java8新特性（二）：stream流式编程详细介绍
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。这是目前为止最大的一次对Java库的完善，以便开发者能够写出更加有效、更加简洁和紧凑的代码。Steam API极大得简化了集合操作。
下面简单介绍下stream的使用
我们先造一个List
List<OrderInfo> list = new ArrayList<>();
OrderInfo orderInfo1 = new OrderInfo();
orderInfo1.setId(1);
orderInfo1.setName("apple");
orderInfo1.setPrice(33.56);
list.add(orderInfo1);
OrderInfo orderInfo2 = new OrderInfo();
orderInfo2.setId(2);
orderInfo2.setName("huawei");
orderInfo2.setPrice(1.2);
list.add(orderInfo2);
OrderInfo orderInfo3 = new OrderInfo();
orderInfo3.setId(3);
orderInfo3.setName("xiaomi");
orderInfo3.setPrice(13.2);
list.add(orderInfo3);
我现在要把list中每个orderInfo的name取出来，得到一个List
List namesList = new ArrayList<>();
for (OrderInfo info:list){
namesList.add(info.getName());
} 但是使用stream流之后，就可以使用一行代码搞定。类似地，也可以把id全部都取出来
List<String> names = list.stream().map(orderInfo -> orderInfo.getName()).collect(Collectors.toList());
List<Integer> ids = list.stream().map(orderInfo -> orderInfo.getId()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(names);
System.out.println(ids);我们运行一下，看看打印结果
[apple, huawei, xiaomi]
[1, 2, 3]还可以用stream中的filter做筛选，筛选出符合条件的对象，比如，我要把list中name是apple的对象找出来
List<OrderInfo> appleList = list.stream().filter(orderInfo -> orderInfo.getName().equals("apple")).collect(Collectors.toList());
System.out.println("appleList:"+ JSON.toJSONString(appleList));打印结果
appleList:[{"id":1,"name":"apple","price":33.56}]
还可以使用sum方法得出list中所有对象的某个属性的和，比如这个List
Double price = list.stream().mapToDouble(OrderInfo::getPrice).sum();
System.out.println("price:"+price);打印结果
price:47.96以上介绍的stream的用法都是串行流，java8中还有并行流(Parallel Stream)。写法有两种
list.stream().parallel();
list.parallelStream();之所以设计使用并行流处理来处理业务，是为了充分利用CPU资源以获取更好的性能，所以使用parallelStream理论上速度会更快。我们可以对比一下：
先定义一个list，放入1000个数
List<Integer> linkedList =new LinkedList();
for (int a = 1;a <=10000 ;a++) {
linkedList.add(a);
}首先我们用传统的for循环遍历
long start = System.currentTimeMillis();
for (int a = 0; a < linkedList.size(); a++) {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("for循环遍历方式 : " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
然后我们用stream的串行流方式遍历
linkedList.stream().forEach(r -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println("stream串行遍历方式 : " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");最后我们用parallelStream并行流方式遍历
linkedList.parallelStream().forEach(r -> {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println("parallelStream并行遍历方式 : " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");一起运行，看看打印结果
for循环遍历方式 : 15358ms
stream串行遍历方式 : 30669ms
parallelStream并行遍历方式 : 32023ms可以看到，前两种遍历方式的时间差不多，从0~15358ms，以及从15358ms~30669ms，但是并行流遍历的时间却特别短，30669ms~32023ms，非常快
最后多说一句，parallelStream虽然快，但是不要乱用，我们曾经遇到过在一个公共方法中使用了parallelStream来处理数据，结果很多入口都在调用这个方法，导致这个方法短时间内快速处理大量数据，疯狂占用CPU资源，CPU飙升导致服务器告警，系统卡顿。所以有些不是很重要，或者不需要那么及时处理的数据，可以不用parallelStream来处理。
当然，还有很多细节，这里就不逐一列举，根据以上几个例子，应该大致可以举一反三，自己去尝试探索和使用了
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