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上節初步介紹了Java 8中的函式式資料處理，對於collect方法，我們只是演示了其最基本的應用，它還有很多強大的功能，比如，可以分組統計彙總，實現類似資料庫查詢語言SQL中的group by功能。
具體都有哪些功能？有什麼用？如何使用？基本原理是什麼？本節進行詳細討論，我們先來進一步理解下collect方法。
理解collect
在上節中，過濾得到90分以上的學生列表，程式碼是這樣的：
List<Student> above90List = students.stream()
.filter(t->t.getScore()>90)
.collect(Collectors.toList());
複製程式碼最後的collect呼叫看上去很神奇，它到底是怎麼把Stream轉換為List<Student>的呢？先看下collect方法的定義：
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector)
複製程式碼它接受一個收集器collector作為引數，型別是Collector，這是一個介面，它的定義基本是：
public interface Collector<T, A, R> {
Supplier<A> supplier();
BiConsumer<A, T> accumulator();
BinaryOperator<A> combiner();
Function<A, R> finisher();
Set<Characteristics> characteristics();
}
複製程式碼在順序流中，collect方法與這些介面方法的互動大概是這樣的：
//首先呼叫工廠方法supplier建立一個存放處理狀態的容器container，型別為A
A container = collector.supplier().get();
//然後對流中的每一個元素t，呼叫累加器accumulator，引數為累計狀態container和當前元素t
for (T t : data)
collector.accumulator().accept(container, t);
//最後呼叫finisher對累計狀態container進行可能的調整，型別轉換(A轉換為R)，並返回結果
return collector.finisher().apply(container);
複製程式碼combiner只在並行流中有用，用於合併部分結果。characteristics用於標示收集器的特徵，Collector介面的呼叫者可以利用這些特徵進行一些優化，Characteristics是一個列舉，有三個值：CONCURRENT, UNORDERED和IDENTITY_FINISH，它們的含義我們後面通過例子簡要說明，目前可以忽略。
Collectors.toList()具體是什麼呢？看下程式碼：
public static <T>
Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
(left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
CH_ID);
}
複製程式碼它的實現類是CollectorImpl，這是Collectors內部的一個私有類，實現很簡單，主要就是定義了兩個構造方法，接受函式式引數並賦值給內部變數。對toList來說：
- supplier的實現是ArrayList::new，也就是建立一個ArrayList作為容器
- accumulator的實現是List::add，也就是將碰到的每一個元素加到列表中，
- 第三個引數是combiner，表示合併結果
- 第四個引數CH_ID是一個靜態變數，只有一個特徵IDENTITY_FINISH，表示finisher沒有什麼事情可以做，就是把累計狀態container直接返回
也就是說，collect(Collectors.toList())背後的虛擬碼如下所示：
List<T> container = new ArrayList<>();
for (T t : data)
container.add(t);
return container;
複製程式碼與toList類似的容器收集器還有toSet, toCollection, toMap等，我們來看下。
容器收集器
toSet
toSet的使用與toList類似，只是它可以排重，就不舉例了。toList背後的容器是ArrayList，toSet背後的容器是HashSet，其程式碼為：
public static <T>
Collector<T, ?, Set<T>> toSet() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<Set<T>>) HashSet::new, Set::add,
(left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
CH_UNORDERED_ID);
}
複製程式碼CH_UNORDERED_ID是一個靜態變數，它的特徵有兩個，一個是IDENTITY_FINISH，表示返回結果即為Supplier建立的HashSet，另一個是UNORDERED，表示收集器不會保留順序，這也容易理解，因為背後容器是HashSet。
toCollection
toCollection是一個通用的容器收集器，可以用於任何Collection介面的實現類，它接受一個工廠方法Supplier作為引數，具體程式碼為：
public static <T, C extends Collection<T>>
Collector<T, ?, C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory) {
return new CollectorImpl<>(collectionFactory, Collection<T>::add,
(r1, r2) -> { r1.addAll(r2); return r1; },
CH_ID);
}
複製程式碼比如，如果希望排重但又希望保留出現的順序，可以使用LinkedHashSet，Collector可以這麼建立：
Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new)
複製程式碼toMap
toMap將元素流轉換為一個Map，我們知道，Map有鍵和值兩部分，toMap至少需要兩個函式引數，一個將元素轉換為鍵，另一個將元素轉換為值，其基本定義為：
public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(
Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper)
複製程式碼返回結果為Map<K,U>，keyMapper將元素轉換為鍵，valueMapper將元素轉換為值。比如，將學生流轉換為學生名稱和分數的Map，程式碼可以為：
Map<String,Double> nameScoreMap = students.stream().collect(
Collectors.toMap(Student::getName, Student::getScore));
複製程式碼這裡，Student::getName是keyMapper，Student::getScore是valueMapper。
實踐中，經常需要將一個物件列表按主鍵轉換為一個Map，以便以後按照主鍵進行快速查詢，比如，假定Student的主鍵是id，希望轉換學生流為學生id和學生物件的Map，程式碼可以為：
Map<String, Student> byIdMap = students.stream().collect(
Collectors.toMap(Student::getId, t -> t));
複製程式碼t->t是valueMapper，表示值就是元素本身，這個函式用的比較多，介面Function定義了一個靜態函式identity表示它，也就是說，上面的程式碼可以替換為：
Map<String, Student> byIdMap = students.stream().collect(
Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity()));
複製程式碼上面的toMap假定元素的鍵不能重複，如果有重複的，會丟擲異常，比如：
Map<String,Integer> strLenMap = Stream.of("abc","hello","abc").collect(
Collectors.toMap(Function.identity(), t->t.length()));
複製程式碼希望得到字串與其長度的Map，但由於包含重複字串”abc”，程式會丟擲異常。這種情況下，我們希望的是程式忽略後面重複出現的元素，這時，可以使用另一個toMap函式：
public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(
Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
BinaryOperator<U> mergeFunction)
複製程式碼相比前面的toMap，它接受一個額外的引數mergeFunction，它用於處理衝突，在收集一個新元素時，如果新元素的鍵已經存在了，系統會將新元素的值與鍵對應的舊值一起傳遞給mergeFunction得到一個值，然後用這個值給鍵賦值。
對於前面字串長度的例子，新值與舊值其實是一樣的，我們可以用任意一個值，程式碼可以為：
Map<String,Integer> strLenMap = Stream.of("abc","hello","abc").collect(
Collectors.toMap(Function.identity(),
t->t.length(), (oldValue,value)->value));
複製程式碼有時，我們可能希望合併新值與舊值，比如一個聯絡人列表，對於相同的聯絡人，我們希望合併電話號碼，mergeFunction可以定義為：
BinaryOperator<String> mergeFunction = (oldPhone,phone)->oldPhone+","+phone;
複製程式碼toMap還有一個更為通用的形式：
public static <T, K, U, M extends Map<K, U>> Collector<T, ?, M> toMap(
Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
BinaryOperator<U> mergeFunction,
Supplier<M> mapSupplier)
複製程式碼相比前面的toMap，多了一個mapSupplier，它是Map的工廠方法，對於前面兩個toMap，其mapSupplier其實是HashMap::new。我們知道，HashMap是沒有任何順序的，如果希望保持元素出現的順序，可以替換為LinkedHashMap，如果希望收集的結果排序，可以使用TreeMap。
toMap主要用於順序流，對於併發流，Collectors有專門的名稱為toConcurrentMap的收集器，它內部使用ConcurrentHashMap，用法類似，具體我們就不討論了。
字串收集器
除了將元素流收集到容器中，另一個常見的操作是收集為一個字串。比如，獲取所有的學生名稱，用逗號連線起來，傳統上，程式碼看上去像這樣：
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for(Student t : students){
if(sb.length()>0){
sb.append(",");
}
sb.append(t.getName());
}
return sb.toString();
複製程式碼針對這種常見的需求，Collectors提供了joining收集器：
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining()
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter)
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(
CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix)
複製程式碼第一個就是簡單的把元素連線起來，第二個支援一個分隔符，第三個更為通用，可以給整個結果字串加個字首和字尾。比如：
String result = Stream.of("abc","老馬","hello")
.collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));
System.out.println(result); ```
輸出為：
```java
[abc,老馬,hello]
複製程式碼joining的內部也利用了StringBuilder，比如，第一個joining函式的程式碼為：
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
StringBuilder::new, StringBuilder::append,
(r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
StringBuilder::toString, CH_NOID);
}
複製程式碼supplier是StringBuilder::new，accumulator是StringBuilder::append，finisher是StringBuilder::toString，CH_NOID表示特徵集為空。
分組
分組類似於資料庫查詢語言SQL中的group by語句，它將元素流中的每個元素分到一個組，可以針對分組再進行處理和收集，分組的功能比較強大，我們逐步來說明。
為便於舉例，我們先修改下學生類Student，增加一個欄位grade，表示年級，改下構造方法：
public Student(String name, String grade, double score) {
this.name = name;
this.grade = grade;
this.score = score;
}
複製程式碼示例學生列表students改為：
static List<Student> students = Arrays.asList(new Student[] {
new Student("zhangsan", "1", 91d),
new Student("lisi", "2", 89d),
new Student("wangwu", "1", 50d),
new Student("zhaoliu", "2", 78d),
new Student("sunqi", "1", 59d)});
複製程式碼基本用法
最基本的分組收集器為：
public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>>
groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier)
複製程式碼引數是一個型別為Function的分組器classifier，它將型別為T的元素轉換為型別為K的一個值，這個值表示分組值，所有分組值一樣的元素會被歸為同一個組，放到一個列表中，所以返回值型別是Map<K, List>。 比如，將學生流按照年級進行分組，程式碼為：
Map<String, List<Student>> groups = students.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade));
複製程式碼學生會分為兩組，第一組鍵為”1″，分組學生包括”zhangsan”, “wangwu”和”sunqi”，第二組鍵為”2″，分組學生包括”lisi”, “zhaoliu”。
這段程式碼基本等同於如下程式碼：
Map<String, List<Student>> groups = new HashMap<>();
for (Student t : students) {
String key = t.getGrade();
List<Student> container = groups.get(key);
if (container == null) {
container = new ArrayList<>();
groups.put(key, container);
}
container.add(t);
}
System.out.println(groups);
複製程式碼顯然，使用groupingBy要簡潔清晰的多，但它到底是怎麼實現的呢？
基本原理
groupingBy的程式碼為：
public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>>
groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier) {
return groupingBy(classifier, toList());
}
複製程式碼它呼叫了第二個groupingBy方法，傳遞了toList收集器，其程式碼為：
public static <T, K, A, D>
Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Collector<? super T, A, D> downstream) {
return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);
}
複製程式碼這個方法接受一個下游收集器downstream作為引數，然後傳遞給下面更通用的函式：
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Supplier<M> mapFactory,
Collector<? super T, A, D> downstream)
複製程式碼classifier還是分組器，mapFactory是返回Map的工廠方法，預設是HashMap::new，downstream表示下游收集器，下游收集器負責收集同一個分組內元素的結果。
對最通用的groupingBy函式返回的收集器，其收集元素的基本過程和虛擬碼為：
//先建立一個存放結果的Map
Map map = mapFactory.get();
for (T t : data) {
// 對每一個元素，先分組
K key = classifier.apply(t);
// 找存放分組結果的容器，如果沒有，讓下游收集器建立，並放到Map中
A container = map.get(key);
if (container == null) {
container = downstream.supplier().get();
map.put(key, container);
}
// 將元素交給下游收集器(即分組收集器)收集
downstream.accumulator().accept(container, t);
}
// 呼叫分組收集器的finisher方法，轉換結果
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
entry.setValue(downstream.finisher().apply(entry.getValue()));
}
return map;
複製程式碼在最基本的groupingBy函式中，下游收集器是toList，但下游收集器還可以是其他收集器，甚至是groupingBy，以構成多級分組，下面我們來看更多的示例。
分組計數、找最大/最小元素
將元素按一定標準分為多組，然後計算每組的個數，按一定標準找最大或最小元素，這是一個常見的需求，Collectors提供了一些對應的收集器，一般用作下游收集器，比如：
//計數
public static <T> Collector<T, ?, Long> counting()
//計算最大值
public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator)
//計算最小值
public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator)
複製程式碼還有更為通用的名為reducing的歸約收集器，我們就不介紹了，下面，看一些例子。
為了便於使用Collectors中的方法，我們將其中的方法靜態匯入，即加入如下程式碼：
import static java.util.stream.Collectors.*;
複製程式碼統計每個年級的學生個數，程式碼可以為：
Map<String, Long> gradeCountMap = students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade, counting()));
複製程式碼統計一個單詞流中每個單詞的個數，按出現順序排序，程式碼示例為：
Map<String, Long> wordCountMap =
Stream.of("hello","world","abc","hello").collect(
groupingBy(Function.identity(), LinkedHashMap::new, counting()));
複製程式碼獲取每個年級分數最高的一個學生，程式碼可以為：
Map<String, Optional<Student>> topStudentMap = students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));
複製程式碼需要說明的是，這個分組收集結果是Optional，而不是Student，這是因為maxBy處理的流可能是空流，但對我們的例子，這是不可能的，為了直接得到Student，可以使用Collectors的另一個收集器collectingAndThen，在得到Optional後呼叫Optional的get方法，如下所示：
Map<String, Student> topStudentMap = students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
collectingAndThen(
maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore)),
Optional::get)));
關於collectingAndThen，我們待會再進一步討論。
複製程式碼分組數值統計
除了基本的分組計數，還經常需要進行一些分組數值統計，比如求學生分數的和、平均分、最高分/最低分等，針對int,long和double型別，Collectors提供了專門的收集器，比如：
//求平均值，int和long也有類似方法
public static <T> Collector<T, ?, Double>
averagingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)
//求和，long和double也有類似方法
public static <T> Collector<T, ?, Integer>
summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
//求多種彙總資訊，int和double也有類似方法
//LongSummaryStatistics包括個數、最大值、最小值、和、平均值等多種資訊
public static <T> Collector<T, ?, LongSummaryStatistics>
summarizingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)
複製程式碼比如，按年級統計學生分數資訊，程式碼可以為：
Map<String, DoubleSummaryStatistics> gradeScoreStat =
students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
summarizingDouble(Student::getScore)));
複製程式碼分組內的map
對於每個分組內的元素，我們感興趣的可能不是元素本身，而是它的某部分資訊，在上節介紹的Stream API中，Stream有map方法，可以將元素進行轉換，Collectors也為分組元素提供了函式mapping，如下所示：
public static <T, U, A, R>
Collector<T, ?, R> mapping(Function<? super T, ? extends U> mapper,
Collector<? super U, A, R> downstream)
複製程式碼交給下游收集器downstream的不再是元素本身，而是應用轉換函式mapper之後的結果。比如，對學生按年級分組，得到學生名稱列表，程式碼可以為：
Map<String, List<String>> gradeNameMap =
students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
mapping(Student::getName, toList())));
System.out.println(gradeNameMap);
複製程式碼輸出為：
{1=[zhangsan, wangwu, sunqi], 2=[lisi, zhaoliu]}
複製程式碼分組結果處理(filter/sort/skip/limit)
對分組後的元素，我們可以計數，找最大/最小元素，計算一些數值特徵，還可以轉換後(map)再收集，那可不可以像上節介紹的Stream API一樣，進行排序(sort)、過濾(filter)、限制返回元素(skip/limit)呢？Collector沒有專門的收集器，但有一個通用的方法：
public static<T,A,R,RR> Collector<T,A,RR> collectingAndThen(
Collector<T,A,R> downstream, Function<R,RR> finisher)
複製程式碼這個方法接受一個下游收集器downstream和一個finisher，返回一個收集器，它的主要程式碼為：
return new CollectorImpl<>(downstream.supplier(),
downstream.accumulator(),
downstream.combiner(),
downstream.finisher().andThen(finisher),
characteristics);
複製程式碼也就是說，它在下游收集器的結果上又呼叫了finisher。利用這個finisher，我們可以實現多種功能，下面看一些例子。
收集完再排序，可以定義如下方法：
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> collectingAndSort(
Collector<T, ?, List<T>> downstream,
Comparator<? super T> comparator) {
return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
r.sort(comparator);
return r;
});
}
複製程式碼比如，將學生按年級分組，分組內學生按照分數由高到低進行排序，利用這個方法，程式碼可以為：
Map<String, List<Student>> gradeStudentMap =
students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
collectingAndSort(toList(),
Comparator.comparing(Student::getScore).reversed())));
複製程式碼針對這個需求，也可以先對流進行排序，然後再分組。
收集完再過濾，可以定義如下方法：
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> collectingAndFilter(
Collector<T, ?, List<T>> downstream,
Predicate<T> predicate) {
return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
return r.stream().filter(predicate).collect(Collectors.toList());
});
}
複製程式碼比如，將學生按年級分組，分組後，每個分組只保留不及格的學生(低於60分)，利用這個方法，程式碼可以為：
Map<String, List<Student>> gradeStudentMap =
students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
collectingAndFilter(toList(), t->t.getScore()<60)));
複製程式碼針對這個需求，也可以先對流進行過濾，然後再分組。
收集完，只返回特定區間的結果，可以定義如下方法：
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> collectingAndSkipLimit(
Collector<T, ?, List<T>> downstream, long skip, long limit) {
return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
return r.stream().skip(skip).limit(limit).collect(Collectors.toList());
});
}
複製程式碼比如，將學生按年級分組，分組後，每個分組只保留前兩名的學生，程式碼可以為：
Map<String, List<Student>> gradeStudentMap =
students.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed())
.collect(groupingBy(Student::getGrade,
collectingAndSkipLimit(toList(), 0, 2)));
複製程式碼這次，我們先對學生流進行了排序，然後再進行了分組。
分割槽
分組的一個特殊情況是分割槽，就是將流按true/false分為兩個組，Collectors有專門的分割槽函式：
public static <T> Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>>
partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)
public static <T, D, A> Collector<T, ?, Map<Boolean, D>>
partitioningBy(Predicate<? super T> predicate,
Collector<? super T, A, D> downstream)
複製程式碼第一個的下游收集器為toList()，第二個可以指定一個下游收集器。
比如，將學生按照是否及格(大於等於60分)分為兩組，程式碼可以為：
Map<Boolean, List<Student>> byPass = students.stream().collect(
partitioningBy(t->t.getScore()>=60));
複製程式碼按是否及格分組後，計算每個分組的平均分，程式碼可以為：
Map<Boolean, Double> avgScoreMap = students.stream().collect(
partitioningBy(t->t.getScore()>=60,
averagingDouble(Student::getScore)));
複製程式碼多級分組
groupingBy和partitioningBy都可以接受一個下游收集器，而下游收集器又可以是分組或分割槽。
比如，按年級對學生分組，分組後，再按照是否及格對學生進行分割槽，程式碼可以為：
Map<String, Map<Boolean, List<Student>>> multiGroup =
students.stream().collect(
groupingBy(Student::getGrade,
partitioningBy(t->t.getScore()>=60)));
複製程式碼小結
本節主要討論了各種收集器，包括容器收集器、字串收集器、分組和分割槽收集器等。
對於分組和分割槽，它們接受一個下游收集器，對同一個分組或分割槽內的元素進行進一步收集，下游收集器還可以是分組或分割槽，以構建多級分組，有一些收集器主要用於分組，比如counting, maxBy, minBy, summarizingDouble等。
mapping和collectingAndThen也都接受一個下游收集器，mapping在把元素交給下游收集器之前先進行轉換，而collectingAndThen對下游收集器的結果進行轉換，組合利用它們，可以構造更為靈活強大的收集器。
至此，關於Java 8中的函式式資料處理Stream API，我們就介紹完了，Stream API提供了集合資料處理的常用函式，利用它們，可以簡潔地實現大部分常見需求，大大減少程式碼，提高可讀性。
對於併發程式設計，Java 8也提供了一個新的類CompletableFuture，類似於Stream API對集合資料的流水線式操作，使用CompletableFuture，可以實現對多個非同步任務進行流水線式操作，它具體是什麼呢？
(與其他章節一樣，本節所有程式碼位於 github.com/swiftma/pro…，位於包shuo.laoma.java8.c93下)
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