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
@Datastatic 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CourseMap<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studentIdList<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：
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：
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 pipelinereturn StreamSupport.stream(spliterator(), false);}...// Collection自定义的Spliteratordefault Spliterator<E> spliterator() {return Spliterators.spliterator(this, 0);}...
}public final class StreamSupport {...// 生成 header pipelinepublic 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 3Assertions.assertEquals(2, sourceSpliterator.estimateSize());// 4 5Assertions.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==nullSpliterator<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：
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;@Overridefinal <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stagep=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：
