Java 8 数据流指南

这个示例驱动的教程是Java8数据流(Stream)的深入总结。当我第一次看到StreamAPI时,我非常疑惑,因为它听起来和Java IO的InputStreamOutputStream一样。但是Java8的数据流是完全不同的东西。数据流是单体(Monad),并且在Java8函数式编程中起到重要作用。

在函数式编程中,单体是一个结构,表示定义为步骤序列的计算。单体结构的类型定义了它对链式操作,或具有相同类型的嵌套函数的含义。

这个教程教给你如何使用Java8数据流,以及如何使用不同种类的可用的数据流操作。你将会学到处理次序以及流操作的次序如何影响运行时效率。这个教程也会详细讲解更加强大的流操作,reducecollectflatMap。最后,这个教程会深入探讨并行流。

如果你还不熟悉Java8的lambda表达式,函数式接口和方法引用,你可能需要在开始这一章之前,首先阅读 Java8指南

数据流如何工作

数据流表示元素的序列,并支持不同种类的操作来执行元素上的计算:

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

myList
.stream()
.filter(s -> s.startsWith("c"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.forEach(System.out::println);

// C1 // C2

数据流操作要么是衔接操作,要么是终止操作。衔接操作返回数据流,所以我们可以把多个衔接操作不使用分号来链接到一起。终止操作无返回值,或者返回一个不是流的结果。在上面的例子中,filtermapsorted都是衔接操作,而forEach是终止操作。列表上的所有流式操作请见数据流的Javadoc。你在上面例子中看到的这种数据流的链式操作也叫作操作流水线。

多数数据流操作都接受一些lambda表达式参数,函数式接口用来指定操作的具体行为。这些操作的大多数必须是无干扰而且是无状态的。它们是什么意思呢?

当一个函数不修改数据流的底层数据源,它就是无干扰的。例如,在上面的例子中,没有任何lambda表达式通过添加或删除集合元素修改myList

当一个函数的操作的执行是确定性的,它就是无状态的。例如,在上面的例子中,没有任何lambda表达式依赖于外部作用域中任何在操作过程中可变的变量或状态。

数据流的不同类型

数据流可以从多种数据源创建,尤其是集合。ListSet支持新方法stream()parallelStream(),来创建串行流或并行流。并行流能够在多个线程上执行操作,它们会在之后的章节中讲到。我们现在来看看串行流:

Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // a1

在对象列表上调用stream()方法会返回一个通常的对象流。但是我们不需要创建一个集合来创建数据流,就像下面那样:

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

只要使用Stream.of(),就可以从一系列对象引用中创建数据流。

除了普通的对象数据流,Java8还自带了特殊种类的流,用于处理基本数据类型intlongdouble。你可能已经猜到了它是IntStreamLongStreamDoubleStream

IntStream可以使用IntStream.range()替换通常的for循环:

IntStream.range(1, 4)
.forEach(System.out::println);

// 1 // 2 // 3

所有这些基本数据流都像通常的对象数据流一样,但有一些不同。基本的数据流使用特殊的lambda表达式,例如,IntFunction而不是FunctionIntPredicate而不是Predicate。而且基本数据流支持额外的聚合终止操作sum()average()

Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1)
.average()
.ifPresent(System.out::println); // 5.0

有时需要将通常的对象数据流转换为基本数据流,或者相反。出于这种目的,对象数据流支持特殊的映射操作mapToInt()mapToLong()mapToDouble()

Stream.of("a1", "a2", "a3")
.map(s -> s.substring(1))
.mapToInt(Integer::parseInt)
.max()
.ifPresent(System.out::println); // 3

基本数据流可以通过maoToObj()转换为对象数据流:

IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);

// a1 // a2 // a3

下面是组合示例:浮点数据流首先映射为整数数据流,之后映射为字符串的对象数据流:

Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);

// a1 // a2 // a3

处理顺序

既然我们已经了解了如何创建并使用不同种类的数据流,让我们深入了解数据流操作在背后如何执行吧。

衔接操作的一个重要特性就是延迟性。观察下面没有终止操作的例子:

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

执行这段代码时,不向控制台打印任何东西。这是因为衔接操作只在终止操作调用时被执行。

让我们通过添加终止操作forEach来扩展这个例子:

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

执行这段代码会得到如下输出:

filter:  d2 forEach: d2 filter:  a2 forEach: a2 filter:  b1 forEach: b1 filter:  b3 forEach: b3 filter:  c forEach: c

结果的顺序可能出人意料。原始的方法会在数据流的所有元素上,一个接一个地水平执行所有操作。但是每个元素在调用链上垂直移动。第一个字符串"d2"首先经过filter然后是forEach,执行完后才开始处理第二个字符串"a2"

这种行为可以减少每个元素上所执行的实际操作数量,就像我们在下个例子中看到的那样:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println("anyMatch: " + s);
return s.startsWith("A");
});

// map: d2 // anyMatch: D2 // map: a2 // anyMatch: A2

只要提供的数据元素满足了谓词,anyMatch操作就会返回true。对于第二个传递"A2"的元素,它的结果为真。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。所以map会执行尽可能少的次数,而不是把所有元素都映射一遍。

为什么顺序如此重要

下面的例子由两个衔接操作mapfilter,以及一个终止操作forEach组成。让我们再来看看这些操作如何执行:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase();
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("A");
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));

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

就像你可能猜到的那样,mapfilter会对底层集合的每个字符串调用五次,而forEach只会调用一次。

如果我们调整操作顺序,将filter移动到调用链的顶端,就可以极大减少操作的执行次数:

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
    .filter(s -> {
        System.out.println("filter: " + s);
        return s.startsWith("a");
    })
    .map(s -> {
        System.out.println("map: " + s);
        return s.toUpperCase();
    })
    .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s));

// filter: d2 // filter: a2 // map: a2 // forEach: A2 // filter: b1 // filter: b3 // filter:  c

现在,map只会调用一次,所以操作流水线对于更多的输入元素会执行更快。在整合复杂的方法链时,要记住这一点。

让我们通过添加额外的方法sorted来扩展上面的例子:

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

排序是一类特殊的衔接操作。它是有状态的操作,因为你需要在处理中保存状态来对集合中的元素排序。

执行这个例子会得到如下输入:

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

首先,排序操作在整个输入集合上执行。也就是说,sorted以水平方式执行。所以这里sorted对输入集合中每个元素的多种组合调用了八次。

我们同样可以通过重排调用链来优化性能:

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

这个例子中sorted永远不会调用,因为filter把输入集合减少至只有一个元素。所以对于更大的输入集合会极大提升性能。

复用数据流

Java8的数据流不能被复用。一旦你调用了任何终止操作,数据流就关闭了:

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

在相同数据流上,在anyMatch之后调用noneMatch会产生下面的异常:

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)

要克服这个限制,我们需要为每个我们想要执行的终止操作创建新的数据流调用链。例如,我们创建一个数据流供应器,来构建新的数据流,并且设置好所有衔接操作:

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 

每次对get()的调用都构造了一个新的数据流,我们将其保存来调用终止操作。

高级操作

数据流执行大量的不同操作。我们已经了解了一些最重要的操作,例如filtermap。我将它们留给你来探索所有其他的可用操作(请见数据流的Javadoc)。下面让我们深入了解一些更复杂的操作:collectflatMapreduce

这一节的大部分代码示例使用下面的Person列表来演示:

class Person {
    String name;
    int age;

    Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return name;
    }
}

List<Person> persons = 
    Arrays.asList(
        new Person("Max", 18), new Person("Peter", 23),
        new Person("Pamela", 23), new Person("David", 12));

Collect

collect是非常有用的终止操作,将流中的元素存放在不同类型的结果中,例如ListSet或者Mapcollect接受收集器(Collector),它由四个不同的操作组成:供应器(supplier)、累加器(accumulator)、组合器(combiner)和终止器(finisher)。这在开始听起来十分复杂,但是Java8通过内置的Collectors类支持多种内置的收集器。所以对于大部分常见操作,你并不需要自己实现收集器。

让我们以一个非常常见的用例来开始:

List<Person> filtered =
   persons
.stream()
.filter(p -> p.name.startsWith("P"))
.collect(Collectors.toList());

System.out.println(filtered); // [Peter, Pamela]

就像你看到的那样,它非常简单,只是从流的元素中构造了一个列表。如果需要以Set来替代List,只需要使用Collectors.toSet()就好了。

下面的例子按照年龄对所有人进行分组:

Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));

personsByAge
.forEach((age, p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age, p));

// age 18: [Max] // age 23: [Peter, Pamela] // age 12: [David]

收集器十分灵活。你也可以在流的元素上执行聚合,例如,计算所有人的平均年龄:

Double averageAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(p -> p.age));

System.out.println(averageAge); // 19.0

如果你对更多统计学方法感兴趣,概要收集器返回一个特殊的内置概要统计对象,所以我们可以简单计算最小年龄、最大年龄、算术平均年龄、总和和数量。

IntSummaryStatistics ageSummary =
   persons
.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));

System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}

下面的例子将所有人连接为一个字符串:

String phrase = persons 
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18)
.map(p -> p.name)
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));

System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.

连接收集器接受分隔符,以及可选的前缀和后缀。

为了将数据流中的元素转换为映射,我们需要指定键和值如何被映射。要记住键必须是唯一的,否则会抛出IllegalStateException异常。你可以选择传递一个合并函数作为额外的参数来避免这个异常。

既然我们知道了一些最强大的内置收集器,让我们来尝试构建自己的特殊收集器吧。我们希望将流中的所有人转换为一个字符串,包含所有大写的名称,并以|分割。为了完成它,我们通过Collector.of()创建了一个新的收集器。我们需要传递一个收集器的四个组成部分:供应器、累加器、组合器和终止器。

Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier (j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator (j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner StringJoiner::toString); // finisher 
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector);

System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID

由于Java中的字符串是不可变的,我们需要一个助手类StringJointer。让收集器构造我们的字符串。供应器最开始使用相应的分隔符构造了这样一个StringJointer。累加器用于将每个人的大写名称加到StringJointer中。组合器知道如何把两个StringJointer合并为一个。最后一步,终结器从StringJointer构造出预期的字符串。

flatMap

我们已经了解了如何通过使用map操作,将流中的对象转换为另一种类型。map有时十分受限,因为每个对象只能映射为一个其它对象。但如何我希望将一个对象转换为多个或零个其他对象呢?flatMap这时就会派上用场。

flatMap将流中的每个元素,转换为其它对象的流。所以每个对象会被转换为零个、一个或多个其它对象,以流的形式返回。这些流的内容之后会放进flatMap所返回的流中。

在我们了解flatMap如何使用之前,我们需要相应的类型体系:

class Foo {
    String name;
    List<Bar> bars = new ArrayList<>();

    Foo(String name) {
        this.name = name;
    }
}

class Bar {
    String name;

    Bar(String name) {
        this.name = name;
    }
}

下面,我们使用我们自己的关于流的知识来实例化一些对象:

List<Foo> foos = new ArrayList<>();

// create foos IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> foos.add(new Foo("Foo" + i)));

// create bars foos.forEach(f ->
IntStream
.range(1, 4)
.forEach(i -> f.bars.add(new Bar("Bar" + i + " <- " + f.name))));

现在我们拥有了含有三个foo的列表,每个都含有三个bar

flatMap接受返回对象流的函数。所以为了处理每个foo上的bar对象,我们需要传递相应的函数:

foos.stream()
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));

// Bar1 <- Foo1 // Bar2 <- Foo1 // Bar3 <- Foo1 // Bar1 <- Foo2 // Bar2 <- Foo2 // Bar3 <- Foo2 // Bar1 <- Foo3 // Bar2 <- Foo3 // Bar3 <- Foo3

像你看到的那样,我们成功地将含有三个foo对象中的流转换为含有九个bar对象的流。

最后,上面的代码示例可以简化为流式操作的单一流水线:

IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Foo("Foo" + i))
.peek(f -> IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> new Bar("Bar" + i + " <- " f.name))
.forEach(f.bars::add))
.flatMap(f -> f.bars.stream())
.forEach(b -> System.out.println(b.name));

flatMap也可用于Java8引入的Optional类。OptionalflatMap操作返回一个Optional或其他类型的对象。所以它可以用于避免烦人的null检查。

考虑像这样更复杂的层次结构:

class Outer {
    Nested nested;
}

class Nested {
    Inner inner;
}

class Inner {
    String foo;
}

为了处理外层示例上的内层字符串foo,你需要添加多个null检查来避免潜在的NullPointerException

Outer outer = new Outer();
if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) {
    System.out.println(outer.nested.inner.foo);
}

可以使用OptionalflatMap操作来完成相同的行为:

Optional.of(new Outer())
.flatMap(o -> Optional.ofNullable(o.nested))
.flatMap(n -> Optional.ofNullable(n.inner))
.flatMap(i -> Optional.ofNullable(i.foo))
.ifPresent(System.out::println);

如果存在的话,每个flatMap的调用都会返回预期对象的Optional包装,否则为nullOptional包装。

reduce

归约操作将所有流中的元素组合为单一结果。Java8支持三种不同类型的reduce方法。第一种将流中的元素归约为流中的一个元素。让我们看看我们如何使用这个方法来计算出最老的人:

persons
.stream()
.reduce((p1, p2) -> p1.age > p2.age ? p1 : p2)
.ifPresent(System.out::println); // Pamela

reduce方法接受BinaryOperator积累函数。它实际上是两个操作数类型相同的BiFunctionBiFunction就像是Function,但是接受两个参数。示例中的函数比较两个人的年龄,来返回年龄较大的人。

第二个reduce方法接受一个初始值,和一个BinaryOperator累加器。这个方法可以用于从流中的其它Person对象中构造带有聚合后名称和年龄的新Person对象。

Person result = persons
.stream()
.reduce(new Person("", 0), (p1, p2) -> {
    p1.age += p2.age;
    p1.name += p2.name;
    return p1;
});

System.out.format("name=%s; age=%s", result.name, result.age);
// name=MaxPeterPamelaDavid; age=76

第三个reduce对象接受三个参数:初始值,BiFunction累加器和BinaryOperator类型的组合器函数。由于初始值的类型不一定为Person,我们可以使用这个归约函数来计算所有人的年龄总和。:

Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> sum += p.age, (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);

System.out.println(ageSum); // 76

你可以看到结果是76。但是背后发生了什么?让我们通过添加一些调试输出来扩展上面的代码:

Integer ageSum = persons
.stream()
.reduce(0, (sum, p) -> {
    System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
    return sum += p.age;
}, (sum1, sum2) -> {
    System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
    return sum1 + sum2;
});

// accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=18; person=Peter // accumulator: sum=41; person=Pamela // accumulator: sum=64; person=David

你可以看到,累加器函数做了所有工作。它首先使用初始值0和第一个人Max来调用累加器。接下来的三步中sum会持续增加,直到76。

等一下。好像组合器从来没有调用过?以并行方式执行相同的流会揭开这个秘密:

Integer ageSum = persons
.parallelStream()
.reduce(0, (sum, p) -> {
    System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p);
    return sum += p.age;
}, (sum1, sum2) -> {
    System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2);
    return sum1 + sum2;
});

// accumulator: sum=0; person=Pamela // accumulator: sum=0; person=David // accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=0; person=Peter // combiner: sum1=18; sum2=23 // combiner: sum1=23; sum2=12 // combiner: sum1=41; sum2=35

这个流的并行执行行为会完全不同。现在实际上调用了组合器。由于累加器被并行调用,组合器需要用于计算部分累加值的总和。

下一节我们会深入了解并行流。

并行流

流可以并行执行,在大量输入元素上可以提升运行时的性能。并行流使用公共的ForkJoinPool,由ForkJoinPool.commonPool()方法提供。底层线程池的大小最大为五个线程 — 取决于CPU的物理核数。

ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool();
System.out.println(commonPool.getParallelism()); // 3

在我的机器上,公共池默认初始化为3。这个值可以通过设置下列JVM参数来增减:

-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5

集合支持parallelStream()方法来创建元素的并行流。或者你可以在已存在的数据流上调用衔接方法parallel(),将串行流转换为并行流。

为了描述并行流的执行行为,下面的例子向sout打印了当前线程的信息。

Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
    .parallelStream()
    .filter(s -> {
        System.out.format("filter: %s [%s]\n",
            s, Thread.currentThread().getName());
        return true;
    })
    .map(s -> {
        System.out.format("map: %s [%s]\n",
            s, Thread.currentThread().getName());
        return s.toUpperCase();
    })
    .forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
        s, Thread.currentThread().getName()));

通过分析调试输出,我们可以对哪个线程用于执行流式操作拥有更深入的理解:

filter:  b1 [main]
filter:  a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map:     a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter:  c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map:     c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter:  c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map:     c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map:     b1 [main]
forEach: B1 [main]
filter:  a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
map:     a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] 

就像你看到的那样,并行流使用了所有公共的ForkJoinPool中的可用线程来执行流式操作。在连续的运行中输出可能有所不同,因为所使用的特定线程是非特定的。

让我们通过添加额外的流式操作sort来扩展这个示例:

Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
    .parallelStream()
    .filter(s -> {
        System.out.format("filter: %s [%s]\n",
            s, Thread.currentThread().getName());
        return true;
    })
    .map(s -> {
        System.out.format("map: %s [%s]\n",
            s, Thread.currentThread().getName());
        return s.toUpperCase();
    })
    .sorted((s1, s2) -> {
        System.out.format("sort: %s <> %s [%s]\n",
            s1, s2, Thread.currentThread().getName());
        return s1.compareTo(s2);
    })
    .forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n",
        s, Thread.currentThread().getName()));

结果起初可能比较奇怪:

filter:  c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
filter:  c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map:     c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
filter:  a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
map:     a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
filter:  b1 [main]
map:     b1 [main]
filter:  a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map:     a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
map:     c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
sort:    A2 <> A1 [main]
sort:    B1 <> A2 [main]
sort:    C2 <> B1 [main]
sort:    C1 <> C2 [main]
sort:    C1 <> B1 [main]
sort:    C1 <> C2 [main]
forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
forEach: B1 [main]
forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]

sort看起来只在主线程上串行执行。实际上,并行流上的sort在背后使用了Java8中新的方法Arrays.parallelSort()。如javadoc所说,这个方法会参照数据长度来决定以串行或并行来执行。

如果指定数据的长度小于最小粒度,它使用相应的Arrays.sort方法来排序。

返回上一节中reduce的例子。我们已经发现了组合器函数只在并行流中调用,而不在串行流中调用。让我们来观察实际上涉及到哪个线程:

List<Person> persons = Arrays.asList(
    new Person("Max", 18),
    new Person("Peter", 23),
    new Person("Pamela", 23),
    new Person("David", 12));

    persons
    .parallelStream()
    .reduce(0, (sum, p) -> {
        System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s [%s]\n",
                sum, p, Thread.currentThread().getName());
        return sum += p.age;
    }, (sum1, sum2) -> {
            System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s [%s]\n",
                sum1, sum2, Thread.currentThread().getName());
        return sum1 + sum2;
    });

控制台的输出表明,累加器和组合器都在所有可用的线程上并行执行:

accumulator: sum=0; person=Pamela; [main]
accumulator: sum=0; person=Max; [ForkJoinPool.commonPool-worker-3]
accumulator: sum=0; person=David; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
accumulator: sum=0; person=Peter; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner:    sum1=18; sum2=23; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1]
combiner:    sum1=23; sum2=12; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]
combiner:    sum1=41; sum2=35; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2]

总之,并行流对拥有大量输入元素的数据流具有极大的性能提升。但是要记住一些并行流的操作,例如reducecollect需要额外的计算(组合操作),这在串行执行时并不需要。

此外我们已经了解,所有并行流操作都共享相同的JVM相关的公共ForkJoinPool。所以你可能需要避免实现又慢又卡的流式操作,因为它可能会拖慢你应用中严重依赖并行流的其它部分。

到此为止

我的Java8数据流编程教程就此告一段落。如果你对深入了解Java8数据流感兴趣,我向你推荐数据流的Javadoc。如果你希望学到更多底层机制,你可能需要阅读Martin Fowler关于集合流水线的文章。

如果你对JavaScript也感兴趣,你可能希望看一看 Stream.js — 一个Java8数据流API的JavaScript实现。你也可能希望阅读Java8指南,和我的Java8 Nashron教程

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原文:Java 8 Stream Tutorial

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

    原文作者:魔王不造反
    原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/33255035
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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