【从Java 8到Java 9】：Stream API的演进与新特性全面解析

# 1. Java 8的Stream API基础回顾

## 1.1 Java 8 Stream API的引入背景

Java 8引入了Stream API，旨在简化集合操作，提供更高级的抽象来处理数据。在此之前，开发者需要编写多行循环和条件语句来处理集合中的元素。Stream API的引入，使得对集合的操作更加清晰、易读，且支持并行处理，提高了代码的效率和简洁性。

## 1.2 Stream API的基本构成

Stream API由Stream和一系列操作组成。Stream表示一系列元素，支持聚合操作如筛选、映射、聚合等。它有两种类型的操作：中间操作（Intermediate Operations）和终端操作（Terminal Operations）。中间操作返回一个新的Stream，可以链接使用；终端操作则处理Stream并产生结果或副作用。

## 1.3 Stream API的代码示例

下面是一个简单的Stream API使用示例，演示了如何使用它来筛选和打印一个集合中的偶数：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
        numbers.stream()
               .filter(n -> n % 2 == 0) // 中间操作：筛选出偶数
               .forEach(System.out::println); // 终端操作：打印每个元素
    }
}

在上述代码中，`numbers.stream()` 创建了一个流，`filter` 是中间操作，用于筛选出偶数元素，最后的 `forEach` 是终端操作，用于消费流中的每个元素。这仅仅是对Stream API的基本介绍，下一章将进一步探讨其核心概念和操作。

# 2. Stream API的核心概念和操作

Java 8引入的Stream API是处理集合的一套高级操作接口，它允许以声明性方式处理数据集合。Stream API不仅提供了数据筛选、映射、归约等操作，还支持并行处理和流水线操作。在这一章节中，我们将深入探讨Stream API的核心概念和操作，包括其基本原理、关键方法及用法，以及性能考量。

### 2.1 Stream API的基本原理

#### 2.1.1 Stream的概念和分类
Stream API提供了一种高效且易于理解的方式来处理集合数据。我们可以将Stream看作是一系列数据项的集合，支持顺序或并行处理。Stream可以分为两大类：`Stream<T>`和`IntStream`、`LongStream`、`DoubleStream`等特定类型的流。

List<String> strings = Arrays.asList("Java", "Stream", "API");
IntStream intStream = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3});

在上面的代码中，我们创建了一个`Stream<String>`和一个`IntStream`。这展示了如何处理不同类型的流。

#### 2.1.2 Stream操作的中间操作与终端操作
Stream的操作主要分为中间操作（intermediate operations）和终端操作（terminal operations）。中间操作会返回一个新的Stream，可以链式调用；终端操作则会触发实际的计算，如收集结果到集合、输出结果等。

strings.stream()       // 创建Stream
       .filter(s -> s.startsWith("J")) // 中间操作
       .map(String::toUpperCase)      // 中间操作
       .forEach(System.out::println); // 终端操作

以上代码展示了如何通过中间操作来筛选和转换数据，最终通过终端操作输出结果。

### 2.2 Stream API的关键方法和用法

#### 2.2.1 常用的中间操作：filter、map、flatMap
中间操作是Stream API的核心部分，它们在不实际处理数据的情况下对数据集进行转换。

- **filter(Predicate<? super T> predicate)**: 用于根据一定的条件筛选元素。

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

- **map(Function<? super T,? extends R> mapper)**: 将流中的元素映射到一个新的形式。

List<String> words = Arrays.asList("Java", "Stream", "API");
List<Integer> wordLengths = words.stream()
                                 .map(String::length)
                                 .collect(Collectors.toList());

- **flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)**: 将一个流中的每个值都换成另一个流，然后将所有流连接成一个流。

Stream<List<String>> wordsNested = Stream.of(
    Arrays.asList("Java", "8"),
    Arrays.asList("Stream", "API")
);
Stream<String> flatStream = wordsNested
                               .flatMap(List::stream);

#### 2.2.2 常用的终端操作：collect、forEach、reduce
终端操作标志着一个流操作的完成，并产生结果。

- **collect(Collector<? super T,A,R> collector)**: 将流中的元素收集到一个新的数据结构中。

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> uppercaseNames = names.stream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .collect(Collectors.toList());

- **forEach(Consumer<? super T> action)**: 对流中的每个元素执行操作。

numbers.forEach(System.out::println);

- **reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)**: 通过累积器函数将流中的元素归约为单一的结果。

int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, Integer::sum);

### 2.3 Stream API的性能考量

#### 2.3.1 惰性求值机制的理解
Stream API利用惰性求值机制，意味着除非需要结果进行终端操作，否则中间操作不会被执行。这一机制使得对集合的处理变得高效。

Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(1, n -> n + 1);
Stream<Integer> limitedStream = infiniteStream.limit(10); // 只计算前10个元素
List<Integer> result = limitedStream.collect(Collectors.toList());

在这个例子中，`iterate`方法创建了一个无限的整数流，但是通过`limit`方法我们只处理了前10个元素。

#### 2.3.2 Stream操作的并行处理和性能优化
Stream API支持并行处理，可以显著提高数