别处看到的文章，对其再次进行了整理。收获很多。
Stream简介 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某些操作，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
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性方法，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Java7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：
Java7的排序、取值实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 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()); }
Java8的排序、取值实现 Java8中使用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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream(). filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY). sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()). map(Transaction::getId). collect(toList());
Stream总览 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，当使用串行方法去遍历时，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。 *
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：
流管道（Stream Pipeline）的构成
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
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么？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，如果它接收的是一个无限大（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。
一个流操作的示例
1 2 3 4 5 6 7 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。
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）。
流的构造与转换 下面提供最常见的几种构造Stream的样例。
构造流的几种常见方法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 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、Stream、Stream，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。
Java8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。
数据流的构造
1 2 3 4 5 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);
流转换为其它数据结构
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 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();
注：一个Stream只可以使用一个，以上示例只是为了代码简洁而重复使用数次。
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
接下来下面看一下Stream的比较典型用法。
先来看map。如果熟悉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。
转换大写
1 2 3 4 5 List<String> output = wordList.stream(). map(String::toUpperCase). collect(Collectors.toList());
平方数
1 2 3 4 5 6 7 List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); List<Integer> squareNums = nums.stream(). map(n -> n * n). collect(Collectors.toList());
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。
一对多
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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。
留下偶数
1 2 3 4 5 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}。
把单词挑出来
1 2 3 4 5 6 7 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，就是整篇文章中的所有单词了。
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。
打印姓名（forEach和pre-java8的对比）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 // 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：
1 2 3 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。
peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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。
这是一个terminal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。
Optional的两个用例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 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等方法返回Optional值。还有例如IntStream.average()返回Optional Double等等。
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
1 Integer sum = integers.reduce(0,(a,b) -> a+b);
或
1 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。
reduce的用例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 // 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，请留意这个区间。
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）。
limit和skip对运行次数的影响
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 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; } }
结果为：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 name1 name2 name3 name4 name5 name6 name7 name8 name9 name10 [name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]
这是一个有10000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。
还有一种情况是limit/skip无法达到short-circuiting目的地，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。
limit和skip对sorted后的运行次数无影响
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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);
首先对5个元素的Stream排序，然后进行limit操作。输出结果为：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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之前示例一样相应减少。
最后有一种需要注意的是，对一个parallel的Stream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。
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。对之前示例可进行优化：
排序前进行 limit 和 skip
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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);
结果为：
1 2 3 4 5 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。
找出最长一行的长度
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log")); int longest = br.lines(). mapToInt(String::length). max(). getAsInt(); br.close(); System.out.println(longest);
找出全文的单词，转小写，并排序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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);
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。
使用Match
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 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：
1 2 3 All are adult? false Any child? true
进阶：自己生成流
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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。
自实现Supplier
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 StormTestUser1, 9 StormTestUser2, 12 StormTestUser3, 88 StormTestUser4, 51 StormTestUser5, 22 StormTestUser6, 28 StormTestUser7, 81 StormTestUser8, 51 StormTestUser9, 4 StormTestUser10, 76
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
1 Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));
输出结果：
1 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。
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
按照年龄归组
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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()); }
上面的示例，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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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());
输出结果：
1 2 3 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。
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，第三个或者最后一个。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
