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Java 集合(二十三):玩转 Stream 流

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Stream 流可以说是 Java8 新特性中用起来最爽的一个功能了,有了它,从此操作集合告别繁琐的 for 循环。

当我第一次阅读 Java8 中的 Stream API 时,说实话,我非常困惑,因为它的名字听起来与 Java I0 框架中的 InputStreamOutputStream 非常类似。但是实际上,它们完全是不同的东西。

Java8 Stream 使用的是函数式编程模式,如同它的名字一样,它可以被用来对集合进行链状流式的操作。

本文就将带着你如何使用 Java 8 不同类型的 Stream 操作。同时您还将了解流的处理顺序,以及不同顺序的流操作是如何影响运行时性能的。

我们还将学习终端操作 API reducecollect 以及flatMap的详细介绍,最后我们再来深入的探讨一下 Java8 并行流。

一、Stream 流是如何工作的?

流表示包含着一系列元素的集合,我们可以对其做不同类型的操作,用来对这些元素执行计算。听上去可能有点拗口,让我们用代码说话:

List<String> myList =
    Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");

myList
    .stream() // 创建流
    .filter(s -> s.startsWith("c")) // 执行过滤,过滤出以 c 为前缀的字符串
    .map(String::toUpperCase) // 转换成大写
    .sorted() // 排序
    .forEach(System.out::println); // for 循环打印

// C1
// C2
复制代码

我们可以对流进行中间操作或者终端操作。小伙伴们可能会疑问?什么是中间操作?什么又是终端操作?

Stream中间操作,终端操作
Stream中间操作,终端操作
  • :中间操作会再次返回一个流,所以,我们可以链接多个中间操作,注意这里是不用加分号的。上图中的filter 过滤,map 对象转换,sorted 排序,就属于中间操作。
  • :终端操作是对流操作的一个结束动作,一般返回 void 或者一个非流的结果。上图中的 forEach循环 就是一个终止操作。

看完上面的操作,感觉是不是很像一个流水线式操作呢。

实际上,大部分流操作都支持 lambda 表达式作为参数,正确理解,应该说是接受一个函数式接口的实现作为参数。

二、不同类型的 Stream 流

我们可以从各种数据源中创建 Stream 流,其中以 Collection 集合最为常见。如 ListSet 均支持 stream() 方法来创建顺序流或者是并行流。

并行流是通过多线程的方式来执行的,它能够充分发挥多核 CPU 的优势来提升性能。本文在最后再来介绍并行流,我们先讨论顺序流:

Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
    .stream() // 创建流
    .findFirst() // 找到第一个元素
    .ifPresent(System.out::println);  // 如果存在,即输出

// a1
复制代码

在集合上调用stream()方法会返回一个普通的 Stream 流。但是, 您大可不必刻意地创建一个集合,再通过集合来获取 Stream 流,您还可以通过如下这种方式:

Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);  // a1
复制代码

例如上面这样,我们可以通过 Stream.of() 从一堆对象中创建 Stream 流。

除了常规对象流之外,Java 8还附带了一些特殊类型的流,用于处理原始数据类型intlong以及double。说道这里,你可能已经猜到了它们就是IntStreamLongStream还有DoubleStream

其中,IntStreams.range()方法还可以被用来取代常规的 for 循环, 如下所示:

IntStream.range(1, 4)
    .forEach(System.out::println); // 相当于 for (int i = 1; i < 4; i++) {}

// 1
// 2
// 3
复制代码

上面这些原始类型流的工作方式与常规对象流基本是一样的,但还是略微存在一些区别:

  • 原始类型流使用其独有的函数式接口,例如IntFunction代替FunctionIntPredicate代替Predicate
  • 原始类型流支持额外的终端聚合操作,sum()以及average(),如下所示:
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
    .map(n -> 2 * n + 1) // 对数值中的每个对象执行 2*n + 1 操作
    .average() // 求平均值
    .ifPresent(System.out::println);  // 如果值不为空,则输出
// 5.0
复制代码

但是,偶尔我们也有这种需求,需要将常规对象流转换为原始类型流,这个时候,中间操作 mapToInt()mapToLong() 以及mapToDouble就派上用场了:

Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .map(s -> s.substring(1)) // 对每个字符串元素从下标1位置开始截取
    .mapToInt(Integer::parseInt) // 转成 int 基础类型类型流
    .max() // 取最大值
    .ifPresent(System.out::println);  // 不为空则输出

// 3
复制代码

如果说,您需要将原始类型流装换成对象流,您可以使用 mapToObj()来达到目的:

IntStream.range(1, 4)
    .mapToObj(i -> "a" + i) // for 循环 1->4, 拼接前缀 a
    .forEach(System.out::println); // for 循环打印

// a1
// a2
// a3
复制代码

下面是一个组合示例,我们将双精度流首先转换成 int 类型流,然后再将其装换成对象流:

Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
    .mapToInt(Double::intValue) // double 类型转 int
    .mapToObj(i -> "a" + i) // 对值拼接前缀 a
    .forEach(System.out::println); // for 循环打印

// a1
// a2
// a3
复制代码

三、Stream 流的处理顺序

上小节中,我们已经学会了如何创建不同类型的 Stream 流,接下来我们再深入了解下数据流的执行顺序。

在讨论处理顺序之前,您需要明确一点,那就是中间操作的有个重要特性 —— 延迟性。观察下面这个没有终端操作的示例代码:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return true;
    });
复制代码

执行此代码段时,您可能会认为,将依次打印 “d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c” 元素。然而当你实际去执行的时候,它不会打印任何内容。

为什么呢?

原因是:当且仅当存在终端操作时,中间操作操作才会被执行。

是不是不信?接下来,对上面的代码添加 forEach终端操作:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return true;
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));
复制代码

再次执行,我们会看到输出如下:

filter:  d2
forEach: d2
filter:  a2
forEach: a2
filter:  b1
forEach: b1
filter:  b3
forEach: b3
filter:  c
forEach: c
复制代码

输出的顺序可能会让你很惊讶!你脑海里肯定会想,应该是先将所有 filter 前缀的字符串打印出来,接着才会打印 forEach 前缀的字符串。

事实上,输出的结果却是随着链条垂直移动的。比如说,当 Stream 开始处理 d2 元素时,它实际上会在执行完 filter 操作后,再执行 forEach 操作,接着才会处理第二个元素。

是不是很神奇?为什么要设计成这样呢?

原因是出于性能的考虑。这样设计可以减少对每个元素的实际操作数,看完下面代码你就明白了:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase(); // 转大写
    })
    .anyMatch(s -> {
        System.out.println("anyMatch: " + s);
        return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
    });

// map:      d2
// anyMatch: D2
// map:      a2
// anyMatch: A2
复制代码

终端操作 anyMatch()表示任何一个元素以 A 为前缀,返回为 true,就停止循环。所以它会从 d2 开始匹配,接着循环到 a2 的时候,返回为 true ,于是停止循环。

由于数据流的链式调用是垂直执行的,map这里只需要执行两次。相对于水平执行来说,map会执行尽可能少的次数,而不是把所有元素都 map 转换一遍。

四、中间操作顺序这么重要?

下面的例子由两个中间操作mapfilter,以及一个终端操作forEach组成。让我们再来看看这些操作是如何执行的:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase(); // 转大写
    })
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出

// map:     d2
// filter:  D2
// map:     a2
// filter:  A2
// forEach: A2
// map:     b1
// filter:  B1
// map:     b3
// filter:  B3
// map:     c
// filter:  C
复制代码

学习了上面一小节,您应该已经知道了,mapfilter会对集合中的每个字符串调用五次,而forEach却只会调用一次,因为只有 “a2” 满足过滤条件。

如果我们改变中间操作的顺序,将filter移动到链头的最开始,就可以大大减少实际的执行次数:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s)
        return s.startsWith("a"); // 过滤出以 a 为前缀的元素
    })
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase(); // 转大写
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出

// filter:  d2
// filter:  a2
// map:     a2
// forEach: A2
// filter:  b1
// filter:  b3
// filter:  c
复制代码

现在,map仅仅只需调用一次,性能得到了提升,这种小技巧对于流中存在大量元素来说,是非常很有用的。

接下来,让我们对上面的代码再添加一个中间操作sorted

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .sorted((s1, s2) -> {
        System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
        return s1.compareTo(s2); // 排序
    })
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return s.startsWith("a"); // 过滤出以 a 为前缀的元素
    })
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase(); // 转大写
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出
复制代码

sorted 是一个有状态的操作,因为它需要在处理的过程中,保存状态以对集合中的元素进行排序。

执行上面代码,输出如下:

sort:    a2; d2
sort:    b1; a2
sort:    b1; d2
sort:    b1; a2
sort:    b3; b1
sort:    b3; d2
sort:    c; b3
sort:    c; d2
filter:  a2
map:     a2
forEach: A2
filter:  b1
filter:  b3
filter:  c
filter:  d2
复制代码

咦咦咦?这次怎么又不是垂直执行了。你需要知道的是,sorted是水平执行的。因此,在这种情况下,sorted会对集合中的元素组合调用八次。这里,我们也可以利用上面说道的优化技巧,将 filter 过滤中间操作移动到开头部分:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return s.startsWith("a");
    })
    .sorted((s1, s2) -> {
        System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
        return s1.compareTo(s2);
    })
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase();
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));

// filter:  d2
// filter:  a2
// filter:  b1
// filter:  b3
// filter:  c
// map:     a2
// forEach: A2
复制代码

从上面的输出中,我们看到了 sorted从未被调用过,因为经过filter过后的元素已经减少到只有一个,这种情况下,是不用执行排序操作的。因此性能被大大提高了。

五、数据流复用问题

Java8 Stream 流是不能被复用的,一旦你调用任何终端操作,流就会关闭:

Stream<String> stream =
    Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
        .filter(s -> s.startsWith("a"));

stream.anyMatch(s -> true);    // ok
stream.noneMatch(s -> true);   // exception
复制代码

当我们对 stream 调用了 anyMatch 终端操作以后,流即关闭了,再调用 noneMatch 就会抛出异常:

java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
    at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229)
    at java.util.stream.ReferencePipeline.noneMatch(ReferencePipeline.java:459)
    at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38)
    at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28)
复制代码

为了克服这个限制,我们必须为我们想要执行的每个终端操作创建一个新的流链,例如,我们可以通过 Supplier 来包装一下流,通过 get() 方法来构建一个新的 Stream 流,如下所示:

Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
    () -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
            .filter(s -> s.startsWith("a"));

streamSupplier.get().anyMatch(s -> true);   // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true);  // ok
复制代码

通过构造一个新的流,来避开流不能被复用的限制, 这也是取巧的一种方式。

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