Stream 流式编程

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大家都知道可以将Collection类转化成流Stream进行操作（Map并不能创建流），代码变得简约流畅。我们先看下流的几个特点：

1、流并不存储元素。这些元素可能存储在底层的集合中，或者是按需生成。

2、流的操作不会修改其数据元素，而是生成一个新的流。

3、流的操作是尽可能惰性执行的。这意味着直至需要其结果时，操作才会执行。

一、创建流

负责新建一个Stream流，大多数都是基于现有的数组、List、Set、Map等集合创建新的Stream。

stream()

创建一个stream串行流对象。

CR时可优化的代码片段：

public List<SFltStudent> toListByOldTicketNo(List<SFltStudent> sourceList) {
  List<SFltStudent> targetList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(sourceList.size());
  for (SFltStudent source : sourceList) {
    SFltStudent target = new SFltStudent();
    target.setTicketNo(source.getOldTicketNo());
    target.setFlightAgency(source.getFlightAgency());
    targetList.add(target);
  }
  return targetList;
}

代码优化：这里sourceList如果数据量很大时，也可以考虑parallel stream。这里主要是想通过stream提高代码简洁性和可读性。

public List<SFltStudent> toListByOldTicketNo(List<SFltStudent> sourceList) {
    return sourceList.stream()
            .map(source -> {
                SFltStudent target = new SFltStudent();
                target.setTicketNo(source.getOldTicketNo());
                target.setFlightAgency(source.getFlightAgency());
                return target;
            })
            .collect(Collectors.toList());
}

parallelStream()

创建一个可并行执行的stream流对象。可以有效利用计算机的多CPU硬件，提升逻辑的执行速度。将一整个stream划分为多个片段，然后对各个分片流并行执行处理逻辑，最后将各个分片流的执行结果汇总为一个整体流。

::: tip

如果遇到耗时的操作，或者大量IO的操作，或者有线程sleep的操作一定要避免使用并行流。

并行流场景效率会比迭代器逐个循环更高。

:::

查看parallelStream的源码发现parallel Stream底层是将任务进行了切分，最终将任务传递给了jdk8自带的"全局"ForkJoinPool线程池。在Fork-Join中，比如一个拥有4个线程的ForkJoinPool线程池，有一个任务队列，一个大的任务切分出的子任务会提交到线程池的任务队列中，4个线程从任务队列中获取任务执行，哪个线程执行的任务快，哪个线程执行的任务就多，只有队列中没有任务线程才是空闲的，这就是工作窃取。

/**
 * @return a possibly parallel {@code Stream} over the elements in this == parallelStream()并不一定返回一个并行流，有可能parallelStream()全是由主线程顺序执行的。
 * collection
 * @since 1.8
 */
default Stream<E> parallelStream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}

注意：parallelStream和整个java进程共用ForkJoinPool：如果直接使用parallelStream().foreach会默认使用全局的ForkJoinPool，而这样就会导致当前程序很多地方共用同一个线程池，包括gc相关操作在内，所以一旦任务队列中满了之后，就会出现阻塞的情况，导致整个程序的只要当前使用ForkJoinPool的地方都会出现问题。

CR时可优化的代码片段： ：并发获取接口数据，进行业务处理，对共享数据的修改需要考虑多线程安全问题。

List<String> errorMessageList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
List<String> errorProductOrderIds = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());

infos.parallelStream()
    .filter(XStudentOrderInfo::getChecked)
    .map(XStudentOrderInfo::getProductOrderID)
    .filter(StringUtils::isNotBlank)
    .distinct()
    .allMatch(productOrderId -> {
        XRefundResponse response = xStudentCancelSoa.xStudentClassOrder(getXStudentRequest(eid, refundInfo, productOrderId));
        boolean isSuccess = response.getResponseStatus() != null
            && response.getResponseStatus().ack == AckCodeType.Success
            && response.isIsSuccess() != null
            && response.isIsSuccess();
        if (!isSuccess && StringUtils.isNotBlank(response.getMessage())) {
            errorMessageList.add(response.getMessage());
            errorProductOrderIds.add(productOrderId);
        }
        return isSuccess;
    })
);

代码优化：将复杂的条件判断提取到processOrder方法中，使主流处理逻辑更加简洁和易读。

List<String> errorMessageList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
List<String> errorProductOrderIds = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());

boolean allSuccess = infos.parallelStream()
    .filter(XStudentOrderInfo::getChecked)
    .map(XStudentOrderInfo::getProductOrderID)
    .filter(StringUtils::isNotBlank)
    .distinct()
    .allMatch(productOrderId -> processOrder(productOrderId, errorMessageList, errorProductOrderIds));

private boolean processOrder(String productOrderId, List<String> errorMessageList, List<String> errorProductOrderIds) {
    XRefundResponse response = xStudentCancelSoa.xStudentClassOrder(getXStudentRequest(eid, refundInfo, productOrderId));
    boolean isSuccess = response.getResponseStatus() != null
            && response.getResponseStatus().ack == AckCodeType.Success
            && Boolean.TRUE.equals(response.isIsSuccess());
    if (!isSuccess && StringUtils.isNotBlank(response.getMessage())) {
        errorMessageList.add(response.getMessage());
        errorProductOrderIds.add(productOrderId);
    }
    return isSuccess;
}

Stream.of()

通过给定的一系列元素创建一个新的stream串行流对象。

二、Stream 中间处理

输入Stream对象，输出一个新的Stream对象，中间管道操作可以进行叠加。

规范

CR时发现不规范的流式编程如下：

issueBillList.stream().map(IssueBillDO::getIssueBillId).collect(Collectors.toList());

根据代码规范，在代码中使用链式调用时，为了提高代码的可读性和维护性，建议在方法链的每个方法调用之间进行换行。这样可以使代码更容易阅读和理解。

List<Long> issueBillIds = issueBillList.stream()
                                       .map(IssueBillDO::getIssueBillId)
                                       .collect(Collectors.toList());

filter()

按照条件过滤符合要求的元素，返回新的stream流。

CR时可优化的代码片段： .filter多个过滤条件并存，存在一定的优化空间。编程如下：

.filter(r -> StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getPassengerName(), trace.getPassengerName())
            && StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getFlight(), trace.getFlightNo())
            && StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getDPort(), trace.getDport()))
            ......

建议根据业务将它们拆分为多个.filter方法调用可以提高代码的可读性和可维护性。但是需要注意每个.filter调用都会遍历一次流中的元素。如果流非常大，多个.filter调用可能会带来性能开销。同时如果条件之间存在逻辑依赖关系，拆分成多个.filter调用可能会导致逻辑错误。例如，如果某个条件的结果会影响另一个条件的判断，拆分可能会破坏这种依赖关系。虽然拆分可以提高某些情况下的可读性，但如果条件本身很简单，拆分反而会使代码显得冗长和复杂。

具体大家根据自己的业务特点进行选择

方案一：如果条件非常复杂，或者你希望每个条件都能单独清晰地表达，可以拆分成多个.filter方法

.filter(r -> StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getPassengerName(), trace.getTripInfo().getPassengerName()))
.filter(r -> StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getFlight(), trace.getTripInfo().getFlightNo()))
.filter(r -> StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getDPort(), trace.getTripInfo().getDport()))

方案二：如果条件逻辑非常复杂，考虑将条件封装到一个辅助方法中，这样代码会更加清晰

.filter(r -> matchesTraceInfo(r, trace.getTripInfo()))

private boolean matchesTraceInfo(Record r, TripInfo tripInfo) {
    return StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getPassengerName(), tripInfo.getPassengerName()) &&
           StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getFlight(), tripInfo.getFlightNo()) &&
           StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(r.getDPort(), tripInfo.getDport());
}

map()

将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的stream流。

List<String> ids = Arrays.asList("A1", "A2", "A3");
        // 使用流操作
List<String> results = ids.stream()
        .map(id -> {
            id.replace("A","B");
            return id;
        })
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);

执行之后，会发现每一个元素都被转换为对应新的元素，但是前后总元素个数是一致的：

B1
B2
B3

下面的代码因对map和filter功能的混淆，导致代码执行解决与预期不符，最终出现生产故障。

if (response  != null && response.isPresent() && response.isPresent().get().getResult() != null) {
        ResultType resultType = response.isPresent().get().getResult();
        resultType.getResultList().stream()
                                .map(p -> matchChildResult(p) && p.getCode == CODE_404)
                                .findFirst().ifPresent(result -> {
                                    logger.build("childdata", "fail:).info();
                                    if (ConfigFunc.getBoolean("childIntercept", false)) {
                                        throw new ResultException("fail);
                                    }
                                });

原因：如果使用map这段代码会返回一个List<boolean>的列表，应该不是开发者想要的。而且，只要respose返回了结果，那么map就会返回一个List<boolean>列表，这个列表可能为：[true,false,......]等等，开发者应该要的是满足条件才抛出错误的，但是生产应该是只要respose返回了结果code无论是不是404都会抛错。导致线上系统异常，订单下跌。

flatMap()

将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的stream流。

案例：

List<String> sentences = Arrays.asList("B1 B2","B3 B4");
// 使用流操作
List<String> results2 = sentences.stream()
        .flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(results2);

执行之后，会发现每一个元素都被转换为多个新的元素：

B1
B2
B3
B4

flatMap操作是先将每个元素进行处理并返回一个新的Stream，然后将多个Stream展开合并为了一个完整的新的Stream，如下：

CR时可优化的代码片段： 应用场景为List中的对象中包含List列表

List<SpecialEventMaterialInfo> allMaterialList = specialEventInfoForPageList.stream()
    .filter(Objects::nonNull)
    .filter(p -> CollectionUtils.isNotEmpty(p.getMaterialInfoList()))
    .flatMap(p -> p.getMaterialInfoList().stream().filter(Objects::nonNull))
    .collect(Collectors.toList());

代码优化：提前检查p.getMaterialInfoList()是否为空的处理，CollectionUtils和Collectors被频繁使用，可以进行静态导入以简化代码。

List<SpecialEventMaterialInfo> allMaterialList = specialEventInfoForPageList.stream()
    .filter(p -> p != null && isNotEmpty(p.getMaterialInfoList()))
    .flatMap(p -> p.getMaterialInfoList().stream())
    .filter(Objects::nonNull)
    .collect(toList());

limit()

仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的stream流。

Stream<Integer> integerStream = Arrays.stream({1, 2, 3})
                                      .limit(2);
System.out.println(Arrays.toString(integerStream.toArray())); // [1, 2]

skip()

跳过集合前面指定个数的元素，返回新的stream流。

Stream<Integer> integerStream = Arrays.stream({1, 2, 3});
                                      .skip(2);
System.out.println(Arrays.toString(integerStream.toArray())); // [3]

concat()

将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的stream流。

distinct()

对Stream中所有元素进行去重，返回新的stream流。

**CR`时可优化的代码片段：**

submitReiEntityList = model.getReibursementInfo().getSubmitReiEntityList().stream()
    .map(ReibursementApplyOrderInfo::getOrderId)
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList());

这里主要说一个思想，是否可以将需要distinct的集合转换为Set进行存储，提高查找效率。

sorted()

对stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的stream流。

这里主要看一下目前存在的写法

CR片段一

wordSet1 = wordSet.stream().sorted(new Comparator<String>() {
    @Override
    public int compare(String o1, String o2) {
        return o2.length() - o1.length();
    }
}).collect(Collectors.toList());

CR片段二

List<RescheduleLog> sortedLogs = logs.stream()
    .sorted((RescheduleLog i1, RescheduleLog i2) -> i2.getRecordTime().compareTo(i1.getRecordTime()))
    .collect(Collectors.toList());

CR片段三：上面的片段可以按照该规范，简化代码。

List<RescheduleIssueBill> orderedDescList = rescheduleIssueBills.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(RescheduleIssueBill::getIssueBillID).reversed())
    .collect(Collectors.toList());

CR片段四

List<RescheduleIssueBill> orderedDescList = rescheduleIssueBills
    .stream()
    .sorted(Comparator.comparing(RescheduleIssueBill::getIssueBillID).reversed())
    .collect(Collectors.toList());

代码优化：如果不需要保留原始列表的顺序，可以直接对original进行排序，避免创建额外的心列表。

original.sort(Comparator.comparing(SegmentInfo::getSortedSequence));

peek()

对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的stream流。意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。

CR过程中使用peek的代码，peek么有问题，但是代码还是有一定的优化空间。

List<AllianceAuditInfo> auditSuccessList = auditInfoList.stream()
    .filter(auditInfo -> AllianceAuditStatusEnum.AUDIT_SUCCESS.getValue().equals(auditInfo.getAuditStatus()))
    .peek(auditInfo -> {
        Integer customKey = idxAtomic.getAndUpdate(idx -> idx + NumberUtils.INTEGER_ONE);
        auditInfo.setCustomKey(customKey);
    })
    .collect(Collectors.toList());

我们给一个更优雅的代码：

List<AllianceAuditInfo> auditSuccessList = auditInfoList.stream()
    .filter(auditInfo -> AllianceAuditStatusEnum.AUDIT_SUCCESS.getValue().equals(auditInfo.getAuditStatus()))
    .peek(auditInfo -> auditInfo.setCustomKey(idxAtomic.getAndIncrement()))
    .collect(Collectors.toList());

三、终止Stream

通过终止管道操作之后，Stream流将会结束，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。

count()

返回stream处理后最终的元素个数。

CR时可优化的代码片段：

groupByDataType.entrySet().stream()
    .allMatch(entry -> entry.getValue().stream()
        .map(DiscountInfo::getDeductionAmount)
        .distinct()
        .count() == 1);

代码优化：上述代码distinct与count结合使用时，可以使用Set与length()方法实现，但是这里使用count和distinct可能从业务上理解更为接近，所以具体需要根据业务场景决定。

boolean allMatch = groupByDataType.entrySet().stream()
    .allMatch(entry -> entry.getValue().stream()
        .map(DiscountInfo::getDeductionAmount)
        .collect(Collectors.toSet())
        .size() == 1);

但是这里可以根据allMatch的特性上进行优化，只要找到一个不满足条件的金额，就提前返回false提交性能。

boolean allMatch = groupByDataType.entrySet().stream()
    .allMatch(entry -> {
        Set<BigDecimal> deductionAmounts = entry.getValue().stream()
            .map(DiscountInfo::getDeductionAmount)
            .collect(Collectors.toSet());
        return deductionAmounts.size() == 1;
    });

max()

返回stream处理后的元素最大值。

CR时可优化的代码片段：

files.stream()
     .mapToInt(UploadRetireMaterialInfoType::getBatchNo)
     .max()
     .getAsInt();

代码优化：这里主要的问题是，再调用getAsInt()方法时，一定要判断下是否存在，否则回报异常。

OptionalInt maxBatchNoOptional = files.stream()
            .mapToInt(UploadRetireMaterialInfoType::getBatchNo)
            .max();

        if (maxBatchNoOptional.isPresent()) {
            int maxBatchNo = maxBatchNoOptional.getAsInt();
        } else {
            ......
        }

min()

返回stream处理后的元素最小值。

CR过程中发现可以使用min()方法进行优化的代码片段

List<SFltticketStudentByairlineMy> sortRefundDetails = refundDetails.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(SFltticketStudentByairlineMy::getSequence))
    .collect(toList());
SFltticketStudentByairlineMy firstSeqTicketNo = sortRefundDetails.get(0);

优化后代码如下：

refundDetails.stream()
    .min(Comparator.comparing(SFltticketStudentByairlineMy::getSequence));

findFirst()

找到第一个符合条件的元素时则终止流处理。

优化片段一：

CR时发现.findFirst()返回Optional可以继续进行业务处理，存在一定的优化空间。代码如下：

oc.getOrderInfoList().stream()
    .filter(f -> (StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(f.getFlight(), lastTrip.getFlightNo())
            ......)
    .findFirst().orElse(null);
    if (lastFlight != null) {
        ......
    }

可以在findFirst()方法后继续执行操作，而不需要单独的if (lastFlight != null)语句。流式编程提供了ifPresent方法，可以让你在找到符合条件的元素时执行某些操作。这样使代码更加简洁和流畅，不需要显式地进行空值检查。

oc.getOrderInfoList().stream()
    .filter(f -> (StringUtilsExt.compareIgnoreSpaceAndCaps(f.getFlight(), lastTrip.getFlightNo())
            ......)
    .findFirst()
    .ifPresent(lastFlight -> {
        // 在这里执行你需要的操作
        // 例如：
        // System.out.println("Found flight: " + lastFlight);
    });

优化片段二：

对.findFirst()方法使用存在优化空间

List<SFltticketStudentByairlineMy> sortRefundDetails = refundDetails.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(SFltticketStudentByairlineMy::getSequence))
    .collect(toList());
SFltticketStudentByairlineMy firstSeqTicketNo = sortRefundDetails.get(0);

使用.findFirst()方法获取第一个符合要求的元素即可。当然这个代码还存在优化空间。

SFltticketStudentByairlineMy firstSeqTicketNo = refundDetails.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(SFltticketStudentByairlineMy::getSequence))
    .collect(toList())
    .findFirst();

findAny()

找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理，这个对于串行流时与findFirst相同，对于并行流时比较高效，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑。

CR时可优化的代码片段：

orderInfo.getRefundInfoList().stream()
    .filter(a -> MATERIAL_SUPPLEMENT_FLAG.equals(a.getKey()) && TRUE_VALUE.equals(a.getValue()))
    .findAny()
    .isPresent();

优化代码：返回的是一个boolean类型，可以直接使用anyMatch()

boolean isPresent = orderInfo.getRefundOrderFlagInfoList().stream()
    .anyMatch(a -> MATERIAL_SUPPLEMENT_FLAG.equals(a.getKey()) && TRUE_VALUE.equals(a.getValue()));

anyMatch()

返回一个boolean值，类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素。

我们也会将写的标准的代码推荐给大家

boolean isAgencyModeOrder = CollectionsUtil.isNotEmpty(orderAlibabaCartList) 
        && orderAlibabaCartList.stream()
                                .filter(s -> Objects.equals(s.getBookType(), BookingTypeConstants.TICKET_PLUS_X_ORDER))
                                .anyMatch(s -> Objects.equals(s.getPaymentVersion(), PaymentVersionConstants.PAYMENT_AGENCY));

allMatch()

返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件。

在CR中发现可以优化的代码：在流操作中fucLi部分存在优化空间。

private Stream<AllianceAuditDTO> doFilter(List<AllianceAuditDTO> sourceList) {
    return sourceList.stream()
            .filter(
                    source -> {
                        List<Supplier<Boolean>> fucLi =
                                buildFilterConditions(source);
                        return fucLi.stream().allMatch(Supplier::get);
                    });
}

代码是一个过滤方法，它将一个List<AllianceAuditDTO>转换为一个Stream<AllianceAuditDTO>，并根据某些条件对其进行过滤。具体来说，它使用了buildFilterConditions方法来生成一组Supplier<Boolean>，然后检查这些条件是否都满足。如果所有条件都满足，则保留该元素。

优化后的代码：将fucLi变量内联到filter方法中，减少了不必要的局部变量声明，使代码更加简洁。

private Stream<AllianceAuditDTO> doFilter(List<AllianceAuditDTO> sourceList) {
    return sourceList.stream()
            .filter(source -> buildFilterConditions(source).stream().allMatch(Supplier::get));
}

noneMatch()

返回一个boolean值， 用于判断是否所有元素都不符合条件。

CR时可优化的代码片段：

boolean userBehaviorsCheck = filterRecordList.stream().noneMatch(record -> IntegerUtils.compare(record.getPageCode(), 201));

collect()

将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定。

toArray()

将流转换为数组。

iterator()

将流转换为Iterator对象。

CR时可优化的代码片段：

Iterator<M_RelateAliPassenger> iterator = passengers.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    M_RelateAliPassenger passenger = iterator.next();
    boolean matched = passengers2.stream()
        .anyMatch(p -> p.getPassengerName() != null && p.getPassengerName().equalsIgnoreCase(passenger.getPassengerName()));
    if (!matched) {
        iterator.remove();
    }
}

优化后的代码：主要任务是从passengers列表中移除那些在passengers2列表中没有匹配的乘客。可以通过集合操作来简化和优化这段代码。

passengers.removeIf(passenger ->
    passengers2.stream()
        .noneMatch(p -> p.getPassengerName() != null
            && p.getPassengerName().equalsIgnoreCase(passenger.getPassengerName()))
);

foreach()

无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑。foreach()操作与parallelStream()搭配使用时，必须保证是线程安全的。也不要直接使用默认的线程池。

CR时可优化的代码片段：

parameterList.forEach(param -> orderIds.append(param.getOrderID()).append(","));

优化后的代码：Collectors.joining(",")最适合做上述的工作，应该是首先想到的。

String orderIds = parameterList.stream()
    .map(param -> param.getOrderID())
    .collect(Collectors.joining(","));

常见问题

一旦一个Stream被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作了，否则会报错，看下面示例：

public void testHandleStreamAfterClosed() {
    List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
    Stream<String> stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
    // 统计stream操作后剩余的元素个数
    System.out.println(stream.count());
    System.out.println("-----下面会报错-----");
    // 判断是否有元素值等于205
    try {
        System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        System.out.println(e.toString());
    }
    System.out.println("-----上面会报错-----");
}

结果：

-----下面会报错-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
-----上面会报错-----
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
  at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
  at java.util.stream.ReferencePipeline.anyMatch(ReferencePipeline.java:516)
  at Solution_0908.main(Solution_0908.java:55)

因为stream已经被执行count()终止方法了，所以对stream再执行anyMatch方法的时候，就会报错stream has already been operated upon or closed，这一点在使用的时候需要特别注意。

四、collect方法

获取一个集合类的结果对象，比如List、Set或者HashMap等。

Collectors.toList()

List<NormalOfferModel> collectList = normalOfferModelList
        .stream()
        .filter(offer -> offer.getCate1LevelId().equals("11"))
        .collect(Collectors.toList());

Collectors.toSet()

Set<NormalOfferModel> collectSet = normalOfferModelList
        .stream()
        .filter(offer -> offer.getCate1LevelId().equals("22"))
        .collect(Collectors.toSet());

Collectors.toMap

CodeReview 时发现的问题：没有考虑key重复问题。

Arrays.stream(clazz.getDeclaredFields())
                .collect(Collectors.toMap(r -> r.getName().toLowerCase(), r -> r));

优化后的代码：Function.identity()是java.util.function.Function接口中的一个静态方法。它总是返回一个其输入参数的函数。这在需要传递一个不做任何变换的函数时非常有用。Function.identity()等价于上面的r -> r。(k1, k2) -> k2就是解决重复key的问题，当存在重复key时使用最后一个key。

Arrays.stream(clazz.getDeclaredFields())
                .collect(NormalOfferModel::getName, Function.identity(), (k1, k2) -> k2));

Collectors.joining

List<String> ids = Arrays.asList("205", "10", "308", "49", "627", "193", "111", "193");
String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));

Collectors.averagingInt

List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
// 计算平均值
Double average = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));

Collectors.summarizingInt

List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
// 数据统计信息
IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));

Optional 类

ifPresent(Consumer<? super T> action)

如果Optional中包含值，执行给定的Consumer操作，否则什么也不做。常用于简化代码，避免显式的空值检查。

isPresent()

检查Optional中是否包含值。如果包含值，返回true，否则返回false。

get()

如果Optional中包含值，返回该值；否则抛出NoSuchElementException。这个方法不推荐频繁使用，因为它违背了Optional的初衷，即避免显式的空值检查和异常处理。

orElse(T other)

如果Optional中包含值，返回该值；否则返回other。常用于提供默认值。

orElseGet(Supplier<? extends T> other)

如果Optional中包含值，返回该值；否则通过调用Supplier获取一个默认值。与orElse不同的是，Supplier只有在需要时才会被调用，因此适用于生成默认值开销较大的情况。

isEmpty()

检查Optional中是否为空。如果为空，返回true，否则返回false。

orElseThrow()

如果Optional中包含值，返回该值；否则抛出NoSuchElementException。

optional.orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Value is absent"));

orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier)

如果Optional中包含值，返回该值；否则通过Supplier抛出指定的异常。

filter(Predicate<? super T> predicate)

如果Optional中包含值，并且该值满足给定的谓词，返回一个包含该值的Optional；否则返回一个空的Optional。常用于条件过滤。

Optional<String> filtered = optional.filter(value -> value.length() > 3);

map(Function<? super T, ? extends U> mapper)

如果Optional中包含值，应用给定的函数并返回一个包含映射结果的Optional；否则返回一个空的Optional。常用于链式调用。

Optional<Integer> length = optional.map(String::length);

flatMap(Function<? super T, Optional<U>> mapper)

与map类似，但mapper函数返回的是一个Optional对象，并且不会对返回的Optional进行嵌套。

Optional<String> name = optional.flatMap(value -> Optional.of("Processed " + value));