Java 8 Stream 学习笔记

Stream 类全路径为:java.util.stream.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。

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. 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
  2. 5.0 中的 java.util.concurrent
  3. 6.0 中的 Phasers 等
  4. 7.0 中的 Fork/Join 框架
  5. 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:

获取一个数据源(source)→ 数据转换→执行操作获取想要的结果,每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道,如下图所示。

图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成

Java 8 Stream 学习笔记_第1张图片

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

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)。

具体用法

1. 流的常用创建方法

1.1 使用Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法

List list = new ArrayList<>();
Stream stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

1.2 使用Arrays 中的 stream() 方法,将数组转成流

Integer[] nums = new Integer[10];
Stream stream = Arrays.stream(nums);

1.3 使用Stream中的静态方法:of()、iterate()、generate()

Stream stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5);
/**
* iterate第一个参数是种子,第二个参数为元素值的生成过程,也就是
* 除第一个位置(0位置)之后的元素值都由前一个元素值作为输入参数(x),
* limit是限制Stream长度
*/
Stream stream2 = Stream.iterate(0, x -> x + 2).limit(6);
stream2.forEach(System.out::println);//0 2 4 6 8 10
		
Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
stream3.forEach(System.out::println);//0.4196684476746345 0.9268584030269439

1.4 使用 BufferedReader.lines() 方法,将每行内容转成流

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("F:\\test_stream.txt"));
Stream lineStream = reader.lines();
lineStream.forEach(System.out::println);

1.5 使用 Pattern.splitAsStream() 方法,将字符串分隔成流

Pattern pattern = Pattern.compile(",");
Stream stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");
stringStream.forEach(System.out::println);

2. 流的中间操作

2.1 筛选与切片
        filter:过滤流中的某些元素
        limit(n):获取n个元素
        skip(n):跳过n元素,配合limit(n)可实现分页
        distinct:通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

Stream stream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);
 
Stream newStream = stream.filter(s -> s > 5) //6 6 7 9 8 10 12 14 14
        .distinct() //6 7 9 8 10 12 14
        .skip(2) //9 8 10 12 14
        .limit(2); //9 8
newStream.forEach(System.out::println);

2.2 映射        
        map:接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
        flatMap:接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流。

List list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");
 
//将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素
Stream s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));
s1.forEach(System.out::println); // abc  123
 
Stream s3 = list.stream().flatMap(s -> {
    //将每个元素转换成一个stream
    String[] split = s.split(",");
    Stream s2 = Arrays.stream(split);
    return s2;
});
s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3

2.3 排序
        sorted():自然排序,流中元素需实现Comparable接口
        sorted(Comparator com):定制排序,自定义Comparator排序器  

List list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");
//String 类自身已实现Compareable接口
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);// aa dd ff
 
Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
Student s3 = new Student("aa", 30);
Student s4 = new Student("dd", 40);
List studentList = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
 
//自定义排序:先按姓名升序,姓名相同则按年龄升序
studentList.stream().sorted(
        (o1, o2) -> {
            if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
                return o1.getAge() - o2.getAge();
            } else {
                return o1.getName().compareTo(o2.getName());
            }
        }
).forEach(System.out::println);

2.4 消费
        peek:如同于map,能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式,有返回值;而peek接收的是Consumer表达式,没有返回值。

Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
List studentList = Arrays.asList(s1, s2);
 
studentList.stream()
        .peek(o -> o.setAge(100))
        .forEach(System.out::println);   
 
//结果:
Student{name='aa', age=100}
Student{name='bb', age=100}            

总结:peek接收一个没有返回值的lambda表达式,可以做一些输出,外部处理等。map接收一个有返回值的lambda表达式,之后Stream的泛型类型将转换为map参数lambda表达式返回的类型。

3. 流的终止操作

3.1 匹配、聚合操作
        allMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都符合该断言时才返回true,否则返回false
        noneMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都不符合该断言时才返回true,否则返回false
        anyMatch:接收一个 Predicate 函数,只要流中有一个元素满足该断言则返回true,否则返回false
        findFirst:返回流中第一个元素
        findAny:返回流中的任意元素
        count:返回流中元素的总个数
        max:返回流中元素最大值
        min:返回流中元素最小值

List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
 
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);  //true
 
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1
Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1
 
long count = list.stream().count(); //5
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1

3.2 规约操作
        Optional reduce(BinaryOperator accumulator):第一次执行时,accumulator函数的第一个参数为流中的第一个元素,第二个参数为流中元素的第二个元素;第二次执行时,第一个参数为第一次函数执行的结果,第二个参数为流中的第三个元素;依次类推。
        T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator):流程跟上面一样,只是第一次执行时,accumulator函数的第一个参数为identity,而第二个参数为流中的第一个元素。
         U reduce(U identity,BiFunction accumulator,BinaryOperator combiner):在串行流(stream)中,该方法跟第二个方法一样,即第三个参数combiner不会起作用。在并行流(parallelStream)中,我们知道流被fork join出多个线程进行执行,此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity,accumulator)一样,而第三个参数combiner函数,则是将每个线程的执行结果当成一个新的流,然后使用第一个方法reduce(accumulator)流程进行规约。
 

//经过测试,当元素个数小于24时,并行时线程数等于元素个数,当大于等于24时,并行时线程数为16
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);
 
Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get(); //相当于把所有数求和
System.out.println(v);   // 300
 
Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);
System.out.println(v1);  //310
 
Integer v2 = list.stream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v2); // -300
 
Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v3); //197474048

3.3 收集操作
        collect:接收一个Collector实例,将流中元素收集成另外一个数据结构。
        Collector 是一个接口,有以下5个抽象方法:
            Supplier supplier():创建一个结果容器A
            BiConsumer accumulator():消费型接口,第一个参数为容器A,第二个参数为流中元素T。
            BinaryOperator
combiner():函数接口,该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样,将并行流中各                                                                 个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。
            Function finisher():函数式接口,参数为:容器A,返回类型为:collect方法最终想要的结果R。
            Set characteristics():返回一个不可变的Set集合,用来表明该Collector的特征。有以下三个特征:
                CONCURRENT:表示此收集器支持并发。(官方文档还有其他描述,暂时没去探索,故不作过多翻译)
                UNORDERED:表示该收集操作不会保留流中元素原有的顺序。
                IDENTITY_FINISH:表示finisher参数只是标识而已,可忽略。

3.3.1 Collector 工具库:Collectors

Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
 
//装成list
List ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
 
//转成set
Set ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
 
//转成map,注:key不能相同,否则报错
Map studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
 
//字符串分隔符连接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
 
//聚合操作
//1.学生总数
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年龄 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年龄
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年龄
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 带上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
 
//分组
Map> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分
Map>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
 
//分区
//分成两部分,一部分大于10岁,一部分小于等于10岁
Map> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
 
//规约
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40

3.3.2 Collectors.toList() 解析

//toList 源码
public static  Collector> toList() {
    return new CollectorImpl<>((Supplier>) ArrayList::new, List::add,
            (left, right) -> {
                left.addAll(right);
                return left;
            }, CH_ID);
}
 
//为了更好地理解,我们转化一下源码中的lambda表达式
public  Collector> toList() {
    Supplier> supplier = () -> new ArrayList();
    BiConsumer, T> accumulator = (list, t) -> list.add(t);
    BinaryOperator> combiner = (list1, list2) -> {
        list1.addAll(list2);
        return list1;
    };
    Function, List> finisher = (list) -> list;
    Set characteristics = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH));
 
    return new Collector, List>() {
        @Override
        public Supplier supplier() {
            return supplier;
        }
 
        @Override
        public BiConsumer accumulator() {
            return accumulator;
        }
 
        @Override
        public BinaryOperator combiner() {
            return combiner;
        }
 
        @Override
        public Function finisher() {
            return finisher;
        }
 
        @Override
        public Set characteristics() {
            return characteristics;
        }
    };
 
}

结束语

总之,Stream 的特性可以归纳为:

  • 不是数据结构
  • 它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator function、IO channel)抓取数据。
  • 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream,而不是从 source 删除那些元素。
  • 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
  • 不支持索引访问
  • 你可以请求第一个元素,但无法请求第二个,第三个,或最后一个。不过请参阅下一项。
  • 很容易生成数组或者 List
  • 惰性化
  • 很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
  • Intermediate 操作永远是惰性化的。
  • 并行能力
  • 当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。
  • 可以是无限的
    • 集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

 

参考文章:

Java 8 stream的详细用法

Java 8 中的 Streams API 详解

Java 8 Stream peek 与 map的区别

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