在此前我的文章中，曾分2篇详细探讨了下JAVA中Stream流的相关操作，2篇文章在掘金社区收获了累计 10w+阅读、2k+点赞以及 5k+收藏的记录。能够得到众多小伙伴的认可，是技术分享过程中最开心的事情。
不少小伙伴在评论中提出了一些的疑问或自己的独到见解，也在评论区中进行了热烈的互动讨论。梳理了下相关评论内容，针对一些典型的讨论点进行拿出来聊一聊，同时也是对此前两篇Java Stream相关文章内容的补充完善。
看下面这段Stream使用的常见场景：
Stream.of(17, 22, 35, 12, 37)
.filter(age -> age > 18)
.filter(age -> age < 35)
.map(age -> age + "岁")
.collect(Collectors.toList());
在这段代码里面，同时有2个 filter操作和1个 map操作以及1个 collect操作，那么这段代码执行的时候，究竟是对这个list执行了几次循环操作呢？是每一个Stream步骤都会进行一次遍历操作吗？为了验证这个问题，我们将上述代码改写一下，打印下每个步骤的结果：
List<String> ages = Stream.of(17,22,35,12,37)
.filter(age -> {
System.out.println("filter1 处理：" + age);
return age > 18;
})
.filter(age -> {
System.out.println("filter2 处理：" + age);
return age < 35;
})
.map(age -> {
System.out.println("map 处理：" + age);
return age + "岁";
})
.collect(Collectors.toList());
先执行，得到如下的执行结果。其实结果已经很明显的可以看出，stream流处理的时候，是对列表进行了一次循环，然后顺序的执行给定的stream执行语句。
按照上述输出的结果，可以看出其处理的过程可以等价于如下的常规写法：
List<Integer> ages = Arrays.asList(17,22,35,12,37);
List<String> results = new ArrayList<>();
for (Integer age : ages) {
if (age > 18) {
if (age < 35) {
results.add(age + "岁");
}
}
}
System.out.println(results);
所以，Stream并不会去遍历很多次。其实上述逻辑也符合Stream 流水线加工的整体模式，试想一下，一条流水线上分环节加工一件商品，同一件产品也不会在流水线上加工2次的吧~
自动Java8引入了 Lambda、函数式接口、Stream等新鲜内容以来，针对使用Stream或Lambda语法究竟是让代码更易懂还是更复杂的争议，一直就没有停止过。有的同学会觉得Stream语法的方式，一眼就可以看出业务逻辑本身的含义，也有一些同学认为使用了Stream之后代码的可读性降低了很多。
其实，这是个人编码模式与理念上的不同感知而已。Stream主打的就是让代码更聚焦自身逻辑，省去其余繁文缛节对代码逻辑的干扰，整体编码上会更加的简洁。但是刚接触的时候，难免会需要一定的适应期。技术总是在不断迭代、不断拥抱新技术、不去刻意排斥新技术，或许是一个更好的选项。
那么，话说回来，如何让自己能够一眼看懂Stream代码、感受到Stream的简洁之美呢？分享个人的一个经验：
先了解几个常见的Stream的api的功能含义（Stream的API封装的很优秀，很多都是字面意义就可以理解）
改变意识，聚焦纯粹的业务逻辑本身，不要在乎具体写法细节
下面举了个例子，如何用上述的2条方法，快速的让自己理解一段Stream代码表达的意思。
那么上面这段代码的含义就是，先根据员工子公司过滤所有上海公司的人员，再获取员工工资最高的那个人信息。怎么样？按照这个方法，是不是可以发现，Stream的方式，确实更加容易理解了呢~
技术分享其实是一个双向的过程，分享的同时，也是自我学习与提升的机会，除了可以梳理发现一些自己之前忽略的知识点并加以巩固，还可以在互动的时候get到新的技能。
比如，我在此前的 Java Stream介绍的文章中，有提过基于Stream进行编码的时候会导致代码 debug调试的时候会比较困难，尤其是那种只有一行Lambda表达式的情况（因为如果代码逻辑多行编写的时候，可以在代码块内部打断点，这样其实也可以进行debug调试）。
关于这一点，很多小伙伴也有相同的感受，比如下面这个评论：
你以为这就结束了？接下来一个小伙伴的提示，“震惊”了众人！纳尼？原来Stream代码段也是可以debug单步调试的？
跟踪Stream中单步处理过程的操作入口按钮长这样：
并且，另一个小伙伴补充说这是IDEA从 2019.03版本开始有的功能：
嗯？难怪呢，我一直用的2019.02版本的，所以才没用上这个功能（强行给自己找了个台阶、哈哈哈）。于是，我悄悄的将自己的idea升级到了最新的2023.02版本（PS：新版本的UI挺好看，就是bug贼多)。好啦，言归正传，那么究竟应该如何利用IDEA来实现单步DEBUG呢？一一起来感受下吧。
在代码行前面添加断点的时候，如果要打断点的这行代码里面包含Stream中间方法（mapfiltersort之类的）的时候，会提示让选择断点的具体类型。
一共有三种类型断点可供选择：
Line:断点打在这一行上，不会进入到具体的Stream执行函数块中
Lambda:代码打在内部的lambda代码块上
Line and Lambda:代码走到这行或者执行这一行具体的函数块内容的时候，都会进入断点
下面这个图可以更清晰的解释清楚上述三者的区别。一般来说，我们debug的时候，更多的是关注自身的业务具体逻辑，而不会过多去关注Stream执行框架的运转逻辑，所以大部分情况下，我们选择第二个Lambda选项即可。
按照上面所述，我们在代码行前面添加一个Lambda类型断点，然后debug模式启动程序执行，等到断点进入的时候便可以正常的进行debug并查看内部的处理逻辑了。
如果遇到图中这种只有一行的lambda形式代码，想要看下返回值到底是什么的，可以选中执行的片段，然后 ALT+F8打开Evaluate界面（或者右键选择 Evaluate Expression），点击 Evaludate按钮执行查看具体结果。
大部分情况下，掌握这一点，已经可以应付日常的开发过程中对Stream代码逻辑的debug诉求了。但是上述过程偏向于细节，如果需要看下整个Stream代码段整体层面的执行与数据变化过程，就需要上面提到的Stream Trace功能。要想使用该功能，断点的位置也是有讲究的，必须要将断点打在stream开流的地方，否则看不到任何内容。另外，对于一些新版本的IDEA而言，这个入口也比较隐蔽，藏在了下拉菜单中，就像下面这个样子。
我们找到Trace Current Stream ChAIn并点击，可以打开Stream Trace界面，这里以chain链的方式，和stream代码块逻辑对应，分步骤展示了每个stream处理环节的执行结果。比如我们以 filter环节为例，窗口中以左右视图的形式，左侧显示了原始输入的内容，右侧是经过filter处理后符合条件并保留下来的数据内容，并且还有连接线进行指引，一眼就可以看出哪些元素是被过滤舍弃了的：
不止于此，Stream Trace除了提供上述分步查看结果的能力，还支持直接显示整体的链路执行全貌。点击Stream Trace窗口左下角的 Flat Mode按钮即可切换到全貌模式，可以看到最初原始数据，如何一步步被处理并得到最终的结果。
看到这里，以后还会说Stream不好调试吗？至少我不会了。
在我们常规的HashMap的 put(key,value)操作中，一般很少会关注key是否已经在map中存在，因为put方法的策略是存在会覆盖已有的数据。但是在Stream中，使用 Collectors.toMap方法来实现的时候，可能稍不留神就会踩坑。所以，有小伙伴在评论区热心的提示，在使用此方法的时候需要手动加上 mergeFunction以防止key冲突。
这个究竟是怎么回事呢？我们看下面的这段代码：
public void testCollectStopOptions() {
List<Dept> ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(22));
// collect成HashMap，key为id，value为Dept对象
Map<Integer, Dept> collectMap = ids.stream()
.collect(Collectors.toMap(Dept::getId, dept -> dept));
System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}
执行上述代码，不出意外的话会出意外。如下结果：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Duplicate key Dept{id=22}
at java.util.stream.Collectors.lambda$throwingMerger$0(Collectors.java:133)
at java.util.HashMap.merge(HashMap.java:1254)
at java.util.stream.Collectors.lambda$toMap$58(Collectors.java:1320)
at java.util.stream.ReduceOps$3ReducingSink.accept(ReduceOps.java:169)
at java.util.Spliterators$ArraySpliterator.forEachRemaining(Spliterators.java:948)
at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481)
at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:471)
at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)
因为在收集器进行map转换的时候，由于出现了重复的key，所以抛出异常了。为什么会出现异常呢？为什么不是以为的覆盖呢？我们看下源码的实现逻辑：
可以看出，默认情况下如果出现重复key值，会对外抛出IllegalStateException异常。同时，我们看到，它其实也有提供重载方法，可以由使用者自行指定key值重复的时候的执行策略：
所以，我们的目标是出现重复值的时候，使用新的值覆盖已有的值而非抛出异常，那我们直接手动指定下让toMap按照我们的要求进行处理，就可以啦。改造下前面的那段代码，传入自行实现的 mergeFunction函数块，即指定下如果key重复的时候，以新一份的数据为准：
public void testCollectStopOptions() {
List<Dept> ids = Arrays.asList(new Dept(17), new Dept(22), new Dept(22));
// collect成HashMap，key为id，value为Dept对象
Map<Integer, Dept> collectMap = ids.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Dept::getId,
dept -> dept,
(exist, newOne) -> newOne));
System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}
再次执行，终于看到我们预期中的结果了：
collectMap:{17=Dept{id=17}, 22=Dept{id=22}}
By The Way，个人感觉JDK在这块的默认实现逻辑有点不合理。虽然现在默认的抛异常方式，可以强制让使用端感知并去指定自己的逻辑，但这默认逻辑与map的put操作默认逻辑不一致，也让很多人都会无辜踩坑。如果将默认值改为有则覆盖的方式，或许会更符合常理一些 —— 毕竟被广泛使用的HashMap的源码里，put操作默认就是覆盖的，不信可以看HashMap源码的实现逻辑：
peek和 foreach在Stream流操作中，都可以实现对元素的遍历操作。区别点在与peek属于中间方法，而foreach属于终止方法。这也就意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而没法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作。
那么，只要有终止方法一起，peek方法就一定会被执行吗？非也！看版本、看场景！ 比如在 JDK1.8版本中，下面这段代码中的peek方法会正常执行，但是到了 JDK17中就会被自动优化掉而不执行peek中的逻辑：
public void testPeekAndforeach() {
List<String> sentences = Arrays.asList("hello world", "Jia Gou Wu Dao");
sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count();
}
至于原因，可以看下JDK17官方API文档中的描述：
因为对于 findFirst、count之类的方法，peek操作被视为与结果无关联的操作，直接被优化掉不执行了。所以说最好按照API设计时预期的场景去使用API，避免自己给自己埋坑。
我们从peek的源码的注释上可以看出，peek的推荐使用场景是用于一些调试场景，可以借助peek来将各个元素的信息打印出来，便于开发过程中的调试与问题定位分析。
我们再看下peek这个词的含义解释：
既然开发者给它起了这么个名字，似乎确实仅是为了窥视执行过程中数据的变化情况。为了避免让自己踩坑，最好按照设计者推荐的用途用法进行使用，否则即使现在没问题，也不能保证后续版本中不会出问题。
在介绍Stream流的收集器时，有介绍过使用 Collectors.joining来实现多个字符串元素之间按照要求进行拼接的实现。比如将给定的一堆字符串用逗号分隔拼接起来，可以这么写：
public void testCollectJoinStrings() {
List<String> ids = Arrays.asList("AAA", "BBB", "CCC");
String joinResult = ids.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(joinResult);
}
有很多同学就提出字符串元素拼接直接用 String.join就可以了，完全没必要搞这么复杂。
如果是纯字符串简单拼接的场景，确实直接String.join会更简单一些，这种情况下使用Stream进行拼接的确有些大材小用了。但是 joining的方法优势要体现在Stream体系中，也就是与其余Stream操作可以结合起来综合处理。String.join对于简单的字符串拼接是OK的，但是如果是一个Object对象列表，要求将Object某一个字段按照指定的拼接符去拼接的时候，就力不从心了——而这就是使用 Collectors.joining的时机了。比如下面的实例：
好啦，关于Java Stream相关的内容点的补充，就聊到这里啦。如果需要全面了解Java Stream的相关内容，可以看我此前分享的文档。那么，你对Java Stream是否还有哪些疑问或者自己的独特理解呢？欢迎一起交流下。
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