13-结果分析

结果分析

我们在本节里曾提到， collect() 方法能对 Stream 中的元素进行可变归约。之所以称之为可变归约，是因为流的最终处理结果是一个可变的数据结构，比如 Map 或 List 。Java并发API中的 Stream 类提供了两种版本的 collect() 方法。

第一个版本只接收一个参数，它是一个 Collector 接口的实现。由于这个接口有7种方法，因此通常不会自己去实现 Collector ，而是使用帮助类 Collectors ，它的很多方法为归约操作返回了随时可用的 Collector 对象。我们在例子中使用了如下几个 Collectors 类的方法。

• groupingByConcurrent() ：该方法返回一个 Collector ，能在流的元素上实现并发分组操作，并合成一个 Map 作为结果。它接收一个参数表达式用来从流的元素上获取 Map 的 key 。 key 的类型由参数表达式来返回，而 Map 中生成的 value 则是一个存放着元素的列表。
• joining() ：该方法返回的 Collector 把流中的元素串联成一个字符串。你可以指定3个 CharSequence 类型的参数，一个用作元素间的分隔符，一个用作最终字符串的前缀，最后一个用作最终字符串的后缀。
• partitioningBy() ：该方法返回的 Collector 和第一个类似。它接收一个 Boolean 类型的参数表达式，把元素组织成两组：一组符合表达式的要求，另一组不符合。最后的结果是一个 Map ， key 是 Boolean 类型， value 是包含流元素的列表。
• toConcurrentMap() ：该方法返回的 Collector 能以并发方式生成 ConcurrentMap 。它接收如下3个参数。
  • 一个是能从流的元素上生成key的表达式。
  • 一个是能从流的元素上生成value的表达式。
  • 最后一个是，当在两个或多个元素上得到相同key时，能从两个value上生成新value的表达式。

Characteristics 枚举定义了 Collector 的行为，我们可为指定的 Collector 定义 Characteristics ，也可以不定义。对于我们来说，最重要的 Characteristics 是 CONCURRENT ，它表明了 Collector 是否能并发执行。在不能的情况下，仅通过创建一个并行流是无法利用计算机的多核处理器的。如果使用 Collector 的收集操作，则必须考虑 Collector 的 CONCURRENT 特性。只有当下面3种情况都为 true 时，我们的归约操作才是并发的。

• Stream 是并行的（前面用过的 parallelStream() 和 parallel() 方法）。
• Collector 允许并发访问。
• 流是无序的，则 Collector 也是无序的。

在本案例中， groupingByConcurrent() 和 toConcurrentMap() 所返回的 Collector 都有 CONCURRENT 特性，而 joining() 和 partitionBy() 方法所返回的 Collector 则没有。

还有另外一个版本的 collect() 方法能用于并行流。该版本的 collect() 方法接收如下3个参数。

• supplier 函数，它为收集操作生成和最终结果相同类型的数据结构。在并行流中，这个函数会调用很多次，因为会有多个线程执行该操作。
• accumulator 函数，它接收一个数据结构和一个元素，并对元素做出处理。
• combiner 函数，它接收两个数据结构，并生成一个唯一的、有着相同类型的数据结构。

可以使用lambda表达式实现这些函数，也可以为 supplier 函数提供 Supplier 接口实现，或者为 accumulator 和 combiner 提供 BiConsumer 接口实现（要用适当的泛型化参数）。你还能为合适的输入输出参数提供方法引用（如 Class::Method ）。比如，我们把 List::new 用作 supplier 函数，把 List::addAll 方法用作 combiner 函数。可以将更多的方法用作 collect() 方法的参数。

groupingByConcurrent() 操作的输出结果如下图所示。

toConcurrentMap() 操作的输出结果如下图所示。