了解Java 8中的Spliterator，Collector和Stream

我在理解StreamJava 8中的接口时遇到了麻烦，尤其是与Spliteratorand Collector接口有关的接口。我的问题是我根本无法理解Spliterator和Collector接口的是，作为一个结果，Stream接口仍然有些模糊了我。

Spliterator和和到底是什么Collector，我如何使用它们？如果我愿意写我自己Spliterator或Collector（和可能是我自己Stream在这个过程中），我应该怎样做和不能做？

我阅读了一些分散在网络上的示例，但是由于此处的所有内容仍然是新内容并且随时可能更改，因此示例和教程仍然非常稀疏。

几乎可以肯定，您永远不必以Spliterator用户身份进行处理。如果你在写它时，才需要Collection类型的自己，还打算并行优化他们的操作。

就其价值而言，a Spliterator是一种操作集合中元素的方式，可以很容易地拆分出集合的一部分，例如，因为您要并行化并希望一个线程在集合的一部分上工作，一个线程在另一部分上工作，等等。

从本质上讲，您也绝对不应将类型的值保存Stream到变量中。 Stream有点像Iterator，因为它是一次使用的对象，您几乎总是在流畅的链中使用它，如Javadoc示例：

int sum = widgets.stream()
                  .filter(w -> w.getColor() == RED)
                  .mapToInt(w -> w.getWeight())
                  .sum();

Collector是map / reduce的“ reduce”操作的最通用，抽象的版本；特别是，它需要支持并行化和完成步骤。的示例Collector包括：

• 求和，例如 Collectors.reducing(0, (x, y) -> x + y)
• StringBuilder追加，例如 Collector.of(StringBuilder::new, StringBuilder::append, StringBuilder::append, StringBuilder::toString)

Spliterator 基本上是指“可拆分迭代器”。

单线程可以遍历/处理整个Splitter本身，但是Spliterator也有一种方法trySplit()可以“分割”一部分以供其他人（通常是另一个线程）进行处理-从而使当前的Splitizer的工作量减少。

Collector将一个reduce函数的规格说明（具有map-reduce的名声）与一个初始值结合在一起，并将一个函数结合起来以结合两个结果（从而可以合并来自分割工作流的结果）。

例如，最基本的收集器的初始值将为0，在现有结果上添加一个整数，并通过将它们相加来“合并”两个结果。因此，求和一个分离的整数流。

看到：

• Spliterator.trySplit()
• Collector<T,A,R>

以下是使用预定义的收集器执行常见的可变约简任务的示例：

 // 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));

接口Spliterator-是Streams的核心功能。

在stream()与parallelStream()默认的方法都在展示Collection界面。这些方法通过以下方式使用Spliterator spliterator()：

...

default Stream<E> stream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}

default Stream<E> parallelStream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}

...

分离器是一个内部迭代器，可将流分成较小的部分。这些较小的零件可以并行处理。

在其他方法中，有两个最重要的了解Spliterator的方法：

• boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action) 不同于Iterator，它尝试对下一个元素执行操作。如果操作成功执行，则该方法返回true。否则，返回false-表示没有元素或流的末尾。

• Spliterator<T> trySplit() 此方法允许根据一个或另一个条件（文件大小，行数等）将一组数据分成许多较小的组。