我在这个清单中的解决方案:

List<HolderEntry> result ....

List<HolderEntry> dto3s = new ArrayList<>(result.stream().collect(toMap(
            HolderEntry::getId,
            holder -> holder,  //or Function.identity() if you want
            (holder1, holder2) -> holder1 
    )).values());

在我的情况下，我想找到不同的值，并把它们放在列表。

类似于Saeed Zarinfam使用的方法，但更像Java 8风格:)

persons.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getName())).values().stream()
 .map(plans -> plans.stream().findFirst().get())
 .collect(toList());

实现这一点最简单的方法是跳到sort特性上，因为它已经提供了一个可选的Comparator，可以使用元素的属性创建。然后你必须过滤掉重复项，这可以使用一个状态完备的Predicate来完成，它使用的事实是，对于一个已排序的流，所有相等的元素是相邻的:

Comparator<Person> c=Comparator.comparing(Person::getName);
stream.sorted(c).filter(new Predicate<Person>() {
    Person previous;
    public boolean test(Person p) {
      if(previous!=null && c.compare(previous, p)==0)
        return false;
      previous=p;
      return true;
    }
})./* more stream operations here */;

当然，一个有状态的Predicate不是线程安全的，但是如果你需要，你可以把这个逻辑移到一个Collector中，让流在使用你的Collector时处理线程安全。这取决于你想如何处理你在问题中没有告诉我们的不同元素流。

有一种更简单的方法，使用带有自定义比较器的TreeSet。

persons.stream()
    .collect(Collectors.toCollection(
      () -> new TreeSet<Person>((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())) 
));

因为每个人都在分享他们自己的想法和实施方法，我也有一个，它不是一个有效的方法，但它是有效的:

Set<String> personNameList = personList.stream().
map(tempPerson->tempPerson.getName()).collect(Collectors.toSet());

personList.stream().
                   collect(()->new ArrayList<Person>(),
                           (l1,p)->{
                                  if(!personNameList.contains(p.getName())) {
                                        l1.add(p);
                                  }
        }, ArrayList::addAll);

虽然最高赞的答案绝对是Java 8的最佳答案，但它同时在性能方面绝对是最差的。如果您真的想要一个糟糕的低性能应用程序，那么就使用它吧。提取一组唯一人名的简单要求，只需“For-Each”和“set”即可实现。 如果list的大小大于10，情况会更糟。

假设你有一个包含20个对象的集合，如下所示:

public static final List<SimpleEvent> testList = Arrays.asList(
            new SimpleEvent("Tom"), new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Harry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Huckle"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("Cherry"),
            new SimpleEvent("Roses"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("gotya"),
            new SimpleEvent("Gotye"),new SimpleEvent("Nibble"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Jibble"));

你的SimpleEvent对象是这样的:

public class SimpleEvent {

private String name;
private String type;

public SimpleEvent(String name) {
    this.name = name;
    this.type = "type_"+name;
}

public String getName() {
    return name;
}

public void setName(String name) {
    this.name = name;
}

public String getType() {
    return type;
}

public void setType(String type) {
    this.type = type;
}
}

为了测试，你有这样的JMH代码，(请注意，我使用相同的distinctByKey谓语提到接受的答案):

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aStreamBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{

    Set<String> uniqueNames = testList
            .stream()
            .filter(distinctByKey(SimpleEvent::getName))
            .map(SimpleEvent::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aForEachBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{
    Set<String> uniqueNames = new HashSet<>();

    for (SimpleEvent event : testList) {
        uniqueNames.add(event.getName());
    }
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .mode(Mode.Throughput)
            .warmupBatchSize(3)
            .warmupIterations(3)
            .measurementIterations(3)
            .build();

    new Runner(opt).run();
}

然后你会得到这样的基准测试结果:

Benchmark                                  Mode  Samples        Score  Score error  Units
c.s.MyBenchmark.aForEachBasedUniqueSet    thrpt        3  2635199.952  1663320.718  ops/s
c.s.MyBenchmark.aStreamBasedUniqueSet     thrpt        3   729134.695   895825.697  ops/s

正如您所看到的，与Java 8 Stream相比，简单的For-Each在吞吐量方面提高了3倍，并且错误评分更低。

吞吐量越高，性能越好