stream流原理(stream流的原理)
Stream流
1.? Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流（default StreamE stream()）
2.? Map体系的集合间接的生成流
3.? 数组可以通过Stream接口的静态方法of(T...values)生成流
1）StreamT filter(Predicate predicate)：用于对流中的数据进行过滤
????Predicate接口中的方法 boolean test(T t)：对给定的参数进行判断，返回一个布尔值
2）StreamT limit(long maxSize)：返回此流中的元素组成的流，截取前指定参数个数的数据
3）StreamT skip(long n)：跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流
4）static T StreamT concat(Stream a, Stream b)：合并a和b两个流为一个流
5）StreamT distinct()：返回由该流的不同元素（根据Object.equals(Object) ）组成的流
6）StreamT sorted()：返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序
7）StreamT sorted(Comparator comparator)：返回由该流的元素组成的流，根据提供的Comparator进行排序
8）R StreamR map(Function mapper)：返回由给定函数应用于此流的元素的结果组成的流
????????Function接口中的方法 R apply(T t)
9）IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper)：返回一个IntStream其中包含将给定函数应用于此流的元素的? ?结果
????????IntStream：表示原始 int 流
????????ToIntFunction接口中的方法 int applyAsInt(T value)
练习
现在有两个ArrayList集合，分别存储6名男演员名称和6名女演员名称，要求完成如下的操作
男演员只要名字为3个字的前三人
女演员只要姓林的，并且不要第一个
把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
把上一步操作后的元素作为构造方法的参数创建演员对象,遍历数据
演员类Actor已经提供，里面有一个成员变量，一个带参构造方法，以及成员变量对应的get/set方法
对数据使用Stream流的方式操作完毕后，我想把流中的数据收集到集合中，该怎么办呢？
Stream流的收集方法：R collect(Collector collector)但是这个收集方法的参数是一个Collector 接口
工具类Collectors提供了具体的收集方式
public static T Collector toList()：把元素收集到List集合中
public static T Collector toSet()：把元素收集到Set集合中
public static? Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper)：把元素收集到Map集合中
Stream并行流详解
在说到并行的时候，相信很多人都会想到并发的概念。那么并行和并发两者一字之差，有什么区别呢？
并行：多个任务在同一时间点发生，并由不同的cpu进行处理，不互相抢占资源
并行：
并发：多个任务在同一时间点内同时发生了，但由同一个cpu进行处理，互相抢占资源
并发：
当在大量数据处理上，数据并行化可以大量缩短任务的执行时间，将一个数据分解成多个部分，然后并行处理，最 后将多个结果汇总，得到最终结果。
对于并行流，其在底层实现中，是沿用了Java7提供的fork/join分解合并框架进行实现。fork根据cpu核数进行数 据分块，join对各个fork进行合并。实现过程如下所示：
对于并行流，一定不要陷入一个误区：并行一定比串行快。并行在不同的情况下它不一定是比串行快的。影响并行 流性能主要存在5个因素：
1）数据大小：输入数据的大小，直接影响了并行处理的性能。因为在并行内部实现中涉及到了fork/join操作，它 本身就存在性能上的开销。因此只有当数据量很大，使用并行处理才有意义。
2）源数据结构：fork时会对源数据进行分割，数据源的特性直接影响了fork的性能。 ArrayList、数组或IntStream.range，可分解性最佳，因为他们都支持随机读取，因此可以被任意分割。 HashSet、TreeSet，可分解性一般，其虽然可被分解，但因为其内部数据结构，很难被平均分解。 LinkedList、Streams.iterate、BufferedReader.lines，可分解性极差，因为他们长度未知，无法确定在哪里进行 分割。
3）装箱拆箱 尽量使用基本数据类型，避免装箱拆箱。
4）CPU核数 fork的产生数量是与可用CPU核数相关，可用的核数越多，获取的性能提升就会越大。
5）单元处理开销 花在流中每个元素的时间越长，并行操作带来的性能提升就会越明显。
1）基本类型
性能消耗： Stream串行for循环Stream并行
2）对象
性能消耗： Stream串行for循环Stream并行
3）复杂对象
性能消耗： for循环Stream串行Stream并行
结论： 对于简单操作，如果环境机是多核的话，建议使用Stream并行，同时在不考虑核数的情况 下，普通for循环性能要明显高于Stream串行，相差两倍左右。 对于复杂操作，推荐使用Stream API操作。
解释一下Java中的流 Stream?
流（Stream）是字节的源或目的。
两种基本的流是：输入流（Input Stream）和输出流（OutputStream）。可从中读出一系列字节的对象称为输入流。而能向其中写入一系列字节的对象称为输出流。
流的分类：
1：节点流：从特定的地方读写的流类，例如：磁盘或一块内存区域。
2：过滤流：使用节点流作为输入或输出。过滤流是使用一个已经存在的输入流或输出流连接创建的。