由于本文需要有一定的Stream基础,所以如果不懂什么是Stream的同学请移步:Java—Stream入门
操作分类
graph LR
操作分类 — 中间操作
终端操作 — 操作分类
中间操作 — 有状态
中间操作 — 无状态
短路 — 终端操作
非短路 — 终端操作
中间操作只进行操作的记录,而实际的操作是由终端操作来执行的。如下面的例子。
张三的妈妈想让张三帮忙买调料,所以将需要购买的调料写在一张纸上交给张三。(中间操作)
纸:
小葱、大蒜、生姜、鸡精、酱油。。。
张三拿着纸条去买菜。(终端操作)
中间操作
中间操作分为两种:有状态,无状态。
- 有状态:处理不止依赖当前元素。如,sorted(需要得到所有元素才可以排序不是吗)。
- 无状态:处理只以来当前元素。如,map(只需要对当前元素进行类型转换不是吗)。
AbstractPipeline
非常重要的类,本质是个双链表,有着一下三个成员变量。Stream可以延迟执行的其中一个原因就是这个抽象类。可以说这个抽象类定义了中间操作的各种行为。
- sourceStage:指向头结点。每一次中间操作会增加一个节点,为了在O(1)的时间复杂度找到头结点而定义。有点并查集的感觉。
- previousStage:前驱节点。
- nextStage:后驱节点。
- sourceOrOpFlags:这里存的是一个int数值,来自枚举StreamOpFlag类。不用纠结这个类中各种数值的计算,这就是个标记,用来记录当前节点是做什么操作。如,filter等。
每一次中间操作就会生产一个上述节点。
终端操作
终端操作分为两种:短路与非短路
- 短路:找到了满足条件的数据后直接中断操作。
- 非短路:对于每个元素都做完一遍操作。
Sink
可以看出分为三种:Chained与Of,以及TerminalSink
- Chained:用来生成中间操作的Sink链表。
- Of:用来执行具体的accept。
- TerminalSink:生成终端操作的Sink节点。
执行流程
样例
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(3);
list.add(1);
list.add(4);
list.add(2);
list.add(2);
list.stream().distinct().filter(t -> t < 4)
.map(String::valueOf).sorted()
.forEach(System.out::println);
可以看出Stream的执行流程如下:
逐步生成每一步中间操作的节点 -> 生成终端操作的Sink节点 -> 生成每一步中间操作的Sink节点 -> begin -> 执行各个中间操作以及终端操作 -> end
简单阐述下Stream流程的三个部分:
- 获取head且逐步生成AbstractPipeline的双链表。
- 从上述双链表的最后一个节点向前驱节点迭代生成Sink链表。
- 迭代Sink链表逐个执行中间操作与终端操作。
并行流的执行使用了ForkJoin架构,先根据元素的数量通过分治的方式分解为单一元素的Stream,对单个Stream处理,然后再合并。
流程也符合上述案例,但各个部分的执行实际上存在并发并行,多了最后的合并操作。
本文建议结合源码一起阅读理解,涉及到的源码特别多(建议适当阅读,碰到复杂难懂的算法可以跳过,不要死磕),所以本文中并未贴出。
原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/288786.html