1、stream處理數(shù)據(jù)介紹

　　如果沒有集合Collection你如何處理數(shù)據(jù)？幾乎所有的Java應(yīng)用程序都要使用Collection處理數(shù)據(jù)。他們是十分重要的編程工作：例如，您可能想要創(chuàng)建銀行交易的集合Collection，這個集合代表客戶的狀態(tài)。然后，你可能要處理整個集合來找出的顧客花了多少錢。盡管集合如此重要，但是在Java中處理集合的技術(shù)還遠遠不夠完善。

首先，對集合的典型處理模式是類似SQL操作，比如"finding"（例如，找到具有最高價的交易）或"grouping" （例如，將相關(guān)的雜物所有交易合并組） 。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫讓您這樣的聲明方式指定的操作。例如，下面的SQL查詢可以讓您找到交易ID最高值： "SELECT id, MAX(value) from transactions" 。

正如你所看到的，我們并不需要實現(xiàn)如何具體計算最大值（例如，使用循環(huán)和一個變量來跟蹤的最高值） 。我們只能表達我們所期望的要求(獲得最大值)。只要我們顯式發(fā)出這樣的查詢，數(shù)據(jù)庫就會為我們?nèi)ヌ幚怼？墒菫槭裁次覀儾荒茉诩?code>Collection中實現(xiàn)類似的東西？多少次，你會發(fā)現(xiàn)自己使用循環(huán)一遍又一遍的反復(fù)遍歷集合？(如：for Object o: myLists{ ..})

其次，如何才能有效地處理真正的大數(shù)據(jù)集合？在理想的情況下，你想利用多核架構(gòu)加快處理，。然而，編寫并行代碼很難而且容易出錯。

Java 8 API的設(shè)計者重新提出了一個新的抽象稱為流Stream，可以讓你以一種聲明的方式處理數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)流可以充分利用多核架構(gòu)而無需編寫多線程的一行代碼。這聽起來不錯，不是嗎？

首先，我們看看在Java 7中，如何發(fā)現(xiàn)typegrocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易ID集合？

List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();

for(Transaction t: transactions){

  if(t.getType() == Transaction.GROCERY){

    groceryTransactions.add(t);

  }

}

Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){

  public int compare(Transaction t1, Transaction t2){

    return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());

  }

});

List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>();

for(Transaction t: groceryTransactions){

  transactionsIds.add(t.getId());

}

而在Java 8使用Stream：

List<Integer> transactionsIds =

    transactions.stream()

                .filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY)

                .sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed())

                .map(Transaction::getId)

                .collect(toList());

我們首先從交易數(shù)據(jù)列表中獲得一個stream對象，這是通過使用List的stream()方法實現(xiàn)的，下一步幾個操作 (filter, sorted, map, collect)是以鏈?zhǔn)脚帕谐梢粋€管道，形成對數(shù)據(jù)的查詢操作。

那么這段代碼如何并行操作呢？那么只要更換transactions.stream()為transaction.parallelStream()即可，請注意lambda表達式(t-> t.getCategory() == Transaction.GROCERY)和方法引用(Transaction::getId)將在下一章詳細講解。

2、Stream起步

首先，定義一下Stream，Stream是一個來自支持聚合操作源的元素的序列。

如下特點：

1. 1. 所謂元素的序列，一個Stream向外提供了一個這樣的接口：特定元素類型的值的序列，但是Stream并不實際持有也就是存儲這些元素，它們是在有需求時才會被計算。
2. 2. 源：以提供Stream進行計算消費的源，這些源有Collection集合 Array數(shù)組或I/O資源等。
3. 3.聚合操作：Stream支持類似SQL操作和函數(shù)式編程的大部分操作，比如：filter, map, reduce, find, match, sorted。

此外，Stream操作不同于Collection操作有兩個根本的地方：

• 1.管道Pipelining: 許多流Stream操作返回流Stream自身，這就允許對其操作可以像鏈條一樣排列，變成一個管道，這其中也會激活比如懶加載和short-circuiting操作。
• 2.內(nèi)部迭代：相比于集合Collection是顯式迭代(需要我們編碼完成迭代)，Stream操作是在其內(nèi)部完成迭代操作。

下面我們看看前面Stream代碼的內(nèi)部工作流程：

我們首先從交易transactions這個列表中獲得Stream對象，數(shù)據(jù)源就是交易列表，其中提供了一系列元素集合，這些元素都是供Stream操作的，下一步，我們使用了一系列對這個Stream的聚合操作，包括過濾filter (用我們指定的謂詞條件predicate過濾元素，也就是代碼t -> t.getType() == Transaction.GROCERY), 排序(用指定的比較器comparator對元素進行排序), 以及 map (為了釋放獲取信息). 所有這些操作除了最后的collect操作，都是返回一個Stream對象，這樣就能被前后鏈接在一起變成一個長的管道，可以看成是基于源數(shù)據(jù)集合的一個查詢操作。如同SQL基于數(shù)據(jù)表的有條件查詢語句一樣。

最后到collect被調(diào)用操作， collect操作開始處理這個管道以返回一個結(jié)果，不再是一個結(jié)果流了，這里一個結(jié)果是List一個對象，我們看到collect接受一個recipe輸入函數(shù)然后累計Stream中元素到一個匯總結(jié)果，這里輸入函數(shù)是toList()，它是一個將將Stream轉(zhuǎn)換為List對象。

3、Stream與Collection比較

Stream和Collection集合有什么區(qū)別？Collection是關(guān)于靜止的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而Stream是有關(guān)動詞算法和計算的。前者是主要面向內(nèi)存，存儲在內(nèi)存中，后者主要是面向CPU，通過CPU實現(xiàn)計算的。

舉例將一個影片存儲在DVD盤上，這是一個集合，因為它包含整個電影的字節(jié)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而這個影片被放在互聯(lián)網(wǎng)上，我們通過視頻軟件去觀看它時，它實際是被流化了，它變成了一個字節(jié)流，流是與時間有關(guān)的概念，而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是與時間無關(guān)，不會隨著時間變化變化，流正好相反，隨著時間不斷地動態(tài)變化，如同水流一樣潺潺不斷。

所以，集合與流的主要區(qū)別是是否需要被計算，集合是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，集合中每個元素在加入到集合之前已經(jīng)被計算了，相反，流是在即時要求即時計算。

使用集合需要開發(fā)者主動去遍歷，使用一個遍歷循環(huán)，這稱為外部遍歷。

而使用一個流庫使用內(nèi)部遍歷，它自己為你遍歷元素，然后將結(jié)果保存在某處，你只要提供一個函數(shù)，它就會用這個函數(shù)對元素處理完成。內(nèi)外遍歷的區(qū)別如下代碼:

List<String> transactionIds = new ArrayList<>();

for(Transaction t: transactions){

    transactionIds.add(t.getId()); //外部遍歷

}

 

List<Integer> transactionIds =

    transactions.stream()

                .map(Transaction::getId) //內(nèi)部遍歷

                .collect(toList());

到此這篇關(guān)于用Java8 stream處理數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān) stream處理數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論