什么是 Stream？
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。
元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作
元素 是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
数据源流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。
聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。
和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：
- Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
- 内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式， 通过访问者模式(Visitor)实现。
生成流
在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：
stream() − 为集合创建串行流。
parallelStream() − 为集合创建并行流。
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
forEach
Stream 提供了新的方法 'forEach' 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数：
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
map
map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
filter
filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串：
List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
limit
limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
sorted
sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
并行（parallel）程序
parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量：
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
stream api（parallelStream()）提供了异步处理机制，可以充分利用CPU核数，大大提升效率。
Collectors
Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串：
List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("筛选列表: " + filtered);
String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
统计
另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
Stream 的使用让代码非常简洁，平时项目中也会经常使用。
在一些组合数据、统计数据、excel导入等场景，Stream的分组，过滤，匹配等函数可以发挥很大作用，Java8之前，这些操作可能需要用循环或者iterator来做，比较繁琐，而Stream流可以很顺畅的一口气实现之前需要大段代码才能实现的功能。
List<Map<String, Object>> res = dao.selectBatchList(dlrGuid, pdtCode, supplierId);
// List中Map筛选出所有的guid，生成字符串，以“，”隔开
String guid = res.stream().map(m -> m.get("guid")).map(Object::toString).collect(Collectors.joining(","));
// 将List中Map按照条件筛选
res = res.stream().filter(m -> !guidList.contains(m.get("guid"))).collect(Collectors.toList());
// 将List中Map中所有pdtName筛选出来
List<String> pdtNames = res.stream().map(m -> m.get(“pdtName").toString()).collect(Collectors.toList()
List<Map<String, Object>> tomorrowList = dao.getCraftUserId(userId, tomorrow);
// 将List中Map中数据按照条件status分组
Map<Object, List<Map<String, Object>>> tomorrowStatus = tomorrowList.stream().collect(Collectors.groupingBy(m -> m.get("status")));
list.stream().map(m -> {
// 执行一些逻辑
return bean、map、list等
}).collect(Collectors.toList());
// 将数组Map中的pdtAlias字段作为key 组装为map，通过key来取对应的Map
Map<String, Map<String, Object>> pdtAliasGroupMap = pdtAliasList.stream().collect(Collectors.toMap(e -> String.valueOf(e.get("pdtAlias")), e -> e, (e1, e2) -> e1));
提示：使用map，查询或查询数组中某个字段为xxx的下，map效率高。（HashMap比较快，是因为使用了唯一键来获取对象）
参考：
Java8 中 List 转 Map(Collectors.toMap) 使用技巧
感觉与swift 的高阶函数使用方式雷同；swift 计算一段文章单词使用频率
