一、Stream简介
1、什么是Stream?
Java8 中，Collection 新增了两个流方法，分别是 Stream() 和 parallelStream()
Java8 中添加了一个新的接口类 Stream，相当于高级版的 Iterator，它可以通过 Lambda 表达式对集合进行大批量数据操作，或 者各种非常便利、高效的聚合数据操作。
2、为什么要使用Stream?
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。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。
二、Stream使用
1、Stream操作分类
官方将 Stream 中的操作分为两大类：终结操作（Terminal operations）和中间操作（Intermediate operations）。
中间操作会返回一个新的流，一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后会返回一个新的流，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。而是在终结操作开始的时候才真正开始执行。
中间操作又可以分为无状态（Stateless）与有状态（Stateful）操作:
无状态是指元素的处理不受之前元素的影响；
有状态是指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
终结操作是指返回最终的结果。一个流只能有一个终结操作，当这个操作执行后，这个流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定这个流的最后一个操作。终结操作的执行才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果。
终结操作又可以分为短路（Short-circuiting）与非短路（Unshort-circuiting）操作，
短路是指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，
非短路是指必须处理完所有元素才能得到最终结果。操作分类详情如下图所示：
2.Steam流常用方法
三、Stream性能
1、性能分析
在少数据量的处理场景中（size <= 1000）
stream 的处理效率是不如传统的 iterator 外部迭代器处理速度快的，但是实际上这些处理任务本身运行时间都低于毫秒，这点效率的差距对普通业务几乎没有影响，反而 stream 可以使得代码更加简洁；
在大量数据（size > 10000）
stream 的处理效率会高于 iterator，特别是使用了并行流，在 cpu 恰好将线程分配到多个核心的条件下（当然 parallel stream 底层使用的是 JVM 的 ForkJoinPool，这东西分配线程本身就很玄学），可以达到一个很高的运行效率，然而实际普通业务一般不会有需要迭代高于 10000 次的计算；
Parallel Stream （并行流）
Parallel Stream 受引 CPU 环境影响很大，当没分配到多个 cpu 核心时，加上引用 forkJoinPool 的开销，运行效率可能还不如普通的 Stream；
2、使用建议
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；
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；
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。
