Stream流

Stream 流是一种用于处理集合数据的抽象概念，它允许我们以一种声明式的方式对数据进行各种操作，如筛选、排序、映射、统计等。它就像是一个数据处理的管道，数据在这个管道中流动，经过一系列的操作后得到我们想要的结果。

类似数据处理流水线。

Stream 流的工作流程（以图书馆为例）

想象你是一家图书馆的管理员，需要找出所有 2023 年出版的科技类书籍，按书名字母顺序排列并统计数量。

传统方法需一本一本的查看书本的出版年限和类别，筛选出符合条件的书，再手动给它们进行排序，最后一个个的计数，效率低且易出错，而 Stream 流可通过以下流程高效完成：

第一步：筛选

在数据处理流水线上设置筛选关卡，仅允许 2023 年出版且属于科技类的书籍通过（Stream流提供了filter方法来实现这个筛选功能）。

第二步：排序

通过方法对筛选后的书籍按书名字母顺序排序，如同流水线上的 "排序工人" 自动按规则排序数据。

第三步：统计

使用方法快速统计最终符合条件的书籍数量，如同流水线上的 "计数器" 自动计算结果。（Stream流的count方法就像一个计数器，它会快速的算出流水线上最终剩下的数据数量）。

Stream 流的常用操作

Stream 流提供多种操作方法，满足不同数据处理需求：

• 筛选：通过条件过滤数据，如筛选特定年份和类别的书籍。

• 排序：方法按指定规则排序数据（如书名字母顺序）。

• map方法：对数据进行映射转换，如将书籍信息映射为书名列表。

• distinct方法：可以去除重复的数据。

• limit方法：可以限制数据的数量。

• 计数：方法统计数据总量。

Stream 流的使用场景

Stream 流应用广泛，常见场景包括：

• 电商系统：筛选价格在特定范围的商品、然后按销量排序、最后统计出符合条件的商品数量。

• 社交平台：筛选特定时间段发布的文章、按照点赞数排序、找出热门内容。

遗留问题：Stream 流的性能优化

尽管 Stream 流高效，但处理大规模数据时可能面临性能问题。如何优化 Stream 流的性能将是后续探讨的重点。