性能篇：解密Stream，提升集合遍历效率的秘诀！

大家好，我是小米，一个热爱技术分享的小伙伴。今天我们来聊一聊 Java 中的 Stream，以及如何通过 Stream 来提高遍历集合的效率。

什么是Stream？

在开始深入讨论之前，我们先来了解一下什么是 Stream。

Stream 是 Java 8 中引入的一种新的抽象概念，用于处理数据序列。它为我们提供了一种更加便捷、高效的方式来操作集合数据，实现了函数式编程的特性。在之前的 Java 版本中，我们通常使用迭代器或者循环来处理集合，代码显得冗长且难以阅读。而引入 Stream 后，我们可以采用声明式的方式描述数据的处理流程，使代码更加简洁、清晰。

Stream 的本质是一种数据流，它不是一种数据结构，因此不会改变原有的数据集合。相反，它提供了一系列的中间操作和终端操作，这些操作可以被串联起来形成一条处理流水线。中间操作用于对数据进行转换和处理，而终端操作则触发整个处理流程的执行，产生最终的结果。

使用 Stream，我们可以轻松进行各种操作，如筛选、映射、过滤、排序等，而无需手动编写繁琐的迭代代码。这种声明式的编程风格不仅提高了代码的可读性，还有助于并行处理，充分发挥多核 CPU 的性能优势。

以下是一个简单的代码示例，演示了使用Stream对集合进行过滤、映射和打印操作的好处：

这个简单的示例展示了Stream的优势，实际应用中，Stream还可以进行更复杂的操作，如分组、排序等，为集合处理提供了更多灵活性。

Stream操作分类

在使用 Stream 进行集合操作时，我们通常将其分为两种操作：中间操作和终端操作。

中间操作是在数据源上进行的转换和处理，但并不立即触发流的遍历。这些操作包括 filter、map、distinct 等。通过 filter 我们可以轻松筛选出符合条件的元素，而 map 则用于转换元素，使得处理过程更为灵活。

在上述示例中，filter 用于选择偶数，map 则将这些偶数平方，形成了中间操作的链式调用。

终端操作是触发流的遍历并产生最终结果的操作，结束流的处理。这些操作包括 forEach、collect、reduce 等。通过 collect 我们可以将流中的元素收集到一个新的集合中。

在这个示例中，collect 将处理后的结果收集到一个新的列表中，结束了整个流的处理过程。

Stream源码实现

Stream 的源码实现是 Java 8 中引入的一项复杂而精妙的特性，它为处理集合数据提供了一种全新的方式。在深入探讨 Stream 的源码实现之前，我们首先需要了解几个关键的类和接口，它们构成了 Stream 操作的基础结构。

首先，BaseStream 接口是 Stream API 中的基础，它定义了一些基本的操作，例如串行执行和并行执行。这个接口为不同类型的 Stream，如 Stream、IntStream、DoubleStream 等提供了一致的接口定义，使得操作在不同类型的流之间能够得到复用。

接着，AbstractPipeline 类是 Stream 的核心类之一，它封装了操作的基本逻辑，包括遍历、过滤等。这个类为具体的操作提供了抽象基类，简化了新操作的添加。它还定义了流水线的基本结构，使得我们能够串联多个操作形成一个完整的处理流程。

在针对对象引用流的处理中，ReferencePipeline 继承自 AbstractPipeline，通过一系列方法（如 filter、map 等）生成不同类型的中间操作，形成操作链。而 Sink 类则负责接收元素并进行实际的处理。这种流水线的设计充分体现了函数式编程的思想，每个操作都是不可变的，而且在进行终端操作前，中间操作只是构建了一个操作链而并未实际执行。

在具体的操作实现中，以 filter 为例，通过 ReferencePipeline 类的 filter 方法生成一个新的流水线，其中定义了过滤的逻辑，形成了一个中间操作。这个设计使得我们能够以链式的方式组织多个操作，从而更加灵活地构建数据处理流程。

Stream操作叠加源码解析

在实际应用中，我们常常需要对集合进行多个操作，这时候就涉及到 Stream 操作的叠加。通过源码解析，我们可以深入了解这一过程的执行。

首先，让我们看一下一个简单的例子：

这个例子中，我们对数字集合进行了筛选（filter）和映射（mapToInt）的两个操作，然后求和。让我们逐步分析这个过程。

filter操作

首先，filter 操作创建了一个新的 Stream，其中包含了符合条件的元素。这是通过 ReferencePipeline 类的 filter 方法实现的，具体代码如下：

这段代码展示了如何创建一个新的 Stream，其中的 Sink 对象通过 predicate.test(u) 来判断是否满足条件，然后将符合条件的元素传递给下游。

mapToInt操作

接着，mapToInt 操作对上一个操作的结果进行了映射，将元素乘以2。这是通过 ReferencePipeline 类的 mapToInt 方法实现的，具体代码如下：

这段代码展示了如何创建一个新的 IntStream，其中的 Sink 对象通过 mapper.applyAsInt(u) 来进行映射操作，将元素乘以2后传递给下游。

sum操作

最后，sum 操作对上一个操作的结果进行了求和。这是通过 SummingInt 类的 evaluate 方法实现的，具体代码如下：

这段代码展示了如何对映射后的元素进行求和操作，最终得到结果。

通过这个简单的例子，我们可以看到 Stream 操作的叠加是通过创建新的 Stream，并在每个操作的 Sink 中对元素进行处理和传递的。这种链式调用的方式使得我们可以灵活组合多个操作，构建出复杂的数据处理流程。

Stream并行处理源码解析

Stream 的一个显著特点是能够支持并行处理。在多核 CPU 的环境下，Stream 的并行迭代方式可以显著提高性能。通过分析源码，我们可以了解并行处理是如何实现的，以及在何种场景下使用更为合适。

首先，让我们看一个简单的例子：

在这个例子中，我们使用了 parallelStream() 方法将 Stream 转换为并行流，然后进行映射和求和操作。接下来，我们将逐步分析这个过程。

parallelStream操作

首先，parallelStream() 方法是通过 BaseStream 接口的 parallel() 方法实现的，具体代码如下：

这段代码通过 StreamSupport.stream(spliterator(), true) 来创建一个支持并行的 Stream。

并行处理的实现

在并行处理过程中，Stream 会被分割成多个子任务，每个子任务在一个独立的线程中执行。这是通过 ForkJoinTask 框架实现的，具体代码如下：

invoke() 方法用于执行任务，每个子任务都是一个 ForkJoinTask，它们会在多个线程中同时执行，最后将结果合并起来。

并行处理的Sink

在并行处理中，每个子任务都有自己的 Sink 对象，用于处理元素。这是通过 ForkingSink 类实现的，具体代码如下：

ForkingSink 中的 accept() 方法用于接收元素，然后通过 split() 方法将任务进行分割。

通过这个简单的例子，我们可以看到 Stream 的并行处理是通过 ForkJoin 框架实现的，每个子任务都在独立的线程中执行，最后将结果合并。这种方式能够更好地利用多核 CPU 的性能，提高处理速度。

性能测试

为了更直观地比较两者的性能，我们使用JMH（Java Microbenchmarking Harness）进行测试。

以下是一个简单的示例代码，假设我们有一个包含一系列数字的列表，我们将对这些数字进行过滤，然后按照奇偶性进行分组：

测试结论：

通过以上测试结果，我们可以看到：

• 在循环迭代次数较少的情况下，常规的迭代方式性能反而更好；
• 在单核 CPU 服务器配置环境中，也是常规迭代方式更有优势；
• 而在大数据循环迭代中，如果服务器是多核 CPU 的情况下，Stream 的并行迭代优势明显。

所以我们在平时处理大数据的集合时，应该尽量考虑将应用部署在多核 CPU 环境下，并且使用 Stream 的并行迭代方式进行处理。

总结

用事实说话，我们看到其实使用 Stream 未必可以使系统性能更佳，还是要结合应用场景进行选择，也就是合理地使用 Stream。

总的来说，Stream 是一个强大而灵活的工具，但并不是适用于所有场景。在选择使用 Stream 时，我们需要根据实际情况进行权衡和取舍。

通过深入了解 Stream 的底层实现，我们可以更好地运用这一特性，提高代码的可读性和性能。

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希望本篇文章能够帮助大家更好地理解和使用 Stream，欢迎大家在评论区分享自己的见解和经验。如果有其他技术话题感兴趣，也欢迎留言提出，我们一起探讨学习！感谢大家的阅读！

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