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一文掌握 Java8 Stream 中 Collectors 的 24 个操作

我是小小懒 2022-02-25 阅读 45
java开发语言后端

Java8 应该算是业界主版本了，版本中重要性很高的一个更新是Stream流处理。关于流处理内容比较多，本文主要是说一下Stream中的Collectors工具类的使用。

Collectors是java.util.stream包下的一个工具类，其中各个方法的返回值可以作为java.util.stream.Stream#collect的入参，实现对队列的各种操作，包括：分组、聚合等。官方文档给出一些例子：

// Accumulate names into a List
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

// Accumulate names into a TreeSet
Set<String> set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

// Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
String joined = things.stream()
        .map(Object::toString)
        .collect(Collectors.joining(", "));

// Compute sum of salaries of employee
int total = employees.stream()
        .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Group employees by department
Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

// Compute sum of salaries by department
Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Partition students into passing and failing
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

定义示例数据

先定义待操作对象，一个万能的Student类（用到了 lombok）：

然后定义一组测试数据：

final List<Student> students = Lists.newArrayList();
students.add(new Student("1", "张三", LocalDate.of(2009, Month.JANUARY, 1), 12, 12.123));
students.add(new Student("2", "李四", LocalDate.of(2010, Month.FEBRUARY, 2), 11, 22.123));
students.add(new Student("3", "王五", LocalDate.of(2011, Month.MARCH, 3), 10, 32.123));

数据统计

元素数量：counting

这个比较简单，就是统计聚合结果的元素数量：

// 3
students.stream().collect(Collectors.counting())

平均值：averagingDouble、averagingInt、averagingLong

这几个方法是计算聚合元素的平均值，区别是输入参数需要是对应的类型。

比如，求学生的分数平均值，因为分数是double类型，所以在不转类型的情况下，需要使用averagingDouble：

// 22.123
students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getScore))

如果考虑转换精度，也是可以实现：

// 22.0
students.stream().collect(Collectors.averagingInt(s -> (int)s.getScore()))
// 22.0
students.stream().collect(Collectors.averagingLong(s -> (long)s.getScore()))

如果是求学生的平均年龄，因为年龄是int类型，就可以随意使用任何一个函数了：

// 11.0
students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge))
// 11.0
students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge))
// 11.0
students.stream().collect(Collectors.averagingLong(Student::getAge))

和：summingDouble、summingInt、summingLong

这三个方法和上面的平均值方法类似，也是需要注意元素的类型，在需要类型转换时，需要强制转换：

// 66
students.stream().collect(Collectors.summingInt(s -> (int)s.getScore()))
// 66.369
students.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getScore))
// 66
students.stream().collect(Collectors.summingLong(s -> (long)s.getScore()))

但是对于不需要强制转换的类型，可以随意使用任何一个函数：

// 33
students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge))
// 33.0
students.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getAge))
// 33
students.stream().collect(Collectors.summingLong(Student::getAge))

最大值/最小值元素：maxBy、minBy

顾名思义，这两个函数就是求聚合元素中指定比较器中的最大/最小元素。比如，求年龄最大/最小的Student对象：

// Optional[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)]，注意返回类型是Optional
students.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge)))
// Optional[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]，注意返回类型是Optional
students.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge)))

从源码可以看出来，这两个方法算是作者给的福利，用于完善数据统计的结果。内部都是封装了reducing方法和BinaryOperator工具类，这些下面会讲到。

public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator) {
    return reducing(BinaryOperator.maxBy(comparator));
}

public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator) {
    return reducing(BinaryOperator.minBy(comparator));
}

统计结果：summarizingDouble、summarizingInt、summarizingLong

既然是数据操作，基本上逃不出计数、求平局、求和、最大、最小这几个，所以作者也是很贴心的实现了一组聚合的数据统计方法。

这组方法与求和、求平均的方法类似，都需要注意方法类型。比如，按照分数统计的话，需要进行类型转换：

// IntSummaryStatistics{count=3, sum=66, min=12, average=22.000000, max=32}
students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(s -> (int) s.getScore()))
// DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=66.369000, min=12.123000, average=22.123000, max=32.123000}
students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getScore))
// LongSummaryStatistics{count=3, sum=66, min=12, average=22.000000, max=32}
students.stream().collect(Collectors.summarizingLong(s -> (long) s.getScore()))

如果是用年龄统计的话，三个方法通用：

// IntSummaryStatistics{count=3, sum=33, min=10, average=11.000000, max=12}
students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge))
// DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=33.000000, min=10.000000, average=11.000000, max=12.000000}
students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge))
// LongSummaryStatistics{count=3, sum=33, min=10, average=11.000000, max=12}
students.stream().collect(Collectors.summarizingLong(Student::getAge))

聚合、分组

聚合元素：toList、toSet、toCollection

这几个函数比较简单，是将聚合之后的元素，重新封装到队列中，然后返回。比如，得到所有Student的 ID 列表，只需要根据需要的结果类型使用不同的方法即可：

// List: [1, 2, 3]
final List<String> idList = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toList());
// Set: [1, 2, 3]
final Set<String> idSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toSet());
// TreeSet: [1, 2, 3]
final Collection<String> idTreeSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

聚合元素：toMap、toConcurrentMap

这两个方法的作用是将聚合元素，重新组装为Map结构，也就是 k-v 结构。两者用法一样，区别是toMap返回的是Map，toConcurrentMap返回ConcurrentMap，也就是说，toConcurrentMap返回的是线程安全的 Map 结构。

比如，我们需要聚合Student的 id：

/ {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
final Map<String, Student> map11 = students.stream()
    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity()));

但是，如果 id 有重复的，会抛出java.lang.IllegalStateException: Duplicate key异常，所以，为了保险起见，我们需要借助toMap另一个重载方法：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
final Map<String, Student> map2 = students.stream()
    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));

可以看到，toMap有不同的重载方法，可以实现比较复杂的逻辑。比如，我们需要得到根据 id 分组的Student的姓名：

// {1=张三, 2=李四, 3=王五}
final Map<String, String> map3 = students.stream()
    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (x, y) -> x));

比如，我们需要得到相同年龄得分最高的Student对象集合：

// {10=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123), 11=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 12=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)}
final Map<Integer, Student> map5 = students.stream()
    .collect(Collectors.toMap(Student::getAge, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));

所以，toMap可玩性很高。

分组：groupingBy、groupingByConcurrent

groupingBy与toMap都是将聚合元素进行分组，区别是，toMap结果是 1:1 的 k-v 结构，groupingBy的结果是 1:n 的 k-v 结构。

比如，我们对Student的年龄分组：

// List: {10=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], 11=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], 12=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
final Map<Integer, List<Student>> map1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
// Set: {10=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], 11=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], 12=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
final Map<Integer, Set<Student>> map12 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge, Collectors.toSet()));

既然groupingBy也是分组，是不是也能够实现与toMap类似的功能，比如，根据 id 分组的Student：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
final Map<String, Student> map3 = students.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Student::getId, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));

为了对比，把toMap的写法放在这：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
final Map<String, Student> map2 = students.stream()
    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));

如果想要线程安全的Map，可以使用groupingByConcurrent。

分组：partitioningBy

partitioningBy与groupingBy的区别在于，partitioningBy借助Predicate断言，可以将集合元素分为true和false两部分。比如，按照年龄是否大于 11 分组：

// List: {false=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], true=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
final Map<Boolean, List<Student>> map6 = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getAge() > 11));
// Set: {false=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123), Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], true=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
final Map<Boolean, Set<Student>> map7 = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getAge() > 11, Collectors.toSet()));

链接数据：joining

这个方法对String类型的元素进行聚合，拼接成一个字符串返回，作用与java.lang.String#join类似，提供了 3 个不同重载方法，可以实现不同的需要。比如：

// javagosql
Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining());
// java, go, sql
Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining(", "));
// 【java, go, sql】
Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining(", ", "【", "】"));

操作链：collectingAndThen

这个方法在groupingBy的例子中出现过，它是先对集合进行一次聚合操作，然后通过Function定义的函数，对聚合后的结果再次处理。

比如groupingBy中的例子：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
final Map<String, Student> map3 = students.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Student::getId, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));

显示将结果聚合成List列表，然后取列表的第 0 个元素返回，通过这种方式，实现 1:1 的 map 结构。

再来一个复杂一些的，找到聚合元素中年龄数据正确的Student列表：

// []，结果为空，是因为例子中所有人的年龄都是对的
students.stream()
        .collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), (
                        list -> list.stream()
                                .filter(s -> (LocalDate.now().getYear() - s.getBirthday().getYear()) != s.getAge())
                                .collect(Collectors.toList()))
                )
        );

这个例子纯粹是为了使用collectingAndThen的用法，其实可以简化为：

students.stream()
        .filter(s -> (LocalDate.now().getYear() - s.getBirthday().getYear()) != s.getAge())
        .collect(Collectors.toList());

操作后聚合：mapping

mapping先通过Function函数处理数据，然后通过Collector方法聚合元素。比如，获取获取students的姓名列表：

// [张三, 李四, 王五]
students.stream()
        .collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()));

这种计算与java.util.stream.Stream#map方式类似：

// [张三, 李四, 王五]
students.stream()
        .map(Student::getName)
        .collect(Collectors.toList());

从这点上看，还是通过java.util.stream.Stream#map更清晰一些。

聚合后操作：reducing

reducing提供了 3 个重载方法：

  • public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op)：直接通过BinaryOperator操作，返回值是Optional

  • public static <T> Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op)：预定默认值，然后通过BinaryOperator操作

  • public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing(U identity, Function<? super T, ? extends U> mapper, BinaryOperator<U> op)：预定默认值，通过Function操作元素，然后通过BinaryOperator操作

比如，计算所有students的得分总数：

// Optional[66.369]，注意返回类型是Optional
students.stream()
        .map(Student::getScore)
        .collect(Collectors.reducing(Double::sum));
// 66.369
students.stream()
        .map(Student::getScore)
        .collect(Collectors.reducing(0.0, Double::sum));
// 66.369
students.stream()
        .collect(Collectors.reducing(0.0, Student::getScore, Double::sum));

同mapping，reducing的操作与java.util.stream.Stream#reduce方式类似：

// Optional[66.369]，注意返回类型是Optional
students.stream().map(Student::getScore).reduce(Double::sum);
// 66.369
students.stream().map(Student::getScore).reduce(0.0, Double::sum);

在上文说到maxBy和minBy时，提到这两个函数就是通过reducing实现的。

文末总结

本文主要讲解了 Java8 Stream 中 Collectors 定义的 24 个方法，这种流式计算逻辑，依靠 Fork/Join 框架，性能方面有很大的优势。如果没有掌握这些用法，可能在后续阅读代码时，会很吃力，毕竟，Java8 基本上已经是业界标杆了。

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