Java Stream 解析和使用技巧

Stream 的类型

Stream 有分普通流和数值流，之间没有继承关系，普通流用一个泛型表示流中的数据结构类型，如 Stream

数值流主要是避免重复的装箱拆箱，统一用原始数值类型（无法应用泛型指定类型），int long double，我们在做终结操作的时候需要统一装箱 .box() 转成普通流

Stream 的生命周期

创建流 -> 中间操作 -> 终结操作

Stream 的特点

• 无存储。stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java 容器或 I/O channel 等。
  
• 为函数式编程而生。对stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。
  
• 惰式执行。stream上的操作（中间操作）并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候（终结操作）才会执行。
  
• 可消费性。stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效（终结操作就是消费操作），就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。
  

区分中间操作和结束操作最简单的方法，就是看方法的返回值，返回值为stream的大都是中间操作，否则是结束操作。

创建流

1. 从 Colletion

1. .stream()
   
2. .parallelStream()
   

2. 从数组

1. Arrays.stream(T array)
   
2. Stream.of()
   

3. 从输入流

1. BufferedReader.lines()

4. 从目录树

1. Files.walk(Paths.get(“C:\“))

5. 创建各种数值流

1. Random.ints()
   
2. IntStream.of()
   
3. IntStream.range()
   
4. …Stream.***()
   

6. 自己创建流（可创建无穷流）

1. Stream.generate() 丢进一个类似迭代器的东西即可
   
2. Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + “ “)); 创建一个自己迭代的流
   

中间操作

1. 并行化

1. .parallel()

2. 装箱操作

1. .boxed() 把数值流转回普通流，才能执行终结操作

3. 转换操作

1. 一对一普通转换 .map()
   
2. 一对多转换 .flatMap() 本 质上是把每个对象转换成流，流会自动合并
   

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Stream<List<Integer>> stream = Stream.of(Arrays.asList(1,2), Arrays.asList(3, 4, 5));

stream.flatMap(list -> list.stream())

    .forEach(i -> System.out.println(i));

3. 直接转成 数值流 .mapToInt .flatMapToInt

4) 排序操作 .sorted

5) 对每一个对象操作 .peek

6) 保留前 n 项 .limit()

无穷流必须执行限流操作，否则将进入死循环

7) 去掉前 n 项 .skip()

8) 筛选操作 .filter()

true 留，false 被删除

终结操作

终结操作后 Stream 将会被消费完成，不能再执行中间操作

1. 转数组 .toArray()

1. stream.toArray(String[]::new)

2. 转 Collection/String .collect()
   
3. forEach 逐一消费所有项目
   无法提前结束循环，只能用 return 提前结束当前循环
   
4. 两两结合操作 .reduce()

1. .max
   
2. .min
   
3. .findFirst
   
4. .findAny
   

5. match 检查

1. allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true
   
2. anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
   
3. noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true
   

reduce 操作

reduce操作可以实现从一组元素中生成一个值，sum()、max()、min()、count()等都是reduce操作，将他们单独设为函数只是因为常用。reduce()的方法定义有三种重写形式：

• Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
  
• T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
  
• <U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)
  

虽然函数定义越来越长，但语义不曾改变，多的参数只是为了指明初始值（参数identity），或者是指定并行执行时多个部分结果的合并方式（参数combiner）。reduce()最常用的场景就是从一堆值中生成一个值。用这么复杂的函数去求一个最大或最小值，你是不是觉得设计者有病。其实不然，因为“大”和“小”或者“求和”有时会有不同的语义。而Optional是（一个）值的容器，可以避免 null 值的问题，下面会提到。

需求：从一组单词中找出最长的单词。这里“大”的含义就是“长”。

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// 找出最长的单词

Stream<String> stream = Stream.of("I", "love", "you", "too");

Optional<String> longest = stream.reduce((s1, s2) -> s1.length()>=s2.length() ? s1 : s2);

//Optional<String> longest = stream.max((s1, s2) -> s1.length()-s2.length());

System.out.println(longest.get());

需求：求出一组单词的长度之和。这是个“求和”操作，操作对象输入类型是String，而结果类型是Integer。

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// 求单词长度之和

Stream<String> stream = Stream.of("I", "love", "you", "too");

Integer lengthSum = stream.reduce(0,　// 初始值　// (1)

        (sum, str) -> sum+str.length(), // 累加器 // (2)

        (a, b) -> a+b);　// 部分和拼接器，并行执行时才会用到 // (3)

// int lengthSum = stream.mapToInt(str -> str.length()).sum();

System.out.println(lengthSum);

Collect 操作

Collect 是终结操作的一个函数，最为强大，不仅可以将流转化成各种数据结构，也可以再补充中间操作不能进行许多操作。

收集器（Collector）是为Stream.collect()方法量身打造的工具接口（类）。考虑一下将一个Stream转换成一个容器（或者Map）需要做哪些工作？我们至少需要两样东西：

1. 目标容器是什么？是ArrayList还是HashSet，或者是个TreeMap。
   
2. 新元素如何添加到容器中？是List.add()还是Map.put()。
   

如果并行的进行规约，还需要告诉collect() 3. 多个部分结果如何合并成一个。

结合以上分析，collect()方法定义为<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner)，三个参数依次对应上述三条分析。不过每次调用_collect()都要传入这三个参数太麻烦，收集器Collector 就是对这三个参数的简单封装,所以_collect()的另一定义为<R,A> R collect(Collector<? super T,A,R> collector)。Collectors工具类可通过静态方法生成各种常用的 Collector。

举例来说，如果要将Stream规约成List可以通过如下两种方式实现：

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List<String> list = stream.collect(ArrayList::new, ArrayList::add, ArrayList::addAll);// 方式１

常用的转 Collection / String，Collectors 为辅助类

1. 转 list stream.collect(Collectors.toList());
   
2. 转 set stream.collect(Collectors.toSet());
   
3. 转其他 stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
   
4. 转 String stream.collect(Collectors.joining()).toString();
   

转 map

前面已经说过Stream背后依赖于某种数据源，数据源可以是数组、容器等，但不能是Map。反过来从Stream生成Map是可以的，但我们要想清楚Map的key和value分别代表什么，根本原因是我们要想清楚要干什么。通常在三种情况下collect()的结果会是Map：

1. 使用Collectors.toMap()生成的收集器，用户需要指定如何生成Map的key和value。
   
2. 使用Collectors.partitioningBy()生成的收集器，对元素进行二分区操作时用到。
   
3. 使用Collectors.groupingBy()生成的收集器，对元素做group操作时用到。
   

情况 1：使用toMap()生成的收集器，这种情况是最直接的，前面例子中已提到，这是和Collectors.toCollection()并列的方法。如下代码展示将学生列表转换成由<学生，GPA>组成的Map。。

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// 使用toMap()统计学生GPA

Map<Student, Double> studentToGPA =

     students.stream().collect(Collectors.toMap(Functions.identity(),// 如何生成key

                                     student -> computeGPA(student)));// 如何生成value

// Functions.identity() 是一个接口默认方法，return x->x，即它本身，在这里是 student -> student

情况 2：使用partitioningBy()生成的收集器，这种情况适用于将Stream中的元素依据某个二值逻辑（满足条件，或不满足）分成互补相交的两部分，比如男女性别、成绩及格与否等。下列代码展示将学生分成成绩及格或不及格的两部分。拉出来之后用 get(true) 和 get(false) 拉出去两个列表。

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// Partition students into passing and failing

Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()

         .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

情况 3：使用groupingBy()生成的收集器，这是比较灵活的一种情况。跟 SQL 中的group by语句类似，这里的groupingBy()也是按照某个属性对数据进行分组，属性相同的元素会被对应到_Map 的同一个_key上。下列代码展示将员工按照部门进行分组：

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// Group employees by department

Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()

            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

以上只是分组的最基本用法，有些时候仅仅分组是不够的。在 SQL 中使用group by是为了协助其他查询，比如1. 先将员工按照部门分组，2. 然后统计每个部门员工的人数。Java 类库设计者也考虑到了这种情况，增强版的groupingBy()能够满足这种需求。增强版的groupingBy()允许我们对元素分组之后再执行某种运算，比如求和、计数、平均值、类型转换等。这种先将元素分组的收集器叫做上游收集器，之后执行其他运算的收集器叫做下游收集器(downstream Collector)。我们可以简单理解，下游收集器就是对 map 的 values 做了一个 forEach

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// 使用下游收集器统计每个部门的人数

Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()

                    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,

// 变成 Map<Department, List<Employee>>

// 对每一个 List<Employee> 执行

                                                   Collectors.counting()));// 下游收集器

上面代码的逻辑是不是越看越像 SQL？高度非结构化。还有更狠的，下游收集器还可以包含更下游的收集器，这绝不是为了炫技而增加的把戏，而是实际场景需要。考虑将员工按照部门分组的场景，如果我们想得到每个员工的名字（字符串），而不是一个个_Employee对象_，可通过如下方式做到：

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// 按照部门对员工分布组，并只保留员工的名字

Map<Department, List<String>> byDept = employees.stream()

                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,

// Map<Department, Stream<Employee>>

// 对每一个 Stream<Employee> ，执行 mapping，会遍历流中每一个数据

                        Collectors.mapping(Employee::getName,// 下游收集器

// 得到一个 Map<Department, Stream<String>>

                                Collectors.toList())));// 更下游的收集器

// 得到 Map<Department, List<String>>

// Map的key不用管，自动只处理 value 的 stream

Optional 容器

1. 一般用法：

1. 新建一个 可空 Optional，ifPresent 非空则执行 xxx 操作

Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);

2. 从 reduce 等 stream 终结函数返回

2) 检查 Optional 是否为空，一般和三元符配合使用，可同时照顾到非空和空

isPresent()?1:0;

3. orElse() 用法，取值，如果为空，则为默认值（默认值马上获得，传入的是真实值）

String name = Optional.ofNullable(nullName).orElse(“john”);

4. orElseGet() 取值，如果为空，则为默认值，默认值为一个获取方法

Optional.ofNullable(text).orElseGet(this::getMyDefault);

当容器内的值为 null 时，orElse() 和 orElseGet() 完全相同，当容器内值不为 null 时，则 orElseGet() 不会执行相关的函数

5. .filter() 过滤，如果.filter()内容为真，则返回内容，如果为假，则容器内为空。支持链式操作
   boolean is2017 = yearOptional.filter(y -> y == 2017).isPresent();
   
6. .map() 转换，不用判断非空
   int size = listOptional .map(List::size).orElse(0);
   
7. .flatMap() 多层 Optional 自动拆开
   

Stream 底层实现

Stream 实际上是一个流水线（Pipelines），那么他的链式调用+惰性执行的原理是什么呢？

所谓流水线，就是先装配，后启动，一次完成。而不是一步一步迭代实现，这样最大的弊端是没有办法应对复杂的数据结构。效率也十分低

我们举个例子

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List<String> test = Arrays.asList("liu","zhang","huang","chen","lix","fuc");

Stream<String> t = test.stream();

Stream<String> t2 = t.skip(2);

Stream<String> t3 = t2.map(x -> x.substring(2));

Stream<String> t4 = t3.sorted();

String t5 = t4.max(String::compareTo).orElse("");

这是一组流水线 Stream 拆开来生成多个 Stream 变量。我们知道，Stream 实际上是一个接口，那么，我们调用了这些函数之后，到底返回了一个什么对象呢？我们直接用 IDE 告诉我们答案

可以看到，首先这里有一个双向链表的结构，每次中间操作，都会增加一个新的 AbstractPipeline，然后记录第一个 AbstractPipeline 和 上一个 AbstractPipeline，上一个 AbstractPipeline 也会记录当前新增的 AbstractPipeline。

而另一方面，根据增加的操作不同，也会有不同的 AbstractPipeline 子类，包括 ReferencePipeline, SliceOps, SortedOps, StatelessOp 等等，只是实现的层级不同，我们稍后在纠结这些。

并且，这些实现类内部会有一个 核心的逻辑方法opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink，会把逻辑打包成一个 Sink 对象，这个 Sink 对象还接收另外一个 Sink 对象作为构造函数参数。

我们拿 .filter() 举例，内置了一个函数会返回 Sink 对象，目前还是惰性执行，所以没有立刻生成：

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@Override

publicfinal Stream<P_OUT> filter(Predicate<? super P_OUT> predicate){

        Objects.requireNonNull(predicate);

returnnew StatelessOp<P_OUT, P_OUT>(this, StreamShape.REFERENCE,

                                     StreamOpFlag.NOT_SIZED) {

@Override

Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink){

returnnew Sink.ChainedReference<P_OUT, P_OUT>(sink) {

@Override

publicvoidbegin(long size){

                        downstream.begin(-1);

                    }

@Override

publicvoidaccept(P_OUT u){

if (predicate.test(u))

                            downstream.accept(u);

                    }

                };

            }

        };

    }

Sink 对象源码，我们最关注的是构造函数，可以看到它又藏了另外一个 sink

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staticabstractclassChainedReference<T, E_OUT> implementsSink<T> {

protectedfinal Sink<? super E_OUT> downstream;

publicChainedReference(Sink<? super E_OUT> downstream){

this.downstream = Objects.requireNonNull(downstream);

        }

@Override

publicvoidbegin(long size){

            downstream.begin(size);

        }

@Override

publicvoidend(){

            downstream.end();

        }

@Override

publicbooleancancellationRequested(){

return downstream.cancellationRequested();

        }

    }

当我们走到终结操作的时候，会先执行一个这样的操作：

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final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink){

    Objects.requireNonNull(sink);

// 检查非空

for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {

// 从后向前调用每个AbstractPipeline的opwrapSink，然后每个 Sink 藏着上一个 Sink

        sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);

    }

return (Sink<P_IN>) sink;

}

好了，千辛万苦，我们终于得到了这么一个 Sink，这个 Sink 保存了所有的中间流操作和最后一个 reduce 规约操作的所有操作对象。也就是说，我们的流水线建成了。

拿到这个 Sink 之后，我们就可以愉快的进行迭代了

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// AbstractPipelie.copyInto()

final <P_IN> voidcopyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator){

    Objects.requireNonNull(wrappedSink);

if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {

        wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());// 调用遍历前钩子，通知数据大小

        spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);// 迭代器

        wrappedSink.end();// 调用遍历后钩子

    }

else {

        copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);

    }

}

遍历调用 Sink 的 begin() 钩子，主要是用来准备数据结构，每个 Sink 的 begin 都会递归调用下游的 begin

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// SliceOps

publicvoidbegin(long size){

    downstream.begin(calcSize(size, skip, m));

}

调用 forEachRemaining() 方法

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// Spliterators

if ((a = array).length >= (hi = fence) &&

    (i = index) >= 0 && i < (index = hi)) {

do { action.accept((T)a[i]); } while (++i < hi);

}

// 就是这么简单粗暴，把 Stream 里面的东西一个一个调用 Sink 里面的 accept 方法

// 然后，这个东西又会调用下游的 accept

// SliceOps

@Override

publicvoidaccept(T t){

if (n == 0) {

if (m > 0) {

            m--;

            downstream.accept(t);

        }

    }

else {

        n--;

    }

}

// 这里，我们可以看到，切割操作就是有的元素不往下传，就gg了，往下传就继续下面的 accept()

最后调用 end() 方法封口，同样是递归调用

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// SotedOps()

// Sort有他的特殊性，不能在 accept 的时候一个一个执行，只能在封口的时候，再排序

publicvoidend(){

    list.sort(comparator); // 排序

    downstream.begin(list.size()); // 通知下游准备

if (!cancellationWasRequested) { // 下游Sink不包含短路操作

        list.forEach(downstream::accept); // 把元素继续一个一个丢给下游

    }

else {

for (T t : list) { //把元素一个一个拉出来

if (downstream.cancellationRequested()) break;// 每次都调用cancellationRequested()询问是否可以结束处理。

            downstream.accept(t); //否则，把这个交给下游

        }

    }

    downstream.end(); // 调用下游的 end()函数

    list = null;

}

// 来看下它的其他两个操作，可以看到，他并没有调用下游操作，而是直接拦截了，等到 end 的时候再通知下游

@Override

publicvoidbegin(long size){

    ...

// 创建一个存放排序元素的列表

    list = (size >= 0) ? new ArrayList<T>((int) size) : new ArrayList<T>();

}

@Override

publicvoidaccept(T t){

// Sorted的违规操作，

    list.add(t);// 1. 使用当前Sink包装动作处理t，只是简单的将元素添加到中间列表当中

}

经过这些处理之后，会被丢进 reduce 操作 或者是 collect 操作收集 流中的数据。

关于并且流时候的情况，调用了 Fork/Join 框架，比较复杂，以后再更。