定义

什么是Stream流，Java doc中是这样写的

A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations

翻译一下就是一个支持顺序和并行聚合操作的元素序列。
可以把它理解成一个迭代器，但是只能遍历一次，就像是流水一样，要处理的元素在流中传输，并且可以在流中设置多个处理节点，元素在经过每个节点后会被节点的逻辑所处理。比如可以进行过滤、排序、转换等操作。

Stream流的使用可以分为三个步骤：

• 数据源，创建流
• 中间操作，可以有多个，生成一个新的流
• 终端操作，只能有一个，放在最后，代表流中止。

Stream流有几个特点：
1、Stream流一般不会改变数据源，只会生成一个新的数据流。
2、Stream流不会存储数据，只会根据设置的操作节点处理数据。
3、Stream流是延迟执行的，只有在调用终端操作后才会进行流转。

看一下Stream的结构

image.png

使用

数据源生成流

• 如果是集合的话，可以直接使用stream()创建流。
• 如果是数组的话，可以使用Arrays.stream()或Stream.of()来创建流。

// 集合生成流
List<String> strList = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = strList.stream();

//数据生成流
String[] strs = new String[]{"1","2","3"};
Stream<String> stream1 = Arrays.stream(strs);
Stream<String> stream2 = Stream.of(strs);

中间操作

在上边Stream定义中，返回是Stream类型的大多数都是中间操作，入参大多数都是函数式编程，不熟悉的可以看看这篇<Java函数式编程>。常用的中间操作有

• 过滤操作 filter()

Arrays.stream(strs).filter(s -> s.equals("1"));

• 排序操作 sorted()

Arrays.stream(strs).sorted();

• 去重操作 distinct()

Arrays.stream(strs).distinct();

• 映射操作，将流中元素转换成新的元素
  • mapToInt()转换成Integer类型
  • mapToLong()转换成Long类型
  • mapToDouble()转换成Double类型
  • map() 自定义转换类型，这是一个使用频率非常高的方法。

//将字符串转换成Integer
Arrays.stream(strs).mapToInt(s -> Integer.valueOf(s));
//将字符串转换成Long
Arrays.stream(strs).mapToLong(s -> Long.valueOf(s));
//将字符串转换成Doublde
Arrays.stream(strs).mapToDouble(s -> Double.valueOf(s));
//自定义转换的类型
Arrays.stream(strs).map(s -> new BigDecimal(s));

中间操作是可以有多个的，我们可以根据业务功能组合多个中间操作，比如求数组中字符串包含s的字符串长度排序

Arrays.stream(strs).filter(e->e.contains("s")).map(String::length).sorted();

终端操作

终端操作，表示结束流操作，是在流的最后，常用的有

• 统计 count()

long count = Arrays.stream(strs).count();
// count=3

• 获取最小值 min()

// 将字符串转换成Interger类型再比较大小
 OptionalInt min = Arrays.stream(strs).mapToInt(Integer::valueOf).min();
 System.out.println(min.getAsInt());
 // 1

• 获取最大值 max()

 OptionalInt max = Arrays.stream(strs).mapToInt(Integer::valueOf).max();
 System.out.println(max.getAsInt());
 // 3

• 匹配
  • anyMatch()，只要有一个匹配就返回true
  • allMatch()，只有全部匹配才返回true
  • noneMatch()，只要有一个匹配就返回 false

boolean all = Arrays.stream(strs).allMatch(s -> s.equals("2"));
boolean any = Arrays.stream(strs).anyMatch(s -> s.equals("2"));
boolean none = Arrays.stream(strs).noneMatch(s -> s.equals("2"));
// all = false
// any = true
// none = false

• 组合 reduce()将Stream 中的元素组合起来，有两种用法
  • Optional reduce(BinaryOperator accumulator) 没有起始值只有运算规则
  • T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)，有运算起始值和运算规则、返回的是和起始值一样的类型

Integer[] integers = new Integer[]{1,2,3};
Optional<Integer> reduce1 = Arrays.stream(integers).reduce((i1, i2) -> i1 + i2);
Integer reduce2 = Arrays.stream(integers).reduce(100, (i1, i2) -> i1 + i2);
// reduce1.get() = 6
// reduce2 = 106

• 转换 collect()，转换作用是将流再转换成集合或数组，这也是一个使用频率非常高的方法。
  collect()一般配合Collectors使用，Collectors 是一个收集器的工具类，内置了一系列收集器实现，比如toList() 转换成list集合，toMap()转换成Map,toSet()转换成Set集合,joining() 将元素收集到一个可以用分隔符指定的字符串中。

String[] strs = new String[]{"11111", "222", "3"};
//统计每个字符串的长度
List<Integer> lengths = Arrays.stream(strs).map(String::length).collect(Collectors.toList());
String s = Arrays.stream(strs).collect(Collectors.joining(","));
// lengths=[5,3,1]
// s = 11111,222,3

合理的组合Steam操作，可以很大的提升生产力

原理

Stream的实现类中，将Stream划分成了Head、StatelessOp和StatefulOp，Head控制数据流入，中间操作分为了StatelessOp和StatefulOp。

StatelessOp代表无状态操作：每个数据的处理是独立的，不会影响或依赖之前的数据。像filter()、map()等。

StatefulOp代表有状态操作：：处理时会记录状态，比如后面元素的处理会依赖前面记录的状态，或者拿到所有元素才能继续下去等这样有状态的操作，像sorted()。

现在已下面代码为例，分析一下Stream的原理

 list.stream()
     .filter(e -> e.length() > 1)
     .sorted()
     .filter(e -> e.equals("333"))
     .collect(Collectors.toList());

数据源生成流

首先，进入到list.stream()里

//Collection#stream

 default Stream<E> stream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
 }

default Spliterator<E> spliterator() {
    return Spliterators.spliterator(this, 0);
 }

//StreamSupport#stream
public static <T> Stream<T> stream(Spliterator<T> spliterator, boolean parallel) {
    Objects.requireNonNull(spliterator);
    return new ReferencePipeline.Head<>(spliterator,
                                        StreamOpFlag.fromCharacteristics(spliterator),
                                        parallel);
}

将原数据封装成Spliterator，同时生成一个Head，将Spliterator放到Head中。

中间操作

接着分析中间操作.filter(e -> e.length() > 1)的代码

//ReferencePipeline#filter
public final Stream<P_OUT> filter(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
    Objects.requireNonNull(predicate);
    return new StatelessOp<P_OUT, P_OUT>(this, StreamShape.REFERENCE,
                                  StreamOpFlag.NOT_SIZED) {
        @Override
        Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink) {
            return new Sink.ChainedReference<P_OUT, P_OUT>(sink) {
                @Override
                public void begin(long size) {
                    downstream.begin(-1);
                }

                @Override
                public void accept(P_OUT u) {
                    if (predicate.test(u))
                        downstream.accept(u);
                }
            };
        }
    };
}

返回的是一个无状态操作StatelessOp，查看StatelessOp的构造函数

// AbstractPipeline#AbstractPipeline
  AbstractPipeline(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> previousStage, int opFlags) {
      if (previousStage.linkedOrConsumed)
          throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
      previousStage.linkedOrConsumed = true;
      previousStage.nextStage = this;

      this.previousStage = previousStage;
      this.sourceOrOpFlags = opFlags & StreamOpFlag.OP_MASK;
      this.combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(opFlags, previousStage.combinedFlags);
      this.sourceStage = previousStage.sourceStage;
      if (opIsStateful())
          sourceStage.sourceAnyStateful = true;
      this.depth = previousStage.depth + 1;
  }

构造函数中有previousStage.nextStage = this;和this.previousStage = previousStage;，相当于将当前的StatelessOp操作拼接到Head后面，构成了一条双向链表。

再看后面的.sorted().filter(e -> e.equals("333")).limit(10)，也会将操作添加到了双向链表后面。.sorted()在链表后面添加的是StatefulOp有状态操作。

终端操作

最后走到终端操作.collect(Collectors.toList())。进入到collect() 中

//ReferencePipeline#collect
public final <R, A> R collect(Collector<? super P_OUT, A, R> collector) {
    A container;
    if (isParallel()
            && (collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.CONCURRENT))
            && (!isOrdered() || collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.UNORDERED))) {
        container = collector.supplier().get();
        BiConsumer<A, ? super P_OUT> accumulator = collector.accumulator();
        forEach(u -> accumulator.accept(container, u));
    }
    else {
        container = evaluate(ReduceOps.makeRef(collector));
    }
    return collector.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)
            ? (R) container
            : collector.finisher().apply(container);
}

并发操作先不看，直接看container = evaluate(ReduceOps.makeRef(collector));，ReduceOps.makeRef()返回是TerminalOp，代表的是终端操作。

[图片上传失败...(image-40689-1677743203179)]

进evaluate()中

//AbstractPipeline#evaluate
final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp) {
  assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();
    if (linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    linkedOrConsumed = true;

    return isParallel()
            ? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()))
            : terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()));
    }

先不管并行，进串行入evaluateSequential()中

//ReduceOps#evaluateSequential
public <P_IN> R evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
                                    Spliterator<P_IN> spliterator) {
    return helper.wrapAndCopyInto(makeSink(), spliterator).get();
}

makeSink()将返回一个Sink实例，并作为参数和 spliterator 一起传入最后一个节点(terminalOp)的 wrapAndCopyInto() 方法

//AbstractPipeline#wrapAndCopyInto
final <P_IN, S extends Sink<E_OUT>> S wrapAndCopyInto(S sink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    copyInto(wrapSink(Objects.requireNonNull(sink)), spliterator);
    return sink;
}

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;
}

wrapSink()将最后一个节点创建的 Sink 传入，并且看到里面有个 for 循环。这个 for 循环是从最后一个节点开始，到第二个节点结束。每一次循环都是将上一节点的 combinedFlags 和当前的 Sink 包起来生成一个新的 Sink 。这和前面拼接各个操作很类似，只不过拼接的是 Sink 的实现类的实例，方向相反。

image.png

到现在整个流水已经拼接完成。真正的数据处理在copyInto()中。

//AbstractPipeline#copyInto
final <P_IN> void copyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    Objects.requireNonNull(wrappedSink);

    if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
        wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
        spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
        wrappedSink.end();
    }
    else {
        copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
    }
}

Sink中有三个方法：

• begin：节点开始准备
• accept: 节点处理数据
• end： 节点处理结束

Sink与操作是相关的，不同的Sink有不同的职责，无状态操作的 Sink 接收到通知或者数据，处理完了会马上通知自己的下游。有状态操作的 Sink 则像有一个缓冲区一样，它会等要处理的数据处理完了才开始通知下游，并将自己处理的结果传递给下游。

比如filter这种无状态的操作，处理完数据会直接交给下游，而像sorted这种无有状态的操作在begin阶段会先创建一个容器，accept会将流转过来的数据保存起来，最后在执行 end方法时才正在开始排序。排序之后再将数据，采用同样的方式依次传递给下游节点。

wrapAndCopyInto() 返回了 TerminalOps 创建的 Sink，这时候它里面已经包含了最终处理的结果。调用它的 get() 方法就获得了最终的结果。

Steam还可以支持并行流，把list.stream()换成list.parallelStream()即可使用并行操作。

并行过程中，构建操作链的双向链表是不变的，区别实在构建完后的操作

//AbstractPipeline#evaluate
final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp) {
  assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();
    if (linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    linkedOrConsumed = true;

    return isParallel()
            ? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()))
            : terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()));
    }

这次进入到 evaluateParallel()中

//ReduceOps#evaluateSequential
public <P_IN> R evaluateParallel(PipelineHelper<T> helper,
                                         Spliterator<P_IN> spliterator) {
    return new ReduceTask<>(this, helper, spliterator).invoke().get();
}

ReduceTask继承自ForkJoinTask，Steam的并行底层用的是ForkJoin框架。