你使用集合的目的是什么？当然不是为了简单的存储然后置之不理，你是为了从集合取数据和操作数据的。
再次考虑前一篇文章提到的背包类，
如果要打印所有背包的重量，
for(Package p : packages)
System.out.println(p.getWeight());
遍历，可以使用"forEach"这一聚集操作，
packages.stream()
.forEach(e -> System.out.println(p.getWeigh());
看不懂语法不要紧。我们再来个稍微复杂一点的，
我们只打印“重量大于20的背包重量”，
packages.stream()
.filter(e -> e.getWeight() > 20)
.forEach(e - > System.out.println(e.getWeight());
分析其结构，
packages是个集合，stream（）方法是获取其“流”，能产生流的不只是集合，数组，I/O通道都可以。下面就是管道操作（和MongoDB或是Linux下的管道类似）了。即有0个或若干个中间操作，如这里的filter,来产生新的流，然后有一个终结操作，它可以有返回值（不再是一个流），也可以没有返回值。
其中，filter的函数原型是:
Stream<T> filter<Predicate<? super T> p)
接受一个谓词参数（条件）。
查看java.util.strem下面的API，其操作时很多的，部分如下，
具体用法不一一介绍。
我们再看一个需求，求“重量大于20的背包的平均重量”。
double average = packages
.stream()
.filter(e -> e.getWeight() > 20)
.mapToInt(e -> e.getWeigh())
.average()
.getAsDouble();
除了filter表示过滤，还有maptoInt,返回一个IntStream。
函数原型是，
IntStream maptoInt(toIntFunction<? super T> mapper)
其参数是一个返回Int的lambda表达式。
average()是IntStream的方法，很明显，是取平均值的，返回一个OptionalDouble，你可以回想OptionalDouble是什么？怎么不直接返回Double！！OptionalDouble是java8新加的,类似的API很多，它的特点是该对象可能包含也可能不包含一个值。作用在于：传统方法返回一个为Null的值，继续操作会报NullException，如果OptionalXX没有值，是可以继续操作的（当然没有值getAsDouble会报NoSuchElement异常。
另外，average这个终结操作也是reduction 操作。
在JDK里面，像average,sum,min等都是通过组合流的内容返回一个值，这些操作称为reduction操作。当然，有点reduction操作返回一个集合而不是一个值。值得一提的是，JDK还提供了两个一般化的操作：reduce和collect。
假设我们需要对背包容量求和，
Integer total = packages
.stream()
.mapToInt(e -> e,getWeight())
.sum();
如果要用reduce对它改造，
Integer total = packages
.stream()
.mapToInt(e -> e,getWeight())
.reduce(0,(a,b) -> a + b);
如果使用函数引用，
Integer total = packages
.stream()
.mapToInt(e -> e,getWeight())
.reduce(0,Integer::sum);
查看reduce的函数原型：
T reduce(T indentidy,BinaryOperator<T> accumulator)
这可能比较费解，
API是这样介绍的，using the provided identity value and an associative accumulation function。
先看是associative，“结合性”，就是说要满足，
a op b op c = a op (b op c)
像加法，最小值，最大值，字符拼接都有这个性质。
API 还说，reduce函数等价于，
T result = identity;
for (T element : this stream)
result = accumulator.apply(result, element)
return result;
那identy是什么呢？对于操作的集合的所有t，应该有
accumulator.apply(identity, t) = t
是的，它就是离散数学里面提到的1元。对加法而言，1元就是0。
reduce操作总会返回新的值。然而，累积函数在每次处理流中的一个元素时也返回一个新的值。假设你要把流“reduce”成一个集合，你每添加一个元素处理就会产生一个新的结合，这显然是个性能上的缺憾，是很低效的。这时，你可以考虑更新已有的集合。这就是collect方法做的事情。
下一篇再介绍collect的使用细节。