java stream 原理

需求

從"Apple" "Bug" "ABC" "Dog"中選出以A開頭的名字，然後從中選出最長的一個，並輸出其長度

1. 最直白的實現

缺點

1. 叠代次數過多
   
2. 頻繁產生中間結果，性能無法接受

2. 平常寫法

int longest = 0;
for(String str : strings){
    if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以張開頭的字符串
        int len = str.length();// 2. mapToInt(), 轉換成長度
        longest = Math.max(len, longest);// 3. max(), 保留最長的長度
 

    }
}
System.out.println(longest);

缺點

1. 具體業務與算法混在一起，不利於代碼復用
   
2. 耦合性太強，代碼不清晰

3. 責任鏈模式解耦

public interface Chain {
    void proceed(Object object);
}

public class ForChain implements Chain {

    private final Chain chain;

    public ForChain(Chain chain){
        this.chain = chain;
    }

    @Override
 

    public void proceed(Object object) {
        List<String> list = (List<String>) object;
        for(String a : list){
           if(a.startsWith("A"))
              chain.proceed(a);
        }
    }
}

public class LengthChain implements Chain {
    private final Chain chain;

    public
 
 LengthChain(Chain chain){
        this.chain = chain;
    }
    @Override
    public void proceed(Object object) {
        String string = (String)object;
        chain.proceed(string.length());
    }
}

public class ResultChain implements Chain {

    private Integer result = 0;
    @Override
    public void proceed(Object object) {
        Integer integer = (Integer) object;
        result = Math.max(integer,result);
    }

    public Integer getResult() {
        return result;
    }
}

public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        ResultChain resultChain = new ResultChain();
        LengthChain lengthChain = new LengthChain(resultChain);
        ForChain forChain = new ForChain(lengthChain);
        List<String> list = Arrays.asList("Apple","Bug","ABC","Dog");
        forChain.proceed(list);
        System.out.println("result is "+ resultChain.getResult());
    }
}

4. java stream 實現

OptionalInt max = Stream.of("Apple", "Bug", "ABC", "Dog").
     filter(e -> e.startsWith("A")).
     mapToInt(e -> e.length()).
     max();
System.out.println("result is "+ max.getAsInt());

優點

1. 開發者是需要關註具體的業務，頂層算法都封裝在框架中
   
2. 代碼結構清晰，代碼量少，減少出錯的機會

5. Stream 的原理

5.1 stream與集合比較

盡管stream與集合框架在表現上非常相似，二者都是對數據進行處理，但事實上二者完全不同。集合是一種數據結構，主要關註在內存中組織數據，會在一段時間在內存中持續的存在，而流的主要關註在計算，不為數據提供任何存儲空間，只會通過管道提供計算結果。

5.2 stream 操作分類

中間操作：返回一個新的stream

• 有狀態：必須等上一步操作完，才能執行下一步操作
• 無狀態：該操作不受上一步操作的影響

終止操作：返回結果

• 短路：找到即返回
• 費短路：遍歷所有元素

以上操作決定了Stream一定是先構建完畢再執行的特點,也就是延遲執行,當需要結果(終端操作時)開始執行流水線。

5.3 stream 結構示意圖

5.4 操作如何記錄

• Head記錄起始操作
• StateLessOp記錄中間操作
• StatefulOp記錄有狀態的中間操作

這三個操作，在實例化的時候回指向前一個操作，和後一個操作，形成雙向鏈表，每一步操作都能得知上一步和下一步操作。

對於Head:

AbstractPipeline(Spliterator<?> source,
                 int sourceFlags, boolean parallel) {
    this.previousStage = null;
    this.sourceSpliterator = source;
    this.sourceStage = this;
    this.sourceOrOpFlags = sourceFlags & StreamOpFlag.STREAM_MASK;
    // The following is an optimization of:
    // StreamOpFlag.combineOpFlags(sourceOrOpFlags, StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE);
    this.combinedFlags = (~(sourceOrOpFlags << 1)) & StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE;
    this.depth = 0;
    this.parallel = parallel;
}

對於其他操作：

AbstractPipeline(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> previousStage, int opFlags) {
    if (previousStage.linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    previousStage.linkedOrConsumed = true;
    previousStage.nextStage = this; // 構造雙向鏈表
    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;
}

例子：

data.stream()
.filter(x -> x.length() == 2)
.map(x -> x.replace(“三”,”五”))
.sorted()
.filter(x -> x.contains(“五”))
.forEach(System.out::println);

Stage

5.5 操作如何疊加

從終止操作依次構造Sink,如此Sink鏈構造完成

final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
     Objects.requireNonNull(sink);

     // 依次構造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;
 }

sink

1. 依次調用sink的begin方法，通知sink鏈數據已準備好
   
2. 依次調用sink的accept方法，處理數據
   

3. 依次調用sink的end方法，通知數據處理完畢

   @Override
   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);
   }
   }

5.6 如何收集結果

對於forEach是不需要收集結果的，對於collect結果保存在最後一個sink中，這樣的操作都會提供一個get方法取出數據。終止操作都會實現Supplier的get方法

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

public interface Supplier<T> {

    /**
     * Gets a result.
     *
     * @return a result
     */
    T get();
}

interface TerminalSink<T, R> extends Sink<T>, Supplier<R> { }

java stream 原理