1、简介
Java 8是Java自Java 5（发布于2004年）之后的最重要的版本。这个版本包含语言、编译器、库、工具和JVM等方面的十多个新特性。在本文中我们一起来学习引入的一个新特性-流
2、Lambda表达式
在学习流之前，我们先来了解下java8中引入的Lambda表达式，它作为流很重要的一部分。Lambda表达式个构成如下所示：
2.1 有效的Lambda表达式
（）-> 42
(Apple a) -> { return a.getWeight() > 150; }
//对于函数只有一行代码的，可以去掉大括号{}以及return关键字
（String s）-> s.length()
(Apple a1, Apple a2) -> a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight())
2.2 方法引用
当你需要使用方法引用时，目标放在分隔符::前，方法的名称放在后面。例如：Apple::getWeight就是引用了Apple类中定义的方法getWeight。请记住，不需要括号，因为你
没有实际调用这个方法。方法引用就是Lambda表达式(Apple a) -> a.getWeight的快捷写法。
Lambda及其等效方法引用的列子：
方法引用主要有三类：
- 指向静态方法的方法引用（例如Integer的parseInt方法，写作Integer::parseInt）
- 指向任意类型实例方法的方法引用（例如String的length方法，写作String::length）
- 指向现有对象的实例方法的方法引用（假设你有一个局部变量expensiveTransaction用于存放Transaction类型的对象，它支持实例方法getValue，那么你就可以写成expensiveTransaction::getValue）
第二种和第三种方法引用可能乍看起来有点儿晕。类似于String::length的第二种方法引用的思想就是你在引用一个对象的方法，而这个对象本身是Lambda的一个参数。例如，Lambda表达
式(String s) ->
s.toUppeCase()可以写作String::toUpperCase。但第三种方法引用指的是，你在Lambda中调用一个已经存在的外部对象中的方法。例如，Lambda表达式()->expensiveTransaction.getValue()可
以写作expensiveTransaction::getValue。
2.3 构造函数引用
Supplier<Apple> c1 = Apple::new; // 构造函数引用指向默认的Apple()构造函数
Apple apple = c1.get(); // 调用Supplier的get方法将产生一个新的Apple Function<Integer, Apple> c2 = Apple::new; // 指向Apple(Integer weight)的构造函数引用
Apple apple2 = c2.apply(110); // 调用该Function函数的apply方法，并给出要求的重量，将产生一个Apple
在下面的代码中，一个Integer构成的List中的每个元素都通过我们前面定义的类的map方法传递给了Apple的构造函数，得到了一个具有不同重量苹果的List：
private static void test() {
List<Integer> weights = Arrays.asList(7, 3, 4, 10);
List<Apple> apples = map(weights, Apple::new);
apples.stream().map(Apple::getWeight).forEach(System.out::println);
}
public static List<Apple> map(List<Integer> list, Function<Integer, Apple> f) {
List<Apple> result = new ArrayList<>();
for (Integer e : list) {
result.add(f.apply(e));
}
return result;
}
3、引入流
3.1流简介
流是一系列数据项，一次只生成一项。程序可以从输入流中一个一个读取数据项，然后以同样的方式将数据项写入输出流。一个程序的输出流很可能是另一个程序的输入流。就想汽车组装流水线一
样，汽车排队进入加工站，每个加工站会接收、修改汽车，然后将之传递给下一站做进一步的处理。尽管流水线实际上是一个序列，但不同加工站的运行一般是并行的。
基于此，Java8可以透明的把输入的不想管部分拿到几个CPU内核上去分别执行你的Stream操作流水线——这是几乎免费的并行，用不着费劲搞Thread了。
3.2流操作
流操作包含3个部分：数据源、中间操作、终端操作
数据源：集合、数组
中间操作：可以连接起来的流操作，流程一条流水线
终端操作：关闭流的操作
中间操作和终端操作，如下图所示：
3.3 使用流
筛选和切片：filter()、distinct()、limit()、skip()
映射：map()
查找和匹配：anyMatch()、allMatch()、noneMatch()、findAny()、findFirst()
归约：reduce()
3.3.1 筛选和切片
filter()：筛选过滤。会接受一个谓词（一个返回boolean的函数）作为参数，并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。
distinct()：去重。它会返回一个元素各异（根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现）的流
limit(n)：截断。它会返回一个不超过给定长度的流，如果流是有序的，则最多返回前n个元素
skip(n)：跳过。返回一个扔掉了前n个元素的流
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4，5, 6);
numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0) //筛选出能被2整除的
.distinct() //去重
.limit(3) //取前3个元素
.skip(1) //扔掉第一个元素
.forEach(System.out::println);
3.3.2 映射
map()：映射。它会接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素
例如，下面的代码，提取菜单中菜的名字
List<String> nameList = menu.stream()
.map(Dish::getName)
.collect(Collectors.toList())
3.3.4 查找和匹配
anyMatch()：流中是否有一个元素能匹配给定的谓词
List<Integer> numbers = Arrays.asList(6, 5, 4, 8, 1, 2, 3, 4, 2, 5, 6, 8, 10);
numbers.stream().anyMatch(d -> d % 3 == 0) ; //true
allMatch()：流中的元素是否都能匹配给定的谓词
numbers.stream().allMatch(d -> d % 3 == 0); //false
noneMatch()：与allMatch()相对，流中没有任何元素与给定的谓词匹配
numbers.stream().noneMatch(d -> d % 7 == 0); //true
findAny()：返回当前流中的任意元素。不过该方法返回的是Optional<T>容器类，其方法包括
1、isPresent() 将在Optional包含值的时候返回true，否者返回false
2、T get() 会在值存在时返回值，否则抛出一个NoSuchElement异常
Optional<Integer> nums = numbers.stream().filter(d -> d % 4 == 0).findAny();
nums.isPresent(); //true
nums.get(); //
findFirst()：找到第一个元素，工作方式类似于findAny()
3.3.5 归约
把一个流中的元素组合起来，使用reduce操作来表达更复杂的查询，比如“计算菜单中的总卡路里”或“菜单中卡路里最高的菜是哪一个”。此类查询需要将流中所有元素反复结合起来，得
到一个值，比如一个Integer。这样的查询可以被归类为归约操作（将流归约成一个值）
元素累加、累乘
List<Integer> numbers = Arrays.asList(4, 5, 3, 9); //有初始值：
numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b); //21
numbers.stream().reduce(0, Integer::sum); //21
numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b); //540 //无初始值：
Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> (a + b));
//对于无初始值的归约，reduce操作无法返回其和，只能将结果包裹在一个Optional对象里，以表明可能不存在
sum.get(); //
最大值、最小值
List<Integer> numbers = Arrays.asList(4, 5, 3, 9); Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max); //最大值
max.get(); //9 Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min); //最小值
min.get(); //
求和、平均数
int total = menu.stream().collect(Collectors.summingInt(Dish::getCalories)); //统计总数
double avg = menu.stream().collect(Collectors.averagingInt(Dish::getCalories)); // 求平均数
long count = menu.stream().count(); //个数 IntSummaryStatistics summ = menu.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Dish::getCalories)); summ.getAverage(); //平均数
summ.getCount(); //个数
summ.getMax(); //最大值
summ.getMin(); //最小值
summ.getSum(); //和
3.4 用流收集数据
收集器(collect)：是一个将数据流缩减为一个值的高级归约操作，这个值可以是集合、映射、或者一个值对象。你可以使用collect达到以下目的：
1、将数据流缩减为一个单一值
2、将一个数据流中的元素进行分组
3、分割一个流中的元素
public List<String> getList(List<Task> tasks) { //将数据收集进一个列表
return tasks.stream().map(Task::getTitle).collect(Collectors.toList());
}
public Set<String> getSet(List<Task> tasks) { //将数据收集进一个集合
return tasks.stream().map(Task::getTitle).collect(Collectors.toSet());
}
private static Map<String, Task> taskMap(List<Task> tasks) { //将数据收集进一个映射
return tasks.stream().collect(Collectors.toMap(Task::getTitle, task -> task));
}
private static Map<TaskType, List<Task>> groupTasksByType(List<Task> tasks) { //分组
return tasks.stream().collect(Collectors.groupingBy(Task::getType));
}
其它参照资源：http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/52662761