浅析Java8中的Stream API (1)

Stream API

Stream API是什么？

Stream API是Java8类库的核心，它能够应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream操作分为中间操作（StatelessOP、StatefulOP）或者最终操作（TerminalOP）两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你我们就可以将多个操作串起来。 使用Stream的时候需要指定一个数据源，它包括List, Set等集合类。
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。
简单使用：
一个简单的例子：

List test = new ArrayList<>();
        test.add("ABC");
        test.add("ABC");
        test.add("DEF");
        test.add("");
        List result = test.stream()
                .distinct()
                .filter("ABC"::equals)
                .map(String::toLowerCase)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(result);

得到结果是：

例子中只用到了fileter、map和collect，distinct去除了集合中的重复值，fileter过滤了集合中不等于”ABC”的值，map将每一个值做toLowerCase操作，最终collect操作作为最终操作，返回了最终处理后的结果。

从StatelessOP 、 StatefulOP 和 TerminalOP开始

上面的例子包含了恰好包含了三种操作，具体Stream中的其他操作的类型分类如下:

Stream操作分类	中间操作
无状态(StatelessOP)	unordered(),filter(),map(),mapToInt(),mapToLong(),mapToDouble(), flatMap(),flatMapToInt(),flatMapToLong(),flatMapToDouble(),peek()
有状态(StatefulOP)	distinct(),sorted(),limit(),skip()
最终操作(TerminalOP)	forEach(),forEachOrdered(),toArray(),reduce(),collect(),max(),min(), count(),anyMatch(),allMatch(),noneMatch(),findFirst(),findAny()

先从map操作的源码开始：

@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public final  Stream map(Functionsuper P_OUT, ? extends R> mapper) {
    // 判空
    Objects.requireNonNull(mapper);
    // 创建了StatelessOP对象并返回
    return new StatelessOp(this, StreamShape.REFERENCE,
                                 StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {
        // 实现Sink接口中的accept方法，其中accept表示接受具体的输入数据，downstream表示下游接收器。
        // 这里的输入数据是mapper.apply()处理后的值，即对原数据进行了map操作
        @Override
        Sink opWrapSink(int flags, Sink sink) {
        // 包装sink的具体操作，不断将传入的sink作为新sink的下游接收器，最终形成sink链
            return new Sink.ChainedReference(sink) {
                // accept方法在spliterator.forEachRemaining()内被真正执行
                @Override
                public void accept(P_OUT u) {
                    downstream.accept(mapper.apply(u));
                }
            };
        }
    };
}

从源码中可以看到，中间操作filter、map等，都会生成新的StatelessOP（或StatefulOP）对象，它们都继承自ReferencePipeline对象，ReferencePipeline继承了AbstractPipeline抽象类，它实质是一个管道（带头结点的双端队列），用于连接上一阶段（操作）管道和下一阶段管道。
StatelessOP的源码：

abstract static class StatelessOp<E_IN, E_OUT>
        extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {
    // upstream 上游管道
    // StreamShape 上游管道的流类型（引用 整形 Long Double）
    // opFlags 新阶段的标志
    StatelessOp(AbstractPipeline upstream,
                StreamShape inputShape,
                int opFlags) {
        // 最终调用AbstractPipeline的构造方法创建新的管道
        super(upstream, opFlags);
        assert upstream.getOutputShape() == inputShape;
    }

    @Override
    final boolean opIsStateful() {
        return false;
    }
}

AbstractPipeline的两个构造方法如下：

// 头管道节点（head）的构造方法
AbstractPipeline(Spliterator source,
                 int sourceFlags, boolean parallel) {
    this.previousStage = null;
    this.sourceSpliterator = source;
    // 制定自己为头结点
    this.sourceStage = this;
    this.sourceOrOpFlags = sourceFlags & StreamOpFlag.STREAM_MASK;
    this.combinedFlags = (~(sourceOrOpFlags << 1)) & StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE;
    this.depth = 0;
    this.parallel = parallel;
}

// 之后连接管道节点的构造方法
AbstractPipeline(AbstractPipeline previousStage, int opFlags) {
    if (previousStage.linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    previousStage.linkedOrConsumed = true;
    previousStage.nextStage = this;

    this.previousStage = previousStage;
    this.sourceOrOpFlags = opFlags & StreamOpFlag.OP_MASK;
    this.combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(opFlags, previousStage.combinedFlags);
    this.sourceStage = previousStage.sourceStage;
    if (opIsStateful())
        sourceStage.sourceAnyStateful = true;
    this.depth = previousStage.depth + 1;
}

之前的map的代码，返回一个新的StatelessOP对象时，还重写了AbstractPipeline的opWrapSink方法。
这个方法对几个操作类中的Sink进行组装，返回一个组装后的Sink链。组装结果如下图所示：

其中downstream代表Stream中的下一操作。Stream通过管道中的Sink（接收器），进行accept操作，并将结果传给下游接收器，并在达到最终操作后返回最终结果。

Sink接口

上面的Sink是一个接口，它继承了Consumer接口，Sink（接收器）用于数据流在各个阶段的管道中传递，并提供流大小管理与控制等额外方法。该接口提供了四个基本方法：

方法名	用处
accept()	表示接收器对给定的参数执行此操作
begin(long size)	重置接收器状态以接收新数据集，其中size表示下游推送数据的确切大小
end()	表示此接收器已推送所有数据
cancellationRequested()	表示此接收器不希望再接收任何数据

中间阶段（非最终操作）所做的事只是记录和叠加操作，而真正执行操作的是由最终操作触发的。上面的例子中，distinct、filter、map都只是将各自的中间操作不断的组装成一个Sink对象，形成一个Sink链，最终由collect操作触发。所有的最终操作都会调用TerminalOp的evaluateParallel（对应并发操作）或evaluateSequential（对应串行处理）。并调用AbstractPipeline的wrapAndCopyInto方法组装Sink:

// 返回执行操作后的sink
@Override
final > S wrapAndCopyInto(S sink, Spliterator spliterator) {
    copyInto(wrapSink(Objects.requireNonNull(sink)), spliterator);
    // 返回最终结果
    return sink;
}

// 具体的组装方法
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
final  Sink wrapSink(Sink sink) {
    Objects.requireNonNull(sink);
    // 具体的组装语句，从管道中不断获取上一操作，并组装成sink链
    for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
        sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
    }
    // 返回组装好的sink
    return (Sink) sink;
}

// 传入组装好的sink对象
@Override
final  void copyInto(Sink wrappedSink, Spliterator spliterator) {
    Objects.requireNonNull(wrappedSink);
    if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
        wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
        // 具体的Stream操作 例如map、filter等。accept方法真正的执行者
        spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
        wrappedSink.end();
    }
    else {
        copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
    }
}

其中forEachRemaining()方法根据Spliterator和传入的Sink类型，执行对应的方法，例如ArrayListSpliterator类的forEachRemaining方法：

public void forEachRemaining(Consumersuper E> action) {
    int i, hi, mc; 
    ArrayList lst; Object[] a;
    if (action == null)
        throw new NullPointerException();
    if ((lst = list) != null && (a = lst.elementData) != null) {
        if ((hi = fence) < 0) {
            mc = lst.modCount;
            hi = lst.size;
        }
        else
            mc = expectedModCount;
        if ((i = index) >= 0 && (index = hi) <= a.length) {
            for (; i < hi; ++i) {
                @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) a[i];
                // accept()真正的执行处
                action.accept(e);
            }
            if (lst.modCount == mc)
                return;
        }
    }
    throw new ConcurrentModificationException();
}

例子中最终操作collect中的Sink中的结果就是最终的Stream结果：

以上在并行状态时还会涉及Fork/Join框架，在以后的博客中我可能会进一步分析。