这个示例驱动的教程是Java8数据流（Stream）的深入总结。当我第一次看到StreamAPI时，我非常疑惑，因为它听起来和Java IO的InputStream 和 OutputStream一样。但是Java8的数据流是完全不同的东西。数据流是单体（Monad），并且在Java8函数式编程中起到重要作用。
在函数式编程中，单体是一个结构，表示定义为步骤序列的计算。单体结构的类型定义了它对链式操作，或具有相同类型的嵌套函数的含义。
这个教程教给你如何使用Java8数据流，以及如何使用不同种类的可用的数据流操作。你将会学到处理次序以及流操作的次序如何影响运行时效率。这个教程也会详细讲解更加强大的流操作，reduce、collect和flatMap。最后，这个教程会深入探讨并行流。
如果你还不熟悉Java8的lambda表达式，函数式接口和方法引用，你可能需要在开始这一章之前，首先阅读 Java8指南。
数据流如何工作
数据流表示元素的序列，并支持不同种类的操作来执行元素上的计算：
List<String> myList =
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");
myList
.stream()
.filter(s -> s.startsWith("c"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.forEach(System.out::println);
// C1 // C2数据流操作要么是衔接操作，要么是终止操作。衔接操作返回数据流，所以我们可以把多个衔接操作不使用分号来链接到一起。终止操作无返回值，或者返回一个不是流的结果。在上面的例子中，filter、map和sorted都是衔接操作，而forEach是终止操作。列表上的所有流式操作请见数据流的Javadoc。你在上面例子中看到的这种数据流的链式操作也叫作操作流水线。
多数数据流操作都接受一些lambda表达式参数，函数式接口用来指定操作的具体行为。这些操作的大多数必须是无干扰而且是无状态的。它们是什么意思呢？
当一个函数不修改数据流的底层数据源，它就是无干扰的。例如，在上面的例子中，没有任何lambda表达式通过添加或删除集合元素修改myList。
当一个函数的操作的执行是确定性的，它就是无状态的。例如，在上面的例子中，没有任何lambda表达式依赖于外部作用域中任何在操作过程中可变的变量或状态。
数据流的不同类型
数据流可以从多种数据源创建，尤其是集合。List和Set支持新方法stream() 和 parallelStream()，来创建串行流或并行流。并行流能够在多个线程上执行操作，它们会在之后的章节中讲到。我们现在来看看串行流：
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // a1在对象列表上调用stream()方法会返回一个通常的对象流。但是我们不需要创建一个集合来创建数据流，就像下面那样：
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // a1只要使用Stream.of()，就可以从一系列对象引用中创建数据流。
除了普通的对象数据流，Java8还自带了特殊种类的流，用于处理基本数据类型int、long 和 double。你可能已经猜到了它是IntStream、LongStream 和 DoubleStream。
IntStream可以使用IntStream.range()替换通常的for循环：
IntStream.range(1, 4)
.forEach(System.out::println);
// 1 // 2 // 3所有这些基本数据流都像通常的对象数据流一样，但有一些不同。基本的数据流使用特殊的lambda表达式，例如，IntFunction而不是Function，IntPredicate而不是Predicate。而且基本数据流支持额外的聚合终止操作sum()和average()：
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1)
.average()
.ifPresent(System.out::println); // 5.0有时需要将通常的对象数据流转换为基本数据流，或者相反。出于这种目的，对象数据流支持特殊的映射操作mapToInt()、mapToLong() 和 mapToDouble()：
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.map(s -> s.substring(1))
.mapToInt(Integer::parseInt)
.max()
.ifPresent(System.out::println); // 3基本数据流可以通过maoToObj()转换为对象数据流：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1 // a2 // a3下面是组合示例：浮点数据流首先映射为整数数据流，之后映射为字符串的对象数据流：
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1 // a2 // a3处理顺序
既然我们已经了解了如何创建并使用不同种类的数据流，让我们深入了解数据流操作在背后如何执行吧。
衔接操作的一个重要特性就是延迟性。观察下面没有终止操作的例子：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
});执行这段代码时，不向控制台打印任何东西。这是因为衔接操作只在终止操作调用时被执行。
让我们通过添加终止操作forEach来扩展这个例子：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return true;
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));执行这段代码会得到如下输出：
filter: d2 forEach: d2 filter: a2 forEach: a2 filter: b1 forEach: b1 filter: b3 forEach: b3 filter: c forEach: c结果的顺序可能出人意料。原始的方法会在数据流的所有元素上，一个接一个地水平执行所有操作。但是每个元素在调用链上垂直移动。第一个字符串"d2"首先经过filter然后是forEach，执行完后才开始处理第二个字符串"a2"。
这种行为可以减少每个元素上所执行的实际操作数量，就像我们在下个例子中看到的那样：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println("anyMatch: " + s);
return s.startsWith("A");
});
// map: d2 // anyMatch: D2 // map: a2 // anyMatch: A2只要提供的数据元素满足了谓词，anyMatch操作就会返回true。对于第二个传递"A2"的元素，它的结果为真。由于数据流的链式调用是垂直执行的，map这里只需要执行两次。所以map会执行尽可能少的次数，而不是把所有元素都映射一遍。
为什么顺序如此重要
下面的例子由两个衔接操作map和filter，以及一个终止操作forEach组成。让我们再来看看这些操作如何执行：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("A");
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
// map: d2 // filter: D2 // map: a2 // filter: A2 // forEach: A2 // map: b1 // filter: B1 // map: b3 // filter: B3 // map: c // filter: C就像你可能猜到的那样，map和filter会对底层集合的每个字符串调用五次，而forEach只会调用一次。
如果我们调整操作顺序，将filter移动到调用链的顶端，就可以极大减少操作的执行次数:
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a");
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
// filter: d2 // filter: a2 // map: a2 // forEach: A2 // filter: b1 // filter: b3 // filter: c现在，map只会调用一次，所以操作流水线对于更多的输入元素会执行更快。在整合复杂的方法链时，要记住这一点。
让我们通过添加额外的方法sorted来扩展上面的例子：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
return s1.compareTo(s2);
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a");
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));排序是一类特殊的衔接操作。它是有状态的操作，因为你需要在处理中保存状态来对集合中的元素排序。
执行这个例子会得到如下输入：
sort: a2; d2
sort: b1; a2
sort: b1; d2
sort: b1; a2
sort: b3; b1
sort: b3; d2
sort: c; b3
sort: c; d2
filter: a2
map: a2
forEach: A2
filter: b1
filter: b3
filter: c
filter: d2首先，排序操作在整个输入集合上执行。也就是说，sorted以水平方式执行。所以这里sorted对输入集合中每个元素的多种组合调用了八次。
我们同样可以通过重排调用链来优化性能：
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a");
})
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
return s1.compareTo(s2);
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
// filter: d2 // filter: a2 // filter: b1 // filter: b3 // filter: c // map: a2 // forEach: A2这个例子中sorted永远不会调用，因为filter把输入集合减少至只有一个元素。所以对于更大的输入集合会极大提升性能。
复用数据流
Java8的数据流不能被复用。一旦你调用了任何终止操作，数据流就关闭了：
Stream<String> stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
stream.anyMatch(s -> true); // ok stream.noneMatch(s -> true); // exception在相同数据流上，在anyMatch之后调用noneMatch会产生下面的异常：
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
at java.util.stream.ReferencePipeline.noneMatch(ReferencePipeline.java:459)
at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38)
at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28)要克服这个限制，我们需要为每个我们想要执行的终止操作创建新的数据流调用链。例如，我们创建一个数据流供应器，来构建新的数据流，并且设置好所有衔接操作：
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
() -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok 每次对get()的调用都构造了一个新的数据流，我们将其保存来调用终止操作。
高级操作
数据流执行大量的不同操作。我们已经了解了一些最重要的操作，例如filter和map。我将它们留给你来探索所有其他的可用操作（请见数据流的Javadoc）。下面让我们深入了解一些更复杂的操作：collect、flatMap和reduce。
这一节的大部分代码示例使用下面的Person列表来演示：
class Person {
String name;
int age;
Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return name;
}
}
List<Person> persons =
Arrays.asList(
new Person("Max", 18), new Person("Peter", 23),
new Person("Pamela", 23), new Person("David", 12));Collect
collect是非常有用的终止操作，将流中的元素存放在不同类型的结果中，例如List、Set或者Map。collect接受收集器（Collector），它由四个不同的操作组成：供应器（supplier）、累加器（accumulator）、组合器（combiner）和终止器（finisher）。这在开始听起来十分复杂，但是Java8通过内置的Collectors类支持多种内置的收集器。所以对于大部分常见操作，你并不需要自己实现收集器。
让我们以一个非常常见的用例来开始：
List<Person> filtered =
persons
.stream()
.filter(p -> p.name.startsWith("P"))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filtered); // [Peter, Pamela]就像你看到的那样，它非常简单，只是从流的元素中构造了一个列表。如果需要以Set来替代List，只需要使用Collectors.toSet()就好了。
下面的例子按照年龄对所有人进行分组：
Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));
personsByAge
.forEach((age, p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age, p));
// age 18: [Max] // age 23: [Peter, Pamela] // age 12: [David]收集器十分灵活。你也可以在流的元素上执行聚合，例如，计算所有人的平均年龄：
Double averageAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(p -> p.age));
System.out.println(averageAge); // 19.0如果你对更多统计学方法感兴趣，概要收集器返回一个特殊的内置概要统计对象，所以我们可以简单计算最小年龄、最大年龄、算术平均年龄、总和和数量。
IntSummaryStatistics ageSummary =
persons
.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));
System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}下面的例子将所有人连接为一个字符串：
String phrase = persons
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18)
.map(p -> p.name)
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));
System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.连接收集器接受分隔符，以及可选的前缀和后缀。
为了将数据流中的元素转换为映射，我们需要指定键和值如何被映射。要记住键必须是唯一的，否则会抛出IllegalStateException异常。你可以选择传递一个合并函数作为额外的参数来避免这个异常。
既然我们知道了一些最强大的内置收集器，让我们来尝试构建自己的特殊收集器吧。我们希望将流中的所有人转换为一个字符串，包含所有大写的名称，并以|分割。为了完成它，我们通过Collector.of()创建了一个新的收集器。我们需要传递一个收集器的四个组成部分：供应器、累加器、组合器和终止器。
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier (j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator (j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner StringJoiner::toString); // finisher
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector);
System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID由于Java中的字符串是不可变的，我们需要一个助手类StringJointer。让收集器构造我们的字符串。供应器最开始使用相应的分隔符构造了这样一个StringJointer。累加器用于将每个人的大写名称加到StringJointer中。组合器知道如何把两个StringJointer合并为一个。最后一步，终结器从StringJointer构造出预期的字符串。
flatMap
我们已经了解了如何通过使用map操作，将流中的对象转换为另一种类型。map有时十分受限，因为每个对象只能映射为一个其它对象。但如何我希望将一个对象转换为多个或零个其他对象呢？flatMap这时就会派上用场。
flatMap将流中的每个元素，转换为其它对象的流。所以每个对象会被转换为零个、一个或多个其它对象，以流的形式返回。这些流的内容之后会放进flatMap所返回的流中。
在我们了解flatMap如何使用之前，我们需要相应的类型体系：
class Foo {
String name;
List<Bar> bars = new ArrayList<>();
Foo(String name) {
this.name = name;
}
}
class Bar {
String name;
Bar(String name) {
this.name = name;
}
}下面，我们使用我们自己的关于流的知识来实例化一些对象：
List<Foo> foos = new ArrayList<>();
// create foos IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> foos.add(new Foo("Foo" + i)));
// create bars foos.forEach(f ->
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> f.bars.add(new Bar("Bar" + i + " <- " + f.name))));现在我们拥有了含有三个foo的列表，每个都含有三个bar。
flatMap接受返回对象流的函数。所以为了处理每个foo上的bar对象，我们需要传递相应的函数：
foos.stream()
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));
// Bar1 <- Foo1 // Bar2 <- Foo1 // Bar3 <- Foo1 // Bar1 <- Foo2 // Bar2 <- Foo2 // Bar3 <- Foo2 // Bar1 <- Foo3 // Bar2 <- Foo3 // Bar3 <- Foo3像你看到的那样，我们成功地将含有三个foo对象中的流转换为含有九个bar对象的流。
最后，上面的代码示例可以简化为流式操作的单一流水线：
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Foo("Foo" + i))
.peek(f -> IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Bar("Bar" + i + " <- " f.name))
.forEach(f.bars::add))
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));flatMap也可用于Java8引入的Optional类。Optional的flatMap操作返回一个Optional或其他类型的对象。所以它可以用于避免烦人的null检查。
考虑像这样更复杂的层次结构：
class Outer {
Nested nested;
}
class Nested {
Inner inner;
}
class Inner {
String foo;
}为了处理外层示例上的内层字符串foo，你需要添加多个null检查来避免潜在的NullPointerException：
Outer outer = new Outer();
if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) {
System.out.println(outer.nested.inner.foo);
}可以使用Optional的flatMap操作来完成相同的行为：
Optional.of(new Outer())
.flatMap(o -> Optional.ofNullable(o.nested))
.flatMap(n -> Optional.ofNullable(n.inner))
.flatMap(i -> Optional.ofNullable(i.foo))
.ifPresent(System.out::println);如果存在的话，每个flatMap的调用都会返回预期对象的Optional包装，否则为null的Optional包装。
reduce
归约操作将所有流中的元素组合为单一结果。Java8支持三种不同类型的reduce方法。第一种将流中的元素归约为流中的一个元素。让我们看看我们如何使用这个方法来计算出最老的人：
persons
.stream()
.reduce((p1, p2) -> p1.age > p2.age ? p1 : p2)
.ifPresent(System.out::println); // Pamelareduce方法接受BinaryOperator积累函数。它实际上是两个操作数类型相同的BiFunction。BiFunction就像是Function，但是接受两个参数。示例中的函数比较两个人的年龄，来返回年龄较大的人。
第二个reduce方法接受一个初始值，和一个BinaryOperator累加器。这个方法可以用于从流中的其它Person对象中构造带有聚合后名称和年龄的新Person对象。
Person result = persons
.stream()
.reduce(new Person("", 0), (p1, p2) -> {
p1.age += p2.age;
p1.name += p2.name;
return p1;
});
System.out.format("name=%s; age=%s", result.name, result.age);
// name=MaxPeterPamelaDavid; age=76第三个reduce对象接受三个参数：初始值，BiFunction累加器和BinaryOperator类型的组合器函数。由于初始值的类型不一定为Person，我们可以使用这个归约函数来计算所有人的年龄总和。：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> sum += p.age, (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
System.out.println(ageSum); // 76你可以看到结果是76。但是背后发生了什么？让我们通过添加一些调试输出来扩展上面的代码：
Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
}, (sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=18; person=Peter // accumulator: sum=41; person=Pamela // accumulator: sum=64; person=David你可以看到，累加器函数做了所有工作。它首先使用初始值0和第一个人Max来调用累加器。接下来的三步中sum会持续增加，直到76。
等一下。好像组合器从来没有调用过？以并行方式执行相同的流会揭开这个秘密：
Integer ageSum = persons
.parallelStream()
.reduce(0, (sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
return sum += p.age;
}, (sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
return sum1 + sum2;
});
// accumulator: sum=0; person=Pamela // accumulator: sum=0; person=David // accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=0; person=Peter // combiner: sum1=18; sum2=23 // combiner: sum1=23; sum2=12 // combiner: sum1=41; sum2=35这个流的并行执行行为会完全不同。现在实际上调用了组合器。由于累加器被并行调用，组合器需要用于计算部分累加值的总和。
下一节我们会深入了解并行流。
并行流
流可以并行执行，在大量输入元素上可以提升运行时的性能。并行流使用公共的ForkJoinPool，由ForkJoinPool.commonPool()方法提供。底层线程池的大小最大为五个线程 — 取决于CPU的物理核数。
ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
System.out.println(commonPool.getParallelism()); // 3在我的机器上，公共池默认初始化为3。这个值可以通过设置下列JVM参数来增减：
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5集合支持parallelStream()方法来创建元素的并行流。或者你可以在已存在的数据流上调用衔接方法parallel()，将串行流转换为并行流。
为了描述并行流的执行行为，下面的例子向sout打印了当前线程的信息。
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
.parallelStream()
.filter(s -> {
System.out.format("filter: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return true;
})
.map(s -> {
System.out.format("map: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return s.toUpperCase();
})
.forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName()));通过分析调试输出，我们可以对哪个线程用于执行流式操作拥有更深入的理解：
filter: b1 [main]
filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: b1 [main]
forEach: B1 [main]
filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] 就像你看到的那样，并行流使用了所有公共的ForkJoinPool中的可用线程来执行流式操作。在连续的运行中输出可能有所不同，因为所使用的特定线程是非特定的。
让我们通过添加额外的流式操作sort来扩展这个示例：
Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
.parallelStream()
.filter(s -> {
System.out.format("filter: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return true;
})
.map(s -> {
System.out.format("map: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName());
return s.toUpperCase();
})
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.format("sort: %s <> %s [%s]\n",
s1, s2, Thread.currentThread().getName());
return s1.compareTo(s2);
})
.forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
s, Thread.currentThread().getName()));结果起初可能比较奇怪：
filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter: b1 [main]
map: b1 [main]
filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
sort: A2 <> A1 [main]
sort: B1 <> A2 [main]
sort: C2 <> B1 [main]
sort: C1 <> C2 [main]
sort: C1 <> B1 [main]
sort: C1 <> C2 [main]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: B1 [main]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]sort看起来只在主线程上串行执行。实际上，并行流上的sort在背后使用了Java8中新的方法Arrays.parallelSort()。如javadoc所说，这个方法会参照数据长度来决定以串行或并行来执行。
如果指定数据的长度小于最小粒度，它使用相应的
Arrays.sort方法来排序。
返回上一节中reduce的例子。我们已经发现了组合器函数只在并行流中调用，而不在串行流中调用。让我们来观察实际上涉及到哪个线程：
List<Person> persons = Arrays.asList(
new Person("Max", 18),
new Person("Peter", 23),
new Person("Pamela", 23),
new Person("David", 12));
persons
.parallelStream()
.reduce(0, (sum, p) -> {
System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s [%s]\n",
sum, p, Thread.currentThread().getName());
return sum += p.age;
}, (sum1, sum2) -> {
System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s [%s]\n",
sum1, sum2, Thread.currentThread().getName());
return sum1 + sum2;
});控制台的输出表明，累加器和组合器都在所有可用的线程上并行执行：
accumulator: sum=0; person=Pamela; [main]
accumulator: sum=0; person=Max; [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
accumulator: sum=0; person=David; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
accumulator: sum=0; person=Peter; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner: sum1=18; sum2=23; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner: sum1=23; sum2=12; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
combiner: sum1=41; sum2=35; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]总之，并行流对拥有大量输入元素的数据流具有极大的性能提升。但是要记住一些并行流的操作，例如reduce和collect需要额外的计算（组合操作），这在串行执行时并不需要。
此外我们已经了解，所有并行流操作都共享相同的JVM相关的公共ForkJoinPool。所以你可能需要避免实现又慢又卡的流式操作，因为它可能会拖慢你应用中严重依赖并行流的其它部分。
到此为止
我的Java8数据流编程教程就此告一段落。如果你对深入了解Java8数据流感兴趣，我向你推荐数据流的Javadoc。如果你希望学到更多底层机制，你可能需要阅读Martin Fowler关于集合流水线的文章。
如果你对JavaScript也感兴趣，你可能希望看一看 Stream.js — 一个Java8数据流API的JavaScript实现。你也可能希望阅读Java8指南，和我的Java8 Nashron教程。
欢迎关注知乎专栏《跟上Java8》，分享优秀的Java8中文指南、教程，同时欢迎投稿高质量的文章。
译者：飞龙
