【修炼内功】[Java8] Stream是怎么工做的

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Java8中新增的Stream，相信使用过的同窗都已经感觉到了它的便利，容许你以声明性的方式处理集合，而不用去作繁琐的for-loop/while-loop，而且能够以极低的成本并行地处理集合数据java

若是须要从菜单中筛选出卡路里在400如下的菜品，并按卡路里排序后，输出菜品名称segmentfault

在java8以前，须要进行两次显示迭代，而且还须要借助中间结果存储并发

List<Menu> lowCaloricDishes = new LinkedList<>();

// 按照热量值进行筛选
for(Dish dish : dishes) {
  if (dish.getCalories() < 400) {
    lowCaloricDishes.add(dish);
  }
}

// 按照热量进行排序
lowCaloricDishes.sort(new Comparator<Dish>() {
  @Override
  public int compare(Dish d1, Dish d2) {
    return d1.getCalories().compareTo(d2.getCalories);
  }
})

// 提取名称
List<String> lowCaloricDishesName = new LinkedList<>();
for(Dish dish : lowCaloricDishes) {
  lowCaloricDishesName.add(dish.getName());
}

若是使用Stream API，只须要app

List<String> lowCaloricDishesName = 
    dishes.parallelStream() // 开启并行处理
          .filter(d -> d.getCalories() < 400) // 按照热量值进行筛选
          .sorted(Comparator.comparing(Dish::getCalories)) // 按照热量进行排序
          .map(Dish::getName) // 提取名称
          .collect(Collectors.toList()); // 将结果存入List

甚至，能够写出更复杂的功能框架

Map<Integer, List<String>> lowCaloricDishesNameGroup = 
    dishes.parallelStream() // 开启并行处理
          .filter(d -> d.getCalories() < 400) // 按照热量值进行筛选
          .sorted(comparing(Dish::getCalories)) // 按照热量进行排序
          .collect(Collectors.groupingBy( // 将菜品名按照热量进行分组
              Dish::getCalories, 
              Collectors.mapping(Dish::getName, Collectors.toList())
          ));

是否是很是简洁，而且愈加形似SQL
如此简洁的API是如何实现的？中间过程是如何衔接起来的？每一步都会进行一次迭代么，须要中间结果存储么？并行处理是怎么作到的？less

什么是Stream？

Stream使用一种相似SQL语句的方式，提供对集合运算的高阶抽象，能够将其处理的元素集合看作一种数据流，流在管道中传输，数据在管道节点上进行处理，好比筛选、排序、聚合等ide

数据流在管道中通过中间操做(intermediate operation)处理，由终止操做(terminal operation)获得前面处理的结果
和以往的集合操做不一样，Stream操做有两个基础特征：函数

• pipelining：中间操做会返回流对象，多个操做最终串联成一个管道，管道并不直接操做数据，最终由终止操做触发数据在管道中的流动及处理，并收集最终的结果oop

  Stream的实现使用流水线（ pipelining）的方式巧妙的避免了屡次迭代，其基本思想是在 一次迭代中尽量多的执行用户指定的操做

• 内部迭代：区别于以往使用iterator或者for-each等显示地在集合外部进行迭代计算的方式，内部迭代隐式的在集合内部进行迭代计算

Stream操做分为两类：中间操做及终止操做ui

• 中间操做：将流一层层的进行处理，并向下一层进行传递，如 filter map sorted等

  中间操做又分为有状态(stateful)及无状态(stateless)

  • 有状态：必须等上一步操做完拿到所有元素后才可操做，如sorted
  • 无状态：该操做的数据不收上一步操做的影响，如filter map

• 终止操做：触发数据的流动，并收集结果，如collect findFirst forEach等

  终止操做又分为短路操做(short-circuiting)及非短路操做(non-short-circuiting)

  • 短路操做：会在适当的时刻终止遍历，相似于break，如anyMatch findFirst等
  • 非短路操做：会遍历全部元素，如collect max等

Stream采用某种方式记录用户每一步的操做，当用户调用终止操做时将以前记录的操做叠加到一块儿，尽量地在一次迭代中所有执行掉，那么

1. 用户的操做如何记录？
2. 操做如何叠加？
3. 叠加后的操做如何执行？
4. 执行后的结果（若是有）在哪里？

Stream如何实现

操做如何记录

Stream中使用Stage的概念来描述一个完整的操做，并用某种实例化后的PipelineHelper来表明Stage，将各Pipeline按照前后顺序链接到一块儿，就构成了整个流水线

与Stream相关类和接口的继承关系以下图

Head用于表示第一个Stage，该Stage不包含任何操做
StatelessOp和StatefulOp分别表示无状态和有状态的Stage

使用Collection.stream Arrays.stream或Stream.of等接口会生成Head，其内部均采用StreamSupport.stream方法，将原始数据包装为Spliterator存放在Stage中

• Head记录Stream起始操做，将包装为Spliterator的原始数据存放在Stage中
• StatelessOp记录无状态的中间操做
• StatefulOp记录有状态的中间操做
• TerminalOp用于触发数据数据在各Stage间的流动及处理，并收集最终数据(若是有)

Head StatelessOp StatefulOp三个操做实例化会指向其父类AbstractPipeline

对于Head

/**
 * Constructor for the head of a stream pipeline.
 *
 * @param source {@code Spliterator} describing the stream source
 * @param sourceFlags the source flags for the stream source, described in
 * {@link StreamOpFlag}
 * @param parallel {@code true} if the pipeline is parallel
 */
AbstractPipeline(Spliterator<?> source, int sourceFlags, boolean parallel) {
    this.previousStage = null;
    this.sourceSpliterator = source;
    this.sourceStage = this;
    this.sourceOrOpFlags = sourceFlags & StreamOpFlag.STREAM_MASK;
    // The following is an optimization of:
    // StreamOpFlag.combineOpFlags(sourceOrOpFlags, StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE);
    this.combinedFlags = (~(sourceOrOpFlags << 1)) & StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE;
    this.depth = 0;
    this.parallel = parallel;
}

其会将包装为Spliterator的原始数据存放在Stage中，并将自身存放在sourceStage中

对于StatelessOp及StatefulOp

/**
 * Constructor for appending an intermediate operation stage onto an
 * existing pipeline.
 *
 * @param previousStage the upstream pipeline stage
 * @param opFlags the operation flags for the new stage, described in
 * {@link StreamOpFlag}
 */
AbstractPipeline(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> previousStage, int opFlags) {
    if (previousStage.linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    previousStage.linkedOrConsumed = true;
    previousStage.nextStage = this;

    this.previousStage = previousStage;
    this.sourceOrOpFlags = opFlags & StreamOpFlag.OP_MASK;
    this.combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(opFlags, previousStage.combinedFlags);
    this.sourceStage = previousStage.sourceStage;
    if (opIsStateful())
        sourceStage.sourceAnyStateful = true;
    this.depth = previousStage.depth + 1;
}

每个Stage都会存放原始的sourceStage，即Head

经过previousStage及nextStage，将各Stage串联为一个双向链表，使得每一步都知道上一步与下一步的操做

操做如何叠加

以上已经解决了如何记录操做的问题，想要让pipeline运行起来，须要一种将全部操做叠加到一块儿的方案

因为前面的Stage并不知道后面的Stage致使须要执行何种操做，只有当前Stage自己知道该如何执行本身包含的动做，这就须要某种协议来协调相邻Stage之间的调用关系

Stream类库采用了Sink接口来协调各Stage之间的关系

interface Sink<T> extends Consumer<T> {
    /**
     * Resets the sink state to receive a fresh data set.  This must be called
     * before sending any data to the sink.  After calling {@link #end()},
     * you may call this method to reset the sink for another calculation.
     * @param size The exact size of the data to be pushed downstream, if
     * known or {@code -1} if unknown or infinite.
     *
     * <p>Prior to this call, the sink must be in the initial state, and after
     * this call it is in the active state.
     *
     * 开始遍历前调用，通知Sink作好准备
     */
    default void begin(long size) {}

    /**
     * Indicates that all elements have been pushed.  If the {@code Sink} is
     * stateful, it should send any stored state downstream at this time, and
     * should clear any accumulated state (and associated resources).
     *
     * <p>Prior to this call, the sink must be in the active state, and after
     * this call it is returned to the initial state.
     *
     * 全部元素遍历完成后调用，通知Sink没有更多元素了
     */
    default void end() {}
    
    /**
     * Indicates that this {@code Sink} does not wish to receive any more data.
     *
     * @implSpec The default implementation always returns false.
     *
     * @return true if cancellation is requested
     *
     * 是否能够结束操做，可让短路操做尽早结束
     */
    default boolean cancellationRequested() {}

    /**
     * Accepts a value.
     *
     * @implSpec The default implementation throws IllegalStateException.
     *
     * @throws IllegalStateException if this sink does not accept values
     *
     * 遍历时调用，接收的一个待处理元素，并对元素进行处理
     * Stage把本身包含的操做和回调方法封装到该方法里，前一个Stage只须要调用当前Stage.accept方法便可
     */
    default void accept(T value) {}
}

Sink的四个接口方法经常相互协做，共同完成计算任务

实际上Stream API内部实现的的本质，就是如何重载Sink的这四个接口方法，下面结合具体源码来理解Stage是如何将自身的操做包装秤Sink，以及Sink是如何将处理结果转发给下一个Sink的

无状态Stage，Stream.map

// Stream.map 将生成一个新Stream
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) {
        // 该方法将回调函数(处理逻辑)包装成Sink
        @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) {
                    // 接收数据，使用当前包装的回调函数处理数据，并传递给下游Sink
                    downstream.accept(mapper.apply(u));
                }
            };
        }
    };
}

上述代码逻辑很是简单，接下来能够看一下有状态Stage，Stream.sorted

private static final class RefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
    // 存放用于排序的元素
    private ArrayList<T> list;

    RefSortingSink(Sink<? super T> sink, Comparator<? super T> comparator) {
        super(sink, comparator);
    }

    @Override
    public void begin(long size) {
        if (size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE)
            throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
        // 建立用于存放排序元素的列表
        list = (size >= 0) ? new ArrayList<T>((int) size) : new ArrayList<T>();
    }

    @Override
    public void end() {
        // 只有在接收到全部元素后才开始排序
        list.sort(comparator);
        downstream.begin(list.size());
        // 排序完成后，将数据传递给下游Sink
        if (!cancellationWasRequested) {
            // 下游Sink不包含短路操做，将数据依次传递给下游Sink
            list.forEach(downstream::accept);
        }
        else {
            // 下游Sink包含短路操做
            for (T t : list) {
                // 对于每个元素，都要询问是否能够结束处理
                if (downstream.cancellationRequested()) break;
                // 将元素传递给下游Sink
                downstream.accept(t);
            }
        }
        // 告知下游Sink数据传递完毕
        downstream.end();
        list = null;
    }

    @Override
    public void accept(T t) {
        // 依次将须要排序的元素加入到临时列表中
        list.add(t);
    }
}

Stream.sorted会在接收到全部元素以后再进行排序，在此以后才开始将数据依次传递给下游Sink

叠加后的操做如何执行

Sink就如齿轮，每一步的操做逻辑是封装在Sink中的，那各Sink是如何串联咬合在一块儿的，首个Sink又是如何启动来触发整个pipeline执行的？
结束操做(TerminalOp)以后不能再有别的操做，结束操做会建立一个包装了本身操做的Sink，这个Sink只处理数据而不会将数据传递到下游Sink

TerminalOp的类图很是简单

FindOp: 用于查找，如findFirst，findAny，生成FindSink
ReduceOp: 用于规约，如reduce collect，生成ReduceSink
MatchOp: 用于匹配，如allMatch anyMatch，生成MatchSink
ForEachOp: 用于遍历，如forEach，生成ForEachSink

在调用Stream的终止操做时，会执行AbstractPipeline.evaluate

/**
 * Evaluate the pipeline with a terminal operation to produce a result.
 *
 * @param <R> the type of result
 * @param terminalOp the terminal operation to be applied to the pipeline.
 * @return the result
 */
final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp /* 各类终止操做 */) {
    assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();
    if (linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    linkedOrConsumed = true;

    return isParallel()
           ? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())) /* 并发执行 */
           : terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())); /* 串行执行 */
}

最终会根据是否并行执行TerminalOp中不一样的的evaluate方法，在TerminalOp的evaluate方法中会调用helper.wrapAndCopyInto(sinkSupplier.get(), spliterator).get()来串联各层Sink，触发pipeline，并获取最终结果，那TerminalOp究竟是如何串联各层Sink的？

final <P_IN, S extends Sink<E_OUT>> S wrapAndCopyInto(S sink /* TerminalSink */, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    copyInto(wrapSink(Objects.requireNonNull(sink)), spliterator);
    return sink;
}

其中玄机尽在warpSink

final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
    Objects.requireNonNull(sink);

    // AbstractPipeline.this，最后一层Stage
    for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
        // 从下游向上游遍历，不断包装Sink
        sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink /* 下一层Stage的Sink */);
    }
    return (Sink<P_IN>) sink;
}

还记得opWrapSink么？它会返回一个新的Sink，实现begin end accept等方法，当前Stage的处理逻辑封装在其中，并将处理后的结果传递给下游的Sink
这样，便将从开始到结束的全部操做都包装到了一个Sink里，执行这个Sink就至关于执行首个Sink，并带动全部下游的Sink，使整个pipeline运行起来

有了包含全部操做的Sink，如何执行Sink呢？wrapAndCopyInto中还有一个copyInto方法

final <P_IN> void copyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    Objects.requireNonNull(wrappedSink);

    if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
        // 不包含短路操做
        
        // 1. begin
        wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
        // 2. 遍历调用 sink.accept
        spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
        // 3. end
        wrappedSink.end();
    }
    else {
        // 包含短路操做
        copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
    }
}

final <P_IN> void copyIntoWithCancel(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    AbstractPipeline p = AbstractPipeline.this;
    while (p.depth > 0) {
        p = p.previousStage;
    }
    // 1. begin
    wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
    // 2. 遍历调用 sink.accept
    //    每一次遍历都询问cancellationRequested结果
    //    若是cancellationRequested为true，则中断遍历
    p.forEachWithCancel(spliterator, wrappedSink);
    // 3. end
    wrappedSink.end();
}

copyInto会根据不一样的状况依次

1. 调用sink.bigin
2. 遍历调用sink.accept

   若是包含短路操做，则每次遍历都须要询问cancellationRequested，适时中断遍历

3. 调用sink.end

执行后的结果在哪里

各层Stage经过Sink协议将全部的操做串联到一块儿，遍历原始数据并执行，终止操做会建立一个包装了本身操做的TerminalSink，该Sink中处理最终的数据并作数据收集（若是须要），每一种TerminalSink中均会提供一个获取最终数据的方法

TerminalOp经过调用TerminalSink中的对应方法，获取最终的数据并返回，如ReduceOp中

@Override
public <P_IN> R evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
                                   Spliterator<P_IN> spliterator) {
    return helper.wrapAndCopyInto(makeSink(), spliterator)/* 执行各Sink */.get()/* 获取最终数据 */;
}

并发是如何作到的

使用Collection.parallelStream或Stream.parallel等方法能够将当前的流标记为并发，从新来看AbstractPipeline.evaluate，该方法会在终止操做时被执行

/**
 * Evaluate the pipeline with a terminal operation to produce a result.
 *
 * @param <R> the type of result
 * @param terminalOp the terminal operation to be applied to the pipeline.
 * @return the result
 */
final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp /* 各类终止操做 */) {
    assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();
    if (linkedOrConsumed)
        throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
    linkedOrConsumed = true;

    return isParallel()
           ? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())) /* 并发执行 */
           : terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags())); /* 串行执行 */
}

若是被标记为sequential，则会调用TerminalOp.evaluateSequential，evaluateSequential的调用过程上文已经讲述的很清楚
若是被标记为parallel，则会调用TerminalOp.evaluateParallel，对于该方法不一样的TerminalOp会有不一样的实现，但都使用了ForkJoin框架，将原始数据不断拆分为更小的单元，对每个单元作上述evaluateSequential相似的动做，最后将每个单元计算的结果依次整合，获得最终结果

默认状况下，ForkJoin的线程数即为机器的CPU核数，若是想自定义Stream并行执行的线程数，能够参考Custom Thread Pools In Java 8 Parallel Streams

在将原始数据进行拆分的时候，拆分的策略是什么？拆分的粒度又是什么(拆分到什么程度)？

还记得上文所说，原始数据是如何存放的么？Spliterator(可分迭代器 splitable iterator)，不管使用何种API，均会将原始数据封装为Spliterator后存放在Stage中，在进行parallel计算时，对原始数据的拆分以及拆分粒度都是基于Spliterator的，和Iterator同样，Spliterator也用于遍历数据源中的数据，但它是专门为并行执行而设计的

public interface Spliterator<T> {
    /**
     * 若是还有元素须要遍历，则遍历该元素并执行action，返回true，不然返回false
     */
    boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);
    
    /**
     * 若是能够，则将一部分元素划分出去，构造另外一个Spliterator，使得两个Spliterator能够并行处理
     */
    Spliterator<T> trySplit();
    
    /**
     * 估算还有多少元素须要遍历
     */
    long estimateSize();
    
    /**
     * 遍历全部未遍历的元素
     */
    default void forEachRemaining(Consumer<? super T> action) {
        do { } while (tryAdvance(action));
    }
}

动图以下

在使用Stream parallel时，若是默认Spliterator的拆分逻辑不能知足你的需求，即可以自定义Spliterator，具体示例能够参考《Java 8 in Action》中『7.3.2 实现你本身的Spliterator』

结语

1. Head会生成一个不包含任何操做的Stage，并将原始数据Spliterator存放在sourceStage中
2. 中间操做StagelessOp StagefulOp将当前操做封装在Sink中，生成一个新的Stage，并使用双链表结构将先后的Stage连接在一块儿，Sink用于调用当前指定的操做处理数据，并将处理后的结果传递给下游Sink
3. 终止操做TerminalOp生成一个TerminalSink，从下游向上游遍历Stage，不断包装各Stage中的Sink，最终生成一个串联了全部操做的TerminalSink，适时调用该Sink的begin accept end等方法，触发整个pipeline的数据流动及处理，最终调用TerminalSink的get方法，获取最终结果(若是有)
4. 被标记为parallel的流，会使用ForkJoin框架，将原始流拆分为更小的单元，对每个单元分别做计算，并将各单元的计算结果进行整合，获得最终结果

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