skip(n)方法正好相反，它会丢弃掉前面的n个元素。
// 查询第二页的数据 Integer pageNumber = 2; Integer pageSize = 10; Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12).skip((pageNumber - 1) * pageSize).limit(pageSize) .forEach(System.out::println);输出结果：
11 12消费流元素（终端操作 Terminal Operations）
终端操作总是我们在流管道中所做的最后一件事，该操作将会获取流的最终结果。
1、数组结果输出toArray()：将流转换成适当类型的数组。
toArray(generator)：在特殊情况下，生成自定义类型的数组。
2、循环结果输出
forEach(Consumer)常见如 System.out::println 作为 Consumer 函数。
forEachOrdered(Consumer)： 保证 forEach 在并行流处理时按照原始流顺序操作。
Arrays.stream(new Random(45).ints(0, 1000).limit(100).toArray()).limit(10).parallel().forEachOrdered(n -> System.out.format("%d ", n)); 3、collect收集结果
collect(Collector)：使用 Collector 收集流元素到结果集合中。
collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)：同上，第一个参数 Supplier 创建了一个新的结果集合，第二个参数 BiConsumer 将下一个元素收集到结果集合中，第三个参数 BiConsumer 用于将两个结果集合合并起来。
Collectorts类为我们提供了常用的收集类的各个工厂方法：
将一个流收集到一个List中可以这样用
Lists.newArrayList().stream().collect(Collectors.toList());
收集到Set中可以这样用
Lists.newArrayList().stream().collect(Collectors.toSet());
收集到Map中可以这样用
Lists.newArrayList(new User("Johnson", "重庆")).stream().collect(Collectors.toMap(User::getName, User::getAddress));
收集到Set时，控制Set的类型可以这样用
Lists.newArrayList().stream().collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
将字流中的字符串连接并收集起来
Lists.newArrayList().stream().collect(Collectors.joining(","));
各种聚合操作
// 获取流中的总和，平均值，最大值，最小值，一次性收集流中的结果 List<Integer> listA = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5); listA.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue)); listA.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue)); listA.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)); listA.stream().collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo)); listA.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue)); // 分组分片，返回结果：{"重庆渝北":[{"address":"重庆渝北","name":"Johnson"},{"address":"重庆渝北","name":"Jack"}],"重庆江北":[{"address":"重庆江北","name":"Tom"}]} List<User> listB = Lists.newArrayList(new User("Johnson", "重庆渝北"), new User("Tom", "重庆江北"), new User("Jack", "重庆渝北")); System.out.println(JSON.toJSONString(listB.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAddress)))); 4、组合流中元素
reduce(BinaryOperator)：使用 BinaryOperator 来组合所有流中的元素。因为流可能为空，其返回值为 Optional
// 结果为15 System.out.println(Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).reduce((x, y) -> x + y).get());
reduce(identity, BinaryOperator)：功能同上，但是使用 identity 作为其组合的初始值。因此如果流为空，identity 就是结果
// 设置初始值为10则结果为25 System.out.println(Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).reduce(10, (x, y) -> x + y)); // 集合流为空，则结果默认为初始值a List<String> list = Lists.newArrayList(); System.out.println(list.stream().reduce("a", (x, y) -> x.length() > 1 ? x : y));
reduce(identity, BiFunction, BinaryOperator)：在串行流(stream)中，该方法跟第二个方法一样，即第三个参数不会起作用。在并行流中，我们知道流被fork join出多个线程进行执行，此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity，BiFunction)一样，而第三个参数BinaryOperator函数，则是将每个线程的执行结果当成一个新的流，然后使用第一个方法reduce(BinaryOperator)流程进行规约
// 第三个参数在并行流中起效，将每个线程的执行结果当成一个新的流 List<Integer> listA = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5); // 串行流运行结果：15 System.out.println(listA.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y, (i, j) -> i * j)); // 并行流运行结果：120 System.out.println(listA.parallelStream().reduce(0, (x, y) -> x + y, (i, j) -> i * j)); 5、流中元素匹配