jdk8 streamAPI 中Collector收集器Collectors.groupingBy分组难点精解

collector

collector的简单场景,一般是在流处理完毕，想要收集对象的收尾工作。代码如下。

List<String> list = Stream.of("kimmy", "robin", "lisa", "lulu", "mike", "jimmy")
                .collect(Collectors.toList());

这个收集器主要是把 流水线上的每一个小部件进行收集，并进行装箱。那么这个操作由
大名鼎鼎的Collector来操作。

精解

示例代码

List<String> list = Stream.of("kimmy", "robin", "lisa", "lulu", "mike", "jimmy")
    .parallel().collect(new Collector<String, List<String>, List<String>>() {
         @Override
           public Supplier<List<String>> supplier() {
               return ()->new ArrayList<String>();
           }
           @Override
           public BiConsumer<List<String>, String> accumulator() {
               return (list,item)->list.add(item);
           }
           @Override
           public BinaryOperator<List<String>> combiner() {
               return (list1,list2)->{list1.addAll(list2);return list1;};
           }
           @Override
           public Function<List<String>, List<String>> finisher() {
               return (list)->{return list;};
           }
           @Override
           public Set<Characteristics> characteristics() {
               return Set.of();
           }
       });

从最简单的层次看这些代码，supplier是容器的提供者，每一次需要临时容器的存储都是需要在这里构造容器的。accumulator是累加器，每一次，我们的流水线的数据将会通过该函数装入到supplier提供的容器，combiner，如果声明了parallel()并发操作，那么数据在一开始会被拆开成为n条流水线，那么每条流水线都会调用一次supplier产生一个临时容器，再通过accumulator装着每一条流水线的数据，最后，才到combiner登场，combiner在不是并发的情况下是无用的。最后是finisher，该函数主要是用做中间容器与最后返回结果集的整合的操作。

最后，你可能会发现笔者漏了一个方法没有讲，characteristics(),这个方法是返回一个Set集合，里面装的是枚举值，这个方法可见是用于收集器的一些其他的配置，首先就最简单的讲,如果返回的是如下，那么finisher函数将不再执行，程序将认为中间对象就是返回的结果对象，这要求泛型

必须保持一致。否则会发生错误。

@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
    return Set.of(Characteristics.IDENTITY_FINISH);
}

另外的2个参数时相互一起配合使用的。官方的解释是accumulator会被并发的调用,但是实际测试还是需要parallel()配合使用,一般配置UNORDERED，使得流水线上的数据以乱序方式处理。

@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
   return Set.of(Characteristics.CONCURRENT,Characteristics.UNORDERED);
}

那么返回的结果集当然也是乱序的了。
before:
“kimmy”, “robin”, “lisa”, “lulu”, “mike”, “jimmy”,“kimmy”, “robin”, “lisa”, “lulu”, “mike”, “jimmy”

After;
[robin, lisa, kimmy, robin, lisa, kimmy, jimmy, mike, lulu, jimmy, lulu, mike]

有的同学不知道parallel是什么，在这里我简单的描述一下：就是在stream 的时候，调用一下paralle方法。

 Stream.of("kimmy", "robin", "lisa", "lulu", "mike", "jimmy","kimmy", "robin", "lisa", "lulu", "mike", "jimmy")
                .parallel().collect(...))

注意

那么既然int 类型无法使用，就应该使用mapToObj转化成为字符串对象。

Collectors.groupingBy

假设我们有一个以数字1，10组成的流，需要将该流按照奇数偶数进行分组，那么此时就需要使用groupBy了，groupBy函数一共有2个处理步骤，分别为分组，收集，其中分组操作是不可忽略的，而收集操作是可以忽略的。

Map<String, List<Integer>> collect = IntStream.range(1, 10).mapToObj(it -> Integer.valueOf(it)).collect(Collectors.groupingBy(new Function<Integer, String>() {
   @Override
    public String apply(Integer integer) {
        if (integer % 2 == 0) {
            return "even";
        } else {
            return "odd";
        }
    }
}));
System.out.println(collect);
//返回的结果
//{even=[2, 4, 6, 8], odd=[1, 3, 5, 7, 9]}

如果希望在子流，即分组流在进行操作。可以在参数2，3进行定制

流程以及接口详细介绍