为什么需要 Stream
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
什么是聚合操作在传统的 J2EE 应用中，Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如：
客户每月平均消费金额
最昂贵的在售商品
本周完成的有效订单（排除了无效的）
取十个数据样本作为首页推荐
这类的操作。
但在当今这个数据大爆炸的时代，在数据来源多样化、数据海量化的今天，很多时候不得不脱离 RDBMS，或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中，仅仅有极少量的辅助型方法，更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合，完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中，如果要发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合，我们需要这样写：
清单 1. Java 7 的排序、取值实现List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>(); for(Transaction t: transactions){ if(t.getType() == Transaction.GROCERY){ groceryTransactions.add(t); } } Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){ public int compare(Transaction t1, Transaction t2){ return t2.getValue().compareTo(t1.getValue()); } }); List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>(); for(Transaction t: groceryTransactions){ transactionsIds.add(t.getId()); }