一、流的创建
流可以从多种数据源创建，包括集合、数组、I/O资源等：
java
// 从集合创建
List list = Arrays.asList(1, 2, 3);
Stream stream = list.stream();
// 从数组创建
int[] array = {1, 2, 3};
IntStream intStream = Arrays.stream(array);
// 通过Stream.of创建
Stream stringStream = Stream.of("A", "B", "C");
二、中间操作（Intermediate Operations）
中间操作返回新流，支持链式调用，但不会立即执行：
过滤（Filter）
筛选符合条件的元素：
java
list.stream().filter(n -> n % 2 == 0); // 筛选偶数
映射（Map）
转换元素类型或提取属性：
java
list.stream().map(String::toUpperCase); // 字符串转大写
排序（Sorted）
按自然顺序或自定义比较器排序：
java
list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()); // 降序排列
去重（Distinct）
去除重复元素：
java
list.stream().distinct();
截取与跳过（Limit/Skip）
java
list.stream().limit(5); // 取前5个元素
list.stream().skip(2); // 跳过前2个元素
三、终止操作（Terminal Operations）
终止操作触发流的执行并返回结果：
收集结果（Collect）
将流转换为集合或聚合数据：
java
List names = list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("A"))
.collect(Collectors.toList());
遍历（ForEach）
对每个元素执行操作：
java
list.stream().forEach(System.out::println);
统计（Count/Sum/Max/Min）
java
long count = list.stream().count(); // 元素总数
int sum = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); // 求和
归约（Reduce）
自定义聚合逻辑：
java
int sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum); // 累加求和
四、并行流（Parallel Stream）
通过并行处理提升大数据集性能：
java
int sum = list.parallelStream()
.mapToInt(n -> n * n)
.sum(); // 并行计算平方和
注意：并行流适用于计算密集型任务，但可能因线程开销导致小数据集效率降低。
五、注意事项
流的不可复用性
流一旦被终止操作消费，不可重复使用。
惰性求值
中间操作延迟执行，直到终止操作触发。
避免副作用
推荐使用纯函数式操作，而非在流中修改外部变量。