本文介绍了Java8 Stream的新特性，探讨了为什么需要Stream以及Stream的基本概念。重点讲解了groupingBy和partitioningBy的区别与用法，通过实例展示了如何使用这两个方法进行数据分组和分区，并提醒了在使用过程中需要注意的坑，如分组时key不存在的情况和处理效率问题。
业务开发过程中，经常会需要将集合中的数据进行聚合操作。比如：取出订单集合中有效订单的数据、按照订单类型做分组等等。以前的处理方式会遍历这个集合然后通过业务判断做处理，虽然可用，但远不够高效且笨拙。
为什么需要Stream
Stream是Java8的一大亮点，是对集合对象（Collection）功能的增强，进行聚合操作、批量数据操作。同时借助于Lambda表达式，提高编程效率和可读性。此外，Stream提供了并发模式，可充分使用多核处理器的优势，底层使用fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。
什么是Stream流
Stream不保存数据，也不是一种数据结构，更不是集合元素，而是有关算法和计算的，就像Iterator，只是更高级。Stream会隐式的在内部进行遍历，做出对应的数据转换。Stream类比于迭代器（Iterator）去理解，是单向、不可往复、只能遍历一次。
但是，迭代器只能串行化操作，也就是说用迭代器去遍历时，每个item 读完后再读下一个 item。Stream的并行操作依赖于Java7引入的Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理。
list.stream()：串行遍历；
list.parallelStream()：并行处理；
Stream之groupingBy
groupingBy是都集合进行分组，分组之后的结果形如Map<key,List>。其中，key是进行分组的字段类型，比如按Ussr类中的type（用户类型：1、2、3、4）进行分组，type的类型为Integer，分组之后的Map的key类型就是Integer。并且最多会分成四组，所以最后的结果即Map<Integer,List>。
假设我们想用户类型为1的集合，首先先进行分组，如：
Map<Integer,List<User>> userMap = allUserList.paralle
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