4.2　流简介

讨论流之前，先来聊聊集合，这可能是最容易上手的方式了。Java 8的集合支持一个新的stream方法，它返回一个流（接口定义在java.util.stream.Stream中）。后面你会看到，还有很多别的方法也可以返回流，比如利用数值范围或从I/O资源生成流元素。

那么，流到底是什么？简短的定义就是“从支持数据处理操作的源生成的元素序列”。让我们一步步剖析这个定义。

  • 元素序列——就像集合一样，流也提供了一个接口，可以访问特定元素类型的一组有序值。因为集合是数据结构，所以它的主要目的是以特定的时间/空间复杂度存储和访问元素（如ArrayList 与LinkedList）。但流的目的在于表达计算，比如你前面见到的filter、sorted和map。集合讲的是数据，流讲的是计算。后面几节会详细解释这个思想。
  • 源——流会使用一个提供数据的源，比如集合、数组或I/O资源。请注意，从有序集合生成流时会保留原有的顺序。由列表生成的流，其元素顺序与列表一致。
  • 数据处理操作——流的数据处理功能支持类似于数据库的操作，以及函数式编程语言中的常用操作，比如filter、map、reduce、find、match、sort等。流操作可以顺序执行，也可以并行执行。

此外，流操作有两个重要的特点。

  • 流水线——很多流操作本身会返回一个流，这样多个操作就可以链接起来，构成一个更大的流水线。这使得下一章中将要讨论的一些优化成为可能，比如处理延迟和短路。流水线的操作可以看作类似对数据源进行数据库查询。
  • 内部迭代——与集合使用迭代器进行显式迭代不同，流的迭代操作是在后台进行的。第1章中简要提到过这一点，下一节还会再谈到它。

下面来看一段能够体现所有这些概念的代码：

  1. import static java.util.stream.Collectors.toList;
  2. List<String> threeHighCaloricDishNames =
  3.   menu.stream()       ←---- 从menu（菜肴列表）获得流
  4.       .filter(dish -> dish.getCalories() > 300)       ←---- 建立操作流水线：首先选出高热量的菜肴
  5.       .map(Dish::getName)       ←---- 获取菜名
  6.       .limit(3)       ←---- 只选择头三个
  7.       .collect(toList());       ←---- 将结果保存在另一个List中
  8. System.out.println(threeHighCaloricDishNames);       ←---- 结果是[pork, beef, chicken]

本例先是对menu调用stream方法，由菜单得到一个流。数据源是菜肴列表（菜单），它给流提供一个元素序列。接下来，对流应用一系列数据处理操作：filter、map、limit和collect。除了collect之外，所有这些操作都会返回另一个流，这样它们就可以接成一条流水线，于是就可以看作对源的一个查询。最后，collect操作开始处理流水线，并返回结果（它和别的操作不一样，因为它返回的不是流，在这里是一个List）。在调用collect之前，没有任何结果产生，实际上根本就没有从menu里选择元素。你可以这么理解：链中的方法调用都在排队等待，直到调用collect。图4-2显示了流操作的顺序：filter、map、limit、collect，每个操作简介如下。

  • filter——接受一个Lambda，从流中排除某些元素。在本例中，通过传递Lambda d -> d.getCalories() > 300，选择出热量超过300卡路里的菜肴。
  • map——接受一个Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。在本例中，通过传递方法引用Dish::getName，相当于Lambda d -> d.getName()，提取了每道菜的菜名。
  • limit——截断流，使其元素不超过给定数量。
  • collect——将流转换为其他形式。在本例中，流被转换为一个列表。它看起来有点儿像变魔术，第6章会详细解释collect的工作原理。现在，你可以把collect看作能够接受各种方案作为参数，并将流中的元素累积成为一个汇总结果的操作。这里的toList()就是将流转换为列表的方案。

4.2　流简介 - 图1

图 4-2　使用流来筛选菜单，找出三个高热量菜肴的名字

注意看，刚刚解释的这段代码，与逐项处理菜单列表的代码有很大不同。首先，我们使用了声明性的方式来处理菜单数据，即你说的对这些数据需要做什么：“查找热量最高的三道菜的菜名。”你并没有去实现筛选（filter）、提取（map）或截断（limit）功能，Streams库已经自带了。因此，Stream API在决定如何优化这条流水线时更为灵活。例如，筛选、提取和截断操作可以一次进行，并在找到这三道菜后立即停止。下一章会介绍一个能体现这一点的例子。

在进一步介绍能对流做什么操作之前，先回过头来看看Collection API和新的Stream API的概念有何不同。