Java8 Streams API 详解

一、为什么需要 Stream

Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。

Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。

Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。

通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

什么是聚合操作

在传统的 J2EE 应用中，Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如：

• 客户每月平均消费金额

• 最昂贵的在售商品

• 本周完成的有效订单（排除了无效的）

• 取十个数据样本作为首页推荐

这类的操作。

但在当今这个数据大爆炸的时代，在数据来源多样化、数据海量化的今天，很多时候不得不脱离 RDBMS，或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。

而 Java 的集合 API 中，仅仅有极少量的辅助型方法，更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合，完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。

在 Java 7 中，如果要发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，我们需要这样写：

List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();
for(Transaction t: transactions){
	if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
		groceryTransactions.add(t);
	}
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
	public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
		return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
	}
});
List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>();
for(Transaction t: groceryTransactions){
	transactionsIds.add(t.getId());
}

而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；而且使用并发模式，程序执行速度更快。

List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
	filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
	sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
	map(Transaction::getId).
	collect(toList());

二、Stream 总览

2.1 什么是流

Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。

原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。

而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。

Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下：

• 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
• 5.0 中的 java.util.concurrent
• 6.0 中的 Phasers 等
• 7.0 中的 Fork/Join 框架
• 8.0 中的 Lambda

Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。

2.2 流的构成

当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：

获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示。


有多种方式生成 Stream Source：

• 从 Collection 和数组

• Collection.stream()

• Collection.parallelStream()

• Arrays.stream(T array) or Stream.of()

• 从 BufferedReader

• java.io.BufferedReader.lines()

• 静态工厂

• java.util.stream.IntStream.range()

• java.nio.file.Files.walk()

• 自己构建

• java.util.Spliterator

• 其它

• Random.ints()

• BitSet.stream()

• Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)

• JarFile.stream()

流的操作类型分为两种：

• Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。

• Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指：

• 对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。

• 对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

int sum = widgets.stream()
	.filter(w -> w.getColor() == RED)
	.mapToInt(w -> w.getWeight())
	.sum();

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和。

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三、流的使用详解

简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。

3.1 流的构造与转换

下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");

// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);

// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();

需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> 、Stream<Double>，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。

IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);

// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);

// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));

// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

3.2 流的操作

接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。

• Intermediate：
  map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

• Terminal：
  forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

• Short-circuiting：
  anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

map/flatMap

我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。

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

这段代码把所有的单词转换为大写。

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
	map(n -> n * n).
	collect(Collectors.toList());

这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。

从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

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

Stream<Integer> outputStream = inputStream.
	flatMap((childList) -> childList.stream());

flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起，最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。

filter

filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
	Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);

经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。

List<String> output = reader.lines().
	flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).
	filter(word -> word.length() > 0).
	collect(Collectors.toList());

这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。

forEach

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

// Java 8
roster.stream()
	.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
	.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));

// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
	if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
		System.out.println(p.getName());
	}
}

对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的：

stream.forEach(element -> doOneThing(element));
stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));

相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

Stream.of("one", "two", "three", "four")
	.filter(e -> e.length() > 3)
	.peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
	.map(String::toUpperCase)
	.peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
	.collect(Collectors.toList());

forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

findFirst

这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

博主插入：《Java8 Optional 详解》

String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);

public static void print(String text) {
	// Java 8
	Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
	
	// Pre-Java 8
	if (text != null) {
		System.out.println(text);
	}
}

public static int getLength(String text) {
	// Java 8
	return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
	
	// Pre-Java 8
	// return if (text != null) ? text.length() : -1;
};

在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。

Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。

reduce

这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于

Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 
// 或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);

也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。

// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 

// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 

// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);

// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();

// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
	filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
	reduce("", String::concat);

上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。

limit/skip

limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。

public void testLimitAndSkip() {
	List<Person> persons = new ArrayList();
	for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
		Person person = new Person(i, "name" + i);
		persons.add(person);
	}
	List<String> personList2 = persons.stream().
		map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
	System.out.println(personList2);
}

private class Person {
	public int no;
	private String name;
	public Person (int no, String name) {
		this.no = no;
		this.name = name;
	}
	public String getName() {
		System.out.println(name);
		return name;
	}
}

输出结果为：

name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]

这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。

有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。

List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
	Person person = new Person(i, "name" + i);
	persons.add(person);
}

List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
	p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);

上面的示例做了微调，首先对 5 个元素的 Stream 排序，然后进行 limit 操作。输出结果为：

name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]

即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。

最后有一点需要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来说，如果其元素是有序的，那么 limit 操作的成本会比较大，因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。

sorted

对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。

List<Person> persons = new ArrayList();
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
	Person person = new Person(i, "name" + i);
	persons.add(person);
}

List<Person> personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) ->
	p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);

结果会简单很多：

name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a]

当然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。

min/max/distinct

min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
	mapToInt(String::length).
	max().
	getAsInt();

br.close();
System.out.println(longest);

上面的例子是找出最长一行的长度，下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词，转小写，并排序。

List<String> words = br.lines().
	flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).
	filter(word -> word.length() > 0).
	map(String::toLowerCase).
	distinct().
	sorted().
	collect(Collectors.toList());

br.close();
System.out.println(words);

Match

Stream 有三个 match 方法，从语义上说：

• allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true

• anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

• noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。

List<Person> persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));

boolean isAllAdult = persons.stream().
	allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);

boolean isThereAnyChild = persons.stream().
	anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);

输出结果：

All are adult? false
Any child? true

3.3 进阶：自己生成流

Stream.generate

通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。

把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。

// 生成10个随机整数
Random seed = new Random();
Supplier<Integer> random = seed::nextInt;
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);

//Another way
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
	limit(10).forEach(System.out::println);

Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每一个变量赋值；或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。

Stream.generate(new PersonSupplier()).
	limit(10).
	forEach(p -> System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge()));

private class PersonSupplier implements Supplier<Person> {
	private int index = 0;
	private Random random = new Random();
	
	@Override
	public Person get() {
		return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100));
	}
}

输出结果：

StormTestUser1, 9
StormTestUser2, 12
StormTestUser3, 88
StormTestUser4, 51
StormTestUser5, 22
StormTestUser6, 28
StormTestUser7, 81
StormTestUser8, 51
StormTestUser9, 4
StormTestUser10, 76

Stream.iterate

iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。

// 生成一个等差数列

Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));

// 输出：0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

与 Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。

3.4 进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操作

java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作，例如转变输出为 Collection，把 Stream 元素进行归组。

groupingBy/partitioningBy

Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()).
	limit(100).
	collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));

Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
	Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next();
	System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}

上面的 code，首先生成 100 人的信息，然后按照年龄归组，相同年龄的人放到同一个 list 中，可以看到如下的输出：

Age 0 = 2
Age 1 = 2
Age 5 = 2
Age 8 = 1
Age 9 = 1
Age 11 = 2
……

按照未成年人和成年人归组：

Map<Boolean, List<Person>> children = Stream.generate(new PersonSupplier()).
	limit(100).
	collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));

System.out.println("Children number: " + children.get(true).size());
System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size());

// 输出：
// Children number: 23 
// Adult number: 77

在使用条件“年龄小于 18”进行分组后可以看到，不到 18 岁的未成年人是一组，成年人是另外一组。partitioningBy 其实是一种特殊的 groupingBy，它依照条件测试的是否两种结果来构造返回的数据结构，get(true) 和 get(false) 能即为全部的元素对象。

四、结束语

总之，Stream 的特性可以归纳为：

• 不是数据结构
• 它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。
• 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
• 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
• 不支持索引访问
• 你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。
• 很容易生成数组或者 List
• 惰性化
• 很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
• Intermediate 操作永远是惰性化的。
• 并行能力
• 当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
• 可以是无限的
• 集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。