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在Java并发编程中,Stream
API提供了一种非常高效的方式来处理集合数据。Stream
API是Java 8引入的新特性,它提供了一种声明式的方式来处理数据集合(如Collection
、Arrays
等)。通过使用Stream
API,可以更简洁地编写复杂的操作,例如过滤、映射、排序和聚合数据等。
Stream
可以从数据源(如集合、数组等)获取数据。filter
、map
、sorted
等。中间操作通常是惰性的,也就是说,它们并不会立即执行,而是在触发终端操作时才执行。forEach
、collect
、reduce
等。一旦执行终端操作,Stream
管道就会被消费掉,后续不能再次使用。除了普通的串行流之外,Stream
API还支持并行流。并行流利用多核处理器的优势,将数据分割成多个部分,并行地处理这些部分。这可以显著提高处理大数据集的速度。
可以通过以下方式创建Stream
:
从集合创建:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Stream<String> stream = names.stream();
从数组创建:
String[] array = {"Alice", "Bob", "Charlie"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
从迭代器创建:
Iterator<String> iterator = names.iterator();
Stream<String> stream = StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize(iterator, Spliterator.ORDERED), false);
创建并行流:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Stream<String> parallelStream = names.parallelStream();
下面是一些使用Stream
API的基本示例:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
.filter(name -> name.length() > 5)
.forEach(System.out::println);
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
long count = names.stream()
.filter(name -> name.length() > 5)
.count();
System.out.println("Count: " + count);
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> result = names.stream()
.filter(name -> name.length() > 5)
.findFirst();
result.ifPresent(System.out::println);
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> sortedNames = names.parallelStream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNames);
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.parallelStream()
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("Sum: " + sum);
终端操作是Stream
管道的最后一环,它会触发之前定义的所有中间操作。常见的终端操作包括:
forEach
: 遍历Stream
中的每个元素。count
: 计算Stream
中的元素数量。min
, max
: 查找Stream
中的最小/最大值。collect
: 将Stream
中的元素收集到集合或其他容器中。reduce
: 对Stream
中的元素执行累积操作。虽然并行流可以提高处理速度,但也需要注意以下几点:
ThreadLocal
变量。Stream
API提供了一种现代、高效的方法来处理数据集合。它不仅可以简化代码,还可以提高性能,特别是当使用并行流处理大数据集时。通过组合不同的中间操作和终端操作,可以很容易地实现复杂的数据处理逻辑。在编写并发程序时,了解和熟练使用Stream
API是非常有用的。
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