Java8 Stream原理是什么

本篇內容主要講解“Java8 Stream原理是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Java8 Stream原理是什么”吧!

目錄

• 一、前言

• 二、Stream流水線解決方案

• 2.1、操作如何記錄

• 2.2、操作如何疊加

• 2.3、疊加之后的操作如何執行

一、前言

首先我們先看一個使用Stream API的示例，具體代碼如下：

這是個很簡單的一個Stream使用例子，我們過濾掉空字符串后，轉成int類型并計算出最大值，這其中包括了三個操作：filter、mapToInt、sum。相信大多數人再剛使用Stream API的時候都會有個疑問，Stream是指怎么實現的，是每一次函數調用就執行一次迭代嗎？答案肯定是否，因為如果真的是每一次函數調用就執行一次迭代，這個效率是很難接受的，Stream也不會那么受歡迎。

其實Stream內部是通過流水線（Pipeline）的方式來實現的，基本思想是在迭代的時候順著流水線盡可能的執行更多的操作，從而避免多次迭代。為了對Stream的操作有更清晰的認識，我們匯總了Stream的所有操作。

從上表可以看出Stream將所有操作分為兩類：中間操作和終止操作。其中中間操作分為無狀態和有狀態，終止操作分為非短路操作和短路操作，下面是針對這幾個操作的含義說明：

1、中間操作：中間操作只是一種標記，只有結束操作才會觸發實際計算

• 無狀態：指元素的處理不受前面元素的影響；

• 有狀態：有狀態的中間操作必須等到所有元素處理之后才知道最終結果，比如排序是有狀態操作，在讀取所有元素之前并不能確定排序結果。

2、終止操作：顧名思義，就是得出最后計算結果的操作

• 短路操作：指不用處理全部元素就可以返回結果；

• 非短路操作：指必須處理所有元素才能得到最終結果。

二、Stream流水線解決方案

通過上面的介紹，我們了解到Stream在執行中間操作時僅僅是記錄，當用戶調用終止操作時，會在一個迭代里將已經記錄的操作順著流水線全部執行掉。沿著這個思路，有幾個問題需要解決：

• 用戶的操作如何記錄？

• 操作如何疊加？

• 疊加之后的操作如何執行？

2.1、操作如何記錄

圖1-1

關于操作如何記錄，在JDK源碼注釋中多次用（操作）stage來標識用戶的每一次操作，而通常情況下Stream的操作又需要一個回調函數，所以一個完整的操作是由數據來源、操作、回調函數組成的三元組來表示。而在具體實現中，使用實例化的ReferencePipeline來表示，即圖1-1中的Head、StatelessOp、StatefulOp的實例。接下來我們來看下Stream幾個常用方法的源碼。

code2 Collection.Stream()

code3StreamSupport.stream()

code4 ReferencePipeline.map()

從上面源碼中可以看出來，我們調用stream()方法時最終會創建一個Head實例來表示流操作的頭，當調用map()方法時則會創建無狀態的中間操作實例StatelessOp，同樣調用其他操作對應的方法也會生成一個ReferencePipeline實例，在這里就不一一列舉。在用戶調用一系列操作后，最終會形成一個雙向鏈表，如下圖所示：

圖1-2

2.2、操作如何疊加

上面我們說明了Stream是通過stage記錄操作，但stage只保存當前操作，它并不知道下個stage如何操作，需要什么操作。所以要執行的話還需要某種協議將各個stage關聯起來。jdk中就是使用Slink接口來實現的，Slink接口定義begin()、end()、cancellationRequested()、accept()四個方法，如下表所示。

往回看code3 ReferencePipeline.map()的方法，我們會發現我們在創建一個ReferencePipeline實例的時候，需要重寫opWrapSink方法來生成對應Sink實例。而且通過閱讀源碼會發現常用的操作都會創建一個ChainedReference實例。我們可以看下code5 ChainedReference抽象類的源碼實現，因為ChainedReference只是個抽象實現，不攜帶具體操作的特性，所以是更能體現作者的設計理念。

通過查看源碼可以發現ChainedReference會持有下一個操作的Slink，并在調用begin、end、cancellationRequested方法會調用下一個操作的Slink的相應方法，以此來達到疊加的效果。

code5ChainedReference

2.3、疊加之后的操作如何執行

Sink完美封裝了Stream每一步操作，并給出了[處理->轉發]的模式來疊加操作。這一連串的齒輪已經咬合，就差最后一步撥動齒輪啟動執行。是什么啟動這一連串的操作呢？也許你已經想到了啟動的原始動力就是結束操作(Terminal Operation)，一旦調用某個結束操作，就會觸發整個流水線的執行。

結束操作之后不能再有別的操作，所以結束操作不會創建新的流水線階段(Stage)，直觀的說就是流水線的鏈表不會在往后延伸了。結束操作會創建一個包裝了自己操作的Sink，這也是流水線中最后一個Sink，這個Sink只需要處理數據而不需要將結果傳遞給下游的Sink（因為沒有下游）。對于Sink的[處理->轉發]模型，結束操作的Sink就是調用鏈的出口。

我們再來考察一下上游的Sink是如何找到下游Sink的。一種可選的方案是在PipelineHelper中設置一個Sink字段，在流水線中找到下游Stage并訪問Sink字段即可。但Stream類庫的設計者沒有這么做，而是設置了一個Sink AbstractPipeline.opWrapSink(int flags, Sink downstream)方法來得到Sink，該方法的作用是返回一個新的包含了當前Stage代表的操作以及能夠將結果傳遞給downstream的Sink對象。為什么要產生一個新對象而不是返回一個Sink字段？這是因為使用opWrapSink()可以將當前操作與下游Sink（上文中的downstream參數）結合成新Sink。試想只要從流水線的最后一個Stage開始，不斷調用上一個Stage的opWrapSink()方法直到最開始（不包括stage0，因為stage0代表數據源，不包含操作），就可以得到一個代表了流水線上所有操作的Sink，用代碼表示就是這樣：

code6AbstractPipeline.wrapSink

現在流水線上從開始到結束的所有的操作都被包裝到了一個Sink里，執行這個Sink就相當于執行整個流水線，執行Sink的代碼如下：

code7AbstractPipeline.copyInto

上述代碼首先調用wrappedSink.begin()方法告訴Sink數據即將到來，然后調用spliterator.forEachRemaining()方法對數據進行迭代，最后調用wrappedSink.end()方法通知Sink數據處理結束。邏輯如此清晰。

到此，相信大家對“Java8 Stream原理是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！