java.util.stream 库简介

Java Stream简介

　　Java SE 8 中主要的新语言特性是拉姆达表达式。可以将拉姆达表达式想作一种匿名方法；像方法一样，拉姆达表达式具有带类型的参数、主体和返回类型。但真正的亮点不是拉姆达表达式本身，而是它们所实现的功能。拉姆达表达式使得将行为表达为数据变得很容易，从而使开发具有更强表达能力、更强大的库成为可能。

　　Java SE 8 中引入的一个这样的库是 java.util.stream 包 (Streams)，它有助于为各种数据来源上的可能的并行批量操作建立简明的、声明性的表达式。较早的 Java 版本中也编写过像 Streams 这样的库，但没有紧凑的行为即数据语言特性，而且它们的使用很麻烦，以至于没有人愿意使用它们。您可以将 Streams 视为 Java 中第一个充分利用了拉姆达表达式的强大功能的库，但它没有什么特别奇妙的地方（尽管它被紧密集成到核心 JDK 库中）。Streams 不是该语言的一部分 — 它是一个精心设计的库，充分利用了一些较新的语言特性。

关于本系列

借助 java.util.stream包，您可以简明地、声明性地表达集合、数组和其他数据源上可能的并行批量操作。在 Java 语言架构师 Brian Goetz 编写的这个系列中，全面了解 Streams 库，并了解如何最充分地使用它。

本文是一个深入探索 java.util.stream 库的系列的第一部分。本期介绍该库，并概述它的优势和设计原理。在后续几期中，您将学习如何使用流来聚合和汇总数据，了解该库的内部原理和性能优化。

使用流的查询

流的最常见用法之一是表示对集合中的数据的查询。清单 1 给出了一个简单的流管道示例。该管道获取一个在买家和卖家之间模拟购买的交易集合，并计算生活在纽约的卖家的交易总价值。

清单 1. 一个简单的流管道

int totalSalesFromNY

= txns.stream()

.filter(t -> t.getSeller().getAddr().getState().equals("NY"))

.mapToInt(t -> t.getAmount())

.sum();

“流利用了这种最强大的计算原理：组合。”

filter() 操作仅选择与来自纽约的卖家进行的交易。mapToInt() 操作选择所关注交易的交易金额。最终的 sum() 操作将对这些金额求和。

这个例子非常容易理解，即使比较挑剔的人也会发现这个查询的命令版本（for 循环）非常简单，而且需要更少的代码行即可表达。为了体现流方法的好处，示例问题没有必要变得过于复杂。流利用了这种最强大的计算原理：组合。通过使用简单的构建块（过滤、映射、排序、聚合）来组合复杂的操作，在问题变得比相同数据源上更加临时的计算更复杂时，流查询更可能保留写入和读取的简单性。

作为来自清单 1 中的相同领域的更复杂查询，考虑 “打印与年龄超过 65 岁的买家进行交易的卖家姓名，并按姓名排序。”以旧式的（命令）方式编写此查询可能会得到类似清单 2 的结果。

清单 2. 对一个集合的临时查询

Set<Seller> sellers = new HashSet<>();

for (Txn t : txns) {

if (t.getBuyer().getAge() >= 65)

sellers.add(t.getSeller());

}

List<Seller> sorted = new ArrayList<>(sellers);

Collections.sort(sorted, new Comparator<Seller>() {

public int compare(Seller a, Seller b) {

return a.getName().compareTo(b.getName());

}

});

for (Seller s : sorted)

System.out.println(s.getName());

尽管此查询比第一个查询稍微复杂一点，但很明显采用命令方法的结果代码的组织结构和可读性已开始下降。读者首先看到的不是计算的起点和终点；而是一个一次性中间结果的声明。要阅读此代码，您需要在头脑中缓存大量上下文，然后才能明白代码的实际用途。清单 3 展示了可以如何使用 Streams 重写此查询。

清单 3. 使用 Streams 表达的清单 2 中的查询

txns.stream()

.filter(t -> t.getBuyer().getAge() >= 65)

.map(Txn::getSeller)

.distinct()

.sorted(comparing(Seller::getName))

.map(Seller::getName)

.forEach(System.out::println);

清单 3 中的代码更容易阅读，因为用户既没有被 “垃圾” 变量（比如 sellers 和 sorted）分心，也不需要在阅读代码的同时跟踪记录大量上下文；而且代码看起来几乎就像问题陈述一样。可读性更强的代码也更不容易出错，因为维护者更容易一眼就看出代码在做什么。

Streams 登录所采用的设计方法实现了实际的关注点分离。客户端负责指定计算的是 “什么”，而库负责控制 “如何做”。这种分离倾向于与专家经验的分发平行进行；客户端编写者通常能够更好地了解问题领域，而库编写者通常拥有所执行的算法属性的更多专业技能。编写允许这种关注点分离的库的主要推动力是，能够像传递数据一样轻松地传递行为，从而使调用方可在 API 中描述复杂计算的结构，然后离开，让库来选择执行战略。

流管道剖析

所有流计算都有一种共同的结构：它们具有一个流来源、0 或多个中间操作，以及一个终止操作。流的元素可以是对象引用 (Stream<String>)，也可以是原始整数 (IntStream)、长整型 (LongStream) 或双精度 (DoubleStream)。

因为 Java 程序使用的大部分数据都已存储在集合中，所以许多流计算使用集合作为它们的来源。JDK 中的 Collection 实现都已增强，可充当高效的流来源。但是，还存在其他可能的流来源，比如数组、生成器函数或内置的工厂（比如数字范围），而且（如本系列中的第 3 期所示）可以编写自定义的流适配器，以便可以将任意数据源充当流来源。表 1 给出了 JDK 中的一些流生成方法。

表 1. JDK 中的流来源

方法	描述
`Collection.stream()`	使用一个集合的元素创建一个流。
`Stream.of(T...)`	使用传递给工厂方法的参数创建一个流。
`Stream.of(T[])`	使用一个数组的元素创建一个流。
`Stream.empty()`	创建一个空流。
`Stream.iterate(T first, BinaryOperator<T> f)`	创建一个包含序列 `first, f(first), f(f(first)), ...` 的无限流
`Stream.iterate(T first, Predicate<T> test, BinaryOperator<T> f)`	（仅限 Java 9）类似于 `Stream.iterate(T first, BinaryOperator<T> f)`，但流在测试预期返回 `false` 的第一个元素上终止。
`Stream.generate(Supplier<T> f)`	使用一个生成器函数创建一个无限流。
`IntStream.range(lower, upper)`	创建一个由下限到上限（不含）之间的元素组成的 `IntStream`。
`IntStream.rangeClosed(lower, upper)`	创建一个由下限到上限（含）之间的元素组成的 `IntStream`。
`BufferedReader.lines()`	创建一个有来自 `BufferedReader` 的行组成的流。
`BitSet.stream()`	创建一个由 `BitSet` 中的设置位的索引组成的 `IntStream`。
`Stream.chars()`	创建一个与 `String` 中的字符对应的 `IntStream`。

中间操作负责将一个流转换为另一个流，中间操作包括 filter()（选择与条件匹配的元素）、map()（根据函数来转换元素）、distinct()（删除重复）、limit()（在特定大小处截断流）和 sorted()。一些操作（比如 mapToInt()）获取一种类型的流并返回一种不同类型的流；清单 1 中的示例的开头处有一个 Stream<Transaction>，它随后被转换为 IntStream。表 2 给出了一些中间流操作。

表 2. 中间流操作

操作	内容
`filter(Predicate<T>)`	与预期匹配的流的元素
`map(Function<T, U>)`	将提供的函数应用于流的元素的结果
`flatMap(Function<T, Stream<U>>`	将提供的流处理函数应用于流元素后获得的流元素
`distinct()`	已删除了重复的流元素
`sorted()`	按自然顺序排序的流元素
`Sorted(Comparator<T>)`	按提供的比较符排序的流元素
`limit(long)`	截断至所提供长度的流元素
`skip(long)`	丢弃了前 N 个元素的流元素
`takeWhile(Predicate<T>)`	（仅限 Java 9）在第一个提供的预期不是 `true` 的元素处阶段的流元素
`dropWhile(Predicate<T>)`	（仅限 Java 9）丢弃了所提供的预期为 `true` 的初始元素分段的流元素

中间操作始终是惰性的：调用中间操作只会设置流管道的下一个阶段，不会启动任何操作。重建操作可进一步划分为无状态 和有状态 操作。无状态操作（比如 filter() 或 map()）可独立处理每个元素，而有状态操作（比如 sorted() 或 distinct()）可合并以前看到的影响其他元素处理的元素状态。

数据集的处理在执行终止操作时开始，比如缩减（sum() 或 max()）、应用 (forEach()) 或搜索 (findFirst()) 操作。终止操作会生成一个结果或副作用。执行终止操作时，会终止流管道，如果您想再次遍历同一个数据集，可以设置一个新的流管道。表 3 给出了一些终止流操作。

表 3. 终止流操作

操作	描述
`forEach(Consumer<T> action)`	将提供的操作应用于流的每个元素。
`toArray()`	使用流的元素创建一个数组。
`reduce(...)`	将流的元素聚合为一个汇总值。
`collect(...)`	将流的元素聚合到一个汇总结果容器中。
`min(Comparator<T>)`	通过比较符返回流的最小元素。
`max(Comparator<T>)`	通过比较符返回流的最大元素。
`count()`	返回流的大小。
`{any,all,none}Match(Predicate<T>)`	返回流的任何/所有元素是否与提供的预期相匹配。
`findFirst()`	返回流的第一个元素（如果有）。
`findAny()`	返回流的任何元素（如果有）。

流与集合比较

　　尽管流在表面上可能类似于集合（您可以认为二者都包含数据），但事实上，它们完全不同。集合是一种数据结构；它的主要关注点是在内存中组织数据，而且集合会在一段时间内持久存在。集合通常可用作流管道的来源或目标，但流的关注点是计算，而不是数据。数据来自其他任何地方（集合、数组、生成器函数或 I/O 通道），而且可通过一个计算步骤管道处理来生成结果或副作用，在此刻，流已经完成了。流没有为它们处理的元素提供存储空间，而且流的生命周期更像一个时间点 — 调用终止操作。不同于集合，流也可以是无限的；相应地，一些操作（limit()、findFirst()）是短路，而且可在无限流上运行有限的计算。

　　集合和流在执行操作的方式上也不同。集合上的操作是急切和突变性的；在 List 上调用 remove() 方法时，调用返回后，您知道列表状态会发生改变，以反映指定元素的删除。对于流，只有终止操作是急切的；其他操作都是惰性的。流操作表示其输入（也是流）上的功能转换，而不是数据集上的突变性操作（过滤一个流会生成一个新流，新流的元素是输入流的子集，但没有从来源删除任何元素）。

　　将流管道表达为功能转换序列可以实现多种有用的执行战略，比如惰性、短路或操作融合。短路使得管道能够成功终止，而不必检查所有数据；类似 “找到第一笔超过 1000 美元的交易” 这样的查询不需要在找到匹配值后检查其他任何交易。操作融合表示，可在数据上的一轮中执行多个操作；在清单 1 的示例中，3 个操作组合成了数据上的一轮操作，而不是首先选择所有匹配的交易，然后选择所有对应的金额，最后对它们求和。

　　类似清单 1 和清单 3 中的查询的命令版本通常依靠物化集合来获得中间计算的结果，比如过滤或映射的结果。这些结果不仅可能让代码变得杂乱，还可能让执行变得混乱。中间集合的物化仅作用于实现，而不作用于结果，而且它使用计算周期将中间结果组织为将会被丢弃的数据结构。

　　相反，流管道将它们的操作融合到数据上尽可能少的轮次中，通常为单轮。（有状态中间操作，比如排序，可引入对多轮执行必不可少的障碍点。）流管道的每个阶段惰性地生成它的元素，仅在需要时计算元素，并直接将它们提供给下一阶段。您不需要使用集合来保存过滤或映射的中间结果，所以省去了填充（和垃圾收集）中间集合的工作。另外，遵循 “深度优先” 而不是 “宽度优先” 的执行战略（跟踪一个数据元素在整个管道中的深度），会让被处理的操作在缓存中变得更 “热”，所以您可以将更多时间用于计算，花更少时间来等待数据。

　　除了将流用于计算之外，您可能还希望考虑通过 API 方法使用流来返回聚合结果，而在以前，您可能返回一个数组或集合。返回流的效率通常更高一些，因为您不需要将所有数据复制到一个新数组或集合中。返回流通常更加灵活；库选择返回的集合形式可能不是调用方所需要的，而且很容易将流转换为任何集合类型。（返回流不合适，而返回物化集合更合适的主要情形是，调用方需要查看某个时间点的状态的一致快照。）

并行性

　　将计算构建为功能转换的一个有益的结果是，您只需对代码进行极少的更改，即可轻松地在顺序和并行执行之间切换。流计算的顺序表达和相同计算的并行表达几乎相同。清单 4 展示了如何并行地执行清单 1 中的查询。

清单 4. 清单 1 的并行版本

int totalSalesFromNY

= txns.parallelStream()

.filter(t -> t.getSeller().getAddr().getState().equals("NY"))

.mapToInt(t -> t.getAmount())

.sum();

“将流管道表达为一系列功能转换，有助于实施一些有用的执行战略，比如惰性、并行性、短路和操作融合。”

　　第一行将会请求一个并行流而不是顺序流，这是与清单 1 的唯一区别，因为 Streams 库有效地从执行计算的战略中分解出了计算的描述和结构。以前，并行执行要求完全重写代码，这样做不仅代价高昂，而且往往容易出错，因为得到的并行代码与顺序版本不太相似。

　　所有流操作都可以顺序或并行执行，但请记住，并行性并不是高性能的原因。并行执行可能比顺序执行更快、一样快或更慢。最好首先从顺序流开始，在您知道您能够获得提速（并从中受益）时才应用并行性。

内置收集器

收集器	行为
`toList()`	将元素收集到一个 `List` 中。
`toSet()`	将元素收集到一个 `Set` 中。
`toCollection(Supplier<Collection>)`	将元素收集到一个特定类型的 `Collection` 中。
`toMap(Function<T, K>, Function<T, V>)`	将元素收集到一个 `Map` 中，依据提供的映射函数将元素转换为键值。
`summingInt(ToIntFunction<T>)`	计算将提供的 `int` 值映射函数应用于每个元素（以及 `long` 和 `double` 版本）的结果的总和。
`summarizingInt(ToIntFunction<T>)`	计算将提供的 `int` 值映射函数应用于每个元素（以及 `long` 和 `double` 版本）的结果的 `sum`、`min`、`max`、`count` 和 `average`。
`reducing()`	向元素应用缩减（通常用作下游收集器，比如用于`groupingBy`）（各种版本）。
`partitioningBy(Predicate<T>)`	将元素分为两组：为其保留了提供的预期的组和未保留预期的组。
`partitioningBy(Predicate<T>, Collector)`	将元素分区，使用指定的下游收集器处理每个分区。
`groupingBy(Function<T,U>)`	将元素分组到一个 `Map` 中，其中的键是所提供的应用于流元素的函数，值是共享该键的元素列表。
`groupingBy(Function<T,U>, Collector)`	将元素分组，使用指定的下游收集器来处理与每个组有关联的值。
`minBy(BinaryOperator<T>)`	计算元素的最小值（与 `maxBy()` 相同）。
`mapping(Function<T,U>, Collector)`	将提供的映射函数应用于每个元素，并使用指定的下游收集器（通常用作下游收集器本身，比如用于`groupingBy`）进行处理。
`joining()`	假设元素为 `String` 类型，将这些元素联结到一个字符串中（或许使用分隔符、前缀和后缀）。
`counting()`	计算元素数量。（通常用作下游收集器。）

参考资料：Brian Goetz Stream API系列