java8读书笔记:探究java8流收集数据原理-程序员宅基地

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本文揭示如何学习一门新技术,从示例入手,重点阐述Stream#collect方法的实现原理,为更好的使用java8中流来收集数据。

本节目录

    • 1、Stream#collect
  • 2、Collector接口

  • 3、Collectors.toList()

  • 4、总结

我们在前面的文章中反复使用的场景:获取菜单中所有菜品的名称,返回一个集合,其代码如下:

public static void test_toList(List menu) {

List names = menu.stream().map(Dish::getName)

.collect(Collectors.toList()); // @1

for(String s : names) {

System.out.println(s);

}

}

通过Stream.collect这个终端操作进行数据收集,至于如何收集,则由该方法的参数来决定(Collector),即行为参数化。

代码@1:collect(Collectors.toList()) 的意思就是返回List,这里涉及到两个关键,一个是Stream#collect方法,另外一个就是其参数Collectors.toList()。

接下来我们将以上述两个突破点来揭开如何使用java8的流来收集数据。

1、Stream#collect


ReferencePipeline#collect

public final <R, A> R collect(Collector<? super P_OUT, A, R> collector) { // @1

A container;

if (isParallel()

&& (collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.CONCURRENT))

&& (!isOrdered() || collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.UNORDERED))) { // @2

container = collector.supplier().get(); // @3

BiConsumer<A, ? super P_OUT> accumulator = collector.accumulator();

forEach(u -> accumulator.accept(container, u));

}

else { // @4

container = evaluate(ReduceOps.makeRef(collector));

}

return collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH) // @5

? container
collector.finisher().apply(container);

}

代码@1:函数声明,该方法返回的结果类型为R,传入的行为参数接口为Collector。

代码@2:判断是否符合并行化累积与规约的条件。

  • 是否是并行流,例如上例中创建流的代码为menu.stream(),该方法的流是非并行化流,如果要支持并行化执行,需要满足的第一个条件就是需要使用menu.parallelStream()方法返回的流。

  • Collector(收集器,行为化参数)中收集器行为集合中是否包含Characteristics.CONCURRENT(并行执行),如果不包含该行为,则不支持并行执行。

  • 原始流是否有顺序 或 者 收集器的行为集合中明确包含Characteristics.UNORDERED(不要求顺序性)。

上述三个条件必须同时满足,才能并行执行,否则串行执行。

代码@3:并行执行收集动作。

代码@4:串行执行收集动作。

代码@5:如果收集器收集行为集合中包含Characteristics.IDENTITY_FINISH,则直接返回原始值,否则使用Collector.finishier()方式对计算的值进行函数式计算。

通过上面的代码,我们应该对Characteristics枚举类型中的3个值不难得出如下类型:

  • CONCURRENT

收集器行为,表示收集其中的累积函数是否支持并行执行。

  • Characteristics.UNORDERED

收集器行为,表示整个收集期间,没有顺序要求。

  • Characteristics.IDENTITY_FINISH

收集器行为,表示可以忽略Collector.finsher()定义的最终转换函数,直接返回累积之后的结果即可。

疑问?代码@3,这段代码不是很好理解,该怎么继续往下深入呢?

针对上面看不太懂的代码,我的处理办法是先转移思路,看一下Collector接口以及示例中Collectos.toList()返回的收集器是什么(重点关注返回的Collector中具体属性)。

2、Collector接口


在这里插入图片描述

收集器中的泛型参数说明如下:

  • T :累积器中一个操作数类型

  • A: 累积器中的初始值类型

  • R:返回值的类型,例如List< R >。

其属性一览如下:

  • Supplier< A > supplier()

该函数式接口,大家应该都非常熟悉了,其函数声明如下:() -> T,通常用于构建对象,那这里是构建什么对象呢?这是下一个待解疑问。

  • BiConsumer<A, T> accumulator()

从名字命名来看,应该是返回累积器,(T,U)-> void。通常用于输入两个参数,对其进行处理,但返回void类型。

  • BinaryOperator< A > combiner()

从名字命令来看,应该是组合器(请参考流计算函数reduce)。

  • Function<A, R> finisher()

最终函数,如果收集器行为包含IDENTITY_FINISH,则无需使用该函数对累积器产生的结果进行处理,否则使用该函数对累积器结果进行最后的处理。

  • Set< Characteristics > characteristics()

累积器行为,在上文已做详细介绍。

其supplier函数到底是干什么的呢?对上面的方法都是基于名字来推测的(当然JDK代码非常优雅,根据名字去猜测,准确度还是很高的),但如何确认呢?这个时候我们还是结合Collectos.toList()方法返回的Collector来做进一步推断。

3、Collectors.toList()


代码如下:

public static Collector<T, ?, List> toList() {

return new CollectorImpl<>((Supplier<List>) ArrayList::new, List::add,

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