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(zhuǎn)成int類型并計(jì)算出最大值，這其中包括了三個操作：filter、mapToInt、sum。相信大多數(shù)人再剛使用Stream API的時候都會有個疑問，Stream是指怎么實(shí)現(xiàn)的，是每一次函數(shù)調(diào)用就執(zhí)行一次迭代嗎？答案肯定是否，因?yàn)槿绻娴氖敲恳淮魏瘮?shù)調(diào)用就執(zhí)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(shí)Stream內(nèi)部是通過流水線（Pipeline）的方式來實(shí)現(xiàn)的，基本思想是在迭代的時候順著流水線盡可能的執(zhí)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(rèn)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(tài)和有狀態(tài)，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(biāo)記，只有結(jié)束操作才會觸發(fā)實(shí)際計(jì)算

• 無狀態(tài)：指元素的處理不受前面元素的影響；
• 有狀態(tài)：有狀態(tài)的中間操作必須等到所有元素處理之后才知道最終結(jié)果，比如排序是有狀態(tài)操作，在讀取所有元素之前并不能確定排序結(jié)果。

2、終止操作：顧名思義，就是得出最后計(jì)算結(jié)果的操作

• 短路操作：指不用處理全部元素就可以返回結(jié)果；
• 非短路操作：指必須處理所有元素才能得到最終結(jié)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(zhí)行中間操作時僅僅是記錄，當(dāng)用戶調(diào)用終止操作時，會在一個迭代里將已經(jīng)記錄的操作順著流水線全部執(zhí)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(zhí)行？

2.1、操作如何記錄

圖1-1

關(guān)于操作如何記錄，在JDK源碼注釋中多次用（操作）stage來標(biāo)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(diào)函數(shù)，所以一個完整的操作是由數(shù)據(jù)來源、操作、回調(diào)函數(shù)組成的三元組來表示。而在具體實(shí)現(xiàn)中，使用實(shí)例化的ReferencePipeline來表示，即圖1-1中的Head、StatelessOp、StatefulOp的實(shí)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(diào)用stream()方法時最終會創(chuàng)建一個Head實(shí)例來表示流操作的頭，當(dāng)調(diào)用map()方法時則會創(chuàng)建無狀態(tài)的中間操作實(shí)例StatelessOp，同樣調(diào)用其他操作對應(yīng)的方法也會生成一個ReferencePipeline實(shí)例，在這里就不一一列舉。在用戶調(diào)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(dāng)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(zhí)行的話還需要某種協(xié)議將各個stage關(guān)聯(lián)起來。jdk中就是使用Slink接口來實(shí)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)我們在創(chuàng)建一個ReferencePipeline實(shí)例的時候，需要重寫opWrapSink方法來生成對應(yīng)Sink實(shí)例。而且通過閱讀源碼會發(fā)現(xiàn)常用的操作都會創(chuàng)建一個ChainedReference實(shí)例。我們可以看下code5 ChainedReference抽象類的源碼實(shí)現(xiàn)，因?yàn)镃hainedReference只是個抽象實(shí)現(xiàn)，不攜帶具體操作的特性，所以是更能體現(xiàn)作者的設(shè)計(jì)理念。

通過查看源碼可以發(fā)現(xiàn)ChainedReference會持有下一個操作的Slink，并在調(diào)用begin、end、cancellationRequested方法會調(diào)用下一個操作的Slink的相應(yīng)方法，以此來達(dá)到疊加的效果。

code5ChainedReference

2.3、疊加之后的操作如何執(zhí)行

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

結(jié)束操作之后不能再有別的操作，所以結(jié)束操作不會創(chuàng)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(jié)束操作會創(chuàng)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(shù)據(jù)而不需要將結(jié)果傳遞給下游的Sink（因?yàn)闆]有下游）。對于Sink的[處理->轉(zhuǎn)發(fā)]模型，結(jié)束操作的Sink就是調(diào)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(shè)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(shè)計(jì)者沒有這么做，而是設(shè)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(dāng)前Stage代表的操作以及能夠?qū)⒔Y(jié)果傳遞給downstream的Sink對象。為什么要產(chǎn)生一個新對象而不是返回一個Sink字段？這是因?yàn)槭褂胦pWrapSink()可以將當(dāng)前操作與下游Sink（上文中的downstream參數(shù)）結(jié)合成新Sink。試想只要從流水線的最后一個Stage開始，不斷調(diào)用上一個Stage的opWrapSink()方法直到最開始（不包括stage0，因?yàn)閟tage0代表數(shù)據(jù)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(xiàn)在流水線上從開始到結(jié)束的所有的操作都被包裝到了一個Sink里，執(zhí)行這個Sink就相當(dāng)于執(zhí)行整個流水線，執(zhí)行Sink的代碼如下：

code7AbstractPipeline.copyInto

上述代碼首先調(diào)用wrappedSink.begin()方法告訴Sink數(shù)據(jù)即將到來，然后調(diào)用spliterator.forEachRemaining()方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，最后調(diào)用wrappedSink.end()方法通知Sink數(shù)據(jù)處理結(jié)束。邏輯如此清晰。

以上就是解析Java8 Stream原理的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java8 Stream原理的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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