java8 Stream流水线实现分析

java8的Stream流水线，用起来很爽，但是他是怎么做到的呢。

Stream流水线记录用户的每一步操作步骤(map,filter等)，当用户调用结束操作(Collect,reduce 等)时将用户之前记录的操作一并执行。这里就有几个问题要解决了

1. 如何记录用户操作
2. 如何将用户操作串联起来
3. 如何触发整个任务获取结果

记录串联用户操作

首先查看类图

查看源码我们可以看到 list.stream().map(x->x+”123”).filter(x->x.startsWith(“test”)).collect(Collectors.toList());

这样的流水线实际上每次都创建一个Stream的实现类并且返回，并且新创建的实现类持有上一个的引用。

中间操作分类

• unordered() filter() map() mapToInt() mapToLong() mapToDouble() flatMap() flatMapToInt() flatMapToLong() flatMapToDouble() peek()等操作时无状态的 创建的是 StatelessOp对象
• distinct() sorted() sorted() limit() skip() 创建的是 StateFullOp对象

以map为例看如何记录用户串联操作：

public final <R> Stream<R> map(Function<? super P_OUT, ? extends R> mapper) {
    Objects.requireNonNull(mapper);
    return new StatelessOp<P_OUT, R>(this, StreamShape.REFERENCE,
                                 StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {
        @Override
        Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {
            return new Sink.ChainedReference<P_OUT, R>(sink) {
                @Override
                public void accept(P_OUT u) {
                    downstream.accept(mapper.apply(u));
                }
            };
        }
    };
}

这里创建了一个 StatelessOp 对象 并返回，看构造函数的第一个参数 新创建的Stream对象，持有了原来对象的引用，这样就以链表的形势记录了用户操作。

sink

这里复写了opWrapSink方法，返回值为sink，sink接口是串联用户操作的关键：

sink 接口 主要有四个方法

1. begin 开始遍历元素之前回调
2. end 元素遍历后回调
3. cancellationRequested 是否可以结束操作，可以让短路操作尽早结束，比如findAny这种就不用遍历所有的元素。
4. accept 接受一个元素，并对一个元进行处理

return new Sink.ChainedReference<P_OUT, R>(sink) {
    @Override
    public void accept(P_OUT u) {
        downstream.accept(mapper.apply(u));
    }
};

这里复写了 accept方法，对传入的元素 调用了用户传入的方法（mapper.apply(u)） ，并把其返回结果交个下游的sink 处理。这样就把用户的操作串联起来了。

看一个复杂的sink实现，

private static final class RefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
        private ArrayList<T> list;

        RefSortingSink(Sink<? super T> sink, Comparator<? super T> comparator) {
            super(sink, comparator);
        }

        @Override
        public void begin(long size) {
            if (size >= Nodes.MAX_ARRAY_SIZE)
                throw new IllegalArgumentException(Nodes.BAD_SIZE);
            list = (size >= 0) ? new ArrayList<T>((int) size) : new ArrayList<T>();
         	//初始化一个list,用来存放元素
        }

        @Override
        public void end() {
            //拿到所有元素之后开始排序
            list.sort(comparator);
            downstream.begin(list.size());
            //区分下游是否包含短路操作
            if (!cancellationWasRequested) {
                //将排序好的元素发送到下游sink
                list.forEach(downstream::accept);
            }
            else {
                for (T t : list) {
                    if (downstream.cancellationRequested()) break;
                    downstream.accept(t);
                }
            }
            downstream.end();
            list = null;
        }

        @Override
        public void accept(T t) {
            //接受一个元素，放入list
            list.add(t);
        }
    }

如何触发任务

终端操作最终会调用下面这个函数

@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
//传入TerminalSink(最后一个sink收集结果)
final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
    Objects.requireNonNull(sink);
	//从后往前调用(前面说了当前Stream对象持有前一个Stream的引用)上面说的 opWrapSink 方法 得到 串联之后的 sink
    for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
        sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
    }
    return (Sink<P_IN>) sink;
}

最终对每个元素触发上面的到sink

@Override
final <P_IN> void copyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
    Objects.requireNonNull(wrappedSink);

    if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
        wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
        spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
        wrappedSink.end();
    }
    else {
        copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
    }
}

获取结果

TerminalSink 一下3种

1. FindSink findAny optional 等操作 ，在对应的Sink中记录这个值，等到执行结束时返回。
2. AccumulatingSink collect reduce等 归约操作，在sink 中 收集元素放入相应容器中。
3. ForEachOp forEach ，在sink 中对元素回调 传入的 consumer 方法。

异步实现

stream.parallel()方法可以将流 转换会并行流，多个线程一起处理该流实现方式就是

java.util.Spliterator#trySplit() 方法，将流分成一个个子流，在不同的线程中执行。