【辰兮要努力】：hello你好我是辰兮，很高兴你能来阅读，博客昵称是希望自己能不断精进，向着优秀程序员前行！
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吾等采石之人，应怀大教堂之心，愿你们奔赴在各自的热爱中…
一、Stream序言
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。
使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。
简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
二、Stream测试
项目案例：第一次接触Java-Stream流，记得当时要查询帖子列表，本身查询就是三个表的连表查询外，还要封装点赞，是否点赞，等等一系列属性，用传统的for循环封装速度太慢了，会带给用户不好体验，于是一个大佬帮我优化了一下代码用stream流帮我封装等一系列属性时间也节省了三分之二的时间
爱了爱了，来找找网上案例一起尝试学习一下
整理了一下常见的for循环foreach等等和stream流的比较
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// 测试源
List<String> sourceList = new ArrayList<>();
for (int i = 0;i<10000;i++) {
sourceList.add("第" + i + "条数据");
}
System.out.println("数据条数：" + sourceList.size());
long a1=System.currentTimeMillis();
for (int i = 0;i < sourceList.size();i++) {
doSome();
}
long a2=System.currentTimeMillis();
System.out.println("普通for循环用时：" + (a2-a1));
long b1=System.currentTimeMillis();
for (String t:sourceList) {
doSome();
}
long b2=System.currentTimeMillis();
System.out.println("增强for循环用时：" + (b2-b1));
long c1=System.currentTimeMillis();
sourceList.forEach((t)-> doSome());
long c2=System.currentTimeMillis();
System.out.println("forEach循环用时：" + (c2-c1));
long d1=System.currentTimeMillis();
sourceList.parallelStream().forEach((t)-> doSome());
long d2=System.currentTimeMillis();
System.out.println("forEach-Stream循环用时：" + (d2-d1));
}
private static void doSome() {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
当我们数据是一万条的时候可以发现forEach-Stream流明显的速度优势
数据条数：10000
普通for循环用时：19804
增强for循环用时：19645
forEach循环用时：19707
forEach-Stream循环用时：3702
数据量比较小的时候好像看不到明显的优势
数据条数：10
普通for循环用时：21
增强for循环用时：20
forEach循环用时：62
forEach-Stream循环用时：27三、Stream小结
JDK1.8的stream流操作和for循环操作到底谁的性能高？
如果在循环体中有复杂的业务、调用远程接口或数据库就用stream，因为stream是多线程方式并行执行，但是其调用线程池必然会消耗性能，所以简单的操作固然还是for循环效率高。具体的应用我们更加具体的业务场景来。
stream().forEach用的多线程方式，其调用线程池的时候必然会耗费更多的时间。但如果你在循环内要处理的事情很多，或者要循环调用远程接口/数据库的时候，无疑极大的提升了效率
在编写代码的过程中，我们究竟采用哪种遍历方式比较好？！
这个得有一个选择标准，如果单纯的以运行效率为主，那还是采用传统的for循环，若要简化代码量，那就选用stream。
使用 Stream 的建议
- 1、简单的迭代逻辑，可以直接使用 iterator，对于有多步处理的迭代逻辑，可以使用 stream，损失一点几乎没有的效率，换来代码的高可读性是值得的；
- 2、单核 cpu 环境，不推荐使用 parallel stream，在多核 cpu 且有大数据量的条件下，推荐使用 paralle stream；
- 3、stream 中含有装箱类型，在进行中间操作之前，最好转成对应的数值流，减少由于频繁的拆箱、装箱造成的性能损失；
Stream小结
我们可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的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“封装某些属性”、“过滤长度小于3的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，具体的操作还是要进一步学习Stream流的相关用法，值得学习实践。
The best investment is to invest in yourself.
愿你们奔赴在自己的热爱里！
