（1）、创建Stream ：一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
（2）、中间操作： 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
（3）、终止操作（终端操作）： 一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果
1、生成流
// 由Collection创建流 List<String> list = new ArrayList<>(); Stream<String> stream1 = list.stream(); // 由数组创建流 Employee[] emps = new Employee[10]; Stream<Employee> stream2 = Arrays.stream(emps);
2、中间操作
- filter--接收 Lambda，从流中排除某些元素
private static List<User> initList() { List<User> userList = new ArrayList<>(); userList.add(new User("1", "xiaom", 18, 3500, "0")); userList.add(new User("2", "shany", 20, 13500, "0")); userList.add(new User("3", "damao", 35, 7000, "0")); userList.add(new User("4", "guoer", 17, 6500, "1")); userList.add(new User("5", "longn", 18, 4500, "0")); userList.add(new User("6", "guoer", 25, 9200, "1")); return userList; } List<User> userList = initList(); userList.stream() .filter((e) -> e.getAge() > 18) .forEach(System.out::println); // 结果 User{id='2', name='shany', age=20, status=0} User{id='3', name='damao', age=35, status=0} User{id='6', name='guoer', age=25, status=1} limit--截断流，使其元素不超过给定数量
userList.stream() .filter((e) -> e.getAge() > 18) .limit(2) .forEach(System.out::println); // 结果 User{id='2', name='shanyu', age=20, status=0} User{id='3', name='damao', age=35, status=0}skip(n)--跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流
userList.stream() .filter((e) -> e.getAge() > 18) .skip(1) .limit(1) .forEach(System.out::println); // 结果 User{id='3', name='damao', age=35, status=0}distinct--筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
userList.stream() .distinct() .forEach(System.out::println); // 结果，去重name=guoer User{id='1', name='xiaoming', age=18, status=0} User{id='2', name='shanyu', age=20, status=0} User{id='3', name='damao', age=35, status=0} User{id='4', name='guoer', age=17, status=1} User{id='5', name='longnv', age=18, status=0}map--接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，返回新元素。
userList.stream() .map(User::getName) .forEach(System.out::println); //结果
XIAOMING SHANYU DAMAO GUOER LONGNV GUOER- peek--返回由该流的元素组成的流，并对每个元素执行所提供的
Consumer操作方法。
userList.stream() .peek(e -> e.setName(e.getName().toUpperCase())) .forEach(System.out::println); // 结果 User{id='1', name='XIAOMING', age=18, status=0} User{id='2', name='SHANYU', age=20, status=0} User{id='3', name='DAMAO', age=35, status=0} User{id='4', name='GUOER', age=17, status=1} User{id='5', name='LONGNV', age=18, status=0} User{id='6', name='GUOER', age=25, status=1} sorted(Comparator com)----定制排序（Comparator）
List<String> list = Arrays.asList("ccc", "aaa", "bbb", "ddd", "eee"); list.stream() .sorted() .forEach(System.out::println); System.out.println("=======定制排序========="); List<User> userList = initList(); userList.stream() .sorted((x, y) -> { if (x.getAge() == y.getAge()) { return x.getName().compareTo(y.getName()); } else { return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge()); } }).forEach(System.out::println); // 结果 aaa bbb ccc ddd eee =======定制排序========= User{id='4', name='guoer', age=17, status=1} User{id='5', name='longnv', age=18, status=0} User{id='1', name='xiaoming', age=18, status=0} User{id='2', name='shanyu', age=20, status=0} User{id='6', name='guoer', age=25, status=1} User{id='3', name='damao', age=35, status=0}
3、终止操作
allMatch——检查是否匹配所有元素anyMatch——检查是否至少匹配一个元素noneMatch——检查是否没有匹配的元素findFirst——返回第一个元素findAny——返回当前流中的任意元素count——返回流中元素的总个数max——返回流中最大值min——返回流中最小值reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。- Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作（如收集到List、Set、Map）。但是Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表
方法 返回类型 作用 toList List<T> 把流中元素收集到List toSet Set<T> 把流中元素收集到Set toCollection Conllection<T> 把流中元素收集到创建的集合 counting Long 计算流元素中的个数 summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和 avargingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均值 summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值,如平均值 joining String 连接流中的每个字符串 maxBy Optional<T> 根据比较器选择最大值 minBy Optional<T> 根据比较器选择最小值 reducing 归约产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值 collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器，对其结果转换函数 groupingBy Map<K, List<T>> 根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V partitioningBy Map<Boolean, List<T>> 根据true或者false进行分区