學習Java8的Stream

  Stream把對一個集合的很多操作，以一種流式作業串起來，按照類似函數式編程書寫代碼，界面清爽清晰。
  Stream不同於Guava的FluentIterable系列。FluentIterable系列，是通過封裝集合（List、Set等）並且重載迭代器、get的方式，進行的transform、filter等，優點是簡單並且性能高。缺點是功能單一、並且容易誤用。比如，對transform之後的列表的每個項，本質上都是一個視圖（View），而不是實際的項（值對象）。多次調用get方法。這本質上每次都會層層調用Function的apply方法，如果其中有複雜運算或者I/O讀取，效率是非常低的。
  Stream本身，建立了一系列的數據結構，其中的數據都可以看成是實際存在的數據，而並不僅僅是視圖。網上分析源代碼的文章非常多，這裏不重複描述，而是僅僅介紹理解的一個思路。
  首先，是幾個關鍵的數據結構。
  Stream。接口是BaseStream，可以看做是流基本『形態』的描述。或者說，每個流式作業。雖然後面提到的Pipeline也是實現了BaseStream，但是這樣似乎更容易理解。
  Pipeline。公共父類是AbstractPipeline。可以看做是流式作業中的每個作業，或者說是每個作業節點。爲了防止不必要的裝箱和拆箱操作，又分成了ReferencePipeline、IntPipeline、LongPipeline、DoublePipeline。這些管道可以分成三種：頭、終結操作、非終結操作。分別對應的類是XXXXPipeline.Head、XXXXPipeline.StatelessOp和XXXXPipeline.StatefulOp、TerminalOp.調用流的工作方法，都會製造出來這樣一個Pipeline。比如，調用IntStream.of()，就會生成一個頭；調用Stream.map()，會生成一個非終結操作；調用Stream.reduce()，生成一個終結操作。非終結操作裏面，都要實現opWrapSink方法，該方法要返回一個Sink。
  Sink。每個操作，對應一個Sink。每個Sink，關注三個方法：begin、end、accept。如果當前的Sink沒有操作，那麼直接調用downstream.accept；否則，把當前操作結果作爲參數調用downstream.accept。downstream是什麼概念呢？比如，一個流的操作是IntStream.of(1,2,3).map(x -> x + 1).boxed().max()。那麼map對應的sink，就是頭的downstream，boxed對應的sink就是map的downstream。綜合起來，只要調用了頭的accept，就會層層調用到最後一個終結操作。終結操作沒有opWrapSink方法，所以自然不會調用到後續的流。
  Spliterator。流裏面數據的訪問工具。如果是串行流，一般是直接調用裏面的forEachRemaining。該方法裏關注action.accept，如果之前串聯好了每個Sink，那麼這裏一句調用，就開始了Sink的層層調用。
  至此，基本數據結構就介紹這些。下面，關注流的每個節點，是如何連起來的。
  每個Stream，由一組Pipeline節點組成，每追加一個操作，都會向這組Pipeline後面追加一個Pipeline結構。追加時候維護的信息裏面，關注sourceStage（頭），previousStage（上一個Pipeline），sourceSupplier（流數據的Spliterator），depth（Pipeline長度）。一直到最後的終結操作，連城一個Pipeline鏈。
  對於終結操作，不論是reduce，還是collect操作，都會調用到AbstracePipeline.evaluate方法。以串行流的reduce爲例，直接調用到AbstractPipeline.wrapAndCopyInto。
  其中，wrap是遍歷Pipeline鏈，調用每個階段的opWrapSink。這樣每個Sink通過方法逐層調用（而非內存數據上的指針鏈接），從第一個Pipeline的Sink鏈接到末尾。

    @Override
    @SuppressWarnings("unchecked")
    final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
        Objects.requireNonNull(sink);

        for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
            sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
        }
        return (Sink<P_IN>) sink;
    }

  copyInto是依次調用Sink.begin，Spliterator.forEachRemaing，Sink.end方法。上文曾經提到，forEachRemaing會以流裏的每項數據爲參數，層層調用每級Sink的accept。

    @Override
    final <P_IN> void copyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
        Objects.requireNonNull(wrappedSink);

        if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
            wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
            spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
            wrappedSink.end();
        }
        else {
            copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
        }
    }

  至此，整個流的操作，自上而下完全聯繫到了一起。