁琐。场景一:跨库join的问题
查询一个店铺的订单信息，需要用到订单表与会员表在传统数据库单一例中可以通过jon 关联轻松实现，但在分布场景中这两张表分别存储在于交易库和会员库两个实例中，join不能用。只能在服务端实现其流程如下:
1．查询订单表数据
2.找出订单中所有会员的ID3．根据会员ID查询会员表信息4．将订单数据与会员数据进行合并
这用传统迭代方法非常繁琐，而这正是stream所擅长的。示例代码如下:
//获取所有会员ID并去重
List<Integer> ids = orders.stream( ).map(o ->
o.getMemberId( ) ) .distinct ( ).collect(collectors.toList( ) ) ;
//合并会员信息至订单信息
orders.stream( ) .forEach(o -> {
Member member = members.stream( ).filter(m -> m.getId() ==
o.getMemberId ( ) ) .findAny ( ).get() ;
o.setMemberName ( member.getName( ) );
}) ;场景二:N+1问题
N+1 问题是什么？会造成什么影响？应该如何解决？
执行一次查询获取N 条主数据后，由于关联引起的执行N次查询从数据
（例：通过Mysql 查询日志，可以看到查询用户表是一次，因为有四个符合该条件的用户，查询用户表关联的余额表是四次。）
带来了不必要的查询开销 可以通过框架 ORM 自带的with 去解决Stream执行机制解密？
Stream执行机制其实就是一个流的执行过程
流的执行过程图：
管道里面就是一个一个的逻辑块
不是整个数据源进行传递执行，而是一个一个进行传递执行
流的操作特性
stream不存储数据
stream不改变源数据
stream不可重复使用
流的操作类型
stream所有操作组合在一起即变成了管通，管通中有以下两种操作：中间操作和终值操作
中间操作：（中间节点是懒（惰性的）节点，当终值节点发生才会进行加载（执行））
调用中间操作方法会返回一个新的流。通过连续执行多个操作便就组成了Stream中的执行管道(pipeline）。
需要注意的是这些管道被添加后并不会真正执行，只有等到调用终值操作之后才会执行。
终值操作：最终产生结果的操作为终值操作（一般放在管道的末尾）
在调用该方法后， 将执行之前所有的中间操作，获返同结果，结束对流的使用。
中间操作和终值操作的区别：如果产生方法返回的返回值数据类型是否为Stream类型
Stream中时常用API及场景：
（api的相关操作后续更新）
