Java 从版本8开始支持“Stream API”，即函数式编程，可以用简单的代码表达出比较复杂的遍历操作。本文介绍这些 Stream API 的基本概念，用法，以及一些参考资料。我之前写 Python 比较多，所以一些地方可能用 Python 的视角来解释。
简单用法
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public class streamApi { public static void main(String[] args) { List<String> myArray = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "b2", "c1", "c2"); myArray.stream() .filter(s -> s.startsWith("b")) .map(String::toUpperCase) .sorted() .forEach(System.out::print); } } |
这些函数和 Python 的 filter map sort 很像了，所以很容看懂。就是先过滤出以 "b" 开头的字符串，然后用 map 转换成大写的方式，排序之后，输出。
Stream API 中有一个概念，将这些 API 分成了两种：
- 中间结果（intermediate）：像
filter map sorted 的结果都是中间结果，可以继续使用 Stream API 连续调用；
- 最终结果（terminal）：类似
forEach ，这种 API 将会终止 Stream 的调用，它们的结果要么是 void ，要么是一个非 Stream 结果。
连续调用 Stream 的方式叫做 operation pipeline。所有的 Stream API 可以参考这个 javadoc。
大多数的 Stream 操作都接收一个 lambda 表达式作为参数，Lambda 表达式描述了 Stream 操作的一个具体行为，通常都是 stateless 和 non-interfering 的。
Non-interfering 意味着它不会修改原始的数据，比如上面的例子，没有操作去动 myList，迭代结束之后，myList 还是保持着原来的样子。
Stateless 意味着操作都是确定的，没有依赖外面的变量（导致可能在执行期间改变）。
不同类型的 Stream 操作
Stream 可以从不同的数据类型创建，尤其是集合（Collections）。
List 和 Set 支持 stream() 方法和 parallelStream() 方法，parallenStream() 可以在多线程中执行。
在 List 上调用 stream()可以创建一个 Stream 对象。
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Arrays.asList("a1", "a2", "a3") .stream() .findFirst() .ifPresent(System.out::println); // a1 |
但是我们不必专门为了创建 Stream 对象而创建一个集合：
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Stream.of("a1", "a2", "a3") .findFirst() .ifPresent(System.out::println); // a1 |
Stream.of() 可以从一些对象引用中自动创建一个 Stream。
除了从对象创建 Stream，Java8 还提供了方法从基本类型创建 Stream，比如int long double，这些方法分别是 IntStream LongStream DoubleStream.
IntStream 可以用来替代 for 循环：
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IntStream.range(1, 4) .forEach(System.out::println); // 1 // 2 // 3 |
基本类型的 Stream 和普通的 Stream 对象基本一样，几点区别如下：
- 基本类型使用特殊的 lambda 表达式，比如
IntFunction 之于 Function , IntPredicate 之于 Predicate;
- 基本类型支持一些特殊的“最终结果API”，比如
sum() average()；
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Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3}) .map(n -> 2 * n + 1) .average() .ifPresent(System.out::println); // 5.0 |
有时候，我们想把普通的 Stream 转换成原始类型的 Stream，比如我们想用 max() ，这时可以使用转换的方法 mapToInt() mapToLong() mapToDouble():
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Stream.of("a1", "a2", "a3") .map(s -> s.substring(1)) .mapToInt(Integer::parseInt) .max() .ifPresent(System.out::println); // 3 |
原始类型可以通过 mapToObject 方法，将原始类型的 Stream 转换成普通的 Stream 对象。
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IntStream.range(1, 4) .mapToObj(i -> "a" + i) .forEach(System.out::println); // a1 // a2 // a3 |
下面这个例子结合了普通的 Stream 和原始类型的 Stream：
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Stream.of(1.0, 2.0, 3.0) .mapToInt(Double::intValue) .mapToObj(i -> "a" + i) .forEach(System.out::println); // a1 // a2 // a3 |
执行顺序
前面介绍了 Stream 的基本概念，下面开始深入原理。
产生中间结果的 Stream 一个比较重要的特性是，它是惰性的。下面这个例子，我们只有中间结果，没有最终结果的 Stream，最终 println 不会被执行。
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return true; }); |
因为 Stream 操作是惰性的，只有用到的时候才会真正执行。
如果我们在后面加上一个终止类型的 Stream 操作，println 就会执行了。
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return true; }) .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); |
这段代码的输出如下：
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filter: d2 forEach: d2 filter: a2 forEach: a2 filter: b1 forEach: b1 filter: b3 forEach: b3 filter: c forEach: c |
注意从输出的顺序也可以看到“惰性执行”的特征：并不是所有的 filter 都打印出来，再打印出来 forEeach。而是一个元素执行到底，再去执行下一个元素。
这样可以减少执行的次数。参考下面这个例子：
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .map(s -> { System.out.println("map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .anyMatch(s -> { System.out.println("anyMatch: " + s); return s.startsWith("A"); }); // map: d2 // anyMatch: D2 // map: a2 // anyMatch: A2 |
anyMatch 会在找到第一个符合条件的元素就返回。这样我们并不需要对有的元素执行 map ，在第一个 anyMatch 返回 true 之后，执行就结束了。所以前面的中间状态 Stream 操作，会执行尽可能少的次数。
执行的顺序很重要（Stream 的优化）
下面这个例子，我们用了两个生成中间结果的 Stream 操作 map filter，和一个最终结果的操作 forEach 。
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .map(s -> { System.out.println("map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return s.startsWith("A"); }) .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // map: d2 // filter: D2 // map: a2 // filter: A2 // forEach: A2 // map: b1 // filter: B1 // map: b3 // filter: B3 // map: c // filter: C |
map filter 各执行了5次，forEach 执行了1次。
如果我们在这里稍微改变一下顺序，将 filter 提前执行，可以将 map 的执行次数减少到1次。（有点像 SQL 优化）
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return s.startsWith("a"); }) .map(s -> { System.out.println("map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // filter: d2 // filter: a2 // map: a2 // forEach: A2 // filter: b1 // filter: b3 // filter: c |
现在 map 只执行一次了，在操作很大的集合的时候非常有用。
下面我们引入一下 sorted 这个操作：
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .sorted((s1, s2) -> { System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2); return s1.compareTo(s2); }) .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return s.startsWith("a"); }) .map(s -> { System.out.println("map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); |
排序是一个特殊的中间操作，是一个 stateful 的操作。因为需要原地排序。
输出如下：
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sort: a2; d2 sort: b1; a2 sort: b1; d2 sort: b1; a2 sort: b3; b1 sort: b3; d2 sort: c; b3 sort: c; d2 filter: a2 map: a2 forEach: A2 filter: b1 filter: b3 filter: c filter: d2 |
排序操作会在整个集合上执行。所以和之前的“垂直”执行不同，排序操作是水平执行的。注意排序影响的只是后面的 Stream 操作，对于原来的集合，顺序依然是不变的。参考这段代码：
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public class streamApi { public static void main(String[] args) { List<String> foo = Arrays.asList("d2", "a2", "b1", "b3", "c"); foo.stream().sorted( (s1, s2) -> { return s1.compareTo(s2); } ).forEach( System.out::println ); System.out.println("---"); foo.stream().forEach(System.out::println); } } |
输出如下（注意原来的 foo 并没有变化）：
Sort 也有惰性执行的特性，如果我们改变一下上面那个例子的执行顺序：
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Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> { System.out.println("filter: " + s); return s.startsWith("a"); }) .sorted((s1, s2) -> { System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2); return s1.compareTo(s2); }) .map(s -> { System.out.println("map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // filter: d2 // filter: a2 // filter: b1 // filter: b3 // filter: c // map: a2 // forEach: A2 |
可以发现 sorted 不会执行，因为 filter 只产生了一个元素。
Stream 的重用
Java8 的 Stream 是不支持重用的。一旦调用了终止类型的 Stream 操作，Stream 会被 close。
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Stream<String> stream = Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> s.startsWith("a")); stream.anyMatch(s -> true); // ok stream.noneMatch(s -> true); // exception |
在同一个 Stream 上，先调用 noneMatch 再调用 anyMatch 会看到以下异常：
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java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229) at java.util.stream.ReferencePipeline.noneMatch(ReferencePipeline.java:459) at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38) at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28) |
所以，我们必须为每一个终止类型的 Stream 操作创建一个新的 Stream。可以用 Stream Supplier 来实现。
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Supplier<Stream<String>> streamSupplier = () -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c") .filter(s -> s.startsWith("a")); streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok |
每次调用 get() 都会得到一个新的 Stream。
高级操作
Stream 支持的操作很多（不像Python的函数式编程只支持4个）。我们已经见过了最常用的 filter 和 map。其他的操作读者可以自行阅读 Stream 文档。这里，我们再试一下几个复杂的操作：collect flatMap reduce.
下面的例子都会使用一个 Person 的 List 来演示。
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class Person { String name; int age; Person(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } @Override public String toString() { return name; } } List<Person> persons = Arrays.asList( new Person("Max", 18), new Person("Peter", 23), new Person("Pamela", 23), new Person("David", 12)); |
Collect
Collect 是很有用的一个终止类型的 Stream 操作，可以将 Stream 转换成集合结果，比如 List Set Map 。Collect 接收一个 Collector 作为参数，Collector 需要支持4种操作：
- supplier
- accumulator
- combiner
- finisher
听起来实现很复杂，但是好处是 Java8 已经内置了常用的 Collector，所以大多数情况下我们不需要自己实现。
下面看一个常用的操作：
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List<Person> filtered = persons .stream() .filter(p -> p.name.startsWith("P")) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(filtered); // [Peter, Pamela] |
可以看到这个 Stream 操作最后构建了一个 List，如果需要 Set 的话只需要将 toList() 换成 toSet()。
接下来这个例子，将对象按照属性存放到 Map 中。
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Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons .stream() .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age)); personsByAge .forEach((age, p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age, p)); // age 18: [Max] // age 23: [Peter, Pamela] // age 12: [David] |
Collectors 非常实用，还可以对 Stream 进行聚合，比如计算所有 Person 的平均年龄：
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Double averageAge = persons .stream() .collect(Collectors.averagingInt(p -> p.age)); System.out.println(averageAge); // 19.0 |
如果需要更全面的统计数据，可以试一下 summarizing Collector，这个内置的 Collector 提供了 count, sum, min, max 等有用的数据。
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IntSummaryStatistics ageSummary = persons .stream() .collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age)); System.out.println(ageSummary); // IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23} |
下面这个例子，将所有的对象 join 成一个 String：
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String phrase = persons .stream() .filter(p -> p.age >= 18) .map(p -> p.name) .collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")); System.out.println(phrase); // In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age. |
Join Collector 的参数是一个分隔符，一个可选的前缀和后缀。
将 Stream 元素转换成 map 的时候，需要特别注意：key 必须是唯一的，否则会抛出 IllegalStateException 。但是我们可以传入一个 merge function，来指定重复的元素映射的方式：
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Map<Integer, String> map = persons .stream() .collect(Collectors.toMap( p -> p.age, p -> p.name, (name1, name2) -> name1 + ";" + name2)); System.out.println(map); // {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David} |
最后，来尝试一下实现自己的 Collector。前面已经提到过，实现一个 Collector，我们需要提供4个东西：supplier,accumulator,combiner,finisher.
下面这个 Collector 将所有的 Person 对象转换成一个字符串，名字全部大写，中间用 | 分割。
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Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector = Collector.of( () -> new StringJoiner(" | "), // supplier (j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator (j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner StringJoiner::toString); // finisher String names = persons .stream() .collect(personNameCollector); System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID |
Java 的 String 是不可修改的，所以这里需要一个 helper class StringJoiner，来构建最终的 String。
- 首先 supplier 构建了一个 StringJoiner，以
| 作为分隔符；
- 然后 accumulator 将每个 Person 的 name 转换成大写；
- combiner 将2个 StringJoiners 合并成1个；
- 最后 finisher 从 StringJoiner 构建最终的 String。
FlatMap
前面我们演示了如何用 map 将一种类型的对象转换成另一种类型。但是 map 也有一些限制：一个对象只能转换成一个对象，如果需要将一个对象转换成多个就不行了。所以还有一个 flatMap 。
FlatMap 可以将 Stream 中的每一个对象转换成0个，1个或多个。无论产生多少对象，最终都会放到同一个 Stream 中，供后面的操作消费。
下面演示 flatMap 的功能，我们需要一个有继承关系的类型：
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class Foo { String name; List<Bar> bars = new ArrayList<>(); Foo(String name) { this.name = name; } } class Bar { String name; Bar(String name) { this.name = name; } } |
下面，我们使用 Stream 来初始化多个几个对象：
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List<Foo> foos = new ArrayList<>(); // create foos IntStream .range(1, 4) .forEach(i -> foos.add(new Foo("Foo" + i))); // create bars foos.forEach(f -> IntStream .range(1, 4) .forEach(i -> f.bars.add(new Bar("Bar" + i + " <- " + f.name)))); |
现在我们生成了一个 List，包含3个 foo，每个 foo 中包含3个 bar.
FlatMap 接收一个方法，返回一个 Stream，可以包含任意个 Objects. 所以我们可以用这个方法得到 foo 中的每一个 bar：
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foos.stream() .flatMap(f -> f.bars.stream()) .forEach(b -> System.out.println(b.name)); // Bar1 <- Foo1 // Bar2 <- Foo1 // Bar3 <- Foo1 // Bar1 <- Foo2 // Bar2 <- Foo2 // Bar3 <- Foo2 // Bar1 <- Foo3 // Bar2 <- Foo3 // Bar3 <- Foo3 |
上面这个代码将 foo 的 Stream 转换成了包含 9 个 bar 的 Stream。
上面所有的代码也可以简化到一个 Stream 操作中：
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IntStream.range(1, 4) .mapToObj(i -> new Foo("Foo" + i)) .peek(f -> IntStream.range(1, 4) .mapToObj(i -> new Bar("Bar" + i + " <- " f.name)) .forEach(f.bars::add)) .flatMap(f -> f.bars.stream()) .forEach(b -> System.out.println(b.name)); |
在 flatMap 中也可以用 Optional 对象，Optional 是 Java8 引入的，可以检查 null 的一种机制。结合 Optional 和 flatMap 我们可以相对优雅地处理 null ，考虑下面这种数据结构：
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class Outer { Nested nested; } class Nested { Inner inner; } class Inner { String foo; } |
为了正确地得到 Inner 中的 foo String，我们要这么写：
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Outer outer = new Outer(); if (outer != null && outer.nested != null && outer.nested.inner != null) { System.out.println(outer.nested.inner.foo); } |
用 flatMap 的话，我们可以这么写：
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Optional.of(new Outer()) .flatMap(o -> Optional.ofNullable(o.nested)) .flatMap(n -> Optional.ofNullable(n.inner)) .flatMap(i -> Optional.ofNullable(i.foo)) .ifPresent(System.out::println); |
每一个 flatMap 都用 Optional 封装，如果不是空，就返回里面的对象，如果是空的话就返回一个 null .
Reduce
Reduce 操作可以将所有的元素编程一个结果。Java8 支持3种不同的 reduce 方法。
第一种可以将 Stream 中的元素聚合成一个。比如下面的代码，可以找到 Stream 中年龄最大的 Person.
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persons .stream() .reduce((p1, p2) -> p1.age > p2.age ? p1 : p2) .ifPresent(System.out::println); // Pamela |
reduce 方法接收一个二元函数（一个只有两个参数的函数）作为参数，返回一个对象。（所以叫做 reduce）
第二种 reduce 接收一个初始对象，和一个二元函数。通常可以用于聚合操作（比如累加）。
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Person result = persons .stream() .reduce(new Person("", 0), (p1, p2) -> { p1.age += p2.age; p1.name += p2.name; return p1; }); System.out.format("name=%s; age=%s", result.name, result.age); // name=MaxPeterPamelaDavid; age=76 |
第三种 reduce 方法接收3个参数：一个初始化对象，一个二元函数，和一个 combiner 函数。
初始化值并不一定是 Stream 中的对象，所以我们可以直接用一个整数。
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Integer ageSum = persons .stream() .reduce(0, (sum, p) -> sum += p.age, (sum1, sum2) -> sum1 + sum2); System.out.println(ageSum); // 76 |
结果依然是 76，那么原理是什么呢？我们可以打印出来执行过程：
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Integer ageSum = persons .stream() .reduce(0, (sum, p) -> { System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p); return sum += p.age; }, (sum1, sum2) -> { System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2); return sum1 + sum2; }); // accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=18; person=Peter // accumulator: sum=41; person=Pamela // accumulator: sum=64; person=David |
可以看到 accumulator 做了所有的工作，将所有的年龄和初始化的 int 值 0 相加。但是 combiner 没有执行？
我们将 Stream 换成 parallelStream 再来看一下：
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Integer ageSum = persons .parallelStream() .reduce(0, (sum, p) -> { System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s\n", sum, p); return sum += p.age; }, (sum1, sum2) -> { System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s\n", sum1, sum2); return sum1 + sum2; }); // accumulator: sum=0; person=Pamela // accumulator: sum=0; person=David // accumulator: sum=0; person=Max // accumulator: sum=0; person=Peter // combiner: sum1=18; sum2=23 // combiner: sum1=23; sum2=12 // combiner: sum1=41; sum2=35 |
这次 combiner 执行了。并发执行的 Stream 有不同的行为。Accumulator 是并发执行的，所以需要一个 combiner 将所有的并发得到的结果再聚合起来。
下面来看一下 Parallel Stream。
Parallel Stream
因为 Stream 中每一个元素都是单独执行的，可想而知，如果并行计算每一个元素的话，可以提升性能。Parallel Stream 就是适用这种场景的。Parallel Stream 使用公共的 ForkJoinPool 来并行计算。底层的真正的线程数据取决于 CPU 的核数，默认是3.
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ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool(); System.out.println(commonPool.getParallelism()); // 3 |
这个值可以通过 JVM 参数修改：
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-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5 |
Collections 可以通过 parallelStream() 来创建一个并行执行的 Stream，可以在普通的 Stream 上执行 parallel() 来转换成并行执行的 Stream。
下面这个例子，将并行执行的每一步的线程执行者打印出来：
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Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1") .parallelStream() .filter(s -> { System.out.format("filter: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName()); return true; }) .map(s -> { System.out.format("map: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName()); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName())); |
输出如下，展示了每一步都是由哪一个线程来执行的：
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filter: b1 [main] filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] map: b1 [main] forEach: B1 [main] filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] |
从上面的结果页可以看出，所有的 ForkJoinPool 中的线程都参与了计算。
如果在上面的例子中加入一个 sort 操作，结果就有些不同了：
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Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1") .parallelStream() .filter(s -> { System.out.format("filter: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName()); return true; }) .map(s -> { System.out.format("map: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName()); return s.toUpperCase(); }) .sorted((s1, s2) -> { System.out.format("sort: %s <> %s [%s]\n", s1, s2, Thread.currentThread().getName()); return s1.compareTo(s2); }) .forEach(s -> System.out.format("forEach: %s [%s]\n", s, Thread.currentThread().getName())); |
结果如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
filter: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] filter: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] map: c1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] filter: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] map: a2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] filter: b1 [main] map: b1 [main] filter: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] map: a1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] map: c2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] sort: A2 <> A1 [main] sort: B1 <> A2 [main] sort: C2 <> B1 [main] sort: C1 <> C2 [main] sort: C1 <> B1 [main] sort: C1 <> C2 [main] forEach: A1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] forEach: C2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] forEach: B1 [main] forEach: A2 [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] forEach: C1 [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] |
看起来 sort 好像是顺序执行的。实际上，sort 使用的是 Java8 的 Arrays.parallelSort() 方法，文档里提到，这里的排序是否真正的并行执行取决于数组的长度，如果长的话就会用并行排序，否则就用单线程排序：
If the length of the specified array is less than the minimum granularity, then it is sorted using the appropriate Arrays.sort method.
回到之前的 reduce 方法，我们知道 combiner 只会在并行的时候执行，现在来看一下这个方法到底是做什么的：
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List<Person> persons = Arrays.asList( new Person("Max", 18), new Person("Peter", 23), new Person("Pamela", 23), new Person("David", 12)); persons .parallelStream() .reduce(0, (sum, p) -> { System.out.format("accumulator: sum=%s; person=%s [%s]\n", sum, p, Thread.currentThread().getName()); return sum += p.age; }, (sum1, sum2) -> { System.out.format("combiner: sum1=%s; sum2=%s [%s]\n", sum1, sum2, Thread.currentThread().getName()); return sum1 + sum2; }); |
可以看到 accumulator 和 combiner 都使用了多线程来运行：
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accumulator: sum=0; person=Pamela; [main] accumulator: sum=0; person=Max; [ForkJoinPool.commonPool-worker-3] accumulator: sum=0; person=David; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] accumulator: sum=0; person=Peter; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] combiner: sum1=18; sum2=23; [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] combiner: sum1=23; sum2=12; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] combiner: sum1=41; sum2=35; [ForkJoinPool.commonPool-worker-2] |
综上，在数据量很大的时候，并行执行的 Stream 可以带来很大的性能提升。但是注意像 reduce 和 collect 这样的操作，需要特殊的 combiner。（因为前一操作产生的类型不同，需要做聚合，所以无法和迁移操作的函数一样，需要另外提供）。
另外要注意的是，Parallel Stream 底层使用的通用的 ForkJoinPool ，所以需要注意不要在并行的 Stream 中出现很慢或阻塞的操作，这样会影响其他并行任务。
以上就是基本的 Stream API 介绍了，强烈建议阅读 Java8 的官方文档。
参考资料：
- package summary
- Document
- Toturial
- Java 8 Stream Tutorial
- Collection Pipeline by Martin Fowler
- Stream.js Javascript 版的 Java Stream API
