Java stream使用与执行原理

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stream简介

Stream: A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations

stream为sequential即单线程串行操作，parallelStream支持并行操作，本文只讨论sequential的stream。

stream常用操作

    @Data
    static class Course {
        private Long number;
        private LocalDateTime beginTime;
        private List<Long> studentIds;
    }

    public void streamOperations(List<Course> courses) {

        // 映射并去重
        List<Long> courseNumbers = courses.stream()
                .filter(Objects::nonNull)
                .map(Course::getNumber)
                .distinct()
                .collect(Collectors.toList());

        // 先按开始时间排序后按number排序
        List<Course> sortedCourses = courses.stream()
                .sorted(Comparator.comparing(Course::getBeginTime).thenComparing(Course::getNumber))
                .collect(Collectors.toList());

        // 根据number组成map, 如果有相同的number会抛异常
        Map<Long, Course> num2Lesson1 = courses.stream().collect(Collectors.toMap(Course::getNumber, Function.identity()));


        // 根据number组成map, 如果有相同的number会执行降级逻辑
        Map<Long, Course> num2Lesson2 = courses.stream().collect(Collectors.toMap(Course::getNumber, Function.identity(), (v1, v2) -> v1));

        // 根据number聚合
        Map<Long, List<Course>> num2Lessons = courses.stream()
                .filter(Objects::nonNull)
                .collect(Collectors.groupingBy(Course::getNumber));

        // 根据number聚合某个字段
        Map<Long, List<LocalDateTime>> number2BeginTimes = courses.stream()
                .filter(Objects::nonNull)
                .collect(Collectors.groupingBy(Course::getNumber,
                        Collectors.mapping(Course::getBeginTime, Collectors.toList())));

        // 根据number找到number下最大beginTime的Course
        Map<Long, Optional<Course>> number2MaxBeginTimeCourse = courses.stream()
                .filter(r -> Objects.nonNull(r.getBeginTime()))
                .collect(Collectors.groupingBy(Course::getNumber, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Course::getBeginTime))));

        // 获取course下所有的studentId
        List<Long> allStudentIds = courses.stream()
                .map(Course::getStudentIds)
                .flatMap(Collection::stream)
                .distinct()
                .collect(Collectors.toList());
    }

stream原理

基本原理

        list.stream()
            .filter(Objects::nonNull)
            .map(World::toString)
            .distinct()
            .collect(Collectors.toList());

以上面的处理为例，分别经过了过滤->映射->去重->聚合三个操作，在stream内部会通过一个链表将这三个操作联系起来，一个操作被称为一个stage(或pipeline)，每个stage会指向上下游的stage和sourceStage(即哨兵头节点)，如下图所示：

在这里插入图片描述

对应的在AbstractPipeline类中有三个字段分别引用链表上下游节点和链表的哨兵头节点：

abstract class AbstractPipeline<E_IN, E_OUT, S extends BaseStream<E_OUT, S>>
        extends PipelineHelper<E_OUT> implements BaseStream<E_OUT, S> {
        
    // Backlink to the head of the pipeline chain (self if this is the source stage).
    private final AbstractPipeline sourceStage;
    
    // The "upstream" pipeline, or null if this is the source stage.
    private final AbstractPipeline previousStage;  
    
    // The next stage in the pipeline, or null if this is the last stage. Effectively final at the point of linking to the next pipeline.      
    private AbstractPipeline nextStage;  
    
    ...    
}

stage可分为3类（可以在各个Reference类中找到下面3个内部类）：

Header: 哨兵头节点，用户无需感知
StatelessOp: 无状态stage，如过滤
StatefulOp: 有状态stage，如聚合

对应的在ReferencePipeline中有3个内部类：

abstract class ReferencePipeline<P_IN, P_OUT>
        extends AbstractPipeline<P_IN, P_OUT, Stream<P_OUT>>
        implements Stream<P_OUT>  {

    static class Head<E_IN, E_OUT> extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {...}
    
    abstract static class StatelessOp<E_IN, E_OUT> extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {...}
    
    abstract static class StatefulOp<E_IN, E_OUT> extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {...}  
    
    ...     
}

以上提到的三种名词：pipeline,stage,op 都是指代链表里的一个操作节点，即 pipeline == stage == op，类似一个生物学人具有多个社会学身份。

再来看看代码实现，其uml类图如下：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
Java对BaseStream接口的实现是 AbstractPipeline，BaseStream可分为基于引用类型和基于基础类型，其中基于引用类型实现为ReferencePipleline，基于数值基础类型分别有实现LongPipleline、IntPipleline、DoublePipleline。

pipeline中封装了stream source或intermediate operations，一个pipeline代表一次操作，比如过滤、去重等，当 pipeline 被引用时则称为stage，多个stage可以通过Fluent Api组装起来实现流式处理，组装的过程即是构建一个链表的过程。

当我们调用一个集合的stream()方法时，会调用StreamSupport#stream方法构造一个header pipeline:

public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
    ...
    default Stream<E> stream() {
      // 传入Collection自定义个Spliterator，返回一个 header pipeline
      return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
    }
    ...
    // Collection自定义的Spliterator
    default Spliterator<E> spliterator() {
        return Spliterators.spliterator(this, 0);
    }
    ...
}

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

java.util.Spliterator

两个问题：

Spliterator是干嘛的？
stream为什么需要Spliterator?

An object for traversing and partitioning elements of a source.

可以看到Spliterator支持对数据进行遍历和分割，对应的在接口中有tryAdvance + forEachRemaining用于遍历，有trySplit支持分割。

trySplit方法返回的是Spliterator，所以Spliterator是一种类似细胞分裂的方式执行，对一个ArrayList进行分割：

        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            list.add(i);
        }

        Spliterator<Integer> sourceSpliterator = list.spliterator();

        Assertions.assertEquals(5, sourceSpliterator.estimateSize());

        // 执行一次，输出1，剩下2345四个元素可分割和遍历
        sourceSpliterator.tryAdvance(i -> Assertions.assertEquals(1, i));
        Assertions.assertEquals(4, sourceSpliterator.estimateSize());

        Spliterator<Integer> subSpliterator1 = sourceSpliterator.trySplit();
        // 2 3
        Assertions.assertEquals(2, sourceSpliterator.estimateSize());

        // 4 5
        Assertions.assertEquals(2, subSpliterator1.estimateSize());



        List<Integer> list2 = new ArrayList<>();
        list2.add(1);
        // 只有一个元素时进行split，此时spliterator1==null
        Spliterator<Integer> spliterator1 = list2.spliterator().trySplit();
        Assertions.assertNull(spliterator1);

Spliterator只对未遍历过的元素（未被tryAdvance执行到且未执行forEachRemaining）执行trySplit，如果没有trySplit返回null，同样stream流只运行执行一次。

同时Spliterator有以下特性，可以包含多个：

ORDERED: 遍历和分割保证顺序
DISTINCT: 非重复
SORTED: 遍历和分割时以一种顺序执行，通过getComparator方法提供自定义比较器
SIZED: estimateSize放回返回固定值
SUBSIZED: trySplit之后所有的Spliterator同时支持SIZED和SUBSIZED特性
IMMUTABLE: 遍历和分割的对象不能有结构变更
CONCURRENT: 支持多线程安全遍历和分割

所有特性以bitset的方式记录在一个int类型值中，通过characteristics方法获取。

那么为什么stream要用Spliterator呢？

Spliterator是并行流（Parallel Stream）背后的关键机制。当调用集合的parallelStream()方法时，该方法内部会创建一个Spliterator来遍历和分割集合中的元素。然后，Java的并行框架（如ForkJoinPool）会利用这些Spliterator来分配任务给多个线程，以实现并行处理。

java.util.stream.Sink

stream的操作都在该接口中实现

An extension of Consumer used to conduct values through the stages of a stream pipeline,
with additional methods to manage size information, control flow, etc.

通常使用内部抽象类ChainedReference构建一个Sink链，ChainedReference 中指向链条的下一个Sink。
stream支持多元素操作如sorted和单元素操作如map，如何组合这两种操作呢？stream即是通过Sink接口实现。

Sink包含三个主要接口：

interface Sink<T> extends Consumer<T> {
  // 调用该接口表示stage开始接收数据，size表示要接受的数据个数，-1表示未知或无限制
  default void begin(long size) {}
  // 调用该接口表示stage数据接受完毕，当需要操作所有数据时，可在这里操作，比如sorted就在这里做排序
  default void end() {}
  // 调用该接口表示stage开始操作单个数据
  default void accept(int value)
  ...
}

注意以上接口都是default，如果子接口(如TerminalSink)没实现表示默认不做操作。

以以下stream流为例：


list = [3,2,5]

list.stream()
            .filter(Objects::nonNull)
            .map(i -> i + "hello")
            .distinct()
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);

当我们调用list.stream.filter.map.distinct.sorted.collect时，
会首先正向构建一个stage操作双向链表，即filter <-> map <-> distinct <-> sorted <-> collect
最后在链接TerminalOp类型的stage时(这里是collect)会调用AbstractPipeline#wrapSink方法构建Sink单向链表，Sink单向链表的指向顺序也是filter -> map -> distinct -> sorted -> collect，但其构建顺序是反向的，即collect -> sorted -> distinct -> map -> filter，如下图所示：

在这里插入图片描述

代码如下：

abstract class AbstractPipeline<E_IN, E_OUT, S extends BaseStream<E_OUT, S>>
        extends PipelineHelper<E_OUT> implements BaseStream<E_OUT, S> {
    ...
    // .stream()执行时表示中间操作stage的个数
    // .parallelStream()执行时表示前面有状态的中间操作个数，因为有状态依赖的必须sequential执行
    private int depth;
    
    @Override
    final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
        Objects.requireNonNull(sink);

        for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; 
                p.depth > 0; 
                // 前面的stage
                p=p.previousStage) {
            sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
        }
        return (Sink<P_IN>) sink;
    }
    ...    
}

来模拟[3,2,5]作为输入时的stream流程：
在这里插入图片描述

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