• 当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”；

• 中间操作仍然会返回一个流对象，因此多个中间操作可以串连起来形成一个流水线；

• stream 提供了多种类型的中间操作，如 filter、distinct、map、sorted 等等；

②终端操作

• 当所有的中间操作完成后，若要将数据从流水线上拿下来，则需要执行终端操作；

• stream 对于终端操作，可以直接提供一个中间操作的结果，或者将结果转换为特定的 collection、array、String 等；

stream 的特点

①只能遍历一次：

数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；

②采用内部迭代的方式：

对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；

而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代处理中，内部迭代比外部迭代要更加高效；

stream 相对于 Collection 的优点

• 无存储： 流并不存储值；流的元素源自数据源（可能是某个数据结构、生成函数或I/O通道等等），通过一系列计算步骤得到；

• 函数式风格： 对流的操作会产生一个结果，但流的数据源不会被修改；

• 惰性求值： 多数流操作（包括过滤、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作，并可以用短路操作提供更高效的实现；

• 无需上界： 不少问题都可以被表达为无限流（infinite stream）：用户不停地读取流直到满意的结果出现为止（比如说，枚举 完美数 这个操作可以被表达为在所有整数上进行过滤）；集合是有限的，但流可以表达为无线流；

• 代码简练： 对于一些collection的迭代处理操作，使用 stream 编写可以十分简洁，如果使用传统的 collection 迭代操作，代码可能十分啰嗦，可读性也会比较糟糕；

stream 和 iterator 迭代的效率比较

先说结论：

• 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小数据量的情况下；

• 在多核情景下，对于大数据量的处理，parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代处理效率；

我分别对一个随机数列 List （数量从 10 到 10000000）进行映射、过滤、排序、规约统计、字符串转化场景下，对使用 stream 和 iterator 实现的运行效率进行了统计，测试代码 基准。

测试环境如下：

System：Ubuntu 16.04 xenial

CPU：Intel Core i7-8550U

RAM：16GB

JDK version：1.8.0_151

JVM：HotSpot 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)

JVM Settings:

-Xms1024m

-Xmx6144m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:ReservedCodeCacheSize=1024m

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=100

1. 映射处理测试

把一个随机数列（List<Integer>）中的每一个元素自增1后，重新组装为一个新的 List<Integer>，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream

List result = list.stream()

.mapToInt(x -> x)

.map(x -> ++x)

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

//iterator

List result = new ArrayList<>();

for(Integer e : list){

result.add(++e);

}

//parallel stream

List result = list.parallelStream()

.mapToInt(x -> x)

.map(x -> ++x)

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

2. 过滤处理测试

取出一个随机数列（List<Integer>）中的大于 200 的元素，并组装为一个新的 List<Integer>，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream

List result = list.stream()

.mapToInt(x -> x)

.filter(x -> x > 200)

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

//iterator

List result = new ArrayList<>(list.size());

for(Integer e : list){

if(e > 200){

result.add(e);

}

}

//parallel stream

List result = list.parallelStream()

.mapToInt(x -> x)

.filter(x -> x > 200)

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

3. 自然排序测试

对一个随机数列（List<Integer>）进行自然排序，并组装为一个新的 List<Integer>，iterator 使用的是 Collections # sort API（使用归并排序算法实现），测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream

List result = list.stream()

.mapToInt(x->x)

.sorted()

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

//iterator

List result = new ArrayList<>(list);

Collections.sort(result);

//parallel stream

List result = list.parallelStream()

.mapToInt(x->x)

.sorted()

.boxed()

.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

4. 归约统计测试

获取一个随机数列（List<Integer>）的最大值，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream

int max = list.stream()

.mapToInt(x -> x)

.max()

.getAsInt();

//iterator

int max = -1;

for(Integer e : list){

if(e > max){

max = e;

}

}

//parallel stream

int max = list.parallelStream()

.mapToInt(x -> x)

.max()

.getAsInt();

5. 字符串拼接测试

获取一个随机数列（List<Integer>）各个元素使用“,”分隔的字符串，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream

String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(“,”));

//iterator

StringBuilder builder = new StringBuilder();

for(Integer e : list){

builder.append(e).append(“,”);

}

String result = builder.length() == 0 ? “” : builder.substring(0,builder.length() - 1);

//parallel stream

String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(“,”));

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