作为一名 Java 开发工程师，你一定在项目中处理过大量的集合数据，比如：过滤、转换、分组、统计等操作。在 Java 8 之前，这些操作往往需要编写大量冗余的 for 循环和 if 判断。

而 Java Stream API 的引入，彻底改变了集合操作的方式 —— 它提供了一种声明式、链式、可并行的编程模型，让你的代码更简洁、更高效、更易读。

本文将带你全面掌握：

• Java Stream 的基本概念与生命周期
• 常用中间操作与终端操作（filter、map、sorted、collect 等）
• Stream 的并行流与性能优化
• Stream 与集合、Optional、函数式接口的结合使用
• 实战场景讲解（如数据过滤、分组统计、合并、去重等）
• 最佳实践与常见误区

并通过丰富的代码示例和真实项目场景讲解，帮助你写出更优雅、结构更清晰的 Java 函数式代码。

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🧱 一、什么是 Java Stream？

Stream 是 Java 8 引入的一个函数式编程接口，它不是集合本身，而是对集合（如 List、Set）或数组的函数式封装，用于进行数据的筛选、映射、聚合等操作。

✅ Stream 的核心特性：

特性	描述
不存储数据	Stream 只是数据源的视图，不保存数据本身
不可重复使用	一个 Stream 只能使用一次，之后会抛出异常
支持链式调用	多个操作可以以声明式方式串联
支持串行与并行	可以使用 parallelStream() 提高性能
基于函数式接口	支持 Lambda 表达式，如 Predicate、Function、Consumer 等

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🔍 二、Stream 的生命周期

一个完整的 Stream 操作流程包括三个阶段：

1. 获取源（Source）
2. 中间操作（Intermediate Operations）
3. 终端操作（Terminal Operation）

// 示例：Stream 的完整流程
List<String> filtered = list.stream()
    .filter(s -> s.startsWith("A"))  // 中间操作
    .map(String::toUpperCase)        // 中间操作
    .limit(5)                        // 中间操作
    .toList();                       // 终端操作

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🧠 三、Stream 的创建方式

创建方式	示例
从集合创建	list.stream()
从数组创建	Arrays.stream(array)
从值创建	Stream.of("A", "B", "C")
从文件行创建	Files.lines(Paths.get("file.txt"))
无限流创建	Stream.iterate(0, n -> n + 1)、Stream.generate(Math::random)

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🧩 四、常用中间操作（Intermediate Operations）

操作	描述	示例
filter(Predicate)	过滤符合条件的元素	stream.filter(s -> s.length() > 3)
map(Function)	转换每个元素	stream.map(String::toUpperCase)
flatMap(Function)	扁平化处理，适用于嵌套结构	stream.flatMap(List::stream)
distinct()	去重（基于 equals() 和 hashCode()）	stream.distinct()
sorted()	排序（自然排序或自定义排序）	stream.sorted(Comparator.reverseOrder())
limit(n)	截取前 n 个元素	stream.limit(10)
skip(n)	跳过前 n 个元素	stream.skip(5)

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🧨 五、常用终端操作（Terminal Operations）

操作	描述	示例
forEach(Consumer)	遍历每个元素	stream.forEach(System.out::println)
collect(Collector)	收集结果（转为 List、Set、Map 等）	stream.collect(Collectors.toList())
count()	返回元素个数	stream.count()
anyMatch(Predicate)	是否有任意一个匹配	stream.anyMatch(s -> s.contains("Java"))
allMatch(Predicate)	是否全部匹配	stream.allMatch(s -> s.length() > 3)
noneMatch(Predicate)	是否没有匹配	stream.noneMatch(s -> s.isEmpty())
findFirst()	获取第一个元素	stream.findFirst()
reduce(BinaryOperator)	聚合操作（如求和）	stream.reduce((a, b) -> a + b)

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🧪 六、Stream 的实战应用场景

场景1：数据过滤与转换（最常见用途）

List<String> filtered = list.stream()
    .filter(s -> s.startsWith("A"))
    .map(String::toUpperCase)
    .toList();

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场景2：统计与聚合（如求和、平均值）

int sum = numbers.stream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();

double avg = numbers.stream()
    .mapToDouble(Integer::doubleValue)
    .average()
    .orElse(0);

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场景3：去重与排序

List<String> uniqueSorted = list.stream()
    .distinct()
    .sorted()
    .toList();

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场景4：分组统计（Group By）

Map<String, List<User>> grouped = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getRole));

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场景5：多条件分组（Group By 多字段）

Map<String, Map<Integer, List<User>>> grouped = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getCity,
             Collectors.groupingBy(User::getAge)));

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场景6：分区（Partition By 条件）

Map<Boolean, List<User>> partitioned = users.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(u -> u.getAge() > 18));

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场景7：合并多个集合

List<String> merged = Stream.of(list1, list2, list3)
    .flatMap(List::stream)
    .distinct()
    .toList();

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场景8：并行流提升性能（大数据量推荐）

int sum = numbers.parallelStream()
    .mapToInt(Integer::intValue)
    .sum();

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🚫 七、常见误区与注意事项

误区	正确做法
在 Stream 中修改原始集合	Stream 是只读的，不能直接修改源数据
多次使用同一个 Stream	Stream 只能使用一次，重复使用会抛出异常
忘记关闭流式资源（如 IO）	使用完文件流等资源应关闭
忽略空值处理（如 findFirst()）	使用 Optional 判断是否存在
忽略并行流的线程安全问题	并行流不适合有状态操作
忽略中间操作的惰性求值	中间操作不会立即执行，只有终端操作才会触发

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📊 八、总结：Java Stream 核心知识点一览表

内容	说明
接口定义	java.util.stream.Stream
创建方式	从集合、数组、值、生成器等
中间操作	filter、map、flatMap、distinct、sorted、limit、skip
终端操作	forEach、collect、count、anyMatch、reduce
常用收集器	toList、toSet、groupingBy、partitioningBy
并行流	parallelStream()
应用场景	数据过滤、转换、分组、统计、聚合
注意事项	不可重复使用、不能修改源数据、避免中间操作副作用

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📎 九、附录：Stream 常用技巧速查表

技巧	示例
转为 List	stream.toList()
转为 Set	stream.collect(Collectors.toSet())
转为 Map	stream.collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()))
获取最大最小值	stream.max(Comparator.naturalOrder())
判断是否包含	stream.anyMatch(s -> s.equals("Java"))
使用 Stream 合并字符串	stream.collect(Collectors.joining(","))
使用 Stream 生成范围数字	IntStream.range(1, 10).boxed().toList()
使用 Stream 合并多个集合	Stream.of(list1, list2).flatMap(List::stream).toList()
使用 Stream 处理 Optional	stream.flatMap(s -> Optional.ofNullable(s))
使用 Stream 处理异常	stream.filter(s -> { try { ... } catch (...) { return false; } })

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如果你正在准备一篇面向初学者的技术博客，或者希望系统回顾 Java 8 的函数式编程特性，这篇文章将为你提供完整的知识体系和实用的编程技巧。

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