[Java] 利用流操作实现集合筛选功能

一、开发场景

书写查询相关业务代码时，需要调用微服务提供方返回的集合数据并对其进行筛选。比如筛选某字段与预期值匹配的所有数据。

// 服务提供方返回的集合数据
List<CentManlReimRegAndSetlDTO> list = pageResult.getData();
// 参与筛选的预期值
String medType = "xxx";

二、常规写法

/*
    利用foreach循环数据并判断筛选，填入新的集合中
*/
List<CentManlReimRegAndSetlDTO> newList = new ArrayList<>();
for (CentManlReimRegAndSetlDTO dto : list) {
    if(medType.equals(dto.getMedType())){
        newList.add(dto);
    }
}
return newList;

三、流操作写法

/*
    将集合转换为流，筛选后再转集合
*/
List<CentManlReimRegAndSetlDTO> newList = list.stream()
                                                .filter(dto -> medType.equals(dto.getMedType()))
                                                .collect(Collectors.toList());
return newList;

filter方法的参数Predicate是一个函数式接口，所以可以传递Lambda表达式，对数据进行过滤。

四、总结

stream 相对于 Collection 的优点

• 无存储： 流并不存储值；流的元素源自数据源（可能是某个数据结构、生成函数或I/O通道等等），通过一系列计算步骤得到；
• 函数式风格： 对流的操作会产生一个结果，但流的数据源不会被修改；
• 惰性求值： 多数流操作（包括过滤、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作，并可以用短路操作提供更高效的实现；
• 无需上界： 不少问题都可以被表达为无限流（infinite stream）：用户不停地读取流直到满意的结果出现为止（比如说，枚举 完美数 这个操作可以被表达为在所有整数上进行过滤）；集合是有限的，但流可以表达为无线流；

• 代码简练： 对于一些collection的迭代处理操作，使用 stream 编写可以十分简洁，如果使用传统的 collection 迭代操作，代码可能十分啰嗦，可读性也会比较糟糕；

  stream 和 iterator 迭代的效率比较

• 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小数据量的情况下；

• 在多核情景下，对于大数据量的处理，parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代处理效率；

即：
迭代方式：可读性差，数据量小时效率高
流操作方式：可读性好，数据量大、并行处理时效率高

参考资料： JDK 8 Stream 数据流效率 jdk8 lambda表达式list操作分组、过滤、求和、最值、排序、去重