java8实战：使用流收集数据之toList、joining、groupBy(多字段分组)

beifengtz

发布于 2019-07-10 15:36:07

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发布于 2019-07-10 15:36:07

文章被收录于专栏：北风IT之路

本文将从Collectos中构建收集器入手，详细介绍java8提供了哪些收集器，重点介绍:toList、toSet、toCollection、joining、groupBy(包含多级分组)、reducing的核心实现原理与使用示例。

集合类操作

集合类操作包含toList、toSet、toCollection。首先对流中的数据进行计算，最终返回的数据类型为集合。Collectors中定义了如下3集合类收集器，其声明如下：

1public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList()
2public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet()
3public static <T, C extends Collection<T>> Collector<T, ?, C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory)

温馨提示：建议根据上篇的理论，再来反推一下这些Collector中的核心属性的值，例如supplier、accumulator、combiner、characteristics。不过特别注意，toList、toCollection是不支持并行运行的，但toSet()方法支持并行运行。

我们首先来看一个一直使用的示例，返回菜单中所有菜品的名称：

1public static void test_toList(List<Dish> menu) {
2    List<String> names = menu.stream().map(Dish::getName)
3                        .collect(Collectors.toList());
4}

joining

Collectors定义了如下3个重载方法。

1public static Collector<CharSequence, ?, String> joining()
2public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter)
3public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter,
4    CharSequence prefix, CharSequence suffix)

2.1 joining

1public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
2    return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
3        StringBuilder::new, StringBuilder::append,
4        (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
5        StringBuilder::toString, CH_NOID);
6}

Supplier< A> supplier() 其函数为StringBuilder::new，即通过该方法创建一个StringBuilder方法，作为累积器的初始值。
BiConsumer accumulator 累积器：StringBuilder::append，即会对流中的元素执行追加。
BinaryOperator< A> combiner 组合器，也是调用append方法，进行字符串的规约。
Function finisher 转换器：由于累积器返回的最终对象为StringBuilder，并不是目标String类型，故需要调用StringBuilder#toString方法进行转换
Set< Characteristics> characteristics 无任何行为。

从上面的函数定义我们可以得出该方法的作用：针对字符串流，会对流中的元素执行字符的追加动作，流元素之间没有分隔符号，示例如下：

2.2 joining(CharSequence delimiter)

 1public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter) {
 2    return joining(delimiter, "", "");
 3}
 4public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter,
 5                                                         CharSequence prefix,
 6                                                         CharSequence suffix) {
 7    return new CollectorImpl<>(
 8            () -> new StringJoiner(delimiter, prefix, suffix),
 9            StringJoiner::add, StringJoiner::merge,
10            StringJoiner::toString, CH_NOID);
11}

Supplier< A> supplier() 其函数为() -> new StringJoiner(delimiter, prefix, suffix)，累积器的初始值为StringJoiner。
BiConsumer accumulator 累积器：StringJoiner::append，即会对流中的元素执行追加。
BinaryOperator< A> combiner 组合器，StringJoiner::merge。
Function finisher 转换器：由于累积器返回的最终对象为StringBuilder，并不是目标String类型，故需要调用StringBuilder#toString方法进行转换
Set< Characteristics> characteristics 无任何行为。

其示例如下：

聚合相关收集器

聚合相关收集器，主要包括minBy、maxBy、sum、avg等相关函数，其主要方法声明如下：

1public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator)
2public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator)
3public static <T> Collector<T, ?, Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
4public static <T> Collector<T, ?, Long> summingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)
5public static <T> Collector<T, ?, Double> summingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)
6public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
7public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)
8public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)

上面这些方法比较简单，下面举个简单的例子介绍其使用：

分组

Collectors提供了3个groupingBy重载方法，我们一个一个来理解。

4.1 从示例入手

我们从其中一个最简单的函数说起，从而慢慢引出

1public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>> groupingBy(
2             Function<? super T, ? extends K> classifier)

Collector>> 首先我们先来关注该方法的返回值Collector<T, ?, Map<K,List< T>>，其最终返回的数据类型为：Map<K, List< T >>
Function classifier 分类函数。

示例如下：例如如下是购物车实体类，并且初始化数据如下：

 1public class ShopCar {
 2    private int id;
 3    private int sellerId;
 4    private String sellerName;
 5    private String goodsName;
 6    private int buyerId;
 7    private String buyerName;
 8    private int num;
 9}
10// 初始化数据如下：
11public static List<ShopCar> initShopCar() {
12    return Arrays.asList(
13            new ShopCar(1, 1, "天猫" , "华为手机", 1 , "dingw", 5),
14            new ShopCar(1, 2, "京东" , "华为手机", 2 , "ly", 2),
15            new ShopCar(1, 1, "京东" , "小米手机", 3 , "zhl", 3),
16            new ShopCar(1, 2, "1号店" , "华为手机", 1 , "dingw", 5),
17            new ShopCar(1, 2, "天猫" , "苹果手机", 1 , "dingw", 2)
18    );
19}

首先我们看一下java8之前的写法：

 1public static void test_group_jdk7(List<ShopCar> shopCars) {
 2    Map<String, List<ShopCar>> shopBySellerNameMap = new HashMap<>();
 3    for(ShopCar c : shopCars ) {
 4        if(shopBySellerNameMap.containsKey( c.getSellerName() )) {
 5            shopBySellerNameMap.get(c.getSellerName()).add(c);
 6        } else {
 7            List<ShopCar> aList = new ArrayList<>();
 8            shopBySellerNameMap.put(c.getSellerName(), aList);
 9            aList.add(c);
10        }
11    }
12    print(shopBySellerNameMap);
13}

上面的代码应该很容易理解，根据商家名称进行分组，拥有相同商家的名称的购物车项组成一个集合，最终返回Map>类型的数据。

那如何使用java8的流分组特性来编写对应的代码呢？下面的思考过程非常关键，经过前面的学习，我想大家应该也具备了如下分析与编写的能力？

首先其声明如下：public static Collector>> groupingBy(Function classifier)，那在本例中，T,K这两个参数代表什么意思呢？

T : ShopCar
K : String (sellerName的类型) 其判断的主要依据为groupingBy方法返回的参数Collector< T, ?, Map< K, List< T>>>，代表< T, A, R>，其中最后一个泛型参数R对应的就是本例需要返回的Map< K, List< T>>，故分析出T,K代表的含义。

然后再看其参数：Function classifier,即接受的函数式编程接口为T -> K，即通过ShopCar 返回一个String，又根据其名称可知，该函数为一个分类函数，故基本可以写成如下代码：

1public static void test_group_jdk8(List<ShopCar> shopCars) {
2    Map<String, List<ShopCar>> shopBySellerNameMap =  
3                 shopCars
4                     .stream()
5                     .collect(Collectors.groupingBy(ShopCar::getSellerName));
6                   //.collect(Collectors.groupingBy( (ShopCar c) -> c.getSellerName() ))
7    print(shopBySellerNameMap);
8}

其运行效果如下：

为了加深对groupingBy方法的理解，接下来我们重点分析一下其源码的实现。

4.2 源码分析groupingBy方法

1public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier) {  // @1
2    return groupingBy(classifier, toList());                                                                     // @2
3}

代码@1：分类参数，已经在上文中详细介绍。

代码@2：调用groupingBy重载方法，传入的参数为toList()，有点意思，传入的参数为Collectors.toList()，结合上文中的示例，需要返回值类为：Map< String, List< ShopCar>>，与这里的List对应起来了。

1public static <T, K, A, D> Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier, Collector<? super T, A, D> downstream) {
2    return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);
3}
该重载方法，再次调用3个参数的groupingBy方法。

 1public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>> Collector<T, ?, M> groupingBy(
 2                          Function<? super T, ? extends K> classifier, 
 3Supplier<M> mapFactory,
 4Collector<? super T, A, D> downstream) { // @1
 5    Supplier<A> downstreamSupplier = downstream.supplier();        // @2 start
 6    BiConsumer<A, ? super T> downstreamAccumulator = downstream.accumulator();
 7    BiConsumer<Map<K, A>, T> accumulator = (m, t) -> {
 8        K key = Objects.requireNonNull(classifier.apply(t), "element cannot be mapped to a null key");
 9        A container = m.computeIfAbsent(key, k -> downstreamSupplier.get());
10        downstreamAccumulator.accept(container, t);
11    }; // @2 end
12
13    BinaryOperator<Map<K, A>> merger = Collectors.<K, A, Map<K, A>>mapMerger(downstream.combiner());   // @3
14    @SuppressWarnings("unchecked")
15    Supplier<Map<K, A>> mangledFactory = (Supplier<Map<K, A>>) mapFactory;                            
16
17    if (downstream.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) {           // @4
18        return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, CH_ID);
19    }
20    else {                                                                                            // @5
21        @SuppressWarnings("unchecked")
22        Function<A, A> downstreamFinisher = (Function<A, A>) downstream.finisher();
23        Function<Map<K, A>, M> finisher = intermediate -> {
24            intermediate.replaceAll((k, v) -> downstreamFinisher.apply(v));
25            @SuppressWarnings("unchecked")
26            M castResult = (M) intermediate;
27            return castResult;
28        };
29        return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, finisher, CH_NOID);
30    }
31}

代码@1：参数介绍：

Function classifier 分类函数。
Supplier< M> mapFactory map构建函数。（）-> Map
Collector downstream 下游收集器，在上面的示例中，该参数为Collectos.toList()。

代码@2：构建最终的累积器。其实现要点如下：

对流中的元素，使用Function classifier，获取对应的分类键值。
使用mangledFactory创建累积初始值，并调用Map#computeIfAbsent方法，放入的值为：downstreamSupplier.get()。可以类比上例中Map>，请结合如下代码进行理解：

代码@3：构建最终的组合器，这里使用的是Collectos.mapMerger，其内部的实现就是对每个元素，执行map#merge方法。

代码@4：如果收集器的行为为IDENTITY_FINISH，直接根据上面已创建的累积器、组合器，创建一个最终的收集器。

代码@5：如果收集器的行为不包含IDENTITY_FINISH，则需要最终调用原收集器的finisher方法。才能最终需要返回的类型。

groupingBy的原理就讲解到这里，我们接下来思考如下场景：还是上面的购物车场景，现在要求先按照供应商名称分组，然后按照购买人分组（即多级分组），类似于SQL group by sellerId,buyerId。

思考过程：首先二级分类需要返回的数据类型为Map> >,而只有一个参数的groupingBy(Function classifier)，只接受一个分类参数，其内部会调用两个参数的groupingBy(Function classifier,Collector downstream)，默认第二个参数为Collectors.toList()，故我们可以做的文章是改变这个默认值，传入符合业务场景的收集器，结合目前的需求，很显然，该参数应该是支持分组的收集器，即应该可以通过嵌套groupingBy方法，实现二级分组，其具体代码如下：

 1/**
 2 * 二级分组示例
 3 * @param shopCars
 4 */
 5public static void test_level_group(List<ShopCar> shopCars) {
 6    Map<String, Map<String, List<ShopCar>>>  result = 
 7        shopCars.stream().collect(Collectors.groupingBy(ShopCar::getSellerName,
 8                                    Collectors.groupingBy(ShopCar::getBuyerName)));
 9    System.out.println(result);
10}

温馨提示：上面介绍的分组，主要的Map存储结构为HashMap，java8为ConcurrentMap对应类继承体系提供了对应的分组函数：groupingByConcurrent，其使用方法与groupingBy方法类型，故不重复介绍。

partitioningBy

分区，分区可以看出是分组的特殊化，接受的分类函数返回boolean类型，即是谓词Predicate predicate。其声明如下：

1public static <T> Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)
2public static <T, D, A> Collector<T, ?, Map<Boolean, D>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate, Collector<? super T, A, D> downstream)

由于其用法与分组类似，故这里就一笔带过了。

reducing

规约。其函数声明如下：

1public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing(U identity, Function<? super T, ? extends U> mapper, BinaryOperator<U> op)

其参数如下：

U identity 规约初始值。
Function mapper 累加器函数。
BinaryOperator op 组合器函数。

END

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原始发表：2019-06-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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