by smallnest

Java 8 Stream探秘

在现代的Java应用程序中很少不用到集合类和数组。可以对集合进行增，删，改，插，统计(聚合aggregate)。这些操作的概念在SQL操作上也会用到。但是对集合的操作却没有像SQL那样方便简捷。为什么我们不能实现一种类似SQL语句一样方便的编程方式呢，去取代一遍又一遍loop遍历的方式处理集合和数组中的数据？
另外，对于大数据量的集合，能不能充分利用多核的优势，并行的处理？
Stream是就是这种处理数据的风格，一种流式风格。这种风格在其它语言中也有实现，比如Javascript (Node.js stream)。
这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。
元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

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+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

一个简单的例子：

List<Integer> transactionsIds = 
widgets.stream()
             .filter(b -> b.getColor() == RED)
             .sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
             .mapToInt(Widget::getWeight)
             .sum();

应用Stream

首先，我们先了解一些Stream处理的概念。

什么是流 Stream
流是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

元素队列 元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
数据源 流的来源。可以是集合，数组，I/O channel，产生器generator 等。
聚合操作 类似SQL语句一样的操作，比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

注意这里的流和Java I/O操作的流如InputStream/OutputStream不是一个概念。

和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：

Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。这样多个操作可以串联成一个管道，如同流式风格（fluent style）。这样做可以对操作进行优化，比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
内部迭代：以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代，这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式，通过访问者模式(Visitor)实现。

除了操作不同，从实现角度比较， Stream和Collection也有众多不同:

不存储数据。流不是一个存储元素的数据结构。它只是传递源(source)的数据。
功能性的(Functional in nature)。在流上操作只是产生一个结果，不会修改源。例如filter只是生成一个筛选后的stream，不会删除源里的元素。
延迟搜索。许多流操作，如filter， map等，都是延迟执行。中间操作总是lazy的。
Stream可能是无界的。而集合总是有界的(元素数量是有限大小)。短路操作如limit(n) ， findFirst()可以在有限的时间内完成在无界的stream
可消费的(Consumable)。不是太好翻译，意思流的元素在流的声明周期内只能访问一次。再次访问只能再重新从源中生成一个Stream

几种流生成的方式：

集合类的stream() 和 parallelStream()方法;
数组Arrays.stream(Object[]);
Stream类的静态工厂方法： Stream.of(Object[]), IntStream.range(int, int)， Stream.iterate(Object, UnaryOperator);
文件行 BufferedReader.lines();
Files类的获取文件路径列表： find(), lines(), list(), walk();
Random.ints() 随机数流，无界的;
其它一些产生流的方法：BitSet.stream(), Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)，JarFile.stream().
通过StreamSupport辅助类从spliterator产生流

前面提到过，流操作分为中间操作（Intermediate operation）和最终操作（Terminal operation）。中间操作是lazy的，不会立即执行，只不过是返回一个记录操作的新的流。最终操作会最终使用流管道，使用后不能在被使用。大部分情况下，最终操作都是eager的。

中间操作又进一步分为无状态的操作和有状态的操作。像filter，map都是无状态的操作，处理一个新的元素时不需要获得先前遍历过的元素的状态。而有状态的操作，像distinct， sorted, 需要得到先前访问的元素的状态。

有状态的操作在产生结果前需要获得完整的输入。因此有状态的操作一个并行流时，可能需要多次传入数据或者需要缓存数据。而无状态的操作只需传入一次数据。

Collection.stream() 和 Collection.parallelStream() 分别产生序列化流(普通流)和并行流。注意并行(parallel)和并发(concurrency)是有区别的。并发是指多线程有竞争关系，在单核的情况下只有一个线程运行。而并行是指在多核的情况下同时运行，单核谈并行是无意义的。
记住，并行不一定快，尤其在数据量很小的情况下，可能比普通流更慢。只有在大数据量和多核的情况下才考虑并行流。

除非操作明显是不确定的，比如findAny, 否则普通流和并行流应该返回一致的结果。

尽管可以从非线程安全的集合如ArrayList生成流，如果在流管道执行过程中修改了源，可能会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常。下面一个简单的例子演示这种情况。

List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(1,2,3,4,5));		
long count = list.stream().filter(x -> {list.remove(0);return true;})
			.count();
System.out.println(count);

concurrent下的并发集合不会抛出ConcurrentModificationException异常，在中间操作对源数据的修改会反射到最终结果：

List<String> l = new ArrayList(Arrays.asList("one", "two"));
Stream<String> sl = l.stream();
l.add("three");
String s = sl.collect(joining(" "));

如果传递给中间操作的lambda表达式是有状态，并行流的最终结果可能会不一样：

1 2	Set<Integer> seen = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>()); stream.parallel().map(e -> { if (seen.add(e)) return 0; else return e; })...

"Side-effect"不鼓励使用。Side-effect是只一个方法不只是返回一个结果，还会改变对象的状态。例如：

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ArrayList<String> results = new ArrayList<>();
stream.filter(s -> pattern.matcher(s).matches())
      .forEach(s -> results.add(s));  // Unnecessary use of side-effects!

可以改为

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List<String>results =
    stream.filter(s -> pattern.matcher(s).matches())
          .collect(Collectors.toList());  // No side-effects!

如果源是有序的，则相应的流也是有序的。这里有序是顺序的意思，不是排序。比如Array和List都是有序的。 HashSet则不是。有序流上的操作的记过基本上也是有序的，比如[1,2,3]通过map(x -> x*2)的结果必然是[2,4,6], 如果是无序流， [6,2,4], [4,6,2]等都是合法的结果。

一些reduction方法(也就做fold方法）处理一系列的数据得到一个唯一的结果。比如reduce, collect,sum,max,count等。
比如以前我们计算数组的sum值：


int sum = 0;
for (int x : numbers) {
   sum += x;
}

现在使用reduce:

int sum = numbers.stream().reduce(0, (x,y) -> x+y);
或
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);

揭秘Stream的实现

在我们进入Stream接口的代码实现之前，我们先看两个Iterator,Spliterator:

Iterator

Java 8中为Iterator新增加一个缺省方法forEachRemaining(Consumer<? super E> action)。这个缺省方法的实现很简单，对未处理的元素执行action，直到处理完或者action抛出异常。

default void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
    Objects.requireNonNull(action);
    while (hasNext())
        action.accept(next());
}

Spliterator

正如其名，Spliterator可以看作一个“splittable Iterator”。在单线程情况下使用没有问题，但是它提供了trySplit()，为多线程提供处理数据片。
它是为了并行处理流而新增的一个迭代类。
它依然实现了顺序迭代方法default void forEachRemaining(Consumer<? super T> action)。内部用一个循环执行：

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default void forEachRemaining(Consumer<? super T> action) {
       do { } while (tryAdvance(action));
   }

而tryAdvance方法则对下一个为处理的操作执行action并返回true，如果没有下一个元素，返回false。
看一个trySplit()的例子， ArrayListSpliterator的trySplit采用二分法，将前一半数据返回，如果数据太小不能分了，返回null。

public ArrayListSpliterator<E> trySplit() {
          int hi = getFence(), lo = index, mid = (lo + hi) >>> 1;
          return (lo >= mid) ? null : // divide range in half unless too small
              new ArrayListSpliterator<E>(list, lo, index = mid,
                                          expectedModCount);
      }

而ConcurrentLinkedQueue和ConcurrentLinkedDeque的相应的Spliterator处理稍微复杂一点，第一次取一个，第二个取两个，不超过MAX_BATCH.

Stream

事实上Stream只是一个接口，并没有操作的缺省实现。最主要的实现是ReferencePipeline,而它的一些具体实现又是由AbstractPipeline完成的。
下面我们看一下这两个类。

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

AbstractPipeline类实现了所有的 Stream的中间操作和最终操作。我们重点的挑一些来分析。
首先这个类本身没有定义field, 所有我们只需关注它的每一个具体方法即可，简化了我们的分析。
看一个无状态的操作filter:

@Override
    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);
                    }
                };
            }
        };
    }

可以看到这个操作只是返回一个StatelessOp对象(此类依然继承于ReferencePipeline)，它的一个回调函数opWrapSink会返回一个Sink对象链表。
Sink代表管道操作的每一个阶段，比如本例的filter阶段。在调用accept之前，先调用begin通知数据来了，数据发送后调用end。

而map类似。

@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public final <R> Stream<R> map(Function<? super P_OUT, ? extends R> mapper) {
    Objects.requireNonNull(mapper);
    return new StatelessOp<P_OUT, R>(this, StreamShape.REFERENCE,
                                 StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {
        @Override
        Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {
            return new Sink.ChainedReference<P_OUT, R>(sink) {
                @Override
                public void accept(P_OUT u) {
                    downstream.accept(mapper.apply(u));
                }
            };
        }
    };
}

那么问题来了stream.filter(....).map(...)怎么形成一个链的？
filter返回一个StatelessOp,我们记为StatelessOp1, 而map返回另外一个StatelessOp，我们记为StatelessOp2.
在调用StatelessOp1.map时， StatelessOp2是这样生成的：

1	return new StatelessOp<P_OUT, R>(StatelessOp1,......);

管道中的每一个阶段的stream都保留前一个流(upstream)的引用。

有状态的操作比较复杂，有专门的类来处理：

@Override
   public final Stream<P_OUT> distinct() {
       return DistinctOps.makeRef(this);
   }
@Override
   public final Stream<P_OUT> sorted() {
       return SortedOps.makeRef(this);
   }

最终操作基本由父类的final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp)完成。
count由mapToLong实现。

前面讲到，只有最终操作才对源数据进行操作，中间操作都是lazy的。怎么实现的呢？
沿着这个调用
terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())) -> helper.wrapAndCopyInto(this, spliterator).get() -> copyInto(wrapSink(Objects.requireNonNull(sink)), spliterator);找到wrapSink。

@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
}
@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);
    }
}

首先找到最后一个操作，也就是最终操作，执行它的opWrapSink,事实上得到一个链表，最终返回第一个Sink, 执行第一个Sink的accept将触发链式操作，将管道中的操作在一个迭代中执行一次。
代码稍显乱而复杂，简单化的将，事实上Java是将所有的操作形成一个类似链接的结构（通过Sink的downstream,upstream）,在遇到最终操作时触发链式反应，通过各种数据类型特定的spliterator的一次迭代最终得到结果。

并行操作是通过ForkJoinTask框架实现。

模拟流的处理链

Java Stream的实现比较复杂，因为它需要处理各种操作已经并行计算。我们可以用一个简单的例子来模拟它的过程，这个例子将Stream简化，但是处理方法是一致。
这个例子模拟使用Sink建立链表，在最后一个操作的时候回溯链表，并调用Spliterator的forEachRemaining方法进行一次遍历，每访问一个数组的元素就会从头开始调用链表的每个节点。

import java.util.Arrays;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
public class SinkChain {
	@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })
	public static void main(String[] args) {
		int[] source = {1,2,3,4,5};
		Spliterator spliterator = Arrays.stream(source).spliterator();
		
		//setup upstream
		Sink<Integer> sink0 = new Sink<Integer>("source sink", null);
		Sink<Integer> sink4 = sink0.op("sink1").op("sink2").op("sink3").op("terminal sink");
		
		//setup downstream chain
		Sink wrappedSink = wrapSink(sink4);	
		assert(wrappedSink == sink0); //now get the first (source) stage
		
		//in one loop, handle elements: 1,2,3,4,5
		spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
	}
	public static Sink wrapSink(Sink sink) {
		while(sink.upstream != null) {
			sink.upstream.downstream = sink;
			sink = sink.upstream;
		}
		
		return sink;
	}
	
	static class Sink<T> implements Consumer<T>{
		private Sink upstream; 
		private Sink downstream;
		private String name;
		
		public Sink(String name, Sink upstream) {
			this.name = name;
			this.upstream = upstream;
		}
		
		public Sink op(String name) {
			return new Sink(name, this);
		}
		
		@Override
		public void accept(T t) {
			System.out.println(name + " handles " + t);
			if (downstream != null)
				downstream.accept(t);			
		}
	}
}

##参考

鸟窝

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