effective java 3 - 第7章 lambda和stream[45] 谨慎使用Stream
在Java8中增加了Stream API，简化了串行或并行的大批量操作。这个API 提供了两个关键抽象：Stream（流）代表数据元素有限或无限的顺序，Stream pipeline（流管道）则代表这些元素的一个多级计算。Stream 中的元素可能来自任何位置。常见的来源包括集合、数组、文件、正则表达式模式匹配器、伪随机数生成器，以及其他Stream。Stream 中的数据元素可以是对象引用，或者基本类型值。它支持三种基本类型：int、long和double。
一个Stream pipeline中包含一个源Stream,接着是0个或多个中间操作（intermediate operation）和一个终止操作（terminal operation）。每个中间操作都会通过某种方式对Stream进行转换，例如将每个元素映射到该元素的函数，或者过滤掉不满足某些条件的所有元素。所有的中间操作都是将一个Stream 转换成另一个Stream，其元素类型可能与输入的Stream一样，也可能不同。终止操作会在最后一个中间操作产生的Stream上执行一个最终的计算，例如将其元素保存到一个集合中，并返回某一个元素，或者打印出所有元素等。
Stream pipeline 通常是lazy 的：直到调用终止操作时才会开始计算，对于完成终止操作不需要的数据元素，将永远不会被计算。正是这种lazy 计算，使无限Stream 成为可能。注意，没有终止操作的Stream pipeline 将成为一个静默的无操作指令，因此千万不能忘记终止操作。
Stream API 是流式（fluent）的：所有包含pipeline的调用可以链接成一个表达式。事实上，多个pipeline 也可以链接在一起，成为一个表达式。
在默认情况下，Stream pipeline 是按顺序运行得。要使pipeline并发执行，只需在该pipeline的任何Stream 上调用 parallel 方法即可，但是通常不建议这么做（详见第48条）。
Stream API 包罗万象，足以用Stream 执行任何计算，但是“可以”并不意味着应该。如果使用得当，Stream 可以使程序变得更加简洁、清晰；如果使用不当，会使程序变得混乱且难以维护。对于什么时候应该使用Stream，并没有硬性的规定，但是可以有所启发。
以下面的程序为例，它的作用是从词典文件中读取单词，并打印出单词长度符合用户指定的最低值的所有换位词。记住，包含相同的字母，但是字母顺序不同的两个词，称作换位词（anagram）。该程序会从用户指定的词典文件中读取每一个词，并将符合条件的单词放入一个映射中。这个映射是按字母顺序排列的单词，因此，“staple”的键是 “aelpst”，“petals”的键也是“aelpst”：这两个词就是换位词，所有换位词的字母排列形式是一样的（有时候也叫alphagram）。映射值是包含了字母排列形式一致的所有单词。词典读取完成之后，每一个列表就是一个完整的换位词组。随后，程序会遍历映射的values(), 预览并打印出单词长度符合极限值的所有列表。
这个程序中有一个步骤值得注意（ groups.computeIfAbsent ...），这是使用了Java8中新增的computeIfAbsent方法。这个方法会在映射中查找一个键：如果这个键存在，该方法只会返回与之关联的值。如果键不存在，该方法就会对该键运用指定的函数对象算出一个值，将这个值与键关联起来，并返回计算得到的值。computeIfAbsent 方法简化了将多个值与每个键关联起来的映射实现。
下面举个例子，它也能解决上述问题，只不过大量使用了Stream。注意，它的所有程序都是包含在一个表达式中，除了打开词典文件的那部分代码之外。之所以咬在另一个表达式中打开词典文件，只是为了使用try-with-resources语句，它可以确保关闭词典文件：
如果你发现这段代码好难懂，别担心，你并不是唯一有此想法的人。它虽然简洁，但是难以读懂，对于那些使用Stream 还不熟练的程序员而言更是如此。滥用Stream 会使程序代码更难以读懂和维护。
好在还有一种舒适的中间方案。下面的程序解决了同样的问题，它使用了Stream，但是没有过度使用。结果，与原来的程序相比，这个版本变得既简短又清晰：
即使你之前没怎么接触过Stream，这段程序也不难理解。它在try-with-resources块中打开词典文件，获得一个包含了文件中所有代码的Stream。Stream 变量命名为words，是建议Stream中的每个元素均为单词。这个Stream中的pipeline没有中间操作；它的终止操作是将所有的单词集合到一个映射中，按照它们的字母排序形式对单词进行分组（详见第46条）。这个映射与前面两个版本中的是完全相同的。随后，在映射的values视图中打开了一个新的Stream<List<String>>。当然，这个Stream 中的元素都是换位词分组。Stream进行了过滤，把所有单词长度小于minGroupSize的单词都去掉了，最后，通过终止操作的forEach打印剩下的分组。
注意，Lambda参数的名称都是经过精心挑选的。实际上参数应当以group命名，只是这样得到的代码行对于书本而言太宽了。在没有显式类型的情况下，仔细命名 Lambda参数，这对于Stream pipeline 的可读性至关重要。
还要注意单词的字母排序是在一个单独的alphabetize 方法中完成的。给操作命名，并且不要在主程序中保留实现细节，这些都增强了程序的可读性。在Stream pipeline中使用 helper方法，对于可读性而言，比在迭代化代码中使用更为重要，因为pipeline 缺乏显式的类型信息和具体临时变量。
可以重新实现alphabetize 方法来使用Stream，只是基于Stream 的alphabetize方法没那么清晰，难以正确编写，速度也可能变慢。这些不足是因为Java不支持基本类型的char Stream（这并不意味着Java不应该支持 char Stream；也不可能支持）。为了证明用Stream 处理char 值的各种危险，请看以下代码
"Hello world!".chars().forEach(System.out::println);
或许你以为它会输出 Hello world！，但是运行之后发现，它输出的是721011081081113211911111410810033。这是因为"Hello world!".chars()返回的Stream中的元素并不是char值，而是int 值，因此调用了print的int覆盖。名为chars的方法却返回int值的Stream，这固然会造成困扰。修正方法利用强转调用正确的覆盖：
"Hello world!".chars().forEach(x -> System.out.print((char) x));
但是，最好避免利用Stream 来处理char值。
刚开始使用Stream 时，可能会冲动到很不得将所有的循环都转换成Stream，但是切记，千万别冲动。这可能会破坏代码的可读性和易维护性。一般来说，即使是相当复杂的任务，最好也结合Stream和迭代一起完成，如上面的 Anagrams 程序范例所示。因此，重构现有代码来使用Stream，并且只在必要的时候才在新代码中使用。
如本条目中的范例程序所示，Stream pipeline利用函数对象（一般是Lambda或者方法引用）来描述重复的计算，而迭代版代码则利用现有代码块来描述重复的计算。下列工作只能通过代码块，而不能通过函数对象来完成：
从代码块中，可以读取或修改范围内的任意局部变量；从Lambda则只能读取final 或者有效的final 变量[JLS 4.12.4], 并且不能修改任何local变量。
从代码块中，可以从外围方法中return 、break或continue 外围循环，或者抛出该方法声明要抛出的任何受检异常；从Lambda 中则完全无法完成这些事情。
如果某个计算最好要利用上述这些方法要描述，它可能并不太适合Stream。反之，Stream 可以使得完成这些工作变得易如反掌：
统一转换元素的序列
过滤元素的序列
利用单个操作（如添加、连接或者计算其最小值）合并元素的顺序
将元素的序列存放到一个集合中，比如根据某些公共属性进行分组
搜索满足某些条件的元素的序列
如果某个计算最好是利用这些方法来完成，它就非常适合使用Stream。
利用Stream 很难完成的一件事情就是，同时从一个pipeline 的多个阶段去访问相应的元素：一旦将一个值映射到某个其他值，原来的值就丢失了。一种解决办法是将每个值都映射到包含原始值和新值的一个对象对（pair object），不过这并非万全之策，当pipeline的多个阶段都需要这些对象对时尤其如此。这样得到的代码将是混乱、繁杂的，违背了Stream 的初衷。最好的解决办法是，当需要访问较早阶段的值时，将映射颠倒过来。
例如，编写一个打印出前20个梅森素数（Mersenne primes）的程序。解释一下，梅森素数是一个形式为2^n -1的数字。如果 p是一个素数，相应的梅森数字也是素数；那么它就是一个梅森素数。作为pipeline 的第一个Stream，我们想要的是所有素数。下面的方法将返回（无限）Stream。假设使用的是静态导入，便于访问BigInteger的静态成员：
方法的名称（primes）是一个复数名词，它描述了Stream的元素。强烈建议返回Stream的所有方法都采用这种命名惯例，因为可以增强Stream pipeline的可读性。该方法使用静态工厂Stream.iterator，它有两个参数：Stream的第一个元素，以及从前一个元素种生成下一个元素的一个函数。下面的程序用于打印出前20个梅森素数。
这段程序是对上述内容的简单编码示范：它从素数开始，计算出相应的梅森素数，过滤掉所有不是素数的数字（其中50是个神奇的数字，它控制着这个概率素性测试），限制最终得到的Stream为20个元素，并打印出来。
现在假设想要在每个梅森素数之前加上其指数（p）。这个值只出现在第一个Stream 中，因此在负责输出结果的终止操作中是访问不到的。所幸将发生在第一个中间操作中的映射颠倒过来，便可以很容易地计算出梅森数字的指数。该指数只不过是一个以二进制表示的位数，因此终止操作可以产生所要的结果：
现实中有许多任务并不明确要使用Stream 还是迭代。例如有个任务是要将一副新纸牌初始化。假设Card是一个不变值类，
