Мастерство работы с Java Stream

В этой статье мы постараемся подробно рассмотреть Java Stream. Без долгих предисловий сразу приступим к делу. Для начала возьмём знакомый класс Student. Представим, что у нас есть группа студентов:

@Getter @AllArgsConstructor public static class Student {     private String name;     private Integer age; }  List<Student> students = Lists.newArrayList(     new Student("Bob", 18),     new Student("Ted", 17),     new Student("Zeka", 19));

Задача следующая:

Необходимо вернуть студентов в возрасте 18 лет и старше из заданного списка, отсортированных по убыванию возраста, не более двух человек.

В коде на Java7 и более ранних версий мы реализуем это следующим образом:

public List<Student> getTwoOldestStudents(List<Student> students) {     List<Student> result = new ArrayList<>();     // 1. Цикл для определения возраста студентов, сначала отфильтровываем студентов, соответствующих критериям возраста     for (Student student : students) {       if (student.getAge() >= 18) {         result.add(student);       }     }     // 2. Сортируем список подходящих студентов по возрасту     result.sort((s1, s2) -> s2.getAge() - s1.getAge());     // 3. Проверяем размер результата. Если он больше 2, обрезаем подсписок до первых двух записей и возвращаем его.     if (result.size() > 2) {       result = result.subList(0, 2);     }     return result; }

В Java 8 и более поздних версиях с использованием Stream код можно написать более элегантно:

public List<Student> getTwoOldestStudentsByStream(List<Student> students) {         return students.stream()                 .filter(s -> s.getAge() >= 18)                 .sorted((s1, s2) -> s2.getAge() - s1.getAge())                 .limit(2)                 .collect(Collectors.toList());     }

Различия между двумя подходами:

С точки зрения функционального подхода, реализация процедурного кода связывает элементы коллекции, итерации цикла и различные логические проверки, раскрывая чрезмерное количество деталей. По мере усложнения требований процедурный код становится сложным для понимания и поддержки.

Функциональный подход отделяет детали реализации от бизнес-логики. Подобно SQL-запросам, он описывает, что нужно сделать, а не как это сделать, что позволяет программистам сосредоточиться на бизнес-логике и создавать более чистый, понятный и легко поддерживаемый код.

Опираясь на свой повседневный опыт разработки, я составил подробное резюме основных моментов, сложных аспектов использования, типичных сценариев и других важных аспектов работы со Stream. Надеюсь, это поможет вам лучше понять Stream и применять его в разработке проектов более эффективно.

Первое знакомство со Stream

В Java 8 был добавлен функционал Stream, который позволяет пользователям работать с такими структурами данных, как List и Collection в функциональном и более простом стиле, а также использовать параллельные вычисления без явного участия пользователя.

Говоря вкратце, выполнение вычислений с помощью Stream включает составление конвейера потока. Конвейер потока состоит из следующих трёх частей:

1. Создание Stream: создаётся из исходных данных, которыми могут быть массивы, коллекции, функции-генераторы, каналы ввода-вывода и др.

2. Промежуточные операции: их может быть ноль или более, они преобразуют поток в новый поток, например, filter(Predicate)

3. Терминальная операция: возвращает результат или побочный эффект, например, count() или forEach(Consumer)

Следующая диаграмма иллюстрирует эти процессы:

Каждому типу операций в конвейере потока соответствует несколько методов API. Давайте для начала перечислим функции каждого метода API.

1. Начало конвейера

Этап отвечает за создание нового потока (Stream) напрямую или на основе существующих объектов типа массивов, List, Set, Map и других коллекций.

Помимо обычного Stream, который является потоком ссылок на объекты, существуют примитивные специализации: IntStream, LongStream и DoubleStream. Все они называются «потоками» и соответствуют описанным здесь характеристикам и ограничениям.

2. Промежуточный конвейер

Этот этап отвечает за обработку потока и возвращение нового объекта Stream. Операции промежуточного конвейера могут накладываться друг на друга.

3. Завершение конвейера

Как следует из названия, после завершения операции конвеера поток заканчивается. На этом этапе могут быть выполнены логические операции или возвращены данные с результатами выполнения, в зависимости от требований.

Stream API: Детальное использование

1. Создание Stream

//Stream.of, IntStream.of... Stream nameStream = Stream.of("Bob", "Ted", "Zeka"); IntStream ageStream = IntStream.of(18, 17, 19);  //stream, parallelStream Stream studentStream = students.stream();         Stream studentParallelStream = students.parallelStream();

В большинстве случаев Stream создаётся на основе существующего списка коллекций.

2. Промежуточные операции

2.1 map

map и flatMap используются для преобразования существующих элементов в элементы других типов. Различие между ними:

• map предполагает преобразование «один-к-одному», то есть каждый элемент может быть преобразован только в один новый элемент.

• flatMap допускает преобразование «один-ко-многим», то есть каждый элемент может быть преобразован в один или несколько новых элементов.

Рассмотрим метод map. Текущая задача:

Преобразовать предыдущий список объектов студентов в список их имён и вывести результат:

/**      * Использование map: один-к-одному         * @param students      * @return      */     public List<String> objectToString(List<Student> students) {         return students.stream()                 .map(Student::getName)                 .collect(Collectors.toList());     }

Вывод:

[Bob, Ted, Zeka]

Как видно, на входе три объекта Student, а на выходе три имени студентов.

2.2 flatMap

Теперь давайте расширим задачу.

В соответствии с правилами школы каждый учащийся должен присоединиться к какой-либо команде. Допустим:

• Боб, Тед и Зека присоединяются к баскетбольной команде.

• Алан, Энн и Дэвис присоединяются к футбольной команде.

@Getter @AllArgsConstructor public static class Team {     private String type;     private List<Student> students; }  List<Student> basketballStudents = Lists.newArrayList(                 new Student("Bob", 18),                 new Student("Ted", 17),                 new Student("Zeka", 19));  List<Student> footballStudent = Lists.newArrayList(                 new Student("Alan", 19),                 new Student("Anne", 21),                 new Student("Davis", 21));  Team basketballTeam = new Team("bastetball", basketballStudents); Team footballTeam = new Team("football", footballStudent); List<Team> teams = Lists.newArrayList(basketballTeam, footballTeam);    // Объект Lists зависит от com.google.common.collect

Теперь нужно посчитать всех учащихся во всех командах и вернуть их в объединённом списке. Как это можно реализовать?

Попробуем использовать метод map:

List<List<Student>> allStudents = teams.stream()     .map(Team::getStudents)     .collect(Collectors.toList());

Мы видим, что если это не удаётся, возвращаемый тип результата — List<List>, тогда как нам нужен именно List.

Тем не менее, в Java 7 и более ранних версиях мы могли бы легко решить эту задачу следующим образом:

List<Student> allStudents = new ArrayList<>(); for (Team team : teams) {     for (Student student : team.getStudents()) {       allStudents.add(student);     } }

Однако код с двумя вложенными циклами выглядит неэлегантно. В этом случае на помощь приходит метод flatMap.

List<Student> allStudents = teams.stream()     .flatMap(t -> t.getStudents().stream())     .collect(Collectors.toList());

Разве это не круто? Всё реализуется в одну строку кода. Метод flatMap принимает лямбда-функцию. Возвращаемое значение этой функции должно быть типа Stream. В итоге метод flatMap объединяет все возвращаемые потоки, создавая новый Stream, чего метод map сделать не может.

Следующая диаграмма наглядно иллюстрирует логику обработки метода flatMap:

2.3 filter, distinct, sorted, limit

Это часто используемые методы промежуточных операций Stream, их часто применяют вместе. Описания их функций представлены в предыдущей таблице. Сейчас давайте сразу перейдём к задаче:

Для списка учащихся из всех команд нам нужно узнать возраст второго и третьего самых старших из них. Они должны быть не младше 18 лет. Кроме того, если есть повторяющиеся значения, их следует учитывать только один раз.

List<Integer> topTwoAges = allStudents.stream() /       .map(Student::getAge) //[18, 17, 19, 19, 21, 21]       .filter(a -> a >= 18) //[18, 19, 19, 21, 21]       .distinct()   //[18, 19, 21]       .sorted((a1, a2) -> a2 - a1)  //       .skip(1)  //[19, 18]       .limit(2) //[19, 18]       .collect(Collectors.toList());      System.out.println(topTwoAges);

Вывод:

[19, 18]

Примечание: так как после выполнения метода skip остаётся только два элемента, шаг limit можно было бы опустить.

Думаю, вы легко поймёте функции этих методов без дополнительных пояснений. Настоятельно рекомендую попробовать реализовать их самостоятельно, чтобы закрепить знания.

2.4 peek, forEach

Оба метода peek и forEach можно использовать для обхода элементов и их поочерёдной обработки, поэтому мы разберём их вместе для сравнения. Однако стоит отметить, что peek является методом промежуточной операции, а forEach — терминальной.

Как описывалось ранее, промежуточная операция может использоваться только в качестве шага обработки в середине конвейера потока. Её нельзя выполнить напрямую для получения результата. Для выполнения промежуточной операции потребуется терминальная операция.

Как метод терминальной операции, не возвращающий значения, forEach может выполнять соответствующую операцию напрямую.

Например, давайте поприветствуем каждого студента из баскетбольной команды, используя peek и forEach соответственно:

//peak System.out.println("------start peek------"); basketballTeam.getStudents().stream().peek(s -> System.out.println("Hello, " + s.getName())); System.out.println("------end peek------");  System.out.println(); //foreach System.out.println("------start foreach------"); basketballTeam.getStudents().stream().forEach(s -> System.out.println("Hello, " + s.getName())); System.out.println("------end foreach------");

Как видно из вывода, метод peek не выполняется, если вызывается самостоятельно, в то время как forEach может быть выполнен напрямую:

------start peek------ ------end peek------  ------start foreach------ Hello, Bob Hello, Ted Hello, Zeka ------end foreach------

Если добавить терминальную операцию после peek, он будет выполнен.

System.out.println("------start peek------"); basketballTeam.getStudents().stream().peek(s -> System.out.println("Hello, " + s.getName())).count(); System.out.println("------end peek------");  //output ------start peek------ Hello, Bob Hello, Ted Hello, Zeka ------end peek------

Стоит отметить, что метод peek следует использовать с осторожностью для выполнения бизнес-логики обработки. Подумайте: если есть терминальный метод, будет ли выполнен peek? Ответ: неопределённо! Всё зависит от версии Java и конкретной ситуации.

Например, в версии Java 8 метод peek из предыдущего примера выполнится нормально, но в Java 17 он будет автоматически оптимизирован, и логика внутри peek может не выполниться. Причины этого поведения можно найти в официальной документации API JDK 17.

Для таких методов, как findFirst и count, метод peek рассматривается как операция, не влияющая результат, поэтому он оптимизируется и не выполняется.

Из комментариев к исходному коду peek можно увидеть, что рекомендованный сценарий его использования — это отладка. Вы можете использовать peek для вывода информации о каждом элементе, чтобы упростить отладку и анализ проблем в процессе разработки. Как и следует из названия, peek служит для «подглядывания» за изменениями данных во время выполнения.

3. Терминальная операция

Терминальные операции делятся на две категории.

Первая категория — получение простых результатов. Сюда относятся методы max, min, count, findAny, findFirst, anyMatch, allMatch и другие. Под «простыми» понимаются результаты в форме чисел, логических значений (Boolean) или объектов типа Optional.

Вторая категория — сбор элементов в коллекцию. Большинство сценариев связано с получением объекта результата класса коллекций, таких как List, Set или HashMap. Это реализуется с помощью метода collect.

3.1 Простые типы результатов

(1) max, min

Методы max() и min() используются для возврата максимального/минимального значения элемента после обработки потока. Результат возвращается в обёртке Optional. 

Пример:

Скажите, кто самый старший и самый младший в футбольной команде?

//max footballTeam.getStudents().stream()     .map(Student::getAge)     .max(Comparator.comparing(a -> a))     .ifPresent(a -> System.out.println("The maximum age for a football team is " + a));

//min footballTeam.getStudents().stream()     .map(Student::getAge)     .min(Comparator.comparing(a -> a))     .ifPresent(a -> System.out.println("The minimum age for a football team is " + a));

Вывод:

The maximum age for a football team is 21 The minimum age for a football team is 19

2. findAny, findFirst

Методы findAny() и findFirst() в основном используются для завершения обработки потока, когда найден элемент, удовлетворяющий заданным условиям. Для последовательных потоков (serial Stream) findAny() работает так же, как findFirst, однако для параллельных потоков (parallel Stream) findAny() более эффективен.

Предположим, в баскетбольной команде появился новый студент, Том, которому 19 лет.

List<Student> basketballStudents = Lists.newArrayList(                 new Student("Bob", 18),                 new Student("Ted", 17),                 new Student("Zeka", 19),         new Student("Tom", 19));

Рассмотрим результаты следующих двух задач:

• Вернуть имя первого студента в баскетбольной команде, возраст которого равен 19;

• Вернуть имя любого студента в баскетбольной команде, возраст которого равен 19.

//findFirst basketballStudents.stream()     .filter(s -> s.getAge() == 19)     .findFirst()     .map(Student::getName)     .ifPresent(name -> System.out.println("findFirst: " + name));

//findAny basketballStudents.stream()     .filter(s -> s.getAge() == 19)     .findAny()     .map(Student::getName)     .ifPresent(name -> System.out.println("findAny: " + name));

Как видно, при использовании последовательного потока между этими методами нет разницы. Различия в параллельной обработке будут рассмотрены позже.

3. count

Так как к баскетбольной команде присоеднилися новый студент, сколько студентов теперь в команде?

System.out.println("The number of students on the basketball team: " + basketballStudents.stream().count());

Вывод:

The number of students on the basketball team: 4

4. anyMatch, allMatch, noneMatch

Как следует из названий, эти три метода используются для проверки, удовлетворяют ли элементы заданным условиям, и возвращают логическое значение (boolean). Рассмотрим три примера:

• Есть ли в футбольной команде студент по имени Алан?

• Все ли студенты в футбольной команде моложе 22 лет?

• Нет ли в футбольной команде студентов старше 20 лет?

// соответствие хотя бы одного элемента System.out.println("anymatch: "                    + footballStudent.stream().anyMatch(s -> s.getName().equals("Alan")));

// соответствие всех элементов System.out.println("allmatch: "                    + footballStudent.stream().allMatch(s -> s.getAge() < 22));//nonematch System.out.println("noneMatch: "                    + footballStudent.stream().noneMatch(s -> s.getAge() > 20));

3.2 Типы результатов для коллекций

(1) Создание коллекции

Создание коллекций — это, вероятно, самый распространённый сценарий использования метода collect. Помимо List, упомянутого ранее, также можно создавать Set, Map и другие коллекции. Пример:

// Получить актуальное распределение возрастов студентов в баскетбольной команде, без дубликатов. Set<Integer> ageSet = basketballStudents.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); System.out.println("set: " + ageSet);

// Получить карту (отображение) имён и возрастов всех студентов в баскетбольной команде. Map<String, Integer> nameAndAgeMap = basketballStudents.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); System.out.println("map: " + nameAndAgeMap);

(2) Генерация объединённой строки

Помимо создания коллекций, collect также может использоваться для объединения строк.

Например, после получения имён всех студентов в баскетбольной команде, мы хотим объединить их через запятую и вернуть строку:

System.out.println(basketballStudents.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",")));

Вывод:

Bob,Ted,Zeka,Tom

Вы можете сказать: «Разве для этого нельзя использовать String.join()? Нет необходимости применять Stream в этой ситуации». Но стоит отметить, что прелесть Stream заключается в его способности сочетаться с другой бизнес-логикой, что делает код более естественным и последовательным. Если ваша задача — только объединение строк, то, действительно, использование Stream не обязательно. Зачем стрелять из пушки по воробьям?

Кроме того, метод Collectors.joining() поддерживает добавление префиксов и суффиксов, что делает его ещё более мощным.

System.out.println(basketballStudents.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(",")")));

Вывод:

(Bob,Ted,Zeka)

(3) Генерация статистических результатов

Ещё один сценарий, который редко используется на практике, — это применение collect для подсчёта суммы числовых данных. Рассмотрим это вкратце.

// Вычислить среднее System.out.println("average age: "                 + basketballStudents.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.averagingInt(a -> a)));、

// Сводная статистика IntSummaryStatistics summary = basketballStudents.stream()     .map(Student::getAge)     .collect(Collectors.summarizingInt(a -> a)); System.out.println("summary: " + summary);

В приведённом выше примере используется collect для выполнения математических операций над возрастами студентов. Результаты следующие:

average age: 18.0 summary: IntSummaryStatistics{count=3, sum=54, min=17, average=18.000000, max=19}

Параллельные потоки

Описание механизма

Использование параллельных потоков позволяет эффективно задействовать ресурсы компьютера и ускорить выполнение задач. Параллельный поток делит весь поток на несколько фрагментов, затем выполняет обработку каждого фрагмента параллельно и, в конце, объединяет результаты в единый поток.

Как показано на диаграмме ниже, происходит фильтрация чисел, которые больше или равны 18:

Эффективное использование findAny()

Как уже упоминалось, метод findAny() более эффективен при работе с параллельными потоками. В документации API также указано, что результаты выполнения этого метода могут различаться при каждом запуске.

Попробуем выполнить findAny() 10 раз, используя parallelStream, чтобы найти любое имя студента, соответствующее критериям (например, Bob, Tom или Zeka):

for (int i = 0; i < 10; i++) {     basketballStudents.parallelStream()         .filter(s -> s.getAge() >= 18)         .findAny()         .map(Student::getName)         .ifPresent(name -> System.out.println("findAny in parallel stream: " + name)); }

Вывод:

findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Tom findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Bob findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Zeka findAny in parallel stream: Zeka

Этот результат подтверждает нестабильность метода findAny().

Чтобы лучше раскрыть тему параллельных потоков, я проведу дополнительный анализ в следующей статье.

Дополнительная информация

1. Отложенное выполнение

Потоки являются ленивыми; вычисления выполняются только при вызове терминальной операции, а исходные элементы потребляются по мере необходимости. Например, метод peek, упомянутый ранее, является хорошим примером.

2. Избегайте повторного выполнения терминальных операций 

Важно помнить, что после завершения потока его нельзя использовать для выполнения других операций. Попытка сделать это приведёт к ошибке. Рассмотрим следующий пример:

Stream<Student> studentStream = basketballStudents.stream().filter(s -> s.getAge() == 19); // Вычислить количество студентов System.out.println("Количество студентов: " + studentStream.count()); // Если попытаться снова, будет выдана ошибка try {     System.out.println("Количество студентов: " + studentStream.count()); } catch (Exception e) {     e.printStackTrace(); }

Вывод:

the number of students: 2 java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed at java.util.stream.AbstractPipeline.<init>(AbstractPipeline.java:203) ...

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как использовать Stream для написания более элегантного кода на Java на основе нескольких примеров, а также кратко описали фактическую роль каждого API. 

Ввиду ограниченного объёма статьи, использование методов collect и параллельных потоков было рассмотрено лишь поверхностно. Я обещаю детально разобрать эти темы в следующих публикациях.

Для полного освоения Stream недостаточно изучить материал теоретически — нужно обязательно практиковаться на реальных проектах. Если у вас есть вопросы, приглашаю обсудить их в комментариях. ╰(*°▽°*)╯

Код из статьи доступен на GitHub.
Директория: src/main/java/stream/StreamCase.java

---

В заключение всех начинающих разработчиков на Java приглашаем на открытые уроки:

• 4 декабря: Работа потоками ввода/вывода на примере сетевого чата. Подробности и запись

• 18 декабря: Интерактивная новогодняя открытка на Java и LibGDX. Подробности и запись