满怀忧思，不如先干再说！通过学习，重新定义自己！

本文章为系列文章，上一篇《Stream案例体验》通过丰富的案例感受了Stream的便利，本篇主要讲解：

Stream的运行流程，结合本篇和上一篇案例体会Stream的创建方式Stream的操作分类串行流和并行流区别

阅读时多加思考，结合所有的已知去学习未知，可以快速拨云见雾！

Stream运行流程

这里通过一个运费案例，通过 【代码实现】 +【 图解】解释清楚Stream计算数据时的流程！

需求：获取运单价格大于 5000元 的运单编号

分析：

创建运单数据通过集合的stream方法创建流再通过调用流对象的 filter方法过滤出需要的数据【中间操作】再通过流对象的map方法获取想要的字段数据【中间操作】在通过collect方法将流对象转换为集合，终止流【终止操作】

代码实现：

运单类可直接复用 《Stream案例体验》一篇

import java.math.BigDecimal;import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;import java.util.stream.Stream;public class WaybillMain {    private static List<Waybill> waybills = new ArrayList<>();    static {        // 创建数据        waybills.add(new Waybill(1L,"Y11111111111",new BigDecimal(1000),"钢材",new BigDecimal(200),"上海市"));        waybills.add(new Waybill(2L,"Y22222222222",new BigDecimal(2000),"钢材",new BigDecimal(300),"郑州市"));        waybills.add(new Waybill(3L,"Y33333333333",new BigDecimal(3000),"水泥",new BigDecimal(300),"北京市"));        waybills.add(new Waybill(4L,"Y44444444444",new BigDecimal(4000),"水泥",new BigDecimal(400),"广州市"));        waybills.add(new Waybill(5L,"Y55555555555",new BigDecimal(5000),"沙子",new BigDecimal(500),"上海市"));        waybills.add(new Waybill(6L,"Y66666666666",new BigDecimal(6000),"板材",new BigDecimal(500),"深圳市"));        waybills.add(new Waybill(7L,"Y77777777777",new BigDecimal(7000),"蔬菜",new BigDecimal(500),"杭州市"));    }    public static void main(String[] args) {        // 1、获取运费大于5000的运单编号        // 1) 通过集合的stream方法创建流        Stream<Waybill> stream = waybills.stream();        // 2) 通过 filter 方法筛选运单大于5000的运单        Stream<Waybill> filterWaybill = stream.filter(item -> item.getPrice().compareTo(new BigDecimal(5000)) == 1);        // 3) 获取筛选后的运单的编号        Stream<String> wayNoStream = filterWaybill.map(Waybill::getWayNo);        // 4) 将流转换为新的集合        List<String> wayNoList = wayNoStream.collect(Collectors.toList());        // 5) 遍历        wayNoList.forEach(System.out::println);    }}

运行流程：

Stream操作分类

上节我们说，Stream的操作分为两大类，【中间操作】和【结束操作】，这里详细介绍一下

无状态：元素的处理不受之前元素影响，比如：过滤，映射，转换类型

有状态：该元素只有拿到所有元素之后才能继续下去，比如排序，去重

非短路操作：必须处理完所有元素才能得到结果，比如：求最值，遍历

短路操作：遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，比如：获取第一个出现的数据

Stream创建

流可以用来处理数组、集合、IO资源等数据，而且分为【串行流】和【并行流】两种，它的创建方式主要分为以下几种：

使用Collection下的stream() 方法【串行流】和parallelStream() 方法【并行流】

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流Stream<String> stream = list.stream();// 创建一个并行流Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);// 参数1：为起始值// 参数2：每次的值进行什么操作，再基于结果做下一次的运算// limit：最多4次操作List<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x * 3).limit(4).collect(Collectors.toList());System.out.println(iterate);// 生成 3 个随机数Stream<Double> limit = Stream.generate(Math::random).limit(3);limit.forEach(System.out::println);

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("D:\\stream.txt"));Stream<String> lineStream = reader.lines();lineStream.forEach(System.out::println);

Pattern pattern = Pattern.compile(",");Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");stringStream.forEach(System.out::println);

stream()方法创建的是【串行流】也可以叫【顺序流】，由主线程按顺序对流执行操作，而 parallelStream()方法创建的是【并行流】，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过 parallel()把顺序流转换成并行流：

 // 创建数组Integer[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};// 通过 stream 转换为串行流，再通过 Stream 对象的 parallel 方法转换为并行流Stream<Integer> integerStream = Arrays.stream(arr).parallel();// 计算，并行流只能对无顺序要求的计算生效// mao：对每一个数据 * 2List<Integer> list = integerStream.map(x -> x * 2).collect(Collectors.toList());list.forEach(System.out::println);

下一篇会具体介绍Stream的数据计算API，高频更新，记得持续关注！