stream流实际应用场景

### Stream流的实际应用场景 #### 1. 数据过滤与筛选 在实际开发中，`Stream` 的中间操作 `filter` 常用于数据的条件筛选。例如，在用户管理系统中，可以根据用户的性别、年龄或其他属性来筛选符合条件的数据。 ```java // 过滤出所有女性用户并返回一个新的列表 List<User> femaleUsers = userList.stream() .filter(user -> user.getSex().equals("female")) .collect(Collectors.toList()); ``` 上述代码展示了如何通过 `stream()` 方法创建流，并利用 `filter` 和 `collect` 完成对特定性别的用户筛选[^1]。 --- #### 2. 排序操作 对于需要按某种规则排序的需求，比如时间戳降序排列的日志文件或交易记录，可以通过 `sorted` 方法实现。 ```java // 按照 createTime 字段进行倒序排序 List<Transaction> sortedTransactions = transactionList.stream() .sorted(Comparator.comparing(Transaction::getCreateTime).reversed()) .collect(Collectors.toList()); ``` 此场景下，`sorted` 结合自定义比较器完成复杂排序逻辑。 --- #### 3. 聚合计算 当需要统计某些指标时，如总金额、平均值等，可以借助终止操作中的聚合函数（如 `reduce`, `sum`, `average`）快速得出结果。 ```java // 计算订单总额 double totalAmount = orderList.stream() .mapToDouble(Order::getAmount) .sum(); ``` 这里使用了 `mapToDouble` 将对象映射为数值型字段后再调用 `sum` 得到最终汇总值[^2]。 --- #### 4. 数据分组与分类 业务需求可能涉及将数据按照某个维度划分开来进行分析处理，此时可采用 `Collectors.groupingBy` 或者 `partitioningBy` 来达成目的。 ```java // 根据角色类型对用户进行分组 Map<String, List<User>> usersByRole = userList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getRole)); ``` 这段代码实现了依据用户的角色将其划分为不同子集的功能。 --- #### 5. 并行处理大规模数据 面对海量数据时，单线程串行方式效率低下；而启用 parallel stream 则能有效提升性能表现。 ```java long startTime = System.currentTimeMillis(); int result = IntStream.rangeClosed(1, 10_000_000) .parallel() // 开启并行模式 .reduce(0, Integer::sum); System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms"); ``` 此处演示了一个简单的累加运算过程，开启 parallell 后能够显著缩短运行时间[^3]。 --- #### 6. Kafka Streams 应用实例 除了 JVM 内部集合类的操作外，Kafka 提供了一套完整的分布式流式编程框架——Kafka Streams API ，它允许开发者构建实时数据分析应用程序和服务。 假设我们要监控电商平台上的商品库存变化情况： ```java StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); KStream<String, InventoryEvent> inputStream = builder.stream("inventory-topic"); inputStream.filter((key, event) -> event.getQuantityChange() < 0) // 只关注减少事件 .peek((key, value) -> System.out.printf("Low inventory alert for %s%n", key)) .to("low-inventory-alerts"); KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config); streams.start(); ``` 以上片段说明了如何订阅主题消息源并对其中满足一定条件的内容发出警报通知[^4]。 ---