如何利用Java的Stream API提高代码的简洁度和效率？

开篇语

哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：掘金/C站/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO（全网同号）；欢迎大家常来逛逛，互相学习。

今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。

我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。

小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！

前言

作为一个已经在Java开发职场中摸爬滚打了数年的码农，我深知代码的简洁性和效率对于维护一个大型项目有多么重要。在这些年来的项目开发中，我不断优化和重构代码，尤其是在处理集合和流数据时，我逐渐转向了Java 8引入的Stream API。这个作为jdk8的新特性，不仅让代码更简洁，还让开发过程更加高效。

你可能会问，Stream API到底能带来什么好处呢？是不是所有的场景都能用Stream来提高效率呢？今天，我就结合我多年的开发经验，带你深入了解如何使用Stream API优化代码，提高效率，减少冗余。

1. 什么是Stream API？

Stream API是Java 8引入的一项新特性，它提供了一种声明性、函数式的编程方式来处理集合（例如List、Set）等数据。它允许我们通过流水线式的操作（类似Unix管道）来处理数据流，而不需要编写大量的循环和条件判断，从而使代码更加简洁、可读。

简单来说，Stream API让你能够使用链式操作 来处理数据，比如过滤、排序、映射等，而这些操作都可以通过Stream流式进行，避免了传统的繁琐处理。Stream API的最大特点就是它支持惰性计算 和并行化处理，从而在性能上也能够提供优化。

2. 使用Stream API的好处

通过Stream API，我们可以实现以下几点好处：

简洁性：代码的可读性提高，减少了显式的循环和条件判断。
函数式编程：使用流式操作，代码更加简洁、优雅。
惰性计算：Stream流的操作是惰性求值的，只有在最终操作时才会触发数据的计算。
并行处理 ：Stream API使得并行处理变得简单，可以通过parallelStream()轻松地启用并行处理，提升性能。

3. 常见的Stream API操作

3.1 创建Stream

Stream可以通过多种方式创建，常见的几种方法有：

通过集合创建Stream：

java 复制代码

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

通过数组创建Stream：

java 复制代码

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

通过Stream.of()方法创建Stream：

java 复制代码

Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");

3.2 常见的Stream操作

Stream API的操作分为两类：中间操作 和终止操作。

3.2.1 中间操作（Intermediate Operations）

这些操作会返回一个新的Stream，允许我们继续进行链式调用。中间操作是惰性求值的，只有在终止操作执行时才会计算。

filter()：过滤数据，返回满足条件的元素。

java 复制代码

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:05
 */
public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)  // 过滤偶数
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(evenNumbers);  // 输出：[2, 4]
    }
}

具体展示界面截图如下：

map()：对数据进行映射，转换成不同的形式。

java 复制代码

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:08
 * @desc:
 */
public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = Arrays.asList("Java", "Vue", "Python");
        List<String> upperWords = words.stream()
                .map(String::toUpperCase)  // 转换为大写
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(upperWords);  // 输出：[JAVA, VUE, PYTHON]
    }
}

具体展示界面截图如下：

distinct()：去重，返回一个去重后的Stream。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
                                       .distinct()  // 去重
                                       .collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

sorted()：排序。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 3, 4, 1, 2);
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream()
                                     .sorted()  // 排序
                                     .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

limit()：限制流的长度。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> limitedNumbers = numbers.stream()
                                      .limit(3)  // 取前3个元素
                                      .collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3]

3.2.2 终止操作（Terminal Operations）

终止操作会触发流的计算并返回结果。常见的终止操作有：

forEach()：对Stream中的每个元素执行操作。

java 复制代码

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
words.stream()
     .forEach(word -> System.out.println(word.toUpperCase()));
// 输出：
// APPLE
// BANANA
// CHERRY

collect()：将Stream转换为其他形式，如集合或数组。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> collectedNumbers = numbers.stream()
                                       .collect(Collectors.toList());  // 转换为List
System.out.println(collectedNumbers);  // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

reduce()：对Stream中的元素进行归约操作，通常用于求和、求积等。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, (a, b) -> a + b);  // 求和
System.out.println(sum);  // 输出：15

count()：返回Stream中的元素个数。

java 复制代码

List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry");
long count = words.stream()
                  .count();  // 获取元素个数
System.out.println(count);  // 输出：3

anyMatch()：判断是否有任何元素符合条件。

java 复制代码

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean hasEven = numbers.stream()
                         .anyMatch(n -> n % 2 == 0);  // 是否有偶数
System.out.println(hasEven);  // 输出：true

4. 使用Stream API提高效率和简洁度

4.1 处理大数据集合

在处理大数据时，Stream API提供了更高效的方式，特别是在需要进行复杂转换、过滤和聚合操作时。通过Stream，你可以将操作链式连接，而不是手动编写多个for循环嵌套，从而使代码更简洁。

java 复制代码

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:17
 */
public class Test3 {
    public static void main(String[] args) {

        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);

        //传统方式：
        int sum = 0;
        for (int number : numbers) {
            if (number % 2 == 0) {
                sum += number;
            }
        }
        System.out.println(sum);  // 输出：12

        // 使用Stream API
        int sumStream = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
        System.out.println(sumStream);  // 输出：12
    }
}

通过Stream API，我们可以将过滤、转换、聚合等操作合并为一个链式调用，而不需要显式地写循环和条件判断。这样代码更简洁，也能提高可读性。

具体展示界面截图如下：

4.2 并行化处理

Stream API还支持并行流（parallelStream()），它能够自动将任务分解成多个子任务并行执行，从而提高处理效率。在处理大量数据时，使用并行流能够有效提升性能，尤其是在多核处理器的机器上。

java 复制代码

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @author: 喵手
 * @date: 2025-08-15 17:17
 */
public class Test4 {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 顺序流
        long startTime = System.nanoTime();
        long sum = numbers.stream()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("顺序流耗时: " + (endTime - startTime));

        // 并行流
        startTime = System.nanoTime();
        long sumParallel = numbers.parallelStream()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .sum();
        endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("并行流耗时: " + (endTime - startTime));
    }
}

通过并行流，你可以让计算在多个CPU核心之间分配任务，提高程序的执行效率。

具体展示界面截图如下：

5. 总结

Java的Stream API极大地提升了我们在处理集合、数组等数据时的效率和简洁度。通过链式调用和惰性计算，Stream使得代码更加简洁和具有声明性，特别是在数据转换、过滤、聚合等场景下，能显著减少代码的冗余。而且，通过parallelStream()，我们可以轻松实现并行化处理，提升处理效率。

当然，Stream API也并非没有缺点。虽然它非常适用于处理集合类型的数据，但对于一些性能要求极高的场景，过度使用Stream仍然可能带来性能上的损耗。因此，在使用Stream时，要根据具体的业务需求做出合适的选择。

总之，Stream API为我们提供了一个更加函数式、简洁、并行的编程方式，如果能合理使用，它一定能在我们的项目中发挥巨大的作用。

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文末

好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。

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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！

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