Java 8 中的 Streams API 分解

发布时间：2023-03-25 14:15:41 所属栏目：教程来源：

导读：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 Stre

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());

而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；而且使用并发模式，程序执行速度更快。

清单 2. Java 8 的排序、取值实现

List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream().
filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
map(Transaction::getId).
collect(toList());

Stream 总览
什么是流
Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。

而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下：

1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
5.0 中的 java.util.concurrent
6.0 中的 Phasers 等
7.0 中的 Fork/Join 框架
8.0 中的 Lambda
Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。

流的构成
当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：

有多种方式生成 Stream Source：

从 Collection 和数组

Collection.stream()
Collection.parallelStream()
Arrays.stream(T array) or Stream.of()
从 BufferedReader

java.io.BufferedReader.lines()
静态工厂

java.util.stream.IntStream.range()

java.nio.file.Files.walk()

自己构建

java.util.Spliterator
其它

Random.ints()
BitSet.stream()
Pattern.splitAsstream(java.lang.CharSequence)
JarFile.stream()
流的操作类型分为两种：

Intermediate ：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
Terminal ：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。
在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

还有一种操作被称为 short-circuiting 。用以指：

对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。
对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。
当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

清单 3. 一个流操作的示例

int sum = widgets.stream()
.filter(w -> w.getColor() == RED)
.mapToInt(w -> w.getWeight())
.sum();

stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作，进行数据筛选和转换，最后一个 sum() 为 terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和。

流的使用详解
简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。

流的构造与转换
下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

清单 4. 构造流的几种常见方法

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a","b","c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a","c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);

需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream、Stream >、Stream，但是 Boxing 和 unBoxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。

清单 5. 数值流的构造

IntStream.of(new int[]{1,2,3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1,3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1,3).forEach(System.out::println);
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清单 6. 流转换为其它数据结构

// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

流的操作
接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。

Intermediate：
map (mapToInt,flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

Terminal：
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

Short-circuiting：
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

map/flatMap

我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成 output Stream 的另外一个元素。

清单 7. 转换大写

List<String> output = wordList.stream().
map(String::toupperCase).
collect(Collectors.toList());

这段代码把所有的单词转换为大写。

清单 8. 平方数

List<Integer> nums = Arrays.asList(1,3,4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());
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这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1,4,9,16}。

从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

清单 9. 一对多

Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
Arrays.asList(1),Arrays.asList(2,3),Arrays.asList(4,5,6)
);
Stream<Integer> outputStream = inputStream.
flatMap((childList) -> childList.stream());

flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起，最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。

filter

filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

清单 10. 留下偶数

Integer[] sixnums = {1,6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixnums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);

经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2,6}。

清单 11. 把单词挑出来

List<String> output = reader.lines().
flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).
filter(word -> word.length() > 0).
collect(Collectors.toList());
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这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。

forEach

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

清单 12. 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比）

// Java 8
roster.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
System.out.println(p.getName());
}
}

对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的，非常方便。当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被”消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的：

stream.forEach(element -> doOneThing(element));
stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));
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相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

清单 13. peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream

Stream.of("one","two","three","four")
.filter(e -> e.length() > 3)
.peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
.map(String::toupperCase)
.peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
.collect(Collectors.toList());

forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

findFirst

这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

（编辑：汽车网）

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