講透JAVA Stream的collect用法與原理，遠比你想象的更強大

架構悟道發表於2022-07-18

Java

大家好，又見面了。

在我前面的文章《吃透JAVA的Stream流操作，多年實踐總結》中呢，對Stream的整體情況進行了細緻全面的講解，也大概介紹了下結果收集器Collectors的常見用法 —— 但遠不是全部。

本篇文章就來專門剖析collect操作，一起解鎖更多高階玩法，讓Stream操作真正的成為我們編碼中的神兵利器。

初識Collector

先看一個簡單的場景：

現有集團內所有人員列表，需要從中篩選出上海子公司的全部人員

假定人員資訊資料如下：

姓名	子公司	部門	年齡	工資
大壯	上海公司	研發一部	28	3000
二牛	上海公司	研發一部	24	2000
鐵柱	上海公司	研發二部	34	5000
翠花	南京公司	測試一部	27	3000
玲玲	南京公司	測試二部	31	4000

如果你曾經用過Stream流，或者你看過我前面關於Stream用法介紹的文章，那麼藉助Stream可以很輕鬆的實現上述訴求：

public void filterEmployeesByCompany() {
    List<Employee> employees = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(employees);
}

上述程式碼中，先建立流，然後通過一系列中間流操作（filter方法）進行業務層面的處理，然後經由終止操作（collect方法）將處理後的結果輸出為List物件。

但我們實際面對的需求場景中，往往會有一些更復雜的訴求，比如說：

現有集團內所有人員列表，需要從中篩選出上海子公司的全部人員，並按照部門進行分組

其實也就是加了個新的分組訴求，那就是先按照前面的程式碼實現邏輯基礎上，再對結果進行分組處理就好咯：

public void filterEmployeesThenGroup() {
    // 先 篩選
    List<Employee> employees = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.toList());
    // 再 分組
    Map<String, List<Employee>> resultMap = new HashMap<>();
    for (Employee employee : employees) {
        List<Employee> groupList = resultMap
                .computeIfAbsent(employee.getDepartment(), k -> new ArrayList<>());
        groupList.add(employee);
    }
    System.out.println(resultMap);
}

似乎也沒啥毛病，相信很多同學實際編碼中也是這麼處理的。但其實我們也可以使用Stream操作直接完成：

public void filterEmployeesThenGroupByStream() {
    Map<String, List<Employee>> resultMap = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
    System.out.println(resultMap);
}

兩種寫法都可以得到相同的結果：

{
    研發二部=[Employee(subCompany=上海公司, department=研發二部, name=鐵柱, age=34, salary=5000)], 
    研發一部=[Employee(subCompany=上海公司, department=研發一部, name=大壯, age=28, salary=3000), 
             Employee(subCompany=上海公司, department=研發一部, name=二牛, age=24, salary=2000)]
}

上述2種寫法相比而言，第二種是不是程式碼上要簡潔很多？而且是不是有種自注釋的味道了？

通過collect方法的合理恰當利用，可以讓Stream適應更多實際的使用場景，大大的提升我們的開發編碼效率。下面就一起來全面認識下collect、解鎖更多高階操作吧。

collect\Collector\Collectors區別與關聯

剛接觸Stream收集器的時候，很多同學都會被collect,Collector,Collectors這幾個概念搞的暈頭轉向，甚至還有很多人即使已經使用Stream好多年，也只是知道collect裡面需要傳入類似Collectors.toList()這種簡單的用法，對其背後的細節也不甚瞭解。

這裡以一個collect收集器最簡單的使用場景來剖析說明下其中的關係：

?概括來說：

1️⃣ collect是Stream流的一個終止方法，會使用傳入的收集器（入參）對結果執行相關的操作，這個收集器必須是Collector介面的某個具體實現類
2️⃣ Collector是一個介面，collect方法的收集器是Collector介面的具體實現類
3️⃣ Collectors是一個工具類，提供了很多的靜態工廠方法，提供了很多Collector介面的具體實現類，是為了方便程式設計師使用而預置的一些較為通用的收集器（如果不使用Collectors類，而是自己去實現Collector介面，也可以）。

Collector使用與剖析

到這裡我們可以看出，Stream結果收集操作的本質，其實就是將Stream中的元素通過收集器定義的函式處理邏輯進行加工，然後輸出加工後的結果。

根據其執行的操作型別來劃分，又可將收集器分為幾種不同的大類：

下面分別闡述下。

恆等處理Collector

所謂恆等處理，指的就是Stream的元素在經過Collector函式處理前後完全不變，例如toList()操作，只是最終將結果從Stream中取出放入到List物件中，並沒有對元素本身做任何的更改處理：

恆等處理型別的Collector是實際編碼中最常被使用的一種，比如：

list.stream().collect(Collectors.toList());
list.stream().collect(Collectors.toSet());
list.stream().collect(Collectors.toCollection());

歸約彙總Collector

對於歸約彙總類的操作，Stream流中的元素逐個遍歷，進入到Collector處理函式中，然後會與上一個元素的處理結果進行合併處理，並得到一個新的結果，以此類推，直到遍歷完成後，輸出最終的結果。比如Collectors.summingInt()方法的處理邏輯如下：

比如本文開頭舉的例子，如果需要計算上海子公司每個月需要支付的員工總工資，使用Collectors.summingInt()可以這麼實現：

public void calculateSum() {
    Integer salarySum = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
    System.out.println(salarySum);
}

需要注意的是，這裡的彙總計算，不單單隻數學層面的累加彙總，而是一個廣義上的彙總概念，即將多個元素進行處理操作，最終生成1個結果的操作，比如計算Stream中最大值的操作，最終也是多個元素中，最終得到一個結果：

還是用之前舉的例子，現在需要知道上海子公司裡面工資最高的員工資訊，我們可以這麼實現：

public void findHighestSalaryEmployee() {
    Optional<Employee> highestSalaryEmployee = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary)));
    System.out.println(highestSalaryEmployee.get());
}

因為這裡我們要演示collect的用法，所以用了上述的寫法。實際的時候JDK為了方便使用，也提供了上述邏輯的簡化封裝，我們可以直接使用max()方法來簡化，即上述程式碼與下面的寫法等價：

public void findHighestSalaryEmployee2() {
    Optional<Employee> highestSalaryEmployee = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .max(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary));
    System.out.println(highestSalaryEmployee.get());
}

分組分割槽Collector

Collectors工具類中提供了groupingBy方法用來得到一個分組操作Collector，其內部處理邏輯可以參見下圖的說明：

groupingBy()操作需要指定兩個關鍵輸入，即分組函式和值收集器：

分組函式：一個處理函式，用於基於指定的元素進行處理，返回一個用於分組的值（即分組結果HashMap的Key值），對於經過此函式處理後返回值相同的元素，將被分配到同一個組裡。
值收集器：對於分組後的資料元素的進一步處理轉換邏輯，此處還是一個常規的Collector收集器，和collect()方法中傳入的收集器完全等同（可以想想俄羅斯套娃，一個概念）。

對於groupingBy分組操作而言，分組函式與值收集器二者必不可少。為了方便使用，在Collectors工具類中，提供了兩個groupingBy過載實現，其中有一個方法只需要傳入一個分組函式即可，這是因為其預設使用了toList()作為值收集器：

例如：僅僅是做一個常規的資料分組操作時，可以僅傳入一個分組函式即可：

public void groupBySubCompany() {
    // 按照子公司維度將員工分組
    Map<String, List<Employee>> resultMap =
            getAllEmployees().stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSubCompany));
    System.out.println(resultMap);
}

這樣collect返回的結果，就是一個HashMap，其每一個HashValue的值為一個List型別。

而如果不僅需要分組，還需要對分組後的資料進行處理的時候，則需要同時給定分組函式以及值收集器：

public void groupAndCaculate() {
    // 按照子公司分組，並統計每個子公司的員工數
    Map<String, Long> resultMap = getAllEmployees().stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSubCompany,
                    Collectors.counting()));
    System.out.println(resultMap);
}

這樣就同時實現了分組與組內資料的處理操作：

{南京公司=2, 上海公司=3}

上面的程式碼中Collectors.groupingBy()是一個分組Collector，而其內又傳入了一個歸約彙總Collector Collectors.counting()，也就是一個收集器中巢狀了另一個收集器。

除了上述演示的場景外，還有一種特殊的分組操作，其分組的key型別僅為布林值，這種情況，我們也可以通過Collectors.partitioningBy()提供的分割槽收集器來實現。

例如：

統計上海公司和非上海公司的員工總數, true表示是上海公司，false表示非上海公司

使用分割槽收集器的方式，可以這麼實現：

public void partitionByCompanyAndDepartment() {
    Map<Boolean, Long> resultMap = getAllEmployees().stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(e -> "上海公司".equals(e.getSubCompany()),
                    Collectors.counting()));
    System.out.println(resultMap);
}

結果如下：

{false=2, true=3}

Collectors.partitioningBy()分割槽收集器的使用方式與Collectors.groupingBy()分組收集器的使用方式相同。單純從使用維度來看，分組收集器的分組函式返回值為布林值，則效果等同於一個分割槽收集器。

Collector的疊加巢狀

有的時候，我們需要根據先根據某個維度進行分組後，再根據第二維度進一步的分組，然後再對分組後的結果進一步的處理操作，這種場景裡面，我們就可以通過Collector收集器的疊加巢狀使用來實現。

例如下面的需求：

現有整個集團全體員工的列表，需要統計各子公司內各部門下的員工人數。

使用Stream的巢狀Collector，我們可以這麼實現：

public void groupByCompanyAndDepartment() {
    // 按照子公司+部門雙層維度，統計各個部門內的人員數
    Map<String, Map<String, Long>> resultMap = getAllEmployees().stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSubCompany,
                    Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                            Collectors.counting())));
    System.out.println(resultMap);
}

可以看下輸出結果，達到了需求預期的訴求：

{
    南京公司={
        測試二部=1, 
        測試一部=1}, 
    上海公司={
        研發二部=1, 
        研發一部=2}
}

上面的程式碼中,就是一個典型的Collector巢狀處理的例子，同時也是一個典型的多級分組的實現邏輯。對程式碼的整體處理過程進行剖析，大致邏輯如下：

藉助多個Collector巢狀使用，可以讓我們解鎖很多複雜場景處理能力。你可以將這個操作想象為一個套娃操作，如果願意，你可以無限巢狀下去（實際中不太可能會有如此荒誕的場景）。

Collectors提供的收集器

為了方便程式設計師使用呢，JDK中的Collectors工具類封裝提供了很多現成的Collector實現類，可供編碼時直接使用，對常用的收集器介紹如下：

方法	含義說明
toList	將流中的元素收集到一個List中
toSet	將流中的元素收集到一個Set中
toCollection	將流中的元素收集到一個Collection中
toMap	將流中的元素對映收集到一個Map中
counting	統計流中的元素個數
summingInt	計算流中指定int欄位的累加總和。針對不同型別的數字型別，有不同的方法，比如summingDouble等
averagingInt	計算流中指定int欄位的平均值。針對不同型別的數字型別，有不同的方法，比如averagingLong等
joining	將流中所有元素（或者元素的指定欄位）字串值進行拼接，可以指定拼接連線符，或者首尾拼接字元
maxBy	根據給定的比較器，選擇出值最大的元素
minBy	根據給定的比較器，選擇出值最小的元素
groupingBy	根據給定的分組函式的值進行分組，輸出一個Map物件
partitioningBy	根據給定的分割槽函式的值進行分割槽，輸出一個Map物件，且key始終為布林值型別
collectingAndThen	包裹另一個收集器，對其結果進行二次加工轉換
reducing	從給定的初始值開始，將元素進行逐個的處理，最終將所有元素計算為最終的1個值輸出

上述的大部分方法，前面都有使用示例，這裡對collectAndThen補充介紹下。

collectAndThen對應的收集器，必須傳入一個真正用於結果收集處理的實際收集器downstream以及一個finisher方法，當downstream收集器計算出結果後，使用finisher方法對結果進行二次處理，並將處理結果作為最終結果返回。

還是拿之前的例子來舉例：

給定集團所有員工列表，找出上海公司中工資最高的員工。

我們可以寫出如下程式碼：

public void findHighestSalaryEmployee() {
    Optional<Employee> highestSalaryEmployee = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary)));
    System.out.println(highestSalaryEmployee.get());
}

但是這個結果最終輸出的是個Optional<Employee>型別，使用的時候比較麻煩，那能不能直接返回我們需要的Employee型別呢？這裡就可以藉助collectAndThen來實現：

public void testCollectAndThen() {
    Employee employeeResult = getAllEmployees().stream()
            .filter(employee -> "上海公司".equals(employee.getSubCompany()))
            .collect(
                    Collectors.collectingAndThen(
                            Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary)),
                            Optional::get)
            );
    System.out.println(employeeResult);
}

這樣就可以啦，是不是超簡單的？

開發個自定義收集器

前面我們演示了很多Collectors工具類中提供的收集器的用法，上一節中列出來的Collectors提供的常用收集器，也可以覆蓋大部分場景的開發訴求了。

但也許在專案中，我們會遇到一些定製化的場景，現有的收集器無法滿足我們的訴求，這個時候，我們也可以自己來實現定製化的收集器。

Collector介面介紹

我們知道，所謂的收集器，其實就是一個Collector介面的具體實現類。所以如果想要定製自己的收集器，首先要先了解Collector介面到底有哪些方法需要我們去實現，以及各個方法的作用與用途。

當我們新建一個MyCollector類並宣告實現Collector介面的時候，會發現需要我們實現5個介面：

這5個介面的含義說明歸納如下：

介面名稱	功能含義說明
supplier	建立新的結果容器，可以是一個容器，也可以是一個累加器例項，總之是用來儲存結果資料的
accumlator	元素進入收集器中的具體處理操作
finisher	當所有元素都處理完成後，在返回結果前的對結果的最終處理操作，當然也可以選擇不做任何處理，直接返回
combiner	各個子流的處理結果最終如何合併到一起去，比如並行流處理場景，元素會被切分為好多個分片進行並行處理，最終各個分片的資料需要合併為一個整體結果，即通過此方法來指定子結果的合併邏輯
characteristics	對此收集器處理行為的補充描述，比如此收集器是否允許並行流中處理，是否finisher方法必須要有等等，此處返回一個Set集合，裡面的候選值是固定的幾個可選項。

對於characteristics返回set集合中的可選值，說明如下：

取值	含義說明
UNORDERED	宣告此收集器的彙總歸約結果與Stream流元素遍歷順序無關，不受元素處理順序影響
CONCURRENT	宣告此收集器可以多個執行緒並行處理，允許並行流中進行處理
IDENTITY_FINISH	宣告此收集器的finisher方法是一個恆等操作，可以跳過

現在，我們知道了這5個介面方法各自的含義與用途了，那麼作為一個Collector收集器，這幾個介面之間是如何配合處理並將Stream資料收集為需要的輸出結果的呢？下面這張圖可以清晰的闡述這一過程：

當然，如果我們的Collector是支援在並行流中使用的，則其處理過程會稍有不同：

為了對上述方法有個直觀的理解，我們可以看下Collectors.toList()這個收集器的實現原始碼：

static final Set<Collector.Characteristics> CH_ID
            = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH));

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);
}

對上述程式碼拆解分析如下：

supplier方法：ArrayList::new，即new了個ArrayList作為結果儲存容器。
accumulator方法：List::add，也就是對於stream中的每個元素，都呼叫list.add()方法新增到結果容器追蹤。
combiner方法：(left, right) -> { left.addAll(right); return left; }，也就是對於並行操作生成的各個子ArrayList結果，最終通過list.addAll()方法合併為最終結果。
finisher方法：沒提供，使用的預設的，因為無需做任何處理，屬於恆等操作。
characteristics：返回的是IDENTITY_FINISH，也即最終結果直接返回，無需finisher方法去二次加工。注意這裡沒有宣告CONCURRENT，因為ArrayList是個非執行緒安全的容器，所以這個收集器是不支援在併發過程中使用。

通過上面的逐個方法描述，再聯想下Collectors.toList()的具體表現，想必對各個介面方法的含義應該有了比較直觀的理解了吧？

實現Collector介面

既然已經搞清楚Collector介面中的主要方法作用，那就可以開始動手寫自己的收集器啦。新建一個class類，然後宣告實現Collector介面，然後去實現具體的介面方法就行咯。

前面介紹過，Collectors.summingInt收集器是用來計算每個元素中某個int型別欄位的總和的，假設我們需要一個新的累加功能：

計算流中每個元素的某個int欄位值平方的總和

下面，我們就一起來自定義一個收集器來實現此功能。

supplier方法

supplier方法的職責，是建立一個結果儲存累加的容器。既然我們要計算多個值的累加結果，那首先就是要先宣告一個int sum = 0用來儲存累加結果。但是為了讓我們的收集器可以支援在併發模式下使用，我們這裡可以採用執行緒安全的AtomicInteger來實現。

所以我們便可以確定supplier方法的實現邏輯了：

@Override
public Supplier<AtomicInteger> supplier() {
    // 指定用於最終結果的收集，此處返回new AtomicInteger(0)，後續在此基礎上累加
    return () -> new AtomicInteger(0);
}

accumulator方法

accumulator方法是實現具體的計算邏輯的，也是整個Collector的核心業務邏輯所在的方法。收集器處理的時候，Stream流中的元素會逐個進入到Collector中，然後由accumulator方法來進行逐個計算：

@Override
public BiConsumer<AtomicInteger, T> accumulator() {
    // 每個元素進入的時候的遍歷策略，當前元素值的平方與sum結果進行累加
    return (sum, current) -> {
        int intValue = mapper.applyAsInt(current);
        sum.addAndGet(intValue * intValue);
    };
}

這裡也補充說下，收集器中的幾個方法中，僅有accumulator是需要重複執行的，有幾個元素就會執行幾次，其餘的方法都不會直接與Stream中的元素打交道。

combiner方法

因為我們前面supplier方法中使用了執行緒安全的AtomicInteger作為結果容器，所以其支援在並行流中使用。根據上面介紹，並行流是將Stream切分為多個分片，然後分別對分片進行計算處理得到分片各自的結果，最後這些分片的結果需要合併為同一份總的結果，這個如何合併，就是此處我們需要實現的：

@Override
public BinaryOperator<AtomicInteger> combiner() {
    // 多個分段結果處理的策略，直接相加
    return (sum1, sum2) -> {
        sum1.addAndGet(sum2.get());
        return sum1;
    };
}

因為我們這裡是要做一個數字平方的總和，所以這裡對於分片後的結果，我們直接累加到一起即可。

finisher方法

我們的收集器目標結果是輸出一個累加的Integer結果值，但是為了保證併發流中的執行緒安全，我們使用AtomicInteger作為了結果容器。也就是最終我們需要將內部的AtomicInteger物件轉換為Integer物件，所以finisher方法我們的實現邏輯如下：

@Override
public Function<AtomicInteger, Integer> finisher() {
    // 結果處理完成之後對結果的二次處理
    // 為了支援多執行緒併發處理，此處內部使用了AtomicInteger作為了結果累加器
    // 但是收集器最終需要返回Integer型別值，此處進行對結果的轉換
    return AtomicInteger::get;
}

characteristics方法

這裡呢，我們宣告下該Collector收集器的一些特性就行了：

因為我們實現的收集器是允許並行流中使用的，所以我們宣告瞭CONCURRENT屬性；
作為一個數字累加算總和的操作，對元素的先後計算順序並沒有關係，所以我們也同時宣告UNORDERED屬性；
因為我們的finisher方法裡面是做了個結果處理轉換操作的，並非是一個恆等處理操作，所以這裡就不能宣告IDENTITY_FINISH屬性。

基於此分析，此方法的實現如下：

@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
    Set<Characteristics> characteristics = new HashSet<>();
    // 指定該收集器支援併發處理（前面也發現我們採用了執行緒安全的AtomicInteger方式）
    characteristics.add(Characteristics.CONCURRENT);
    // 宣告元素資料處理的先後順序不影響最終收集的結果
    characteristics.add(Characteristics.UNORDERED);
    // 注意:這裡沒有新增下面這句，因為finisher方法對結果進行了處理，非恆等轉換
    // characteristics.add(Characteristics.IDENTITY_FINISH);
    return characteristics;
}

這樣呢，我們的自定義收集器就實現好了，如果需要完整程式碼，可以到文末的github倉庫地址上獲取。

我們使用下自己定義的收集器看看：

public void testMyCollector() {
    Integer result = Stream.of(new Score(1), new Score(2), new Score(3), new Score(4))
            .collect(new MyCollector<>(Score::getScore));
    System.out.println(result);
}

輸出結果：

完全符合我們的預期，自定義收集器就實現好了。回頭再看下，是不是挺簡單的？

總結

好啦，關於Java中Stream的collect用法與Collector收集器的內容，這裡就給大家分享到這裡咯。看到這裡，不知道你是否掌握了呢？是否還有什麼疑問或者更好的見解呢？歡迎多多留言切磋交流。

?此外：

關於本文中涉及的演示程式碼的完整示例，我已經整理並提交到github中，如果您有需要，可以自取：https://github.com/veezean/JavaBasicSkills

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