Java 8 中的 Streams API 详解

  • Post author:
  • Post category:java


Java 8 中的 Streams API 详解

更多干货

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/

为什么需要 Stream

Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream,也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码,就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说,Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

什么是聚合操作

在传统的 J2EE 应用中,Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如:

  • 客户每月平均消费金额
  • 最昂贵的在售商品
  • 本周完成的有效订单(排除了无效的)
  • 取十个数据样本作为首页推荐

这类的操作。

但在当今这个数据大爆炸的时代,在数据来源多样化、数据海量化的今天,很多时候不得不脱离 RDBMS,或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中,仅仅有极少量的辅助型方法,更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合,完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中,如果要发现 type 为 grocery 的所有交易,然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合,我们需要这样写:

清单 1. Java 7 的排序、取值实现


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

List<


Transaction


> groceryTransactions = new Arraylist<>();

for(Transaction t: transactions){




if(t.getType() == Transaction.GROCERY){




groceryTransactions.add(t);



}

}

Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){




public int compare(Transaction t1, Transaction t2){




return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());



}

});

List<


Integer


> transactionIds = new ArrayList<>();

for(Transaction t: groceryTransactions){




transactionsIds.add(t.getId());

}

而在 Java 8 使用 Stream,代码更加简洁易读;而且使用并发模式,程序执行速度更快。

清单 2. Java 8 的排序、取值实现


1
2
3
4
5

List<


Integer


> transactionsIds = transactions.parallelStream().



filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).



sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).



map(Transaction::getId).



collect(toList());

Stream 总览

什么是流

Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。

Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,就好比流水从面前流过,一去不复返。

而和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时,数据会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架(JSR166y)来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下:

  1. 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
  2. 5.0 中的 java.util.concurrent
  3. 6.0 中的 Phasers 等
  4. 7.0 中的 Fork/Join 框架
  5. 8.0 中的 Lambda

Stream 的另外一大特点是,数据源本身可以是无限的。

流的构成

当我们使用一个流的时候,通常包括三个基本步骤:

获取一个数据源(source)→ 数据转换→执行操作获取想要的结果,每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道,如下图所示。

图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成

图 1.  流管道 (Stream Pipeline) 的构成