编辑“︁Java Stream应用场景”︁（章节）

= Java Stream应用场景 =

Java Stream API 是 Java 8 引入的一个强大的数据处理工具，它允许开发者以声明式的方式处理集合数据，提高代码的可读性和简洁性。Stream 提供了一系列操作（如过滤、映射、归约等），适用于多种数据处理场景，尤其适合批量操作和并行计算。本节将详细介绍 Java Stream 的实际应用场景，帮助初学者和进阶开发者理解其用途。

== 1. 基本介绍 ==
Java Stream 不是数据结构，而是一种对数据源（如集合、数组或 I/O 资源）进行高效聚合操作的工具。它的特点包括：
* **惰性求值**：许多 Stream 操作（如 `filter` 或 `map`）不会立即执行，而是在终端操作（如 `collect` 或 `forEach`）触发时才会处理数据。
* **链式调用**：Stream 操作可以串联成流水线（Pipeline），形成清晰的数据处理流程。
* **并行支持**：通过 `parallelStream()` 可以轻松实现并行处理，充分利用多核 CPU。

== 2. 常见应用场景 ==

=== 2.1 数据过滤（Filtering） ===
Stream 的 `filter` 方法可以筛选出符合条件的元素。例如，从一个列表中过滤出所有偶数：

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
    .filter(n -> n % 2 == 0)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(evenNumbers); // 输出: [2, 4, 6]
</syntaxhighlight>

=== 2.2 数据转换（Mapping） ===
`map` 方法可以将元素转换为另一种形式。例如，将字符串列表转换为大写：

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> names = Arrays.asList("alice", "bob", "charlie");
List<String> upperCaseNames = names.stream()
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(upperCaseNames); // 输出: [ALICE, BOB, CHARLIE]
</syntaxhighlight>

=== 2.3 数据聚合（Reduction） ===
Stream 的 `reduce` 方法可以将元素聚合成单个结果。例如，计算列表中所有数字的和：

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, Integer::sum);

System.out.println(sum); // 输出: 15
</syntaxhighlight>

=== 2.4 分组与分区（Grouping/Partitioning） ===
`Collectors.groupingBy` 和 `Collectors.partitioningBy` 可以对数据进行分组或分区。例如，按字符串长度分组：

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
Map<Integer, List<String>> groupedByLength = words.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(String::length));

System.out.println(groupedByLength); // 输出: {4=[date], 5=[apple], 6=[banana, cherry]}
</syntaxhighlight>

=== 2.5 并行处理（Parallel Processing） ===
Stream 可以轻松实现并行计算。例如，并行计算大列表的和：

<syntaxhighlight lang="java">
List<Integer> largeList = IntStream.range(0, 1_000_000).boxed().collect(Collectors.toList());
long sum = largeList.parallelStream()
    .reduce(0, Integer::sum);

System.out.println(sum); // 输出: 499999500000
</syntaxhighlight>

== 3. 实际案例 ==

=== 案例 1：统计电商订单数据 ===
假设有一个订单列表，需要统计每个用户的订单总金额：

<syntaxhighlight lang="java">
class Order {
    String userId;
    double amount;
    // 构造方法和 getter 省略
}

List<Order> orders = Arrays.asList(
    new Order("user1", 100.0),
    new Order("user2", 200.0),
    new Order("user1", 150.0)
);

Map<String, Double> userTotal = orders.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId,
             Collectors.summingDouble(Order::getAmount)));

System.out.println(userTotal); // 输出: {user1=250.0, user2=200.0}
</syntaxhighlight>

=== 案例 2：日志分析 ===
从日志中提取错误级别（ERROR）的日志条目：

<syntaxhighlight lang="java">
List<String> logs = Arrays.asList(
    "INFO: System started",
    "ERROR: Disk full",
    "WARN: Low memory",
    "ERROR: Network timeout"
);

List<String> errorLogs = logs.stream()
    .filter(log -> log.startsWith("ERROR"))
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(errorLogs); // 输出: [ERROR: Disk full, ERROR: Network timeout]
</syntaxhighlight>

== 4. 性能考虑 ==
虽然 Stream 提供了简洁的语法，但需注意：
* **短路操作**：如 `limit` 或 `findFirst` 可以减少不必要的计算。
* **避免重复计算**：Stream 是单向的，不能重复使用。
* **并行开销**：小数据量时，并行流可能比顺序流更慢。

== 5. 总结 ==
Java Stream API 适用于以下场景：
* 数据过滤、转换、聚合。
* 分组、分区和排序。
* 并行数据处理。
* 函数式编程风格的代码。

通过合理使用 Stream，可以显著提升代码的可读性和性能。对于初学者，建议从简单的 `filter-map-collect` 模式开始，逐步掌握更复杂的操作。

<mermaid>
graph LR
    A[数据源] --> B[Stream 创建]
    B --> C[中间操作 filter/map/sorted]
    C --> D[终端操作 collect/forEach]
    D --> E[结果]
</mermaid>

[[Category:编程语言]]
[[Category:Java]]
[[Category:Java Stream API]]