89、Java并发与流API深度解析

Java并发与流API深度解析

1. Fork/Join框架与并发实用工具

在Java编程中，Fork/Join框架是一个强大的并行计算工具。不过，ForkJoinTask通常不会执行I/O操作。为了充分利用Fork/Join框架，任务应该执行能够在无外部阻塞或同步的情况下运行的计算。同时，除了特殊情况，不要对代码的执行环境做任何假设，比如不能假定有特定数量的处理器可用，也不能认为程序的执行特性不会受到同时运行的其他进程的影响。

关于并发实用工具和Java传统方法的关系，虽然并发实用工具功能强大且灵活，但它们并不能完全取代Java传统的多线程和同步方法。Java原有的多线程支持和内置同步特性仍然是许多Java程序、小程序和Servlet的常用机制。例如， synchronized 、 wait() 和 notify() 能为很多问题提供优雅的解决方案。但当需要额外控制时，并发实用工具就可以派上用场。此外，Fork/Join框架为在更复杂的应用中集成并行编程技术提供了强大的方式。

2. 流API概述

JDK 8引入了许多新特性，其中最重要的两个可能就是lambda表达式和流API。流API在设计时就考虑了与lambda表达式的结合，它充分展示了lambda给Java带来的强大功能。

流API的关键在于它能够执行复杂的数据操作，如搜索、过滤、映射等。使用流API，你可以构建类似于SQL数据库查询的操作序列，而且很多情况下这些操作可以并行执行，这在处理大数据集时能显著提高效率。简单来说，流API提供了一种高效且易用的数据处理方式。

不过，要充分理解和使用流API，需要对泛型和lambda表达式有扎实的理解，同时也需要掌握并行执行的基本概念和集合框架的相关知识。

3. 流的基本概念

在流API中，流是数据的通道，代表着一系列对象。流操作于数据源，如数组或集合，但流本身并不存储数据，它只是移动数据，并可能在过程中对数据进行过滤、排序等操作。一般来说，流操作不会修改数据源，例如对流进行排序不会改变数据源的顺序，而是会创建一个新的流来产生排序后的结果。

需要注意的是，这里的流与之前介绍I/O类时提到的流不同，虽然概念上有些相似，但它们并不相同。在本文中，“流”指的是基于 java.util.stream 中定义的流类型的对象。

4. 流接口

流API定义了多个流接口，这些接口都在 java.util.stream 包中。其中最基础的是 BaseStream ，它定义了所有流都具备的基本功能。 BaseStream 是一个泛型接口，声明如下：

interface BaseStream<T, S extends BaseStream<T, S>>

其中， T 指定了流中元素的类型， S 指定了扩展 BaseStream 的流类型。 BaseStream 扩展了 AutoCloseable 接口，因此流可以在 try-with-resources 语句中管理。不过，通常只有那些数据源需要关闭（如连接到文件的流）的流才需要关闭，大多数情况下（如数据源是集合），不需要关闭流。 BaseStream 声明的方法如下表所示：

方法	描述
void close()	关闭调用的流，并调用任何注册的关闭处理程序。（如文中所述，很少有流需要关闭。）
boolean isParallel()	如果调用的流是并行的，则返回 true ；如果是顺序的，则返回 false 。
Iterator<T> iterator()	获取流的迭代器并返回其引用。（终端操作）
S onClose(Runnable handler)	返回一个带有指定关闭处理程序的新流，该处理程序将在流关闭时调用。（中间操作）
S parallel()	根据调用的流返回一个并行流。如果调用的流已经是并行的，则返回该流。（中间操作）
S sequential()	根据调用的流返回一个顺序流。如果调用的流已经是顺序的，则返回该流。（中间操作）
Spliterator<T> spliterator()	获取流的分割迭代器并返回其引用。（终端操作）
S unordered()	根据调用的流返回一个无序流。如果调用的流已经是无序的，则返回该流。（中间操作）

从 BaseStream 派生了几种类型的流接口，其中最通用的是 Stream ，声明如下：

interface Stream<T>

Stream 是泛型的，用于所有引用类型。除了从 BaseStream 继承的方法外， Stream 接口还添加了一些自己的方法，部分方法如下表所示：

方法	描述
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collectorFunc)	将元素收集到一个可变容器中并返回该容器，这称为可变归约操作。 R 指定结果容器的类型， T 指定调用流的元素类型， A 指定内部累积类型， collectorFunc 指定收集过程的工作方式。（终端操作）
long count()	计算流中元素的数量并返回结果。（终端操作）
Stream<T> filter(Predicate<? super T> pred)	生成一个包含调用流中满足指定谓词的元素的流。（中间操作）
void forEach(Consumer<? super T> action)	对调用流中的每个元素执行指定的代码。（终端操作）
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapFunc)	将 mapFunc 应用于调用流中的元素，生成一个包含这些元素的新流。（中间操作）
DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapFunc)	将 mapFunc 应用于调用流中的元素，生成一个包含这些元素的新 DoubleStream 。（中间操作）
IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapFunc)	将 mapFunc 应用于调用流中的元素，生成一个包含这些元素的新 IntStream 。（中间操作）
LongStream mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapFunc)	将 mapFunc 应用于调用流中的元素，生成一个包含这些元素的新 LongStream 。（中间操作）
Optional<T> max(Comparator<? super T> comp)	使用指定的比较器找到并返回调用流中的最大元素。（终端操作）

在这些方法中，很多被标记为终端操作或中间操作。终端操作会消耗流，用于产生结果或执行某些操作，流被消耗后就不能再使用。中间操作会产生另一个流，可用于创建执行一系列操作的管道。而且中间操作不会立即执行，而是在对中间操作生成的新流执行终端操作时才会执行，这种机制称为延迟行为，中间操作也被称为延迟操作，它能使流API更高效地执行。

另外，中间操作分为无状态和有状态两种。无状态操作中，每个元素的处理是独立的；有状态操作中，元素的处理可能依赖于其他元素。例如，排序是有状态操作，因为元素的顺序依赖于其他元素的值；而基于无状态谓词过滤元素是无状态操作，因为每个元素是单独处理的。在进行流的并行处理时，区分无状态和有状态操作非常重要，因为有状态操作可能需要多次处理才能完成。

由于 Stream 操作的是对象引用，不能直接操作基本类型。为了处理基本类型的流，流API定义了 DoubleStream 、 IntStream 和 LongStream 接口。这些流都扩展了 BaseStream ，功能与 Stream 类似，但操作的是基本类型而非引用类型，它们还提供了一些方便的方法，如 boxed() 。虽然对象流更常见，但基本类型流的使用方式与对象流类似。

5. 获取流的方法

获取流有多种方式：
- 从集合获取 ：从JDK 8开始， Collection 接口新增了两个方法来从集合获取流。 stream() 方法返回一个顺序流， parallelStream() 方法尝试返回一个并行流，如果无法获取并行流，则可能返回顺序流。由于所有集合类都实现了 Collection 接口，因此这些方法可以用于任何集合类，如 ArrayList 或 HashSet 。示例代码如下：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.stream.Stream;

public class CollectionStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> myList = new ArrayList<>();
        myList.add(1);
        myList.add(2);
        myList.add(3);

        // 获取顺序流
        Stream<Integer> sequentialStream = myList.stream();

        // 获取并行流
        Stream<Integer> parallelStream = myList.parallelStream();
    }
}

• 从数组获取 ：JDK 8为 Arrays 类添加了静态 stream() 方法来从数组获取流。例如：

import java.util.Arrays;
import java.util.stream.Stream;

class Address {}

public class ArrayStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        Address[] addresses = new Address[10];
        Stream<Address> addrStrm = Arrays.stream(addresses);
    }
}

该方法还有多个重载形式，可处理基本类型数组，返回 IntStream 、 DoubleStream 或 LongStream 。
- 其他方式 ：很多流操作会返回新的流，还可以通过调用 BufferedReader 的 lines() 方法从I/O源获取流。无论通过何种方式获取的流，使用方法都是相同的。

6. 简单的流示例

以下是一个使用流的简单示例程序：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;

class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含整数的ArrayList
        ArrayList<Integer> myList = new ArrayList<>();
        myList.add(7);
        myList.add(18);
        myList.add(10);
        myList.add(24);
        myList.add(17);
        myList.add(5);

        System.out.println("Original list: " + myList);

        // 获取列表的流
        Stream<Integer> myStream = myList.stream();

        // 获取流中的最小值并显示
        Optional<Integer> minVal = myStream.min(Integer::compare);
        if (minVal.isPresent()) {
            System.out.println("Minimum value: " + minVal.get());
        }

        // 由于min()是终端操作，消耗了流，需要重新获取流
        myStream = myList.stream();
        // 获取流中的最大值并显示
        Optional<Integer> maxVal = myStream.max(Integer::compare);
        if (maxVal.isPresent()) {
            System.out.println("Maximum value: " + maxVal.get());
        }

        // 对流进行排序
        Stream<Integer> sortedStream = myList.stream().sorted();
        // 显示排序后的流
        System.out.print("Sorted stream: ");
        sortedStream.forEach((n) -> System.out.print(n + " "));
        System.out.println();

        // 过滤出流中的奇数
        Stream<Integer> oddVals = myList.stream().sorted().filter((n) -> (n % 2) == 1);
        // 显示奇数
        System.out.print("Odd values: ");
        oddVals.forEach((n) -> System.out.print(n + " "));
        System.out.println();

        // 过滤出大于5的奇数
        oddVals = myList.stream().filter((n) -> (n % 2) == 1).filter((n) -> n > 5);
        // 显示大于5的奇数
        System.out.print("Odd values greater than 5: ");
        oddVals.forEach((n) -> System.out.print(n + " "));
        System.out.println();
    }
}

程序的输出如下：

Original list: [7, 18, 10, 24, 17, 5]
Minimum value: 5
Maximum value: 24
Sorted stream: 5 7 10 17 18 24
Odd values: 5 7 17
Odd values greater than 5: 7 17

下面详细分析每个流操作：
- 获取流 ：通过 myList.stream() 方法从 ArrayList 获取流，由于所有集合类都实现了 Collection 接口，因此该方法可用于任何集合。
- 获取最小值 ：使用 min() 方法获取流中的最小值，该方法接受一个 Comparator 参数来比较元素。在示例中，传递了 Integer::compare 方法引用。 min() 方法返回一个 Optional 对象，可使用 isPresent() 方法检查是否有值，并使用 get() 方法获取值。需要注意的是， min() 是终端操作，会消耗流，因此后续操作需要重新获取流。
- 获取最大值 ：与获取最小值类似，使用 max() 方法获取流中的最大值。
- 排序 ：使用 sorted() 方法对流进行排序，该方法是中间操作，返回一个新的排序后的流。
- 过滤奇数 ：使用 filter() 方法过滤出流中的奇数， filter() 方法接受一个 Predicate 参数，通过lambda表达式实现 Predicate 的 test() 方法。 filter() 是中间操作，返回一个包含过滤后元素的新流。
- 过滤大于5的奇数 ：可以通过多次调用 filter() 方法进行多次过滤，形成操作管道。

通过这个简单的示例，我们可以看到流API的强大和易用性，它能够以简洁的代码实现复杂的数据处理操作。

Java并发与流API深度解析

7. 流操作的深入分析

7.1 终端操作和中间操作的协同

终端操作和中间操作在流API中相互配合，形成强大的数据处理能力。中间操作构建处理管道，而终端操作触发这些管道的执行。例如，在前面的示例中， filter() 和 sorted() 是中间操作，它们定义了数据处理的规则，但不会立即执行。而 min() 、 max() 和 forEach() 是终端操作，当调用这些方法时，中间操作定义的规则才会被应用到流中的元素上。

下面是一个更复杂的示例，展示了中间操作和终端操作的协同工作：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamOperationExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("apple");
        words.add("banana");
        words.add("cherry");
        words.add("date");

        // 中间操作：过滤长度大于5的单词，转换为大写
        Stream<String> processedStream = words.stream()
               .filter(word -> word.length() > 5)
               .map(String::toUpperCase);

        // 终端操作：将处理后的元素收集到一个新的列表中
        List<String> result = processedStream.collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Processed words: " + result);
    }
}

在这个示例中， filter() 和 map() 是中间操作，它们构建了一个处理管道。 collect() 是终端操作，当调用它时， filter() 和 map() 定义的操作才会被执行，最终将处理后的元素收集到一个新的列表中。

7.2 并行流的使用

并行流可以提高处理大数据集的效率，因为它可以将任务分配到多个线程并行执行。在前面提到的 parallelStream() 方法可以用于获取并行流。下面是一个使用并行流计算列表中所有元素平方和的示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 使用并行流计算平方和
        long sumOfSquares = numbers.parallelStream()
               .mapToLong(n -> (long) n * n)
               .sum();

        System.out.println("Sum of squares: " + sumOfSquares);
    }
}

在这个示例中， parallelStream() 方法返回一个并行流， mapToLong() 将每个元素转换为其平方的 long 类型， sum() 是终端操作，用于计算所有元素的和。需要注意的是，并行流并不总是能提高性能，因为线程的创建和管理也会带来开销。在处理小数据集时，顺序流可能更高效。

8. 流API的应用场景

8.1 数据过滤和筛选

流API非常适合用于数据的过滤和筛选。例如，在一个包含员工信息的列表中，筛选出年龄大于30岁的员工：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

class Employee {
    private String name;
    private int age;

    public Employee(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }
}

public class EmployeeFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employees = new ArrayList<>();
        employees.add(new Employee("Alice", 25));
        employees.add(new Employee("Bob", 32));
        employees.add(new Employee("Charlie", 40));
        employees.add(new Employee("David", 28));

        // 筛选年龄大于30岁的员工
        Stream<Employee> filteredEmployees = employees.stream()
               .filter(employee -> employee.getAge() > 30);

        // 输出筛选后的员工信息
        filteredEmployees.forEach(employee -> System.out.println(employee.getName()));
    }
}

8.2 数据映射和转换

流API可以方便地进行数据的映射和转换。例如，将一个包含字符串的列表转换为包含字符串长度的列表：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class DataMappingExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("hello");
        words.add("world");
        words.add("java");

        // 将字符串转换为其长度
        List<Integer> lengths = words.stream()
               .map(String::length)
               .collect(Collectors.toList());

        System.out.println("Lengths: " + lengths);
    }
}

8.3 数据统计和聚合

流API提供了丰富的方法用于数据的统计和聚合。例如，计算一个包含整数的列表的平均值、最大值和最小值：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.OptionalDouble;

public class DataAggregationExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(10);
        numbers.add(20);
        numbers.add(30);
        numbers.add(40);

        // 计算平均值
        OptionalDouble average = numbers.stream()
               .mapToInt(Integer::intValue)
               .average();
        if (average.isPresent()) {
            System.out.println("Average: " + average.getAsDouble());
        }

        // 计算最大值
        int max = numbers.stream()
               .mapToInt(Integer::intValue)
               .max()
               .orElse(0);
        System.out.println("Max: " + max);

        // 计算最小值
        int min = numbers.stream()
               .mapToInt(Integer::intValue)
               .min()
               .orElse(0);
        System.out.println("Min: " + min);
    }
}

9. 流API的性能优化

在使用流API时，为了提高性能，可以考虑以下几点：
- 合理选择并行流 ：并行流在处理大数据集时可能会提高性能，但在处理小数据集时，由于线程创建和管理的开销，可能会导致性能下降。因此，需要根据数据集的大小和处理复杂度来选择是否使用并行流。
- 减少中间操作 ：中间操作会增加处理的复杂度和开销，尽量减少不必要的中间操作。例如，如果可以通过一次过滤操作完成多个条件的筛选，就不要进行多次过滤。
- 使用合适的终端操作 ：不同的终端操作有不同的性能特点。例如， count() 方法可以快速计算流中元素的数量，而 collect() 方法可能会涉及到更多的内存和处理开销。根据具体需求选择合适的终端操作。

10. 总结

流API是JDK 8引入的一个强大特性，它结合了lambda表达式，提供了一种高效、易用的数据处理方式。通过中间操作和终端操作的组合，可以构建复杂的数据处理管道。同时，流API支持并行处理，能够在处理大数据集时提高性能。

在使用流API时，需要理解终端操作和中间操作的区别，以及无状态和有状态操作的特点。合理选择获取流的方式和使用合适的流操作，可以充分发挥流API的优势。通过本文的介绍和示例，相信你对Java流API有了更深入的理解，可以在实际开发中灵活运用流API来处理各种数据处理任务。

下面是一个简单的流程图，展示了流API的基本处理流程：

graph TD;
    A[数据源（数组、集合等）] --> B[获取流];
    B --> C[中间操作（过滤、映射等）];
    C --> D[终端操作（收集、统计等）];
    D --> E[结果];

通过这个流程图，可以清晰地看到流API的处理过程，从数据源获取流，经过中间操作构建处理管道，最后通过终端操作得到处理结果。