JDK8 stream API，并行API的适用场合

`jdk8`stream创建/中间操作/终止操作api

    public static void main(String[] args) {//流的创建：可以通过Array/List/Set的stream(),或Stream类的静态方法builder/generate/of等方法Lists.newArrayList(1,2,3).stream().forEach(System.out::println);System.out.println(Stream.builder().add(1).add(2).add(3).build().collect(Collectors.toList()));System.out.println(Stream.iterate(1, i -> ++i).limit(3).collect(Collectors.toList()));//无限流,seed种子,必须limit否则0Stream.generate(() -> Math.random()).limit(3).forEachOrdered(System.out::println);//::是对拉姆达的进一步简化//流的中间操作：包括filter/distinct/sorted/unordered/skip/limit/peek/map/flatmap等,返回仍是流（必须有终止操作否则中间步骤不执行,parallelStream多核CPU并行操作流排序无效）System.out.println(Lists.newArrayList(1, 3, 3, 2, 4, 5, 8, 7, 6).stream().filter(i -> {System.out.println(i);return  i != 1;}).distinct().sorted((o1, o2) -> o1 - o2).skip(1).limit(3).map(o -> ++o).collect(Collectors.toList()));System.out.println(Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd").stream().peek(s -> System.out.println(s)).collect(Collectors.toList()));//peek用于debug,类似map,但无返回Stream.of("a,a", "b,b", "c,c", "d,d").flatMap(s ->Stream.of(s.split(","))).forEach(ss -> System.out.println(ss));//flat返回的是流，这些流合并为一个整体流Stream.of("a,a", "b,b", "c,c", "d,d,d").map(s ->s.split(",")).forEach(arr -> {System.out.println(arr.length); });//map返回的是基本数据类型//流的终止：如非collect/toArray/count/forEach/allMatch/anyMatch/nonMatch/findAny/findFirst/max/min/reduceSystem.out.println(Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd").allMatch(Objects::nonNull));System.out.println(Stream.of("aa", "bb", "cc", null).anyMatch(s -> StringUtils.isBlank(s)));System.out.println(Stream.of("aa", "bb", "cc", null).findFirst().get());System.out.println(Stream.of("aa", "bb", "cc", null).map(s -> {System.out.println(s);return s;}).reduce((str1, str2) -> str1 + str2).get());//聚合操作，类似递归,如(((e1+e2)+e3)+e4)System.out.println(Stream.of("aa", "bb", "cc", null).map(s ->s+=s).reduce("initVal",(str1, str2) -> str1 + str2));//指定初始值//流的终止:特别的统计APIList<Goods> goods = Lists.newArrayList(new Goods("商品1", 1, 1),new Goods("商品2", 2, 2),new Goods("商品3", 3, 3));Double totalPrice = goods.stream().map(item -> item.getPrice() * item.getNum()).reduce((p1, p2) -> p1 + p2).get();System.out.println(totalPrice);//14元DoubleSummaryStatistics statistics = goods.stream().mapToDouble(item -> item.getPrice() * item.getNum()).summaryStatistics();System.out.println("商品种数:"+statistics.getCount());System.out.println("最高花费:"+statistics.getMax());System.out.println("平均花费:"+statistics.getAverage());System.out.println("总花费:"+statistics.getSum());//14元}

并行stream API的适用场景测试

public class Test {public static void main(String[] args) throws Exception {//准备一个数据源集合，测试将集合元素拼接一个字符放入另一个集合ArrayList<String> resourceList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 10; i++) {resourceList.add(i + "");}//普通处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。long t1 = System.currentTimeMillis();ArrayList<String> s1 = new ArrayList<>();for (String s : resourceList) {Thread.sleep(500);//模拟此处有0.5s的其它操作s1.add(s + "普通测试");}long t2 = System.currentTimeMillis();//JKD8 parallelStream处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。long t3 = System.currentTimeMillis();List<String> s2 = resourceList.parallelStream().map(e -> {try {Thread.sleep(500);//模拟此处有0.5s的其它操作} catch (InterruptedException e1) {e1.printStackTrace();}return e + "Stream测试";}).collect(Collectors.toList());long t4 = System.currentTimeMillis();System.out.println(t2 - t1);System.out.println(t4 - t3);//结论：1.多次测量输出：5000：1500；//     2.当业务的集合迭代处理过程中有较耗时操作时，利用多核CPU及JDK8 并行api，能明显提升效率；//     3.简单集合迭代，无耗时操作不推荐stream}

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