Java—Stream进阶

由于本文需要有一定的Stream基础,所以如果不懂什么是Stream的同学请移步:Java---Stream入门

操作分类

graph LR
操作分类 --- 中间操作
终端操作 --- 操作分类
中间操作 --- 有状态
中间操作 --- 无状态
短路 --- 终端操作
非短路 --- 终端操作

中间操作只进行操作的记录,而实际的操作是由终端操作来执行的。如下面的例子。

张三的妈妈想让张三帮忙买调料,所以将需要购买的调料写在一张纸上交给张三。(中间操作)
纸:
小葱、大蒜、生姜、鸡精、酱油。。。
张三拿着纸条去买菜。(终端操作)

中间操作

中间操作分为两种:有状态,无状态。

  • 有状态:处理不止依赖当前元素。如,sorted(需要得到所有元素才可以排序不是吗)。
  • 无状态:处理只以来当前元素。如,map(只需要对当前元素进行类型转换不是吗)。

Java—Stream进阶插图

AbstractPipeline

非常重要的类,本质是个双链表,有着一下三个成员变量。Stream可以延迟执行的其中一个原因就是这个抽象类。可以说这个抽象类定义了中间操作的各种行为。

  • sourceStage:指向头结点。每一次中间操作会增加一个节点,为了在O(1)的时间复杂度找到头结点而定义。有点并查集的感觉。
  • previousStage:前驱节点。
  • nextStage:后驱节点。
  • sourceOrOpFlags:这里存的是一个int数值,来自枚举StreamOpFlag类。不用纠结这个类中各种数值的计算,这就是个标记,用来记录当前节点是做什么操作。如,filter等。

每一次中间操作就会生产一个上述节点。

终端操作

终端操作分为两种:短路与非短路

  • 短路:找到了满足条件的数据后直接中断操作。
  • 非短路:对于每个元素都做完一遍操作。

Java—Stream进阶插图1

Sink

可以看出分为三种:Chained与Of,以及TerminalSink

  • Chained:用来生成中间操作的Sink链表。
  • Of:用来执行具体的accept。
  • TerminalSink:生成终端操作的Sink节点。

执行流程

样例

List list = new ArrayList();
list.add(3);
list.add(1);
list.add(4);
list.add(2);
list.add(2);
list.stream().distinct().filter(t -> t 

Java—Stream进阶插图2

可以看出Stream的执行流程如下:

逐步生成每一步中间操作的节点 -> 生成终端操作的Sink节点 -> 生成每一步中间操作的Sink节点 -> begin -> 执行各个中间操作以及终端操作 -> end

简单阐述下Stream流程的三个部分:

  1. 获取head且逐步生成AbstractPipeline的双链表。
  2. 从上述双链表的最后一个节点向前驱节点迭代生成Sink链表。
  3. 迭代Sink链表逐个执行中间操作与终端操作。

并行流的执行使用了ForkJoin架构,先根据元素的数量通过分治的方式分解为单一元素的Stream,对单个Stream处理,然后再合并。
流程也符合上述案例,但各个部分的执行实际上存在并发并行,多了最后的合并操作。

本文建议结合源码一起阅读理解,涉及到的源码特别多(建议适当阅读,碰到复杂难懂的算法可以跳过,不要死磕),所以本文中并未贴出。

文章来源于互联网:Java---Stream进阶

THE END
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