看山聊Java：一文掌握 Java8 Stream 中 Collectors 的 24 个操作

比眉伴天荒 2021-09-25 08:56 543阅读 0赞

![一文掌握 Java8 Stream 中 Collectors 的 24 个操作][Java8 Stream _ Collectors _ 24]

你好，我是看山。

Java8 应该算是业界主版本了，版本中重要性很高的一个更新是`Stream`流处理。关于流处理内容比较多，本文主要是说一下`Stream`中的`Collectors`工具类的使用。

`Collectors`是`java.util.stream`包下的一个工具类，其中各个方法的返回值可以作为`java.util.stream.Stream#collect`的入参，实现对队列的各种操作，包括：分组、聚合等。官方文档给出一些例子：

> Implementations of \{@link Collector\} that implement various useful reduction operations, such as accumulating elements into collections, summarizing elements according to various criteria, etc.
> 
> The following are examples of using the predefined collectors to perform common mutable reduction tasks:
> 
>     // Accumulate names into a List
>     List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
>     
>     // Accumulate names into a TreeSet
>     Set<String> set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
>     
>     // Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
>     String joined = things.stream()
>             .map(Object::toString)
>             .collect(Collectors.joining(", "));
>     
>     // Compute sum of salaries of employee
>     int total = employees.stream()
>             .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
>     
>     // Group employees by department
>     Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()
>             .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
>     
>     // Compute sum of salaries by department
>     Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()
>             .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
>     
>     // Partition students into passing and failing
>     Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()
>             .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

## 定义示例数据 ##

先定义待操作对象，一个万能的`Student`类（用到了 lombok）：

@Data
    @AllArgsConstructor
    public class Student { 
        private String id;
        private String name;
        private LocalDate birthday;
        private int age;
        private double score;
    }

然后定义一组测试数据：

final List<Student> students = Lists.newArrayList();
    students.add(new Student("1", "张三", LocalDate.of(2009, Month.JANUARY, 1), 12, 12.123));
    students.add(new Student("2", "李四", LocalDate.of(2010, Month.FEBRUARY, 2), 11, 22.123));
    students.add(new Student("3", "王五", LocalDate.of(2011, Month.MARCH, 3), 10, 32.123));

## 数据统计 ##

### 元素数量：counting ###

这个比较简单，就是统计聚合结果的元素数量：

// 3
    students.stream().collect(Collectors.counting())

### 平均值：averagingDouble、averagingInt、averagingLong ###

这几个方法是计算聚合元素的平均值，区别是输入参数需要是对应的类型。

比如，求学生的分数平均值，因为分数是`double`类型，所以在不转类型的情况下，需要使用`averagingDouble`：

// 22.123
    students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getScore))

如果考虑转换精度，也是可以实现：

// 22.0
    students.stream().collect(Collectors.averagingInt(s -> (int)s.getScore()))
    // 22.0
    students.stream().collect(Collectors.averagingLong(s -> (long)s.getScore()))

如果是求学生的平均年龄，因为年龄是`int`类型，就可以随意使用任何一个函数了：

// 11.0
    students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge))
    // 11.0
    students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge))
    // 11.0
    students.stream().collect(Collectors.averagingLong(Student::getAge))

> 注意：这三个方法的返回值都是`Double`类型。

### 和：summingDouble、summingInt、summingLong ###

这三个方法和上面的平均值方法类似，也是需要注意元素的类型，在需要类型转换时，需要强制转换：

// 66
    students.stream().collect(Collectors.summingInt(s -> (int)s.getScore()))
    // 66.369
    students.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getScore))
    // 66
    students.stream().collect(Collectors.summingLong(s -> (long)s.getScore()))

但是对于不需要强制转换的类型，可以随意使用任何一个函数：

// 33
    students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge))
    // 33.0
    students.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getAge))
    // 33
    students.stream().collect(Collectors.summingLong(Student::getAge))

> 注意：这三个方法返回值和平均值的三个方法不一样，`summingDouble`返回的是`Double`类型、`summingInt`返回的是`Integer`类型，`summingLong`返回的是`Long`类型。

### 最大值/最小值元素：maxBy、minBy ###

顾名思义，这两个函数就是求聚合元素中指定比较器中的最大/最小元素。比如，求年龄最大/最小的`Student`对象：

// Optional[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)]，注意返回类型是Optional
    students.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge)))
    // Optional[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]，注意返回类型是Optional
    students.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge)))

从源码可以看出来，这两个方法算是作者给的福利，用于完善数据统计的结果。内部都是封装了`reducing`方法和`BinaryOperator`工具类，这些下面会讲到。

public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator) { 
        return reducing(BinaryOperator.maxBy(comparator));
    }
    
    public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator) { 
        return reducing(BinaryOperator.minBy(comparator));
    }

### 统计结果：summarizingDouble、summarizingInt、summarizingLong ###

既然是数据操作，基本上逃不出计数、求平局、求和、最大、最小这几个，所以作者也是很贴心的实现了一组聚合的数据统计方法。

这组方法与求和、求平均的方法类似，都需要注意方法类型。比如，按照分数统计的话，需要进行类型转换：

// IntSummaryStatistics{count=3, sum=66, min=12, average=22.000000, max=32}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(s -> (int) s.getScore()))
    // DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=66.369000, min=12.123000, average=22.123000, max=32.123000}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getScore))
    // LongSummaryStatistics{count=3, sum=66, min=12, average=22.000000, max=32}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingLong(s -> (long) s.getScore()))

如果是用年龄统计的话，三个方法通用：

// IntSummaryStatistics{count=3, sum=33, min=10, average=11.000000, max=12}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge))
    // DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=33.000000, min=10.000000, average=11.000000, max=12.000000}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge))
    // LongSummaryStatistics{count=3, sum=33, min=10, average=11.000000, max=12}
    students.stream().collect(Collectors.summarizingLong(Student::getAge))

> 注意：这三个方法返回值不一样，`summarizingDouble`返回`DoubleSummaryStatistics`类型，`summarizingInt`返回`IntSummaryStatistics`类型，`summarizingLong`返回`LongSummaryStatistics`类型。

## 聚合、分组 ##

### 聚合元素：toList、toSet、toCollection ###

这几个函数比较简单，是将聚合之后的元素，重新封装到队列中，然后返回。比如，得到所有`Student`的 ID 列表，只需要根据需要的结果类型使用不同的方法即可：

// List: [1, 2, 3]
    final List<String> idList = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toList());
    // Set: [1, 2, 3]
    final Set<String> idSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toSet());
    // TreeSet: [1, 2, 3]
    final Collection<String> idTreeSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

> 注意：`toList`方法返回的是`List`子类，`toSet`返回的是`Set`子类，`toCollection`返回的是`Collection`子类。我们都知道，`Collection`的子类包括`List`、`Set`等众多子类，所以`toCollection`更加灵活。

### 聚合元素：toMap、toConcurrentMap ###

这两个方法的作用是将聚合元素，重新组装为`Map`结构，也就是 k-v 结构。两者用法一样，区别是`toMap`返回的是`Map`，`toConcurrentMap`返回`ConcurrentMap`，也就是说，`toConcurrentMap`返回的是线程安全的 Map 结构。

比如，我们需要聚合`Student`的 id：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
    final Map<String, Student> map11 = students.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity()));

但是，如果 id 有重复的，会抛出`java.lang.IllegalStateException: Duplicate key`异常，所以，为了保险起见，我们需要借助`toMap`另一个重载方法：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
    final Map<String, Student> map2 = students.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));

可以看到，`toMap`有不同的重载方法，可以实现比较复杂的逻辑。比如，我们需要得到根据 id 分组的`Student`的姓名：

// {1=张三, 2=李四, 3=王五}
    final Map<String, String> map3 = students.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (x, y) -> x));

比如，我们需要得到相同年龄得分最高的`Student`对象集合：

// {10=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123), 11=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 12=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)}
    final Map<Integer, Student> map5 = students.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Student::getAge, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));

所以，`toMap`可玩性很高。

### 分组：groupingBy、groupingByConcurrent ###

`groupingBy`与`toMap`都是将聚合元素进行分组，区别是，`toMap`结果是 1:1 的 k-v 结构，`groupingBy`的结果是 1:n 的 k-v 结构。

比如，我们对`Student`的年龄分组：

// List: {10=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], 11=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], 12=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
    final Map<Integer, List<Student>> map1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
    // Set: {10=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], 11=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], 12=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
    final Map<Integer, Set<Student>> map12 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge, Collectors.toSet()));

既然`groupingBy`也是分组，是不是也能够实现与`toMap`类似的功能，比如，根据 id 分组的`Student`：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
    final Map<String, Student> map3 = students.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getId, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));

为了对比，把`toMap`的写法放在这：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
    final Map<String, Student> map2 = students.stream()
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));

如果想要线程安全的`Map`，可以使用`groupingByConcurrent`。

### 分组：partitioningBy ###

`partitioningBy`与`groupingBy`的区别在于，`partitioningBy`借助`Predicate`断言，可以将集合元素分为`true`和`false`两部分。比如，按照年龄是否大于 11 分组：

// List: {false=[Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)], true=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
    final Map<Boolean, List<Student>> map6 = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getAge() > 11));
    // Set: {false=[Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123), Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123)], true=[Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)]}
    final Map<Boolean, Set<Student>> map7 = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getAge() > 11, Collectors.toSet()));

## 链接数据：joining ##

这个方法对`String`类型的元素进行聚合，拼接成一个字符串返回，作用与`java.lang.String#join`类似，提供了 3 个不同重载方法，可以实现不同的需要。比如：

// javagosql
    Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining());
    // java, go, sql
    Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining(", "));
    // 【java, go, sql】
    Stream.of("java", "go", "sql").collect(Collectors.joining(", ", "【", "】"));

## 操作链：collectingAndThen ##

这个方法在`groupingBy`的例子中出现过，它是先对集合进行一次聚合操作，然后通过`Function`定义的函数，对聚合后的结果再次处理。

比如`groupingBy`中的例子：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}
    final Map<String, Student> map3 = students.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getId, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));

显示将结果聚合成`List`列表，然后取列表的第 0 个元素返回，通过这种方式，实现 1:1 的 map 结构。

再来一个复杂一些的，找到聚合元素中年龄数据正确的`Student`列表：

// []，结果为空，是因为例子中所有人的年龄都是对的
    students.stream()
            .collect(
                    Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), (
                            list -> list.stream()
                                    .filter(s -> (LocalDate.now().getYear() - s.getBirthday().getYear()) != s.getAge())
                                    .collect(Collectors.toList()))
                    )
            );

> 这个例子纯粹是为了使用`collectingAndThen`的用法，其实可以简化为：
> 
>     students.stream()
>             .filter(s -> (LocalDate.now().getYear() - s.getBirthday().getYear()) != s.getAge())
>             .collect(Collectors.toList());

## 操作后聚合：mapping ##

`mapping`先通过`Function`函数处理数据，然后通过`Collector`方法聚合元素。比如，获取获取`students`的姓名列表：

// [张三, 李四, 王五]
    students.stream()
            .collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()));

这种计算与`java.util.stream.Stream#map`方式类似：

// [张三, 李四, 王五]
    students.stream()
            .map(Student::getName)
            .collect(Collectors.toList());

从这点上看，还是通过`java.util.stream.Stream#map`更清晰一些。

## 聚合后操作：reducing ##

`reducing`提供了 3 个重载方法：

*  `public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op)`：直接通过`BinaryOperator`操作，返回值是`Optional`
 *  `public static <T> Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op)`：预定默认值，然后通过`BinaryOperator`操作
 *  `public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing(U identity, Function<? super T, ? extends U> mapper, BinaryOperator<U> op)`：预定默认值，通过`Function`操作元素，然后通过`BinaryOperator`操作

比如，计算所有`students`的得分总数：

// Optional[66.369]，注意返回类型是Optional
    students.stream()
            .map(Student::getScore)
            .collect(Collectors.reducing(Double::sum));
    // 66.369
    students.stream()
            .map(Student::getScore)
            .collect(Collectors.reducing(0.0, Double::sum));
    // 66.369
    students.stream()
            .collect(Collectors.reducing(0.0, Student::getScore, Double::sum));

同`mapping`，`reducing`的操作与`java.util.stream.Stream#reduce`方式类似：

// Optional[66.369]，注意返回类型是Optional
    students.stream().map(Student::getScore).reduce(Double::sum);
    // 66.369
    students.stream().map(Student::getScore).reduce(0.0, Double::sum);

在上文说到`maxBy`和`minBy`时，提到这两个函数就是通过`reducing`实现的。

> 对于`mapping`和`reducing`，可以参考函数式编程中 map-reduce 的概念。

## 文末总结 ##

本文主要讲解了 Java8 Stream 中 Collectors 定义的 24 个方法，这种流式计算逻辑，依靠 Fork/Join 框架，性能方面有很大的优势。如果没有掌握这些用法，可能在后续阅读代码时，会很吃力，毕竟，Java8 基本上已经是业界标杆了。

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