版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/91355293
java8专栏目录：
本文将从Collectos中构建收集器入手，详细介绍java8提供了哪些收集器，重点介绍:toList、toSet、toCollection、joining、groupBy(包含多级分组)、reducing的核心实现原理与使用示例。
本节目录
1、toList、toSet、toCollection
首先对流中的数据进行计算，最终返回的数据类型为集合。Collectors中定义了如下3集合类收集器，其声明如下：
public static Collector> toList()
public static Collector> toSet()
public static > Collector toCollection(Supplier collectionFactory)
温馨提示：建议根据上篇的理论，再来反推一下这些Collector中的核心属性的值，例如supplier、accumulator、combiner、characteristics。不过特别注意，toList、toCollection是不支持并行运行的，但toSet()方法支持并行运行。
我们首先来看一个一直使用的示例，返回菜单中所有菜品的名称：
public static void test_toList(List menu) {
List names = menu.stream().map(Dish::getName)
.collect(Collectors.toList());
}
由于toList方法的实现原理已经在 java8读书笔记：探究java8流收集数据原理中也详细介绍，故本篇不再重点介绍。
2、joining
Collectors定义了如下3个重载方法。
public static Collector joining()
public static Collector joining(CharSequence delimiter)
public static Collector joining(CharSequence delimiter,
CharSequence prefix, CharSequence suffix)
2.1 joining
public static Collector joining() {
return new CollectorImpl(
StringBuilder::new, StringBuilder::append,
(r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
StringBuilder::toString, CH_NOID);
}
Supplier< A> supplier()
其函数为StringBuilder::new，即通过该方法创建一个StringBuilder方法，作为累积器的初始值。
BiConsumer accumulator
累积器：StringBuilder::append，即会对流中的元素执行追加。
BinaryOperator< A> combiner
组合器，也是调用append方法，进行字符串的规约。
Function finisher
转换器：由于累积器返回的最终对象为StringBuilder，并不是目标String类型，故需要调用StringBuilder#toString方法进行转换
Set< Characteristics> characteristics
无任何行为。
从上面的函数定义我们可以得出该方法的作用：针对字符串流，会对流中的元素执行字符的追加动作，流元素之间没有分隔符号，示例如下：
2.2 joining(CharSequence delimiter)
public static Collector joining(CharSequence delimiter) {
return joining(delimiter, "", "");
}
public static Collector joining(CharSequence delimiter,
CharSequence prefix,
CharSequence suffix) {
return new CollectorImpl<>(
() -> new StringJoiner(delimiter, prefix, suffix),
StringJoiner::add, StringJoiner::merge,
StringJoiner::toString, CH_NOID);
}
Supplier< A> supplier()
其函数为() -> new StringJoiner(delimiter, prefix, suffix)，累积器的初始值为StringJoiner。
BiConsumer accumulator
累积器：StringJoiner::append，即会对流中的元素执行追加。
BinaryOperator< A> combiner
组合器，StringJoiner::merge。
Function finisher
转换器：由于累积器返回的最终对象为StringBuilder，并不是目标String类型，故需要调用StringBuilder#toString方法进行转换
Set< Characteristics> characteristics
无任何行为。
其示例如下：
3、聚合相关收集器
聚合相关收集器，主要包括minBy、maxBy、sum、avg等相关函数，其主要方法声明如下：
public static Collector> minBy(Comparator super T> comparator)
public static Collector> maxBy(Comparator super T> comparator)
public static Collector summingInt(ToIntFunction super T> mapper)
public static Collector summingLong(ToLongFunction super T> mapper)
public static Collector summingDouble(ToDoubleFunction super T> mapper)
public static Collector averagingInt(ToIntFunction super T> mapper)
public static Collector averagingLong(ToLongFunction super T> mapper)
public static Collector averagingDouble(ToDoubleFunction super T> mapper)
上面这些方法比较简单，下面举个简单的例子介绍其使用：
4 分组
Collectors提供了3个groupingBy重载方法，我们一个一个来理解。
4.1 从示例入手
我们从其中一个最简单的函数说起，从而慢慢引出
public static Collector>> groupingBy(
Function super T, ? extends K> classifier)
Collector>>
首先我们先来关注该方法的返回值Collector>，其最终返回的数据类型为：Map>
Function super T, ? extends K> classifier
分类函数。
示例如下：例如如下是购物车实体类，并且初始化数据如下：
public class ShopCar {
private int id;
private int sellerId;
private String sellerName;
private String goodsName;
private int buyerId;
private String buyerName;
private int num;
}
// 初始化数据如下：
public static List initShopCar() {
return Arrays.asList(
new ShopCar(1, 1, "天猫" , "华为手机", 1 , "dingw", 5),
new ShopCar(1, 2, "京东" , "华为手机", 2 , "ly", 2),
new ShopCar(1, 1, "京东" , "小米手机", 3 , "zhl", 3),
new ShopCar(1, 2, "1号店" , "华为手机", 1 , "dingw", 5),
new ShopCar(1, 2, "天猫" , "苹果手机", 1 , "dingw", 2)
);
}
首先我们看一下java8之前的写法：
public static void test_group_jdk7(List shopCars) {
Map> shopBySellerNameMap = new HashMap<>();
for(ShopCar c : shopCars ) {
if(shopBySellerNameMap.containsKey( c.getSellerName() )) {
shopBySellerNameMap.get(c.getSellerName()).add(c);
} else {
List aList = new ArrayList<>();
shopBySellerNameMap.put(c.getSellerName(), aList);
aList.add(c);
}
}
print(shopBySellerNameMap);
}
上面的代码应该很容易理解，根据商家名称进行分组，拥有相同商家的名称的购物车项组成一个集合，最终返回Map>类型的数据。
那如何使用java8的流分组特性来编写对应的代码呢？下面的思考过程非常关键，经过前面的学习，我想大家应该也具备了如下分析与编写的能力？
首先其声明如下：public static Collector>> groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier)，那在本例中，T,K这两个参数代表什么意思呢？
T : ShopCar
K : String (sellerName的类型)
其判断的主要依据为groupingBy方法返回的参数Collector>>，代表，其中最后一个泛型参数R对应的就是本例需要返回的Map>，故分析出T,K代表的含义。
然后再看其参数：Function super T, ? extends K> classifier,即接受的函数式编程接口为T -> K，即通过ShopCar 返回一个String，又根据其名称可知，该函数为一个分类函数，故基本可以写成如下代码：
public static void test_group_jdk8(List shopCars) {
Map> shopBySellerNameMap =
shopCars
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(ShopCar::getSellerName));
//.collect(Collectors.groupingBy( (ShopCar c) -> c.getSellerName() ))
print(shopBySellerNameMap);
}
其运行效果如下：
为了加深对groupingBy方法的理解，接下来我们重点分析一下其源码的实现。
4.2 源码分析groupingBy方法
public static Collector>> groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier) { // @1
return groupingBy(classifier, toList()); // @2
}
代码@1：分类参数，已经在上文中详细介绍。
代码@2：调用groupingBy重载方法，传入的参数为toList()，有点意思，传入的参数为Collectors.toList()，结合上文中的示例，需要返回值类型为：Map>，与这里的List对应起来了。
public static Collector> groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier, Collector super T, A, D> downstream) {
return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);
}
该重载方法，再次调用3个参数的groupingBy方法，其中第二个参数为HashMap::new，即创建一个Map对象，我们重点关注3个参数的groupingBy。
public static > Collector groupingBy(
Function super T, ? extends K> classifier,
Supplier mapFactory,
Collector super T, A, D> downstream) { // @1
Supplier downstreamSupplier = downstream.supplier(); // @2 start
BiConsumer downstreamAccumulator = downstream.accumulator();
BiConsumer, T> accumulator = (m, t) -> {
K key = Objects.requireNonNull(classifier.apply(t), "element cannot be mapped to a null key");
A container = m.computeIfAbsent(key, k -> downstreamSupplier.get());
downstreamAccumulator.accept(container, t);
}; // @2 end
BinaryOperator> merger = Collectors.>mapMerger(downstream.combiner()); // @3
@SuppressWarnings("unchecked")
Supplier> mangledFactory = (Supplier>) mapFactory;
if (downstream.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) { // @4
return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, CH_ID);
}
else { // @5
@SuppressWarnings("unchecked")
Function downstreamFinisher = (Function) downstream.finisher();
Function, M> finisher = intermediate -> {
intermediate.replaceAll((k, v) -> downstreamFinisher.apply(v));
@SuppressWarnings("unchecked")
M castResult = (M) intermediate;
return castResult;
};
return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, finisher, CH_NOID);
}
}
代码@1：参数介绍：
Function super T, ? extends K> classifier
分类函数。
Supplier< M> mapFactory
map构建函数。()-> Map
Collector super T, A, D> downstream
下游收集器，在上面的示例中，该参数为Collectos.toList()。
代码@2：构建最终的累积器。其实现要点如下：
对流中的元素，使用Function super T, ? extends K> classifier，获取对应的分类键值。
使用mangledFactory创建累积初始值，并调用Map#computeIfAbsent方法，放入的值为：downstreamSupplier.get()。可以类比上例中Map>，请结合如下代码进行理解：
代码@3：构建最终的组合器，这里使用的是Collectos.mapMerger，其内部的实现就是对每个元素，执行map#merge方法。
代码@4：如果收集器的行为为IDENTITY_FINISH，直接根据上面已创建的累积器、组合器，创建一个最终的收集器。
代码@5：如果收集器的行为不包含IDENTITY_FINISH，则需要最终调用原收集器的finisher方法。才能最终需要返回的类型。
groupingBy的原理就讲解到这里，我们接下来思考如下场景：
还是上面的购物车场景，现在要求先按照供应商名称分组，然后按照购买人分组(即多级分组)，类似于SQL group by sellerId,buyerId。
思考过程：首先二级分类需要返回的数据类型为Map> >,而只有一个参数的groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier)，只接受一个分类参数，其内部会调用两个参数的groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier,Collector super T, A, D> downstream)，默认第二个参数为Collectors.toList()，故我们可以做的文章是改变这个默认值，传入符合业务场景的收集器，结合目前的需求，很显然，该参数应该是支持分组的收集器，即应该可以通过嵌套groupingBy方法，实现二级分组，其具体代码如下：
/**
* 二级分组示例
* @param shopCars
*/
public static void test_level_group(List shopCars) {
Map>> result =
shopCars.stream().collect(Collectors.groupingBy(ShopCar::getSellerName,
Collectors.groupingBy(ShopCar::getBuyerName)));
System.out.println(result);
}
温馨提示：上面介绍的分组，主要的Map存储结构为HashMap，java8为ConcurrentMap对应类继承体系提供了对应的分组函数：groupingByConcurrent，其使用方法与groupingBy方法类型，故不重复介绍。
5、 partitioningBy
分区，分区可以看出是分组的特殊化，接受的分类函数返回boolean类型，即是谓词Predicate super T> predicate。其声明如下：
public static Collector>> partitioningBy(Predicate super T> predicate)
public static Collector> partitioningBy(Predicate super T> predicate, Collector super T, A, D> downstream)
由于其用法与分组类似，故这里就一笔带过了。
6、 reducing
规约。其函数声明如下：
public static Collector reducing(U identity, Function super T, ? extends U> mapper, BinaryOperatorop)
其参数如下：
U identity
规约初始值。
Function super T, ? extends U> mapper
累加器函数。
BinaryOperatorop
组合器函数。
关于Collectors.reducing，建议可以直接使用Stream自身提供的reducing方法，具体请参考博文：java8实战读书笔记：初识Stream、流的基本操作(流计算)