Jdk1.6、1.7、1.8、1.9的新特性

Sort 排序

排序是一个中间操作，返回的是排序好后的Stream。如果你不指定一个自定义的Comparator则会使用默认排序。

代码如下:

stringCollection

    .stream()

    .sorted()

    .filter((s) -> s.startsWith(“a”))

    .forEach(System.out::println);

// “aaa1”, “aaa2”

需要注意的是，排序只创建了一个排列好后的Stream，而不会影响原有的数据源，排序之后原数据stringCollection是不会被修改的：

代码如下:

System.out.println(stringCollection);

// ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1

Map 映射

中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象，下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。

代码如下:

stringCollection

    .stream()

    .map(String::toUpperCase)

    .sorted((a, b) -> b.compareTo(a))

    .forEach(System.out::println);

// “DDD2”, “DDD1”, “CCC”, “BBB3”, “BBB2”, “AAA2”, “AAA1”

Match 匹配

Stream提供了多种匹配操作，允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是最终操作，并返回一个boolean类型的值。

代码如下:

boolean anyStartsWithA =

    stringCollection

        .stream()

        .anyMatch((s) -> s.startsWith(“a”));

System.out.println(anyStartsWithA);      // true

boolean allStartsWithA =

    stringCollection

        .stream()

        .allMatch((s) -> s.startsWith(“a”));

System.out.println(allStartsWithA);      // false

boolean noneStartsWithZ =

    stringCollection

        .stream()

        .noneMatch((s) -> s.startsWith(“z”));

System.out.println(noneStartsWithZ);      // true

Count 计数

计数是一个最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是long。

代码如下:

long startsWithB =

    stringCollection

        .stream()

        .filter((s) -> s.startsWith(“b”))

        .count();

System.out.println(startsWithB);    // 3

Reduce 规约

这是一个最终操作，允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素，规越后的结果是通过Optional接口表示的：

代码如下:

Optional<String> reduced =

    stringCollection

        .stream()

        .sorted()

        .reduce((s1, s2) -> s1 + “#” + s2);

reduced.ifPresent(System.out::println);

// “aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2”

并行Streams

前面提到过Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。

下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能：

首先我们创建一个没有重复元素的大表：

代码如下:

int max = 1000000;

List<String> values = new ArrayList<>(max);

for (int i = 0; i < max; i++) {

    UUID uuid = UUID.randomUUID();

    values.add(uuid.toString());

}

然后我们计算一下排序这个Stream要耗时多久，

串行排序：

代码如下:

long t0 = System.nanoTime();

long count = values.stream().sorted().count();

System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 – t0);

System.out.println(String.format(“sequential sort took: %d ms”, millis));

// 串行耗时: 899 ms

并行排序：

代码如下:

long t0 = System.nanoTime();

long count = values.parallelStream().sorted().count();

System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 – t0);

System.out.println(String.format(“parallel sort took: %d ms”, millis));

// 并行排序耗时: 472 ms

上面两个代码几乎是一样的，但是并行版的快了50%之多，唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream()。

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