Java 8 Stream 原理——调试笔记
理解的前提：对流的执行步骤有基本认识——中间操作和终止操作
示例程序：
Stream<String> stream = Stream.of( “a”, “bdd”, “bdd” );
stream.filter( s -> s.length() > 1 )//
.sorted()//
.mapToInt( String::length )//
.sum();
代码解析：
1) stream.filter(xx); // 对应的是ReferencePipeline 类，创建一个新的流，将当前流赋值给新的流 previousStage 字段，并返回新创建的流。
代码：
return new StatelessOp<P_OUT, P_OUT>(this, StreamShape.REFERENCE …
2) sorted()、mapToInt() 方法都类似。
3) xx.sum() 对应的是IntPipeline 类
4) 代码产生流的链结构是：
sum() = mapToInt(pre) -> sorted(pre) -> filter(pre) -> stream
由于流只有调用终止操作才会真正执行，所以在 .sum() 打断点，开始调试。。。
断点调试：
xx.sum(); // F5 进入 sum() 方法
reduce(0, Integer::sum); // F5 进入
ReduceOps.makeInt(identity, op) // 产生一个终止符 TerminalOp
evaluate(ReduceOps.makeInt(identity, op)); // F5, F7, F5 进入到 AbstractPipeline 类
sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()) // 创建一个 spliterator (暂叫分叉器)
terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())); // F5, F7, F5, F7, F5 进入到 ReduceOps 类
helper.wrapAndCopyInto(makeSink(), spliterator).get();
// 1) F5, F7, F5 进入 AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(S, Spliterator<P_IN>)
// 2) F5, F7, F5 进入 wrapSink(Sink<E_OUT>) // 此方法返回一个调用链为 filter() -> sorted() -> mapToInt() 收集点(sink)
// 3) F7, F5 进入 copyInto(Sink<P_IN>, Spliterator<P_IN>)
// 3a) wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown()); 算是真正开始执行流式操作
// 4) F5 spliterator.forEachRemaining(wrappedSink) 进入 Spliterators$ArraySpliterator 类，此方法是对集合元素进行迭代。
action 对应的是 filter()，
再看 ReferencePipeline.filter(xx) 源码
public void accept(P_OUT u) {
if (predicate.test(u)) // 测试通过
downstream.accept(u); // 下一个流处理
}
下一个流对应的是 sorted()
跟踪 ReferencePipeline.sorted() -> SortedOps.makeRef(this) -> new OfRef<>(upstream)
其 comparator 是一个默认的比较器：Comparator.naturalOrder()
SortedOps$OfRef.opWrapSink(int flags, Sink<T> sink) 方法创建 RefSortingSink 对象。
具体看 RefSortingSink，
也可以在 spliterator.forEachRemaining(wrappedSink) 里的
do { action.accept((T)a[i]); } while (++i < hi); 一直 F5, F7 也能找到
RefSortingSink 的工作方式很简单：accept(T t) 只是添加元素；end() 方法才排序，然后 for 循环调用 downstream.accept(t)，最后调用 downstream.end();
其中 RefSortingSink.end() 是在 AbstractPipeline.copyInto(Sink<P_IN>, Spliterator<P_IN>) 里调用的（代码：wrappedSink.end();）
下一个流对应的是 mapToInt()
查看 ReferencePipeline.mapToInt(xx)，很简单——将值转换成 int 然后传给 downstream
最后sum() 调用的是 TerminalOp.get()，里面的 state 是 operator.applyAsInt(state, t) 累加的
算法的理解：
final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
Objects.requireNonNull(sink);
for ( @SuppressWarnings(“rawtypes”) AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
}
return (Sink<P_IN>) sink;
}
sum() = mapToInt(pre) -> sorted(pre) -> filter(pre) -> stream
sum(none) -> map(prev) -> sort()
sink = sum(none).opWrapSink(none)
sink = sum(sink) // this = sum
sink = map(sum(sink)) // map = sum.prev, sink = sum(sink)
sink = sort(map(sum(sink))) // sort = map.prev, sink = map(sum(sink))
灵感来了一下就能理解，灵感没来纠结了半天也不能理解，能用画图理解更好.
教训：super(upstream, opFlags); 没再跟进去，导致字段理解有误！！！
