java stream的lambda返回null集合 java stream lambda

Stream

什么是Stream？

Java8最值得学习的特性就是Lambda表达式和Stream API，如果有python或者javascript的语言基础，对理解Lambda表达式有很大帮助，因为Java正在将自己变的更高（Sha）级（Gua），更人性化。--------可以这么说lambda表达式其实就是实现SAM接口的语法糖。

Java8中，Collection新增了两个流方法。分别是Stream()和parallelStream()

Java8中添加了一个新的接口类Stream，相当于高级的Iteratpr。它可以通过Lambda表达式对集合进行大批量数据操作。或者各种非常便利，高效的聚合数据操作。

为什么要使用Stream？

总结一下本人最常用的场景。在工作中我们经常需要操作数据库。往往会出现一个方法中就需要对一个表的数据进行多次访问。例如我一个方法要做三次数据库操作。一次要计算总条数（count），一次要查询数据（select *），一次要对某些数据查询并进行累加（sum）等等。

三次都操作数据库不是不可以。但是过于频繁的访问数据库，无疑会增加网络传输的消耗，也会增加MySQL服务器的压力。那么，我们的目就转移到了，如何在减少与数据库访问的情况下完成这些业务逻辑。

此时，我们可以用将要查询的数据全部从数据库中获取到一个集合中，在这个集合中，根据不同的条件，过滤出我们想要的数据。如何高效的用代码在集合中过滤出我们想要的数据呢？

Java8之前，我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重排序合并数据，又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现。这两种方式对于大数据量系统来说，效率并不是很理想。

Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted，filter，map等类似。我们在应用层就可以高效地实现类似数据库SQL的聚合操作了。而在数据操作方面，Stream不仅可以通过串行的方式实现数据操作，还可以通过并行的方式处理大批量数据，提高数据的处理效率。

Stream简单例子之筛选查询

如果我们需要从一个list中根据某个条件筛选查询，不使用Stream的方式如下：

需要6行代码完成。

使用Stream改进后：

Stream操作API

官方将Stream中的操作分为两大类：终结操作和中间操作。

中间操作会返回一个新的流，一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个流操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），也就是说，仅仅调用到这个类，还没有开始流的遍历（其实就是给接下来的终结操作先加入条件）。而真正的流遍历是在终结操作开始的时候才真正开始执行。

中间操作又可以分为无状态（Stateless）与有状态（Stateful）操作。无状态是指元素的处理不受之前元素的影响。有状态是指该操作需要在之前的操作的基础上继续执行。

终结操作是指返回最终的结果。一个流只能有一个终结操作。当这个操作执行后，这个流就被用”光”了，无法再被操作。所以这必定是这个流的最后一个操作。终结操作才会开始进行流的遍历，并且生成结果。

终结操作又可以分为短路与非短路。

短路是指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果。

非短路是指必须处理完所有元素才能得到最终结果。操作分类详情如下：

因为Stream操作类型非常多，总结一下常用的：

1. mapToXXX():将流中的原本类型的元素挨个加工变为XXX类型元素，常搭配sum()使用。

2. filter():对流中的元素进行遍历筛选，流下符合条件的数据组成新的流。

3. limit():返回指定数量的流元素。返回的是Stream里前n个元素。

4. skip():将指定数量的元素从流程排除，剩下的元素组成新的流并返回。

5. sorted():将流中的元素按自然排序进行排序。

6. distinct():将流中的元素去重后输出。

7. map():将流中的元素进行再次加工形成一个新的流（常用的有整个流留的小写转大写,以及List<Object>转其中某个元素List<Integer>）

8. peek():与map类似，但与map的区别是它相当于在操作的时候生成一个新的流，并且该操作不会影响到原本流的执行结果。因此基本用于debug。

9. collect():就整个流进行集合转换（转为list,set,map等）

Stream的底层实现

Stream操作叠加

一个Stream的各个操作是由处理管道组装。并统一完成数据处理的。

我们知道Stream有中间操作和终结操作，那么对于一个写好的Stream处理代码来说，中间操作是通过AbstractPipeline生成了一个中间操作Sink链表。当我们调用终结操作时，会生成一个最终的ReducingSink。通过这个ReducingSink触发之前的中间操作，从最后一个ReducingSink开始，递归产生一个Sink链。因此说Stream是惰性化的。如下图所示：

Stream的peek()和map()的区别

刚开始使用Stream的时候，看定义没懂peek是什么意思。看代码感觉用法和map很像。那么二者之间的区别是什么呢？

现有如下代码：

可以看到我们map()在执行打印时编译会报错，这是为什么呢？

从peek方法中，我们看到形参是Consumer。Consumer是没有返回值的，它只是对Stream中的元素进行某些操作。但是操作之后并不会影响整个流的数据。因此后续打印返回的依旧是原来的元素。

可以看到map方法中，形参是Function。Function是返回值的。所以经过map中间操作的流都会收到该操作影响。

而又由于它们各自的特性，打印操作这种无法返回值的就交给peek来处理。而大小写转换这种操作就交给map来处理。

因此，我们常常使用peek作为中间操作的”debug”。

Stream的其它案例

现有一个List

按性别分组

按身高过滤

按身高求和

按身高找最大最小值

Stream的性能

需求

我们写三个方法，寻找list的最小值。来对比他们的执行效率。

常规迭代

串行Stream

• 🔲

  

并行Stream

list中100个元素效率对比

解释原因

1. 常规的迭代代码简单，越简单的代码执行效率越高。

2. Stream串行迭代，使用了复杂设计，导致执行效率低。所以性能最低。

3. Stream并行迭代，使用了Fork-Join线程池，所以效率比Stream串行高。但还是比常规迭代慢。

list一个亿元素（使用默认CPU核心数）

 

解释原因

1. Stream 并行迭代 使用了 Fork-Join 线程池, 而线程池线程数为 cpu 的核心数（我

的电脑为 12 核），大数据场景下，能够利用多线程机制，所以效率比 Stream 串行迭代快，同时多线程机制切换带来的开销相对来说还不算多，所以对比常规迭代还是要快（虽然设计和代码复杂）

2. 常规迭代代码简单，越简单的代码执行效率越高。

3. Stream 串行迭代，使用了复杂的设计，导致执行速度偏低。所以是性能最低的。

list一个亿元素（使用默认CPU=2）

解释原因

Stream 并行迭代 使用了 Fork-Join 线程池,大数据场景下，虽然利用多线程机制，但是线程池线程数为 2，我们的Forkjoin体现的分而治之的思想，将任务划分为多份。如果线程数只有2个，任务数大于CPU核心数，就会发生任务对CPU资源的争夺（2个争抢的太厉害了）。所以对比常规迭代还是要慢（虽然用到了多线程技术）

list一个亿元素（使用默认CPU=240）

解释原因

Stream 并行迭代 使用了 Fork-Join 线程池, 而线程池线程数为 240，大数据场景下，虽然利用多线程机制，但是线程太多，线程的上下文切换成本过高，所以导致了执行效率反而没有常规迭代快。

Spliterator与Iterator的性能对比

此二者都是集合遍历器。在jdk1.8版本后出现了Spliterator。

二者的区别就是一个Iterator是顺序遍历，而Spliterator是并行遍历，常常搭配Stream使用，也就是我们上述案例。这两个迭代器的性能往往由底层决定。和机器CPU性能，核心数密不可分。在生产环境下我们要想使用更加合适高效的迭代器，往往需要我们实际压测得出最终方案。

如何合理使用 Stream？

我们可以看到：在循环迭代次数较少的情况下，常规的迭代方式性能反而更好；而在大数据循环迭代中， parallelStream（合理的线程池数上）有一定的优势。

但是由于所有使用并行流 parallelStream 的地方都是使用同一个 Fork-Join 线程池（当并行的Stream操作变多时，这个设置很难控制），而线程池线程数仅为 cpu 的核心数。切记，如果对底层不太熟悉的话请不要乱用并行流 parallerStream（尤其是你的服务器核心数比较少的情况下）。

另外如果对线程池CPU核心数配置感兴趣的朋友，可以了解一下CPU密集型数据以及IO密集型数据下线程池的创建。