生产线
Stream就像处理生产流水线一样去工作,传送带就是Stream的管道,每个工厂关注直接的生产,将上游产品加工成下游需要的产品。为什么Stream比传统的处理方式好呢?我们都知道,传统的处理中,每一步我们都需要通过循环控制,逻辑控制,解包,重新装箱这些工作。
非生产线示意处理图
这些步骤让我们的程序的业务逻辑支离破碎,经常处理数据类的小伙伴尤为痛苦。幸运的是,Java8为我们引入了Stream,使用Stream后我们只关注数据处理逻辑,其他的事情交给流处理对应的方法来完成。
指北君先为大家介绍如何创建Stream,这里有非常多的方式,需要注意一点就是:流一旦创建后,修改创建的源不会影响已经创建的Stream中的数据。
public void createStream() {
Stream< String > myStream = Stream.empty();
}
public void createStream() {
Integer[] arr = new Integer[]{1,2,3};
Stream< Integer > stream1 = Arrays.stream(arr);
Stream< Integer > stream2 = Arrays.stream(arr, 0, 2);
}
public void createStream() {
Collection< String > collection = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream< String > stream1 = collection.stream();
}
支持多种集合:List,Set,Map等实现了Collection接口的集合对象。
public void createStream() {
Stream< Long > stream1 =
Stream.< Long >builder().add(1L).add(2L).add(3L).build();
}
public void createStream() {
Random r = new Random();
Stream< Long > stream =
Stream.generate(() - > r.nextLong()).limit(10);
}
按照提供给generate的Supplier逻辑生成数据,通过limit限制生成的数据量
public void createStream() {
Stream< Integer > stream = Stream.iterate(1, n - > n * n).limit(20);
}
iterate提供两种方法来满足我们比较常用的迭代生成逻辑
String.chars()返回IntStream
Files.lines()返回通过行分割的字符内容
我们通过上面的方法创建好流后,就可以对流进行相关的业务逻辑处理了,需要注意:如果我们重复对一个流进行操作,就会出错,系统会爆出IllegalStateException异常,这是因为Stream设计为不可重用的模式。流的下一个环节都是对当前环节处理后新生成流的处理。
采用Stream方式进行多个逻辑处理时,他们之间的执行顺序是什么样的呢?指北君为了展示效果,写了一段测试代码:
public void exeOrder() {
List< String > list = Arrays.asList("data_1","data_2", "data_3", "data_12");
list.stream().filter(x - > {
System.out.println("filter() was called: " + x);
return x.contains("2");
}).map(x - > {
System.out.println("map() was called: " + x);
return x.toUpperCase();
}).forEach(x- >System.out.println("forEach() was called: " + x));
}
执行结果如下:
filter() was called: data_1
filter() was called: data_2
map() was called: data_2
forEach() was called: data_2
filter() was called: data_3
filter() was called: data_12
map() was called: data_12
forEach() was called: data_12
从示例代码的打印的顺序中我们可以发现:流处理的顺序不是以代码顺序(执行完一步再到下一步),而是按照数据处理完一个单位数据的所有环节再处理下一个数据,见下面的动态示意图:
Stream处理顺序
既然我们了解流的处理顺序,也能理解某些流操作会提前结束流处理的,比如findFirst(),在处理完第一个符合条件的数据后,后续的数据不会参与任何一个环节的处理。
转换处理时最常用的逻辑处理方式,介绍转换处理的文章较多,这里不再一一详细描述只是简单列一下,转换处理对应大数据MapReduce中的Map处理
对于Map-Reduce模型的reduce操作,国内对这个词翻译不太统一,指北君就先称之为合并处理吧。这里介绍两个方法reduce和collect
public void reduce() {
int sum = IntStream.range(1, 100).reduce(0, (a, b) - > a + b);
System.out.print(sum);
}
合并Stream中的所有值,合并的初始值为0,如果初始为0还可以省略初始值。reduce函数包含三部分关键信息:
下面是一个使用合路器的示例,在并行运算时使用。
public void parallelReduce() {
int sum = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10).parallelStream()
.reduce(0, (a, b) - > a + b, (a, b) - > {
return a + b;
});
System.out.println(sum);
}
这里指北君留一道思考题给大家,如果这里初始值0修改为10,最终的结果是多少?为什么是这种结果呢?
List< String > collector = list.stream().map(Product::getName).collect(Collectors.toList());
然后再看下面的例子:
String mergString = list.stream().map(Product::getName).collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
还有其他对应的方法:
各位小伙伴可以查看Collectors对应的API,这里就不一一列举了,总之,collect通过Collectors对象的API类完成合并处理。
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