1.Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、源码排序、源码最大值、源码最小值、源码平均值、源码总数、源码javaspring源码详解合计
2.java8的源码函数式编程和stream使用心得
3.JAVA Stream的collect用法与原理(详解)
4.深入剖析Java 8的Stream并行原理，加速你的源码程序！
5.Java Stream流与Optional流浅析
6.Java 8特性（一） 之 手写Stream流filter、源码map和forEach方法

Java8 Stream 一行代码实现数据分组统计、源码排序、源码最大值、源码最小值、源码平均值、源码总数、源码合计

       Java8的Stream API为数据处理提供了强大而简洁的解决方案。只需一行代码，就能实现数据的分组统计、排序、求最大值、最小值、平均值、总数和合计，极大地提高了代码的可读性和效率。以下是一些使用示例：

       要统计用户status的值，如最大值、最小值、求和和平均值，你可以使用Collectors类的groupingBy()和counting()方法，如:

       java

       Map statusStats = users.stream()

        .collect(Collectors.groupingBy(User::getStatus, Collectors.counting()));

       这将返回一个Map，键为status值，值为该status出现的次数。

       对于部门数据的分组和计数，可以按照部门名称进行:

       java

       Map departmentCounts = employees.stream()

        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.counting()));

       对于特定字段的求最大值和最小值，使用max()和min()函数:

       java

       int minId = users.stream().mapToInt(User::getId).min().orElseThrow();

       int maxId = users.stream().mapToInt(User::getId).max().orElseThrow();

       对于求和、平均值等，可以结合Collectors.summingInt()和averagingInt()等方法。

       以上代码示例展示了Java8 Stream的强大功能，可以根据实际需求灵活运用。请注意，所有代码片段仅供参考，实际使用时需要替换为相应类和方法。

       本文由CSDN博主「程序员小豪」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，如需引用请附上原文链接和声明。nginx源码详解

java8的函数式编程和stream使用心得

       在函数式编程领域，Java8带来了革命性的变化，通过引入Lambda表达式和Stream API，Java的编程范式得到了显著提升。函数式编程的核心是将函数视为一等公民，允许它们作为参数传递、存储在变量中或作为结果返回，以实现代码的简洁性和可重用性。

       在早期的Java版本中，实现类似于函数式编程的特性主要依赖于匿名内部类，这在代码中引入了冗余和复杂性。然而，Java8通过Lambda表达式，为开发者提供了一种更优雅、更简洁的方式来实现函数式的编程风格。Lambda表达式简化了接口实现的代码，并允许以更自然的方式处理回调和事件处理器。

       函数式接口的引入，如Runnable接口，标志着Java8对函数式编程的支持。使用@FunctionalInterface注解来标识一个接口，确保它只包含一个抽象方法，这使得函数式接口能够直接作为Lambda表达式的主体。开发人员可以轻松地创建并使用这些函数式接口，通过传递Lambda表达式来实现接口方法的定义。

       Stream API是Java8的另一大亮点，它为数据流操作提供了一套全面的集合遍历、过滤、转换和聚合方法。Stream API与Lambda表达式紧密结合，使代码更具表现力和可读性。下面是一些Stream API的常用方法：

       1. forEach：简化了集合元素的遍历，通过Lambda表达式直接进行操作。

       2. filter：提供了强大的过滤功能，允许基于特定条件筛选集合元素。

       3. collect：用于集合之间的转换，如将列表转换为Map，基于自定义的规则进行数据转换。

       4. map：抽取POJO对象的某个字段，进行转换操作。

       5. sort：实现了对列表数据的排序功能，简化了排序逻辑。

       6. Predicate和Consumer：在进行复杂的流操作组合时，提供更灵活的winrar的源码lambda方法体定义，避免代码冗余，增强代码可读性。

       parallelStream与Stream API的区别在于并行处理能力。parallelStream允许在多核处理器上并行执行流操作，显著提高了数据处理的效率。然而，使用parallelStream时需注意异常处理，以避免异常逃逸到主线程，影响程序的稳定性和可靠性。

       总的来说，Lambda表达式和Stream API的结合，为Java开发者提供了一种简洁、高效、富有表现力的编程方式，极大地提升了代码的可读性和可维护性。通过实践这些技术，可以显著简化复杂任务的实现，并使代码更加优雅。强烈推荐在适当场景下使用Lambda表达式和Stream API，以提升开发效率和代码质量。

JAVA Stream的collect用法与原理(详解)

       初识Collector

       借助Stream可以轻松实现场景需求，通过一系列中间流操作后，经由终止操作将结果输出。

       复杂场景处理

       当需求更复杂，如筛选并分组，Stream操作可直接完成，简洁且自注释。

       collect, Collector, Collectors关系

       collect终止方法使用Collector接口实现，Collectors工具类提供多种Collector实现，方便使用。

       Collector使用与剖析

       收集器本质是将Stream元素通过函数处理逻辑加工，输出结果。

       恒等处理

       toList等操作不改变元素，最常见使用场景。

       归约汇总

       遍历元素逐个处理，合并结果，如计算总和、最大值。

       分组分区

       groupingBy方法实现数据分组，传入分组函数与收集器，处理分组数据。

       嵌套收集

       实现多级分组与复杂场景处理，借助Collector的叠加嵌套。

       Collectors收集器

       提供常用收集器，android 转圈 源码满足多种开发需求，如计算总和、最大值等。

       自定义收集器

       了解Collector接口，实现自定义收集器，解决特定场景需求。

       总结

       掌握Stream的collect用法与Collector收集器，能更高效处理复杂数据场景。

深入剖析Java 8的Stream并行原理，加速你的程序！

       本文将深入剖析 Java 8 的 Stream 并行原理，以加速程序。Stream 是 Java 8 引入的强大的数据处理工具，以简洁高效的方式对集合数据进行操作。

       Stream 提供了一系列丰富的方法，如过滤、映射、排序、聚合等。其优点在于简化了对集合数据的操作流程，便于并行化处理，提高程序性能。

       然而，Stream 存在缺点，如在多线程环境下，数据的共享访问可能引发冲突，对并发控制提出了更高要求。

       在电商场景中，Stream 适用于筛选、排序、统计、转换商品数据。例如，筛选条件商品、排序价格、统计销量。

       Lambda 表达式简化匿名内部类编写，提高代码可读性。其优点是简洁明了、功能强大；缺点是可能增加类的复杂度，与 Java 8 之前代码兼容性受限。

       并行处理依赖 Fork/Join 框架，允许任务分割与并发执行。Fork/Join 框架优点包括灵活的主持软件源码异步处理、高并发能力；缺点是管理大量线程带来额外开销。

       在电商场景中，Fork/Join 框架用于处理大量数据，如并行计算库存总和、订单拆分与合并。

       Stream 并行原理基于 Fork/Join 框架实现，数据拆分成小块并行执行后汇总结果。并行 Stream 可充分利用多核处理器优势，加速数据处理。

       Common Pool 是全局并行池，Java 8 的并行操作默认利用此池执行。其共享、复用线程策略能降低资源占用，但对多任务环境可能影响性能。

       Stream 并行处理提供了高效方式处理大数据量，提升程序响应速度。尤其在电商场景中，批量处理和统计分析受益显著。

       Stream 的并行操作原理和应用场景对程序性能提升至关重要，合理运用可以优化处理流程，提高用户体验。

Java Stream流与Optional流浅析

       Stream流

       1. 操作类型

       Stream API中的操作类型主要分为两大类：中间操作和终止操作。中间操作仅作为标记，实际计算会在触发终止操作时进行。

       2. Stream的操作过程

       首先，我们准备了一些示例代码。在TestStream类中，我们定义了一些测试lambda函数的方法。在main方法中，我们执行了一个相关的流操作，在控制台中并没有看到任何输出。这说明Stream并没有真正执行到对应的方法中，因为我们没有写入终止操作。由此可见，在终止操作之前，Stream并没有真正去执行每个中间操作，而是将中间操作记录了下来。在执行终止操作这一行代码时，再去执行中间操作。

       2.1 记录过程

       进入源码后，可以看到Collection的Stream方法调用了StreamSupport.stream()方法。在该方法中，返回了一个ReferencePipeline.Head对象，这是记录管道操作的头节点对象。这个Head对象继承了ReferencePipeline对象，所以后续的map、filter等方法实际上是ReferencePipeline对象的方法。在构造方法中，也调用了父类AbstractPipeline类的构造方法。

       在Stream中，每一步操作都被定义为一个Stage。在构造方法中，定义了previousStage和sourceStage，即上一个节点和头节点。在类中还有一个nextStage对象。

       Stream实际上构建了一个双向链表来记录每一步操作。接下来，我们看一下list.map()方法。

       在该方法中，创建了一个StatelessOp对象，它代表无状态的中间操作。这个对象同样继承了ReferencePipeline。在该对象的构造方法中，将调用该初始化方法的节点定义为上一个节点，并且对应的深度depth也进行了+1操作。

       我们总结一下，stream()方法得到的是HeadStage，之后每一个操作（Operation）都会创建一个新的Stage，并以双向链表的形式结合在一起。每个Stage都记录了本身的操作。Stream就以此方式实现了对操作的记录。注意，结束操作不算depth的深度，它也不属于stage。但是我们的示例语句中没有写结束操作的代码，所以在这里提一下Stream的Lazy机制。它的特点是：Stream直到调用终止操作时才会开始计算，没有终止操作的Stream将是一个静默的无操作指令。

       Stage相关类如下

       2.2 执行过程

       在了解执行过程之前，我们应该先了解另一个接口Sink，它继承了Consumer接口。在调用map、filter等无状态操作中返回的StatelessOp对象中，覆盖了opWrapSink方法，返回了一个Sink对象，并且将参数中的Sink对象作为构造方法中的参数传入进去。

       走进构造方法后，可以看到在该对象中定义了一个downstream，该对象也是一个Sink类型的对象，并且在定义Sink对象时，覆盖了Consumer接口中的accept方法。

       不难看出，在执行accept方法时，就是将当前节点的操作结果传入给downstream继续执行，而这个downstream则是通过onWrapSink方法中传入过来的。

       了解了以上这些概念，我们可以走进结束操作.collect(Collectors.toList());方法。在该方法中，通过Collectors定义了一个另一个ArrayList收集器，并且传入了collect方法中。

       我们暂时只看非并行的部分。在这一行通过ReduceOps定义了一个ReduceOp对象。

       在makeRef方法中，返回了一个ReduceOp对象，该对象覆盖了makeSink()方法，返回了一个ReducingSink对象。我们继续往下走，走进evaluate方法中。

       可以看出，wrapsink方法中，是查找链表的头节点，并且调用每个节点的onWrapSink方法，在该方法中传入当前节点的sink对象，并且将传入的对象定义成自己的下游，形成一个从头节点到尾部节点的Sink单向链表。

       在wrapSink中，通过一层层的前置包装，返回头节点的Sink类传入copyInto方法中。

       在该方法中，先调用了wrappedSink.begin()方法，该方法默认实现为调用downstream的begin方法。相当于触发全部Sink的begin方法，做好运行前的准备。

       具体循环的执行则是在spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);方法中，操作如下

       在forEachRemaining方法中，调用了accept方法，也就是在定义onWrapSink方法中初始化Sink对象后定义的accept方法，将自己的执行结果传入downstream继续执行，也就是说，在调用结束操作后才实际执行每个方法。在实际执行过后，在执行end方法进行结束操作。Stream整体的流操作大概就是如此。了解了大概过程后可以找一些常用的case来分析一下。

       2.3 具体分析

       一般情况下都会选择list作为排序容器，大部分情况下都是不知道容器大小的，于是采用RefSortingSink类作为当前节点处理类，该类代码如下。

       可以看到该Sink中的accept方法中，并没有执行下游的accept方法，而是将所有的数据装入了一个ArrayList，在end方法利用arrayList进行排序，并且继续开启后续的循环操作。

       3. 代码建议

Java 8特性（一） 之 手写Stream流filter、map和forEach方法

       Java 8的Stream流提供了强大的函数式编程能力，让代码编写变得更加优雅和高效。本文将介绍Stream流中的三个核心方法：filter、map和forEach。

       首先，我们来谈一谈map方法。它接受一个参数为Function< T, R>，即一个函数对象。这个方法将输入流中的每个元素通过传入的函数进行转换，并返回一个新的流，新流中的元素类型与传入的函数返回类型相同。例如，一个简单的函数式对象可以定义为item -> item * item，表示对每个元素进行平方操作。

       接下来，我们关注filter方法。它接收一个参数为Predicate，这是一个函数式接口。这个接口定义了一个test方法，用于判断流中的元素是否满足某个条件。如果元素满足条件，filter方法会保留该元素并将它包含在新流中；反之，则排除该元素。filter方法能够帮助我们快速筛选出符合特定条件的元素。

       最后，我们来介绍forEach方法。它接收一个参数为Consumer，同样是一个函数式接口。这个接口拥有一个accept方法，用于对流中的每个元素执行指定的操作。forEach方法在遍历流时，会依次调用传入的Consumer的accept方法，对每个元素进行操作，而不会产生新的元素。通常，我们会在forEach方法中实现元素的处理逻辑，如打印、修改或执行其他操作。

       Stream流中的这三个方法（filter、map和forEach）共同构成了函数式编程的强大基础。通过合理组合使用这些方法，我们可以编写出简洁、高效且易于维护的代码。

Java 8 创建 Stream 的 种方式，我保证你受益无穷!

       在 Java 8 中，有多种方式创建 Stream，以下是其中的十种：

       1. 使用 Stream.of 可变参数或数组创建 Stream，程序输出为：stream1:ABC, stream2:ABC。

       2. 通过 Arrays.stream 数组创建 Stream，程序输出为：stream3:ABC。

       3. 利用 List, Set 或 Map 创建 Stream，程序输出分别为：stream4:ABC, stream5:ABC, stream6:ABC。

       4. 采用 Stream.iterate 方法生成 Stream，程序输出为：stream7:ABC。

       5. 运用 Pattern 创建 Stream，程序输出为：stream8:ABC。

       6. 通过 Files.lines 读取文件创建 Stream，程序输出为：stream9:ABC。

       7. 使用 Stream.generate 方法生成 Stream，程序输出为：stream:AAA。

       总结这十种方法，你可以在 Java 8 中灵活创建 Stream。如果你还有其他创建 Stream 的技巧，欢迎在评论区分享，让我们一起学习进步。

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       持续关注我，我会陆续分享 Java 8 到 Java 的新特性知识，确保第一时间获取最新技术动态。

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Java Stream 最全操作用法合集

       Java 8的Stream API极大地提升了数据处理的效率与灵活性。下面全面梳理了Stream的相关操作，为你提供最完整的使用指南。

       流（stream）类型：

       - **stream** 是串行执行的，适合于对数据的顺序操作；

       - **parallelStream** 是并行执行的，利用多线程提升性能，但在CPU性能较弱时使用需谨慎，因为它可能不保证结果的确定性，且非线程安全。

       流（stream）创建：

       - 通过上述两种方式创建流，适用于不同的场景和需求。

       过滤（filter）操作：

       - **filter** 方法用于基于条件筛选流中的元素，类似于数据过滤过程。

       - **Example 1**：计算空字符串的数量；

       - **Example 2**：查找特定条件的男性用户。

       限流（limit）与跳过（skip）操作：

       - **limit** 实现流的截断，输出前N个元素，不足N个则输出所有。

       - **Example 1**：获取特定数量的用户记录；

       - **Example 2**：实现自定义数量的流操作。

       去重（distinct）操作：

       - **distinct** 通过元素的**hashCode()**与**equals()**方法进行元素去重。

       - **Example 1**：处理字符串数组时，自定义去重逻辑。

       输出（peek）操作：

       - **peek** 用于在遍历流时应用操作，主要用途为调试和收集信息。

       - **Example**：打印流中所有元素，或使用其他逻辑。

       排序（sorted）操作：

       - **sorted** 实现对流的排序操作。

       - **Example**：自然排序、逆序排序、自定义逻辑排序。

       终止操作（结束流处理）：

       - **collect** 方法用于将流转换为最终结果，例如转换类型、拼接字符串、求和、平均值等。

       - **forEach** 方法对每个流元素进行操作，类比于传统循环。

       查找（find）操作：

       - **find** 相关操作用于搜索特定元素或符合特定条件的元素。

       聚合（reduce）操作：

       - **reduce** 操作将流中的元素聚合为单一结果，适用于多种计算任务。