StreamAPI是Java8新引入的一个特性，它能够构建一个数据的“处理管线”，让数据沿着“起始管线 -> 中间管线 -> 终止管线”一步步处理成我们需要的结构。这种写法相比大量命令式的for和if组成的代码逻辑更加简洁和易于理解，因此使用StreamAPI能够更加方便的处理集合中的数据。不过需要注意的是StreamAPI需要Java8，可能许多线上系统还没过渡到这个“新”版本的JDK。
注：我们知道C#有LINQ，它处理集合是相当好用的。虽然LINQ和StreamAPI写法很不一样（C#是用类SQL的指令，Java是函数式的代码），但本质和编写思路其实是一种。
StreamAPI有3个基本特性：
下面我们实现一个例子，从一个装有若干Student学生对象的List中，筛选出student.age值为16的学生，生成一个新的List。
如果不使用StreamAPI，我们的代码将是如下这样的：
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student("Tom", 1, 16),
new Student("Jerry", 1, 16),
new Student("Lucy", 1, 17),
new Student("Bob", 2, 17),
new Student("Kate", 2, 18)
);
List<Student> result = new ArrayList<>();
for (Student s : students) {
if (s.getAge() == 16) {
result.add(s);
}
}
使用StreamAPI后，我们代码逻辑的可读性大大提高了：
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student("Tom", 1, 16),
new Student("Jerry", 1, 16),
new Student("Lucy", 1, 17),
new Student("Bob", 2, 17),
new Student("Kate", 2, 18)
);
List<Student> result = students.stream()
.filter((s) -> s.getAge() == 16)
.collect(Collectors.toList());
前面代码中，其实可以看出，我们使用StreamAPI分三步：
stream()得到流对象filter()等中间操作，进行集合对象的过滤、去重、排序等变换collect()终止操作并生成结果实际开发工作中，Java代码的数据库增删改查、调用接口和集合处理这些业务逻辑几乎占九成以上，然而业务逻辑其实是十分复杂的！使用上面第一种写法，数据结构嵌套N多层，基本写着写着人就傻了，使用StreamAPI则能够较大的提高我们工程代码的可维护性。
这里列举一些常用的流操作，具体可以参考JDK文档。
起始管线操作中包括生成流的方法。
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| stream() | 创建串行流对象 |
| parallelStream() | 创建并行流对象 |
| Stream.of() | 通过给定的一系列对象创建串行流对象 |
中间管线操作中包括对数据流进行处理的方法，如排序、筛选、转换等。
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| filter(Predicate p) | 过滤操作 |
| distinct() | 去重操作 |
| limit(long maxSize) | 按数量限制 |
| map(Function f) | 对每个元素执行映射函数 |
| flatMap(Function f) | 对每个元素执行映射函数（和map的区别是flatMap用于将一个元素映射为多个元素） |
| sorted() | 排序操作 |
| sorted(Comparator comp) | 自定义排序操作 |
终止管线操作用于将管线中的数据最终转化输出为一个结果。
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| forEach(Consumer c) | 对元素进行迭代，执行指定的逻辑 |
| collect(Collector c) | 将流封装成List、Set等形式的结果 |
| max(Comparator c) | 取出流中最大值 |
| min(Comparator c) | 取出流中最小值 |
| count() | 返回流中元素个数 |
如果需要处理大量数据，这种计算密集型程序就需要充分考虑是否可以进行多核心的优化，以节约数据的处理时间。使用StreamAPI能够很容易实现分片和并行流，相比我们手动分隔数据和编写多线程代码，写法更简洁而且不容易出错。
下面例子代码和之前筛选学生的逻辑相同，只不过将流的实现换成了并行流。
List<Student> result = students.parallelStream()
.filter((s) -> {
System.out.println("Thread ID: " + Thread.currentThread().getId());
return s.getAge() == 16;
})
.collect(Collectors.toList());
并行流内部使用了ForkJoinPool，默认创建的线程数是CPU核心数，因此并行流适用于计算密集型程序，阻塞式IO类型的操作则不应该放在并行流中。