现在很多大数据量系统中都存在分表分库的情况。
例如，电商系统中的订单表，常常使用用户ID的Hash值来实现分表分库，这样是为了减少单个表的数据量，优化用户查询订单的速度。
但在后台管理员审核订单时，他们需要将各个数据源的数据查询到应用层之后进行合并操作。
例如，当我们需要查询出过滤条件下的所有订单，并按照订单的某个条件进行排序，单个数据源查询出来的数据是可以按照某个条件进行排序的，但多个数据源查询出来已经排序好的数据，并不代表合并后是正确的排序，所以我们需要在应用层对合并数据集合重新进行排序。
在Java8之前，我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重新排序合并数据，又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现，这两种方式对于大数据量系统来说，效率并不是很理想。
Java8中添加了一个新的接口类Stream，他和我们之前接触的字节流概念不太一样，Java8集合中的Stream相当于高级版的Iterator，他可以通过Lambda 表达式对集合进行各种非常便利、高效的聚合操作（Aggregate Operation），或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation)。
Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted、filter、map等类似。我们在应用层就可以高效地实现类似数据库SQL的聚合操作了，而在数据操作方面，Stream不仅可以通过串行的方式实现数据操作，还可以通过并行的方式处理大批量数据，提高数据的处理效率。
接下来我们就用一个简单的例子来体验下Stream的简洁与强大。
这个Demo的需求是过滤分组一所中学里身高在160cm以上的男女同学，我们先用传统的迭代方式来实现，代码如下：
Map> stuMap=new HashMap>(); for (Student stu: studentsList) { if (stu.getHeight() > 160) { //如果身高大于160 if (stuMap.get(stu.getSex())==null) { //该性别还没分类 List list=new ArrayList(); //新建该性别学生的列表 list.add(stu);//将学生放进去列表 stuMap.put(stu.getSex(), list);//将列表放到map中 } else { //该性别分类已存在 stuMap.get(stu.getSex()).add(stu);//该性别分类已存在，则直接放进去即可 } } }
我们再使用Java8中的Stream API进行实现：
1.串行实现
Map> stuMap=stuList.stream().filter((Student s) -> s.getHeight() > 160) .collect(Collectors.groupingBy(Student ::getSex));
2.并行实现
Map> stuMap=stuList.parallelStream().filter((Student s) -> s.getHeight() > 160) .collect(Collectors.groupingBy(Student ::getSex));
通过上面两个简单的例子，我们可以发现，Stream结合Lambda表达式实现遍历筛选功能非常得简洁和便捷。
上面我们初步了解了Java8中的Stream API，那Stream是如何做到优化迭代的呢？并行又是如何实现的？下面我们就透过Stream源码剖析Stream的实现原理。
在了解Stream的实现古玩原理之前，我们先来了解下Stream的操作分类，因为他的操作分类其实是实现高效迭代大数据集合的重要原因之一。为什么这样说，分析完你就清楚了。
官方将Stream中的操作分为两大类：中间操作（Intermediate operations）和终结操作（Terminal operations）。中间操作只对操作进行了记录，即只会返回一个流，不会进行计算操作，而终结操作是实现了计算操作。
中间操作又可以分为无状态（Stateless）与有状态（Stateful）操作，前者是指元素的处理不受之前元素的影响，后者是指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
终结操作又可以分为短路（Short-circuiting）与非短路（Unshort-circuiting）操作，前者是指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，后者是指必须处理完所有元素才能得到最终结果。
