Java 8 Stream 流操作大全：从入门到实战全覆盖（附案例）

引言

Java 8 中的 Stream 是处理集合的终极利器，它提供了声明式、函数式的操作方式。本文将全面梳理 Stream 的核心操作及实际案例，适合所有 Java 开发者学习收藏！

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🔍 一、什么是 Stream？

Stream 是 Java 8 引入的一个重要新特性，它不是数据结构，而是对集合（Collection）、数组等数据源进行链式、高效处理的一种方式。

特点：

• 声明式编程（更少的代码、更高的可读性）
• 支持并行（parallel）
• 不改变原数据源（函数式思想）
• 延迟执行（惰性求值）

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🧱 二、Stream 的核心组成

类型	说明
数据源	如 List、Set、数组、Map 的 entrySet 等
中间操作	多次链式调用，返回 Stream 自身
终结操作	最终计算结果，触发 Stream 执行链关闭

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✨ 三、Stream 创建方式

✅ 从集合创建

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();

✅ 从数组创建

String[] arr = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(arr);

✅ 通过 Stream.of()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);

✅ 无限流（函数式）

Stream<Integer> infinite = Stream.iterate(0, x -> x + 2).limit(5);
infinite.forEach(System.out::println); // 输出0 2 4 6 8

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🧪 四、Stream 中间操作详解（中间操作不会立刻执行）

1️⃣ filter：过滤元素

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
list.stream().filter(s -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);

2️⃣ map：元素映射

List<String> upper = list.stream()
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

3️⃣ flatMap：扁平化嵌套结构

List<String> lines = Arrays.asList("a,b", "c,d", "e");
List<String> result = lines.stream()
    .flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(",")))
    .collect(Collectors.toList());

4️⃣ distinct：去重

Stream.of(1, 2, 2, 3, 3).distinct().forEach(System.out::println);

5️⃣ sorted：排序

list.stream().sorted().forEach(System.out::println); // 默认自然排序

自定义排序：

list.stream()
    .sorted((s1, s2) -> s2.length() - s1.length())
    .forEach(System.out::println);

6️⃣ limit / skip：限制/跳过元素

Stream.iterate(1, n -> n + 1)
    .skip(3)
    .limit(5)
    .forEach(System.out::println); // 输出4,5,6,7,8

7️⃣ peek：调试用的中间操作

List<String> result = list.stream()
    .peek(System.out::println)
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

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🎯 五、Stream 终结操作详解（触发流执行）

1️⃣ forEach：遍历处理每个元素

list.stream().forEach(System.out::println);

2️⃣ collect：结果收集（常用于转为 List、Map）

List<String> upper = list.stream()
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

收集为 Map：

Map<String, Integer> map = list.stream()
    .collect(Collectors.toMap(s -> s, String::length));

3️⃣ toSet / joining / groupingBy / partitioningBy

Set<String> set = list.stream().collect(Collectors.toSet());

String joined = list.stream().collect(Collectors.joining(", "));

Map<Integer, List<String>> grouped = list.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

Map<Boolean, List<String>> partitioned = list.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.contains("a")));

4️⃣ reduce：归约操作（聚合）

int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);

5️⃣ count / min / max

long count = list.stream().count();

Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));

6️⃣ anyMatch / allMatch / noneMatch

boolean any = list.stream().anyMatch(s -> s.contains("a"));
boolean all = list.stream().allMatch(s -> s.length() > 2);
boolean none = list.stream().noneMatch(s -> s.startsWith("z"));

7️⃣ findFirst / findAny

Optional<String> first = list.stream().findFirst();
Optional<String> any = list.parallelStream().findAny();

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🔄 六、实战案例综合

✅ 案例：按姓名分组统计员工人数

Map<String, Long> result = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getName, Collectors.counting()));

✅ 案例：分区 -> 年龄是否大于 30

Map<Boolean, List<Employee>> partition = employees.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getAge() > 30));

✅ 案例：多条件排序（先按部门，再按年龄）

employees.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(Employee::getDepartment)
        .thenComparing(Employee::getAge))
    .collect(Collectors.toList());

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🚨 七、使用建议 & 注意事项

• Stream 是一次性操作，操作后不能再次使用
• 要避免流操作嵌套过深，影响可读性
• 注意延迟执行行为，中间操作不触发执行
• 尽量避免使用 collect().get() 导致空指针异常

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📚 八、总结：流操作速查表

操作类型	方法	说明
创建	stream(), of(), iterate()	创建流
中间操作	filter, map, flatMap, distinct, sorted, limit, skip, peek	构建处理链
终结操作	forEach, collect, reduce, count, anyMatch, findFirst, toMap 等	执行处理，返回结果

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🔚 九、推荐扩展阅读

• 《Java 8 实战》
• Oracle 官方文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Stream.html

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