Java8 新特性之流式数据处理

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摘要:
java8的流式处理极大了简化我们对于集合、数组等结构的操作,让我们可以以函数式的思想去操作,本篇文章将探讨java8的流式数据处理的基本使用。

一. 流式处理简介

在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现。比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现:

List<Integer> evens = new ArrayList<>();
for (final Integer num : nums) {
    if (num % 2 == 0) {
        evens.add(num);
    }
}

通过java8的流式处理,我们可以将代码简化为:

List<Integer> evens = nums.stream().filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

先简单解释一下上面这行语句的含义,stream()操作将集合转换成一个流,filter()执行我们自定义的筛选处理,这里是通过lambda表达式筛选出所有偶数,最后我们通过collect()对结果进行封装处理,并通过Collectors.toList()指定其封装成为一个List集合返回。

由上面的例子可以看出,java8的流式处理极大的简化了对于集合的操作,实际上不光是集合,包括数组、文件等,只要是可以转换成流,我们都可以借助流式处理,类似于我们写SQL语句一样对其进行操作。java8通过内部迭代来实现对流的处理,一个流式处理可以分为三个部分:转换成流、中间操作、终端操作。如下图:

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以集合为例,一个流式处理的操作我们首先需要调用stream()函数将其转换成流,然后再调用相应的中间操作达到我们需要对集合进行的操作,比如筛选、转换等,最后通过终端操作对前面的结果进行封装,返回我们需要的形式。

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二. 中间操作

我们定义一个简单的学生实体类,用于后面的例子演示:

public class Student {

    /** 学号 */
    private long id;

    private String name;

    private int age;

    /** 年级 */
    private int grade;

    /** 专业 */
    private String major;

    /** 学校 */
    private String school;

    // 省略getter和setter
}

// 初始化
List<Student> students = new ArrayList<Student>() {
    {
        add(new Student(20160001, "孔明", 20, 1, "土木工程", "武汉大学"));
        add(new Student(20160002, "伯约", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
        add(new Student(20160003, "玄德", 22, 3, "经济管理", "武汉大学"));
        add(new Student(20160004, "云长", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
        add(new Student(20161001, "翼德", 21, 2, "机械与自动化", "华中科技大学"));
        add(new Student(20161002, "元直", 23, 4, "土木工程", "华中科技大学"));
        add(new Student(20161003, "奉孝", 23, 4, "计算机科学", "华中科技大学"));
        add(new Student(20162001, "仲谋", 22, 3, "土木工程", "浙江大学"));
        add(new Student(20162002, "鲁肃", 23, 4, "计算机科学", "浙江大学"));
        add(new Student(20163001, "丁奉", 24, 5, "土木工程", "南京大学"));
    }
};
  • Java8新特性(一) –
    lambda表达式
  • Java8新特性(二) –
    Optional类
  • Java8新特性(三) – 流式数据处理
  • Java8新特性(四) –
    默认接口方法
  • 待定

2.1 过滤

过滤,顾名思义就是按照给定的要求对集合进行筛选满足条件的元素,java8提供的筛选操作包括:filter、distinct、limit、skip。

filter
在前面的例子中我们已经演示了如何使用filter,其定义为:Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate),filter接受一个谓词Predicate,我们可以通过这个谓词定义筛选条件,在介绍lambda表达式时我们介绍过Predicate是一个函数式接口,其包含一个test(T t)方法,该方法返回boolean。现在我们希望从集合students中筛选出所有武汉大学的学生,那么我们可以通过filter来实现,并将筛选操作作为参数传递给filter:

List<Student> whuStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()))

           .collect(Collectors.toList());

distinct
distinct操作类似于我们在写SQL语句时,添加的DISTINCT关键字,用于去重处理,distinct基于Object.equals(Object)实现,回到最开始的例子,假设我们希望筛选出所有不重复的偶数,那么可以添加distinct操作:

List<Integer> evens = nums.stream()
                        .filter(num -> num % 2 == 0).distinct()
                        .collect(Collectors.toList());

limit
limit操作也类似于SQL语句中的LIMIT关键字,不过相对功能较弱,limit返回包含前n个元素的流,当集合大小小于n时,则返回实际长度,比如下面的例子返回前两个专业为土木工程专业的学生:

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).limit(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

说到limit,不得不提及一下另外一个流操作:sorted。该操作用于对流中元素进行排序,sorted要求待比较的元素必须实现Comparable接口,如果没有实现也不要紧,我们可以将比较器作为参数传递给sorted(Comparator<? super T> comparator),比如我们希望筛选出专业为土木工程的学生,并按年龄从小到大排序,筛选出年龄最小的两个学生,那么可以实现为:

List<Student> sortedCivilStudents = students.stream()
                                            .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).sorted((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())
                                            .limit(2)
                                            .collect(Collectors.toList());

skip
skip操作与limit操作相反,如同其字面意思一样,是跳过前n个元素,比如我们希望找出排序在2之后的土木工程专业的学生,那么可以实现为:

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))
                                    .skip(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

通过skip,就会跳过前面两个元素,返回由后面所有元素构造的流,如果n大于满足条件的集合的长度,则会返回一个空的集合。

一. 流式处理简介

在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现。比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现:

List<Integer> evens = new ArrayList<>();
for (final Integer num : nums) {
    if (num % 2 == 0) {
        evens.add(num);
    }
}

通过java8的流式处理,我们可以将代码简化为:

List<Integer> evens = nums.stream().filter(num -> num % 2 == 0).collect(Collectors.toList());

先简单解释一下上面这行语句的含义,stream()操作将集合转换成一个流,filter()执行我们自定义的筛选处理,这里是通过lambda表达式筛选出所有偶数,最后我们通过collect()对结果进行封装处理,并通过Collectors.toList()指定其封装成为一个List集合返回。

由上面的例子可以看出,java8的流式处理极大的简化了对于集合的操作,实际上不光是集合,包括数组、文件等,只要是可以转换成流,我们都可以借助流式处理,类似于我们写SQL语句一样对其进行操作。java8通过内部迭代来实现对流的处理,一个流式处理可以分为三个部分:转换成流、中间操作、终端操作。如下图:

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以集合为例,一个流式处理的操作我们首先需要调用stream()函数将其转换成流,然后再调用相应的中间操作达到我们需要对集合进行的操作,比如筛选、转换等,最后通过终端操作对前面的结果进行封装,返回我们需要的形式。

2.2 映射

在SQL中,借助SELECT关键字后面添加需要的字段名称,可以仅输出我们需要的字段数据,而流式处理的映射操作也是实现这一目的,在java8的流式处理中,主要包含两类映射操作:map和flatMap。

map
举例说明,假设我们希望筛选出所有专业为计算机科学的学生姓名,那么我们可以在filter筛选的基础之上,通过map将学生实体映射成为学生姓名字符串,具体实现如下:

List<String> names = students.stream()
                            .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                            .map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

除了上面这类基础的map,java8还提供了mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper),这些映射分别返回对应类型的流,java8为这些流设定了一些特殊的操作,比如我们希望计算所有专业为计算机科学学生的年龄之和,那么我们可以实现如下:

int totalAge = students.stream()
                    .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                    .mapToInt(Student::getAge).sum();

通过将Student按照年龄直接映射为IntStream,我们可以直接调用提供的sum()方法来达到目的,此外使用这些数值流的好处还在于可以避免jvm装箱操作所带来的性能消耗。

flatMap
flatMap与map的区别在于 flatMap是将一个流中的每个值都转成一个个流,然后再将这些流扁平化成为一个流 。举例说明,假设我们有一个字符串数组String[] strs = {"java8", "is", "easy", "to", "use"};,我们希望输出构成这一数组的所有非重复字符,那么我们可能首先会想到如下实现:

List<String[]> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
                                .map(str -> str.split(""))  // 映射成为Stream<String[]>
                                .distinct()
                                .collect(Collectors.toList());

在执行map操作以后,我们得到是一个包含多个字符串(构成一个字符串的字符数组)的流,此时执行distinct操作是基于在这些字符串数组之间的对比,所以达不到我们希望的目的,此时的输出为:

[j, a, v, a, 8]
[i, s]
[e, a, s, y]
[t, o]
[u, s, e]

distinct只有对于一个包含多个字符的流进行操作才能达到我们的目的,即对Stream<String>进行操作。此时flatMap就可以达到我们的目的:

List<String> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
                                .map(str -> str.split(""))  // 映射成为Stream<String[]>
                                .flatMap(Arrays::stream)  // 扁平化为Stream<String>
                                .distinct()
                                .collect(Collectors.toList());

flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>,转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>,再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>,从而能够达到我们的目的。
与map类似,flatMap也提供了针对特定类型的映射操作:flatMapToDouble(Function<? super T,? extends DoubleStream> mapper)flatMapToInt(Function<? super T,? extends IntStream> mapper)flatMapToLong(Function<? super T,? extends LongStream> mapper)

二. 中间操作

我们定义一个简单的学生实体类,用于后面的例子演示:

public class Student {

    /** 学号 */
    private long id;

    private String name;

    private int age;

    /** 年级 */
    private int grade;

    /** 专业 */
    private String major;

    /** 学校 */
    private String school;

    // 省略getter和setter
}

// 初始化
List<Student> students = new ArrayList<Student>() {
    {
        add(new Student(20160001, "孔明", 20, 1, "土木工程", "武汉大学"));
        add(new Student(20160002, "伯约", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
        add(new Student(20160003, "玄德", 22, 3, "经济管理", "武汉大学"));
        add(new Student(20160004, "云长", 21, 2, "信息安全", "武汉大学"));
        add(new Student(20161001, "翼德", 21, 2, "机械与自动化", "华中科技大学"));
        add(new Student(20161002, "元直", 23, 4, "土木工程", "华中科技大学"));
        add(new Student(20161003, "奉孝", 23, 4, "计算机科学", "华中科技大学"));
        add(new Student(20162001, "仲谋", 22, 3, "土木工程", "浙江大学"));
        add(new Student(20162002, "鲁肃", 23, 4, "计算机科学", "浙江大学"));
        add(new Student(20163001, "丁奉", 24, 5, "土木工程", "南京大学"));
    }
};

三. 终端操作

终端操作是流式处理的最后一步,我们可以在终端操作中实现对流查找、归约等操作。

2.1 过滤

过滤,顾名思义就是按照给定的要求对集合进行筛选满足条件的元素,java8提供的筛选操作包括:filter、distinct、limit、skip。

filter
在前面的例子中我们已经演示了如何使用filter,其定义为:Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate),filter接受一个谓词Predicate,我们可以通过这个谓词定义筛选条件,在介绍lambda表达式时我们介绍过Predicate是一个函数式接口,其包含一个test(T t)方法,该方法返回boolean。现在我们希望从集合students中筛选出所有武汉大学的学生,那么我们可以通过filter来实现,并将筛选操作作为参数传递给filter:

List<Student> whuStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()))
                                    .collect(Collectors.toList());

distinct
distinct操作类似于我们在写SQL语句时,添加的DISTINCT关键字,用于去重处理,distinct基于Object.equals(Object)实现,回到最开始的例子,假设我们希望筛选出所有不重复的偶数,那么可以添加distinct操作:

List<Integer> evens = nums.stream()
                        .filter(num -> num % 2 == 0).distinct()
                        .collect(Collectors.toList());

limit
limit操作也类似于SQL语句中的LIMIT关键字,不过相对功能较弱,limit返回包含前n个元素的流,当集合大小小于n时,则返回实际长度,比如下面的例子返回前两个专业为土木工程专业的学生:

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).limit(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

说到limit,不得不提及一下另外一个流操作:sorted。该操作用于对流中元素进行排序,sorted要求待比较的元素必须实现Comparable接口,如果没有实现也不要紧,我们可以将比较器作为参数传递给sorted(Comparator<? super T> comparator),比如我们希望筛选出专业为土木工程的学生,并按年龄从小到大排序,筛选出年龄最小的两个学生,那么可以实现为:

List<Student> sortedCivilStudents = students.stream()
                                            .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).sorted((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())
                                            .limit(2)
                                            .collect(Collectors.toList());

skip
skip操作与limit操作相反,如同其字面意思一样,是跳过前n个元素,比如我们希望找出排序在2之后的土木工程专业的学生,那么可以实现为:

List<Student> civilStudents = students.stream()
                                    .filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor()))
                                    .skip(2)
                                    .collect(Collectors.toList());

通过skip,就会跳过前面两个元素,返回由后面所有元素构造的流,如果n大于满足条件的集合的长度,则会返回一个空的集合。

3.1 查找

allMatch
allMatch用于检测是否全部都满足指定的参数行为,如果全部满足则返回true,例如我们希望检测是否所有的学生都已满18周岁,那么可以实现为:

boolean isAdult = students.stream().allMatch(student -> student.getAge() >= 18);

anyMatch
anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为,如果满足则返回true,例如我们希望检测是否有来自武汉大学的学生,那么可以实现为:

boolean hasWhu = students.stream().anyMatch(student -> "武汉大学".equals(student.getSchool()));

noneMathch
noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素,如果不存在则返回true,例如我们希望检测是否不存在专业为计算机科学的学生,可以实现如下:

boolean noneCs = students.stream().noneMatch(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()));

findFirst
findFirst用于返回满足条件的第一个元素,比如我们希望选出专业为土木工程的排在第一个学生,那么可以实现如下:

Optional<Student> optStu = students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).findFirst();

findFirst不携带参数,具体的查找条件可以通过filter设置,此外我们可以发现findFirst返回的是一个Optional类型,关于该类型的具体讲解可以参考上一篇:Java8新特性

Optional类。

findAny
findAny相对于findFirst的区别在于,findAny不一定返回第一个,而是返回任意一个,比如我们希望返回任意一个专业为土木工程的学生,可以实现如下:

Optional<Student> optStu = students.stream().filter(student -> "土木工程".equals(student.getMajor())).findAny();

实际上对于顺序流式处理而言,findFirst和findAny返回的结果是一样的,至于为什么会这样设计,是因为在下一篇我们介绍的并行流式处理,当我们启用并行流式处理的时候,查找第一个元素往往会有很多限制,如果不是特别需求,在并行流式处理中使用findAny的性能要比findFirst好。

2.2 映射

在SQL中,借助SELECT关键字后面添加需要的字段名称,可以仅输出我们需要的字段数据,而流式处理的映射操作也是实现这一目的,在java8的流式处理中,主要包含两类映射操作:map和flatMap。

map
举例说明,假设我们希望筛选出所有专业为计算机科学的学生姓名,那么我们可以在filter筛选的基础之上,通过map将学生实体映射成为学生姓名字符串,具体实现如下:

List<String> names = students.stream()
                            .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                            .map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

除了上面这类基础的map,java8还提供了mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper),这些映射分别返回对应类型的流,java8为这些流设定了一些特殊的操作,比如我们希望计算所有专业为计算机科学学生的年龄之和,那么我们可以实现如下:

int totalAge = students.stream()
                    .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                    .mapToInt(Student::getAge).sum();

通过将Student按照年龄直接映射为IntStream,我们可以直接调用提供的sum()方法来达到目的,此外使用这些数值流的好处还在于可以避免jvm装箱操作所带来的性能消耗。

flatMap
flatMap与map的区别在于 flatMap是将一个流中的每个值都转成一个个流,然后再将这些流扁平化成为一个流 。举例说明,假设我们有一个字符串数组String[] strs = {"java8", "is", "easy", "to", "use"};,我们希望输出构成这一数组的所有非重复字符,那么我们可能首先会想到如下实现:

List<String[]> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
                                .map(str -> str.split(""))  // 映射成为Stream<String[]>
                                .distinct()
                                .collect(Collectors.toList());

在执行map操作以后,我们得到是一个包含多个字符串(构成一个字符串的字符数组)的流,此时执行distinct操作是基于在这些字符串数组之间的对比,所以达不到我们希望的目的,此时的输出为:

[j, a, v, a, 8]
[i, s]
[e, a, s, y]
[t, o]
[u, s, e]

distinct只有对于一个包含多个字符的流进行操作才能达到我们的目的,即对Stream<String>进行操作。此时flatMap就可以达到我们的目的:

List<String> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
                                .map(str -> str.split(""))  // 映射成为Stream<String[]>
                                .flatMap(Arrays::stream)  // 扁平化为Stream<String>
                                .distinct()
                                .collect(Collectors.toList());

flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>,转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>,再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>,从而能够达到我们的目的。
与map类似,flatMap也提供了针对特定类型的映射操作:flatMapToDouble(Function<? super T,? extends DoubleStream> mapper)flatMapToInt(Function<? super T,? extends IntStream> mapper)flatMapToLong(Function<? super T,? extends LongStream> mapper)

3.2 归约

前面的例子中我们大部分都是通过collect(Collectors.toList())对数据封装返回,如我的目标不是返回一个新的集合,而是希望对经过参数化操作后的集合进行进一步的运算,那么我们可用对集合实施归约操作。java8的流式处理提供了reduce方法来达到这一目的。

前面我们通过mapToInt将Stream<Student>映射成为IntStream,并通过IntStream的sum方法求得所有学生的年龄之和,实际上我们通过归约操作,也可以达到这一目的,实现如下:

// 前面例子中的方法
int totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .mapToInt(Student::getAge).sum();
// 归约操作
int totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(0, (a, b) -> a + b);

// 进一步简化
int totalAge2 = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(0, Integer::sum);

// 采用无初始值的重载版本,需要注意返回Optional
Optional<Integer> totalAge = students.stream()
                .filter(student -> "计算机科学".equals(student.getMajor()))
                .map(Student::getAge)
                .reduce(Integer::sum);  // 去掉初始值

三. 终端操作

终端操作是流式处理的最后一步,我们可以在终端操作中实现对流查找、归约等操作。

3.3 收集

前面利用collect(Collectors.toList())是一个简单的收集操作,是对处理结果的封装,对应的还有toSettoMap,以满足我们对于结果组织的需求。这些方法均来自于java.util.stream.Collectors,我们可以称之为收集器。