Stream 源码分析（串行流）
Posted zhuxudong
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Stream 源码分析（串行流）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Stream
支持顺序和并行聚合操作的一组元素序列。
1）operations：支持在单个元素上执行的操作，流操作分为中间操作和终止操作
1-1）中间操作：
1-1-1）无状态：unordered()、filter()、map()、mapToInt()、mapToLong()、mapToDouble、
flatMap()、flatMapToInt()、flatMapToLong()、flatMapToDouble()、
peek()
1-1-2）有状态：distinct()、sorted()、limit()、skip()
1-2）终止操作：
1-2-1）非短路操作：forEach()、forEachOrdered()、toArray()、min()、max()、count()、
collect()、reduce()
1-2-2）短路操作： findFirst()、findAny()、anyMatch()、noneMatch()、allMatch()
2）stream pipeline：将多个流操作串联的流管道
流是延迟处理的，直到遇到一个终止操作时，才会触发流管道计算。
已经执行终止操作的流不能再次触发计算。流管道
- 流管道的创建【以 ArrayList 为数据源】：.stream()、parallelStream()
Collection#
/**
* 返回一个顺序流，集合中的元素就是数据源
*/
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
/**
* 返回一个并行流，集合中的元素就是数据源
*/
default Stream<E> parallelStream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}
ArrayList#
/**
* 创建一个延时绑定和快速失败的分割迭代器
*/
@Override
public Spliterator<E> spliterator() {
return new ArrayListSpliterator(0, -1, 0);
}
/** 基于索引实现二分、延迟初始化的 Spliterator */
final class ArrayListSpliterator implements Spliterator<E> {
/**
* 当前索引，在调用 advance/split 时修改
*/
private int index;
/**
* 初始状态是 -1，使用之后是索引的上界
*/
private int fence;
/**
* 快速失败计数器
*/
private int expectedModCount;
/** 创建一个覆盖给定索引范围的新 ArrayListSpliterator*/
ArrayListSpliterator(int origin, int fence, int expectedModCount) {
this.index = origin;
this.fence = fence;
this.expectedModCount = expectedModCount;
}
private int getFence() {
int hi;
// 第一次使用时初始化为元素个数
if ((hi = fence) < 0) {
expectedModCount = modCount;
hi = fence = size;
}
return hi;
}
/**
* 对此 Spliterator 进行拆分，一分为二
*/
@Override
public ArrayListSpliterator trySplit() {
/**
* hi：high 索引上界，不包括
* lo：low 索引下界，包括
* mid：middle 二分索引
*/
final int hi = getFence(), lo = index, mid = lo + hi >>> 1;
// 将范围分成两半，直到无法分割为止【高低索引相邻】
return lo >= mid ? null : // divide range in half unless too small
new ArrayListSpliterator(lo, index = mid, expectedModCount);
}
/**
* 如果此 Spliterator 中还有元素可用，则将低索引位的元素传递给 action 进行消费
* 同时递增 index【一次消费一个元素】
*/
@Override
public boolean tryAdvance(Consumer<? super E> action) {
if (action == null) {
throw new NullPointerException();
}
final int hi = getFence(), i = index;
if (i < hi) {
index = i + 1;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 读取元素
final E e = (E)elementData[i];
// 执行消费过程
action.accept(e);
if (modCount != expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
return true;
}
return false;
}
/**
* 一次性消费此 Spliterator 中的所有元素
*/
@Override
public void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
int i, hi, mc; // hoist accesses and checks from loop
Object[] a;
if (action == null) {
throw new NullPointerException();
}
if ((a = elementData) != null) {
if ((hi = fence) < 0) {
mc = modCount;
hi = size;
} else {
mc = expectedModCount;
}
// 读取并更新 index
if ((i = index) >= 0 && (index = hi) <= a.length) {
// 顺序消费 Spliterator 中的所有元素
for (; i < hi; ++i) {
@SuppressWarnings("unchecked")
final E e = (E) a[i];
action.accept(e);
}
if (modCount == mc) {
return;
}
}
}
throw new ConcurrentModificationException();
}
/**
* 获取此分割迭代器的估计可用元素数【ArrayListSpliterator 是精确的】
*/
@Override
public long estimateSize() {
return getFence() - index;
}
/**
* 此分割迭代器的特性
*/
@Override
public int characteristics() {
return Spliterator.ORDERED | Spliterator.SIZED | Spliterator.SUBSIZED;
}
}
StreamSupport#
/**
* 基于一个 Spliterator【分割迭代器】创建一个顺序或并行的流
*/
public static <T> Stream<T> stream(Spliterator<T> spliterator, boolean parallel) {
Objects.requireNonNull(spliterator);
return new ReferencePipeline.Head<>(spliterator,
StreamOpFlag.fromCharacteristics(spliterator),
parallel);
}
StreamOpFlag#
/**
* 将 Spliterator 的特征值转换为流的标志位
*/
static int fromCharacteristics(Spliterator<?> spliterator) {
// 读取特征值
final int characteristics = spliterator.characteristics();
if ((characteristics & Spliterator.SORTED) != 0 && spliterator.getComparator() != null) {
// Do not propagate the SORTED characteristic if it does not correspond to a natural sort order
return characteristics & SPLITERATOR_CHARACTERISTICS_MASK & ~Spliterator.SORTED;
}
else {
// 转换为流标识
return characteristics & SPLITERATOR_CHARACTERISTICS_MASK;
}
}
ReferencePipeline#Head
static class Head<E_IN, E_OUT> extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {
/**
* 创建流水线的管道头
*/
Head(Spliterator<?> source,
int sourceFlags, boolean parallel) {
super(source, sourceFlags, parallel);
}
}
ReferencePipeline#
/**
* 创建流水线的管道头
*/
ReferencePipeline(Spliterator<?> source,
int sourceFlags, boolean parallel) {
super(source, sourceFlags, parallel);
}
AbstractPipeline#
abstract class AbstractPipeline<E_IN, E_OUT, S extends BaseStream<E_OUT, S>>
extends PipelineHelper<E_OUT> implements BaseStream<E_OUT, S> {
private static final String MSG_STREAM_LINKED = "stream has already been operated upon or closed";
private static final String MSG_CONSUMED = "source already consumed or closed";
/**
* 流水线的源阶段【即第一个流管道】
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private final AbstractPipeline sourceStage;
/**
* 当前流管道的上一阶段，如果是源流，则为 null
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private final AbstractPipeline previousStage;
/**
* 此阶段操作的操作标识
*/
protected final int sourceOrOpFlags;
/**
* 此流管道的下一阶段
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private AbstractPipeline nextStage;
/**
* 顺序流：当前阶段和源流之间存在的中间阶段的个数
* 并行流：上一阶段的状态
*/
private int depth;
/**
* 组合了源流和所有中间阶段的流标识和操作标识
*/
private int combinedFlags;
/**
* 源流的分割迭代器，用于产生元素
*/
private Spliterator<?> sourceSpliterator;
/**
* 源流的分割迭代器生成器，如果 sourceSpliterator == null
*/
private Supplier<? extends Spliterator<?>> sourceSupplier;
/**
* 此流管道已经被链接或消费
*/
private boolean linkedOrConsumed;
/**
* 流水线中存在有状态的流管道
*/
private boolean sourceAnyStateful;
/**
* 此流管道关闭时的后置操作
*/
private Runnable sourceCloseAction;
/**
* 此流管道是否是并行的
*/
private boolean parallel;
/**
* 流水线头部管道的构造函数
*/
AbstractPipeline(Spliterator<?> source,
int sourceFlags, boolean parallel) {
this.previousStage = null;
this.sourceSpliterator = source;
this.sourceStage = this;
this.sourceOrOpFlags = sourceFlags & StreamOpFlag.STREAM_MASK;
// The following is an optimization of:
// StreamOpFlag.combineOpFlags(sourceOrOpFlags, StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE);
this.combinedFlags = ~(sourceOrOpFlags << 1) & StreamOpFlag.INITIAL_OPS_VALUE;
// 源阶段的 depth=0
this.depth = 0;
this.parallel = parallel;
}- 无状态流管道的链接【以 map 为例】
ReferencePipeline#
/**
* 基于 mapper 创建一个无状态的流管道，并将其链接到此流管道之后
*/
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public final <R> Stream<R> map(Function<? super P_OUT, ? extends R> mapper) {
Objects.requireNonNull(mapper);
/**
* 新流管道的操作为 mapper
* 新流管道的操作标识为 NOT_SORTED、NOT_DISTINCT
* 下一阶段的操作为 sink【反向链接】
*/
return new StatelessOp<>(this, StreamShape.REFERENCE,
StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {
@Override
Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
@Override
public void accept(P_OUT u) {
/**
* 接收上游阶段发送的数据 u，并进行当前阶段的处理，
* 并将结果发送给下游阶段处理
*/
downstream.accept(mapper.apply(u));
}
};
}
};
}
/**
* 一个无状态的流管道
*/
abstract static class StatelessOp<E_IN, E_OUT>
extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {
/**
* 将此流管道追加到上游管道 upstream 之后
*/
StatelessOp(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> upstream,
StreamShape inputShape,
int opFlags) {
super(upstream, opFlags);
assert upstream.getOutputShape() == inputShape;
}
/**
* 此管道的操作是无状态的
*/
@Override
final boolean opIsStateful() {
return false;
}
}
/**
* 将此流管道追加到上游管道 upstream 之后
*/
ReferencePipeline(AbstractPipeline<?, P_IN, ?> upstream, int opFlags) {
super(upstream, opFlags);
}
/**
* 将此流管道追加到 previousStage 之后
*/
AbstractPipeline(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> previousStage, int opFlags) {
// 前一阶段已经被链接或消费，则不允许重复消费
if (previousStage.linkedOrConsumed) {
throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
}
// 前一阶段已经被链接
previousStage.linkedOrConsumed = true;
// 设置前一阶段的后置阶段为当前阶段
previousStage.nextStage = this;
// 写入前置阶段
this.previousStage = previousStage;
// 写入此阶段的操作标识
this.sourceOrOpFlags = opFlags & StreamOpFlag.OP_MASK;
// 合并前一阶段和此阶段的流操作标识
this.combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(opFlags, previousStage.combinedFlags);
// 写入管道头
this.sourceStage = previousStage.sourceStage;
// 此阶段是否是有状态操作
if (opIsStateful()) {
sourceStage.sourceAnyStateful = true;
}
// 写入中间操作计数值（上一阶段 + 1）
this.depth = previousStage.depth + 1;
}- 有状态流管道的链接【sorted()】
ReferencePipeline#
/**
* 将一个排序的流管道追加到此流管道之后
*/
@Override
public final Stream<P_OUT> sorted() {
return SortedOps.makeRef(this);
}
SortedOps#
/**
* 将一个排序管道追加到 upstream 之后
*/
static <T> Stream<T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
return new OfRef<>(upstream);
}
ReferencePipeline#
/**
* 有状态的流管道
*/
abstract static class StatefulOp<E_IN, E_OUT>
extends ReferencePipeline<E_IN, E_OUT> {
/**
* 将一个有状态的流管道追加到 upstream 之后
*/
StatefulOp(AbstractPipeline<?, E_IN, ?> upstream,
StreamShape inputShape,
int opFlags) {
super(upstream, opFlags);
assert upstream.getOutputShape() == inputShape;
}
/**
* 此流管道是有状态的
*/
@Override
final boolean opIsStateful() {
return true;
}
@Override
abstract <P_IN> Node<E_OUT> opEvaluateParallel(PipelineHelper<E_OUT> helper,
Spliterator<P_IN> spliterator,
IntFunction<E_OUT[]> generator);
}
/**
* 用于对引用流进行排序的管道
*/
private static final class OfRef<T> extends ReferencePipeline.StatefulOp<T, T> {
/**
* 是否是自然顺序
*/
private final boolean isNaturalSort;
/**
* 排序使用的比较器
*/
private final Comparator<? super T> comparator;
/**
* 使用自然顺序排序
*/
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
this.isNaturalSort = true;
final Comparator<? super T> comp = (Comparator<? super T>) Comparator.naturalOrder();
this.comparator = comp;
}
/**
* 使用指定的比较器排序
*/
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream, Comparator<? super T> comparator) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.NOT_SORTED);
this.isNaturalSort = false;
this.comparator = Objects.requireNonNull(comparator);
}
@Override
public Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<T> sink) {
Objects.requireNonNull(sink);
// 1）如果上游管道是已排序的，并且是按照自然顺序排序的，则此流管道可以忽略
if (StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags) && isNaturalSort) {
return sink;
// 2）如果上游管道是已知大小的
} else if (StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedRefSortingSink<>(sink, comparator);
// 3）如果上游管道是未知大小的
} else {
return new RefSortingSink<>(sink, comparator);
}
}
}
SortedOps#
private abstract static class AbstractRefSortingSink<T> extends Sink.ChainedReference<T, T> {
/**
* 排序元素的比较器
*/
protected final Comparator<? super T> comparator;
// 是否取消接收上游的元素
protected boolean cancellationRequestedCalled;
AbstractRefSortingSink(Sink<? super T> downstream, Comparator<? super T> comparator) {
super(downstream);
this.comparator = comparator;
}
/**
* 在排序元素被发送到下游时，能够保存短路行为【流水线中存在短路操作】
*/
@Override
public final boolean cancellationRequested() {
cancellationRequestedCalled = true;
return false;
}
}
private static final class SizedRefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
// 暂存元素的数组
private T[] array;
// 当前元素偏移
private int offset;
SizedRefSortingSink(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);
}
// 创建固定大小的对象数组，用于接收上游发送的元素
array = (T[]) new Object[(int) size];
}
/**
* 上游元素发送完毕，开始执行排序操作，并将排序后的元素发送到下游
*/
@Override
public void end() {
// 执行元素排序
Arrays.sort(array, 0, offset, comparator);
// 发送通知给下游管道，准备接收数据
downstream.begin(offset);
// 1）当前管道的下游不存在短路操作
if (!cancellationRequestedCalled) {
// 顺序发送所有元素
for (int i = 0; i < offset; i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
// 2）当前管道的下游存在短路操作
} else {
// 先发送一个元素，之后每次发送前都询问下游是否继续接收，下游拒绝接收元素则退出循环
for (int i = 0; i < offset && !downstream.cancellationRequested(); i++) {
downstream.accept(array[i]);
}
}
// 通知下游管道，数据发送完毕
downstream.end();
// 回收数组
array = null;
}
/**
* 接收上游发送的单个元素
*/
@Override
public void accept(T t) {
array[offset++] = t;
}
}
/**
* 能够消费上游管道发送的元素，同时存储状态的 Sink
*/
interface Sink<T> extends Consumer<T> {
/**
* 通知下游管道，重置状态以接收新的数据集
*/
default void begin(long size) {}
/**
* 通知下游管道，数据已经推送完毕，可以执行聚合处理
*/
default void end() {}
/**
* 询问下游管道是否还需要继续推送数据，适用于短路操作
*/
default boolean cancellationRequested() {
return false;
}
}
Sink#ChainedReference
/**
* 链式引用 sink
*/
abstract static class ChainedReference<T, E_OUT> implements Sink<T> {
// 下游 sink
protected final Sink<? super E_OUT> downstream;
public ChainedReference(Sink<? super E_OUT> downstream) {
this.downstream = Objects.requireNonNull(downstream);
}
@Override
public void begin(long size) {
downstream.begin(size);
}
@Override
public void end() {
downstream.end();
}
@Override
public boolean cancellationRequested() {
return downstream.cancellationRequested();
}
}- 链接终端操作执行计算【forEach()】
ReferencePipeline#
@Override
public void forEach(Consumer<? super P_OUT> action) {
evaluate(ForEachOps.makeRef(action, false));
}
ForEachOps#
/**
* 创建一个 TerminalOp，遍历并处理流中的每个引用对象
*/
public static <T> TerminalOp<T, Void> makeRef(Consumer<? super T> action,
boolean ordered) {
Objects.requireNonNull(action);
return new ForEachOp.OfRef<>(action, ordered);
}
abstract static class ForEachOp<T>
implements TerminalOp<T, Void>, TerminalSink<T, Void> {
// 遍历是否是有序的
private final boolean ordered;
protected ForEachOp(boolean ordered) {
this.ordered = ordered;
}
// 获取此操作的操作标识
@Override
public int getOpFlags() {
return ordered ? 0 : StreamOpFlag.NOT_ORDERED;
}
/**
* 将此终端操作链接到流管道尾部，并将 spliterator 中的每个元素都发送到 sink 中
*/
@Override
public <S> Void evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
Spliterator<S> spliterator) {
return helper.wrapAndCopyInto(this, spliterator).get();
}
/**
* 并行评估 spliterator 中的元素
*/
@Override
public <S> Void evaluateParallel(PipelineHelper<T> helper,
Spliterator<S> spliterator) {
if (ordered) {
new ForEachOrderedTask<>(helper, spliterator, this).invoke();
} else {
new ForEachTask<>(helper, spliterator, helper.wrapSink(this)).invoke();
}
return null;
}
static final class OfRef<T> extends ForEachOp<T> {
/**
* 实际消费者
*/
final Consumer<? super T> consumer;
OfRef(Consumer<? super T> consumer, boolean ordered) {
super(ordered);
this.consumer = consumer;
}
/**
* 处理上游发送的单个元素
*/
@Override
public void accept(T t) {
consumer.accept(t);
}
}
}
AbstractPipeline#
/**
* 使用终端操作 terminalOp 对此流管道进行处理，处理过程中会从后往前链接形成流水线
*/
final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp) {
// 此阶段的输出类型==终端操作的输入类型
assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();
// 不允许重复消费
if (linkedOrConsumed) {
throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);
}
// 设置已消费标识
linkedOrConsumed = true;
// 使用终端操作并行或串行处理此流管道
return isParallel()
? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()))
: terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()));
}
/**
* 获取此阶段的源分割迭代器【数据源】
*
* created by ZXD at 19 Dec 2018 T 22:32:09
* @param terminalFlags 终端操作标识
* @return
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private Spliterator<?> sourceSpliterator(int terminalFlags) {
Spliterator<?> spliterator = null;
// 1）源分割迭代器不为 null
if (sourceStage.sourceSpliterator != null) {
// 读取
spliterator = sourceStage.sourceSpliterator;
// 使用后置空
sourceStage.sourceSpliterator = null;
}
// 2）分割迭代器通过 sourceSupplier 进行生成
else if (sourceStage.sourceSupplier != null) {
spliterator = (Spliterator<?>) sourceStage.sourceSupplier.get();
sourceStage.sourceSupplier = null;
}
else {
throw new IllegalStateException(MSG_CONSUMED);
}
// 此流是并行的 && 流管道中存在有状态操作
if (isParallel() && sourceStage.sourceAnyStateful) {
// Adapt the source spliterator, evaluating each stateful op in the pipeline up to and including this pipeline stage.
// The depth and flags of each pipeline stage are adjusted accordingly.
int depth = 1;
/**
* 从源阶段开始处理，一直处理到当前阶段为止
*/
for (@SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline u = sourceStage, p = sourceStage.nextStage, e = this;
u != e;
u = p, p = p.nextStage) {
int thisOpFlags = p.sourceOrOpFlags;
// 当前处理阶段是有状态操作
if (p.opIsStateful()) {
depth = 0;
// 当前操作是短路操作
if (StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(thisOpFlags)) {
thisOpFlags = thisOpFlags & ~StreamOpFlag.IS_SHORT_CIRCUIT;
}
spliterator = p.opEvaluateParallelLazy(u, spliterator);
// Inject or clear SIZED on the source pipeline stage based on the stage‘s spliterator
thisOpFlags = spliterator.hasCharacteristics(Spliterator.SIZED)
? thisOpFlags & ~StreamOpFlag.NOT_SIZED | StreamOpFlag.IS_SIZED
: thisOpFlags & ~StreamOpFlag.IS_SIZED | StreamOpFlag.NOT_SIZED;
}
p.depth = depth++;
p.combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(thisOpFlags, u.combinedFlags);
}
}
// 终端操作带有标识位
if (terminalFlags != 0) {
// 将终端操作的标志位合并到最后一阶段中
combinedFlags = StreamOpFlag.combineOpFlags(terminalFlags, combinedFlags);
}
return spliterator;
}
/**
* @param sink 下游管道操作，中间操作或终端操作
* @param spliterator 分割迭代器
* @return
*/
@Override
final <P_IN, S extends Sink<E_OUT>> S wrapAndCopyInto(S sink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
copyInto(wrapSink(Objects.requireNonNull(sink)), spliterator);
return sink;
}
/**
* 从当前流管道开始，向前构建流水线直到第一个流管道为止，流水线后置操作为 sink
*/
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
final <P_IN> Sink<P_IN> wrapSink(Sink<E_OUT> sink) {
Objects.requireNonNull(sink);
/**
* AbstractPipeline.this：当前流管道
* p.depth：当前流管道距离管道头的距离
* p.previousStage：前置流管道
*/
for ( @SuppressWarnings("rawtypes") AbstractPipeline p=AbstractPipeline.this; p.depth > 0; p=p.previousStage) {
sink = p.opWrapSink(p.previousStage.combinedFlags, sink);
}
// 返回链接后的 sink
return (Sink<P_IN>) sink;
}
/**
* 将分割迭代器中的元素顺序发送到流水线中处理
*
* @param wrappedSink 链接后的流水线
* @param spliterator 数据源
*/
@Override
final <P_IN> void copyInto(Sink<P_IN> wrappedSink, Spliterator<P_IN> spliterator) {
Objects.requireNonNull(wrappedSink);
// 1）流水线中不存在短路操作
if (!StreamOpFlag.SHORT_CIRCUIT.isKnown(getStreamAndOpFlags())) {
// 通知 wrappedSink 处理元素的个数
wrappedSink.begin(spliterator.getExactSizeIfKnown());
// 使用 wrappedSink 依次处理 spliterator 中的所有元素
spliterator.forEachRemaining(wrappedSink);
// 通知 wrappedSink 元素发送完毕，可以执行后置操作
wrappedSink.end();
}
// 2）流水线中存在短路操作
else {
copyIntoWithCancel(wrappedSink, spliterator);
}
}
- Spliterator 及其特征值
/**
* 用于划分和遍历数据源的对象，数据源可以是 array、Collection、IO channel、生成器等。
*/
public interface Spliterator<T> {
/**
* 尝试使用 action 处理 Spliterator 中的一个元素
*/
boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);
/**
* 尝试使用 action 一次性处理 Spliterator 中的所有元素
*/
default void forEachRemaining(Consumer<? super T> action) {
do { } while (tryAdvance(action));
}
/**
* 对此 Spliterator 进行拆分
*/
Spliterator<T> trySplit();
/**
* 获取此 Spliterator 的估计元素数，如果数据源是无限的，则返回 -1
*/
long estimateSize();
/**
* 尝试获取此 Spliterator 的精确元素个数
*/
default long getExactSizeIfKnown() {
return (characteristics() & SIZED) == 0 ? -1L : estimateSize();
}
/**
* 读取此 Spliterator 的特征值
*/
int characteristics();
/**
* Spliterator 中的元素是顺序处理的
*/
public static final int ORDERED = 0x00000010;
/**
* Spliterator 中的元素是唯一的
*/
public static final int DISTINCT = 0x00000001;
/**
* Spliterator 中的元素根据自然顺序或比较器进行过排序
*/
public static final int SORTED = 0x00000004;
/**
* Spliterator 中的元素个数是有限的
*/
public static final int SIZED = 0x00000040;
/**
* Spliterator 中的元素是非 null 的
*/
public static final int NONNULL = 0x00000100;
/**
* Spliterator 关联的数据源是不可变的，不支持增加、替换、删除等
*/
public static final int IMMUTABLE = 0x00000400;
/**
* Spliterator 关联的数据源支持并发修改
*/
public static final int CONCURRENT = 0x00001000;
/**
* 此 Spliterator 通过 trySplit() 方法生成的子 Spliterator 是有限大小的
*/
public static final int SUBSIZED = 0x00004000;
}- 流管道和操作标识
StreamOpFlag#
/**
* 流管道中的元素是唯一的
*/
// 0, 0x00000001
// Matches Spliterator.DISTINCT
DISTINCT(0,
set(Type.SPLITERATOR).set(Type.STREAM).setAndClear(Type.OP)),
/**
* 流管道中的元素是排过序的【有状态操作】
*/
// 1, 0x00000004
// Matches Spliterator.SORTED
SORTED(1,
set(Type.SPLITERATOR).set(Type.STREAM).setAndClear(Type.OP)),
/**
* 流管道中的元素是顺序处理的
*/
// 2, 0x00000010
// Matches Spliterator.ORDERED
ORDERED(2,
set(Type.SPLITERATOR).set(Type.STREAM).setAndClear(Type.OP).clear(Type.TERMINAL_OP)
.clear(Type.UPSTREAM_TERMINAL_OP)),
/**
* 流管道的大小是有限的【非无限流】
*/
// 3, 0x00000040
// Matches Spliterator.SIZED
SIZED(3,
set(Type.SPLITERATOR).set(Type.STREAM).clear(Type.OP)),
/**
* 中间操作或终端操作是短路的
*/
// 12, 0x01000000
SHORT_CIRCUIT(12,
set(Type.OP).set(Type.TERMINAL_OP));
- 流管道中的元素类型
enum StreamShape {
/**
* 流元素是对象引用
*/
REFERENCE,
/**
* 流元素是 int 值
*/
INT_VALUE,
/**
* 流元素是 long 值
*/
LONG_VALUE,
/**
* 流元素是 double 值
*/
DOUBLE_VALUE
}无状态中间操作
- filter：使用指定的函数式断言过滤流中的元素
@Override
public final Stream<P_OUT> filter(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
Objects.requireNonNull(predicate);
return new StatelessOp<>(this, StreamShape.REFERENCE,
StreamOpFlag.NOT_SIZED) {
@Override
Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
@Override
public void begin(long size) {
downstream.begin(-1);
}
@Override
public void accept(P_OUT u) {
/**
* 根据目标 predicate 对上游管道发送的数据进行过滤，
* 只将满足断言的对象发送到下游
*/
if (predicate.test(u)) {
downstream.accept(u);
}
}
};
}
};
}- map：将上游管道发送的数据进行映射处理后，再发送到下游
/**
* 基于 mapper 创建一个无状态的流管道，并将其链接到此流管道之后
*/
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public final <R> Stream<R> map(Function<? super P_OUT, ? extends R> mapper) {
Objects.requireNonNull(mapper);
/**
* 新流管道的操作为 mapper
* 新流管道的操作标识为 NOT_SORTED、NOT_DISTINCT
* 下一阶段的操作为 sink【反向链接】
*/
return new StatelessOp<>(this, StreamShape.REFERENCE,
StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {
@Override
Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
@Override
public void accept(P_OUT u) {
/**
* 接收上游阶段发送的数据 u，并进行当前阶段的处理，
* 并将结果发送给下游阶段处理
*/
downstream.accept(mapper.apply(u));
}
};
}
};
}- flatMap：流的扁平化
@Override
public final <R> Stream<R> flatMap(Function<? super P_OUT, ? extends Stream<? extends R>> mapper) {
Objects.requireNonNull(mapper);
return new StatelessOp<>(this, StreamShape.REFERENCE,
StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT | StreamOpFlag.NOT_SIZED) {
@Override
Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
// true if cancellationRequested() has been called
boolean cancellationRequestedCalled;
@Override
public void begin(long size) {
downstream.begin(-1);
}
@Override
public void accept(P_OUT u) {
/**
* 通过 mapper 函数将上游元素映射成一个新的流，并将流中的元素顺序发送到下游
*/
try (Stream<? extends R> result = mapper.apply(u)) {
// 映射结果不为 null 时，将新流中的元素发送到下游
if (result != null) {
// 1）下游操作是非短路的
if (!cancellationRequestedCalled) {
result.sequential().forEach(downstream);
}
// 2）下游操作是短路操作，则每次发送元素前都先询问下游是否需要继续接收
else {
final var s = result.sequential().spliterator();
do { } while (!downstream.cancellationRequested() && s.tryAdvance(downstream));
}
}
}
}
@Override
public boolean cancellationRequested() {
// If this method is called then an operation within the stream pipeline is short-circuiting (see AbstractPipeline.copyInto).
// Note that we cannot differentiate between an upstream or downstream operation
cancellationRequestedCalled = true;
return downstream.cancellationRequested();
}
};
}
};
}- peek：查看上游发送的元素
@Override
public final Stream<P_OUT> peek(Consumer<? super P_OUT> action) {
Objects.requireNonNull(action);
return new StatelessOp<>(this, StreamShape.REFERENCE,
0) {
@Override
Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
@Override
public void accept(P_OUT u) {
/**
* 先调用目标接口进行消费，之后再将该元素发送到下游，
* 可以查看流的具体处理过程，主要用于调试
*/
action.accept(u);
downstream.accept(u);
}
};
}
};
}有状态的中间操作
- distinct：将流中的元素去重
@Override
public final Stream<P_OUT> distinct() {
return DistinctOps.makeRef(this);
}
DistinctOps#
static <T> ReferencePipeline<T, T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
// StreamOpFlag.IS_DISTINCT 新管道产生的元素是唯一的
return new ReferencePipeline.StatefulOp<T, T>(upstream, StreamShape.REFERENCE,
StreamOpFlag.IS_DISTINCT | StreamOpFlag.NOT_SIZED) {
@Override
Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<T> sink) {
Objects.requireNonNull(sink);
// 1）如果上游管道已经是 distinct 则此阶段无序任何处理。
if (StreamOpFlag.DISTINCT.isKnown(flags)) {
return sink;
// 2）上游管道是已排序的
} else if (StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags)) {
return new Sink.ChainedReference<T, T>(sink) {
boolean seenNull;
// 最近发送的元素
T lastSeen;
@Override
public void begin(long size) {
seenNull = false;
lastSeen = null;
downstream.begin(-1);
}
@Override
public void end() {
seenNull = false;
lastSeen = null;
downstream.end();
}
@Override
public void accept(T t) {
// 1）上游发送的元素为 null
if (t == null) {
if (!seenNull) {
seenNull = true;
downstream.accept(lastSeen = null);
}
/**
* 2）上游发送的元素不为 null
* lastSeen == null，当前元素是第一个元素
* !t.equals(lastSeen)，上次发送的元素和当前元素不一致
*/
} else if (lastSeen == null || !t.equals(lastSeen)) {
downstream.accept(lastSeen = t);
}
}
};
// 3）上游管道是未排序的
} else {
return new Sink.ChainedReference<T, T>(sink) {
// 存放上游发送的唯一元素
Set<T> seen;
@Override
public void begin(long size) {
seen = new HashSet<>();
downstream.begin(-1);
}
@Override
public void end() {
seen = null;
downstream.end();
}
@Override
public void accept(T t) {
// 已接受元素中不存在此元素 t
if (!seen.contains(t)) {
// 将其加入已发送唯一元素集合
seen.add(t);
// 将此元素发送到下游
downstream.accept(t);
}
}
};
}
}
};
}- sorted：新管道产生的元素是已排序的
/**
* 将一个排序的流管道追加到此流管道之后
*/
@Override
public final Stream<P_OUT> sorted() {
return SortedOps.makeRef(this);
}
SortedOps#
/**
* 将一个排序管道追加到 upstream 之后
*/
static <T> Stream<T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
return new OfRef<>(upstream);
}
/**
* 用于对引用流进行排序的管道
*/
private static final class OfRef<T> extends ReferencePipeline.StatefulOp<T, T> {
/**
* 是否是自然顺序
*/
private final boolean isNaturalSort;
/**
* 排序使用的比较器
*/
private final Comparator<? super T> comparator;
/**
* 使用自然顺序排序
*/
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.IS_SORTED);
this.isNaturalSort = true;
final Comparator<? super T> comp = (Comparator<? super T>) Comparator.naturalOrder();
this.comparator = comp;
}
/**
* 使用指定的比较器排序
*/
OfRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream, Comparator<? super T> comparator) {
super(upstream, StreamShape.REFERENCE, StreamOpFlag.IS_ORDERED | StreamOpFlag.NOT_SORTED);
this.isNaturalSort = false;
this.comparator = Objects.requireNonNull(comparator);
}
@Override
public Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<T> sink) {
Objects.requireNonNull(sink);
// 1）如果上游管道是已排序的，并且是按照自然顺序排序的，则此流管道可以忽略
if (StreamOpFlag.SORTED.isKnown(flags) && isNaturalSort) {
return sink;
// 2）如果上游管道是已知大小的
} else if (StreamOpFlag.SIZED.isKnown(flags)) {
return new SizedRefSortingSink<>(sink, comparator);
// 3）如果上游管道是未知大小的
} else {
return new RefSortingSink<>(sink, comparator);
}
}
}- skip：忽略上游管道发送的前 n 个元素
@Override
public final Stream<P_OUT> skip(long n) {
if (n < 0) {
throw new IllegalArgumentException(Long.toString(n));
}
if (n == 0) {
return this;
} else {
return SliceOps.makeRef(this, n, -1);
}
}
SliceOps#
/**
* @param upstream 上游管道
* @param skip 需要跳过的元素个数
* @param limit 限制接受的元素个数
*/
public static <T> Stream<T> makeRef(AbstractPipeline<?, T, ?> upstream,
long skip, long limit) {
if (skip < 0) {
throw new IllegalArgumentException("Skip must be non-negative: " + skip);
}
return new ReferencePipeline.StatefulOp<>(upstream, StreamShape.REFERENCE,
flags(limit)) {
@Override
Sink<T> opWrapSink(int flags, Sink<T> sink) {
return new Sink.ChainedReference<>(sink) {
// 需要跳过的前 n 个元素
long n = skip;
// 只需要获取 m 个元素
long m = limit >= 0 ? limit : Long.MAX_VALUE;
@Override
public void begin(long size) {
downstream.begin(calcSize(size, skip, m));
}
@Override
public void accept(T t) {
// 已经不需要跳过元素
if (n == 0) {
// 下游需要接受的元素个数 > 0
if (m > 0) {
// 递减接收个数
m--;
// 将当前元素发送给下游管道
downstream.accept(t);
}
}
// 跳过当前元素，并递减跳过数
else {
n--;
}
}
@Override
public boolean cancellationRequested() {
// m == 0 表示此管道将不会发送元素到下游 || 下游拒绝接收元素
return m == 0 || downstream.cancellationRequested();
}
};
}
};
}- limit：只接受上游管道发送的前 maxSize 个元素
@Override
public final Stream<P_OUT> limit(long maxSize) {
if (maxSize < 0) {
throw new IllegalArgumentException(Long.toString(maxSize));
}
return SliceOps.makeRef(this, 0, maxSize);
}非短路的终端操作
- forEach：使用函数式接口 action 消费流水线生产的所有元素
@Override
public void forEach(Consumer<? super P_OUT> action) {
evaluate(ForEachOps.makeRef(action, false));
}
ForEachOps#
/**
* 创建一个 TerminalOp，遍历并处理流中的每个引用对象
*/
public static <T> TerminalOp<T, Void> makeRef(Consumer<? super T> action,
boolean ordered) {
Objects.requireNonNull(action);
return new ForEachOp.OfRef<>(action, ordered);
}
abstract static class ForEachOp<T>
implements TerminalOp<T, Void>, TerminalSink<T, Void> {
// 遍历是否是有序的
private final boolean ordered;
protected ForEachOp(boolean ordered) {
this.ordered = ordered;
}
// 获取此操作的操作标识
@Override
public int getOpFlags() {
return ordered ? 0 : StreamOpFlag.NOT_ORDERED;
}
/**
* 将此终端操作链接到流管道尾部，并将 spliterator 中的每个元素都发送到 sink 中
*/
@Override
public <S> Void evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
Spliterator<S> spliterator) {
return helper.wrapAndCopyInto(this, spliterator).get();
}
static final class OfRef<T> extends ForEachOp<T> {
/**
* 实际消费者
*/
final Consumer<? super T> consumer;
OfRef(Consumer<? super T> consumer, boolean ordered) {
super(ordered);
this.consumer = consumer;
}
/**
* 处理上游发送的单个元素
*/
@Override
public void accept(T t) {
consumer.accept(t);
}
}
}- forEachOrdered：使用函数式接口 action 顺序消费流水线生产的所有元素
@Override
public void forEachOrdered(Consumer<? super P_OUT> action) {
evaluate(ForEachOps.makeRef(action, true));
}短路的终端操作
- anyMatch：上游管道发送的元素中至少有一个满足函数式断言 predicate 时返回 true
@Override
public final boolean anyMatch(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
return evaluate(MatchOps.makeRef(predicate, MatchOps.MatchKind.ANY));
}
MatchOps#
enum MatchKind {
/** 是否所有的元素都满足指定的断言 */
ANY(true, true),
/** 是否至少有一个元素满足指定的断言 */
ALL(false, false),
/** 是否所有的元素都不满足指定的断言 */
NONE(true, false);
/**
* 是否需要在满足断言时停止接收上游元素
*/
private final boolean stopOnPredicateMatches;
/**
* 操作被短路时的返回结果
*/
private final boolean shortCircuitResult;
private MatchKind(boolean stopOnPredicateMatches,
boolean shortCircuitResult) {
this.stopOnPredicateMatches = stopOnPredicateMatches;
this.shortCircuitResult = shortCircuitResult;
}
}
public static <T> TerminalOp<T, Boolean> makeRef(Predicate<? super T> predicate,
MatchKind matchKind) {
Objects.requireNonNull(predicate);
Objects.requireNonNull(matchKind);
class MatchSink extends BooleanTerminalSink<T> {
MatchSink() {
super(matchKind);
}
@Override
public void accept(T t) {
/**
* 当前管道还能继续接收元素 && 当前元素匹配停止条件
*/
if (!stop && predicate.test(t) == matchKind.stopOnPredicateMatches) {
// 停止接收元素
stop = true;
// 写入结果值
value = matchKind.shortCircuitResult;
}
}
}
return new MatchOp<>(StreamShape.REFERENCE, matchKind, MatchSink::new);
}
private static final class MatchOp<T> implements TerminalOp<T, Boolean> {
/**
* 上游发送的元素类型
*/
private final StreamShape inputShape;
/**
* 匹配类型
*/
final MatchKind matchKind;
/**
* sink 生成器
*/
final Supplier<BooleanTerminalSink<T>> sinkSupplier;
MatchOp(StreamShape shape,
MatchKind matchKind,
Supplier<BooleanTerminalSink<T>> sinkSupplier) {
this.inputShape = shape;
this.matchKind = matchKind;
this.sinkSupplier = sinkSupplier;
}
@Override
public int getOpFlags() {
// 当前管道是短路的 && 未排序的
return StreamOpFlag.IS_SHORT_CIRCUIT | StreamOpFlag.NOT_ORDERED;
}
@Override
public StreamShape inputShape() {
return inputShape;
}
@Override
public <S> Boolean evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
Spliterator<S> spliterator) {
return helper.wrapAndCopyInto(sinkSupplier.get(), spliterator).getAndClearState();
}
}
/**
* 避免返回值的装箱而定义的 BooleanTerminalSink
*/
private abstract static class BooleanTerminalSink<T> implements Sink<T> {
/**
* 是否停止接收
*/
boolean stop;
/**
* 返回结果值
*/
boolean value;
BooleanTerminalSink(MatchKind matchKind) {
value = !matchKind.shortCircuitResult;
}
/**
* 情况状态并返回结果值
*/
public boolean getAndClearState() {
return value;
}
/**
* 是否停止接收上游元素
*/
@Override
public boolean cancellationRequested() {
return stop;
}
}- allMatch：上游管道发送的所有元素都满足函数式断言 predicate 时返回 true
@Override
public final boolean allMatch(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
return evaluate(MatchOps.makeRef(predicate, MatchOps.MatchKind.ALL));
}- noneMatch：上游管道发送的元素没有一个满足函数式断言 predicate 时返回 true
@Override
public final boolean noneMatch(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
return evaluate(MatchOps.makeRef(predicate, MatchOps.MatchKind.NONE));
}- findFirst：获取上游管道发送的第一个元素
@Override
public final Optional<P_OUT> findFirst() {
return evaluate(FindOps.makeRef(true));
}
FindOps#
/**
* @param mustFindFirst 是否必须是第一个元素
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> TerminalOp<T, Optional<T>> makeRef(boolean mustFindFirst) {
return (TerminalOp<T, Optional<T>>)
(mustFindFirst ? FindSink.OfRef.OP_FIND_FIRST : FindSink.OfRef.OP_FIND_ANY);
}
private abstract static class FindSink<T, O> implements TerminalSink<T, O> {
/**
* 是否已经找到值了
*/
boolean hasValue;
/**
* 结果值
*/
T value;
FindSink() {} // Avoid creation of special accessor
@Override
public void accept(T value) {
// 当前元素是第一个元素
if (!hasValue) {
// 已经找到值
hasValue = true;
// 写入目标值
this.value = value;
}
}
/**
* 一旦找到值，就拒绝接收上游元素
*/
@Override
public boolean cancellationRequested() {
return hasValue;
}
static final class OfRef<T> extends FindSink<T, Optional<T>> {
/**
* 获取结果值
*/
@Override
public Optional<T> get() {
return hasValue ? Optional.of(value) : null;
}
static final TerminalOp<?, ?> OP_FIND_FIRST = new FindOp<>(true,
StreamShape.REFERENCE, Optional.empty(),
Optional::isPresent, FindSink.OfRef::new);
static final TerminalOp<?, ?> OP_FIND_ANY = new FindOp<>(false,
StreamShape.REFERENCE, Optional.empty(),
Optional::isPresent, FindSink.OfRef::new);
}
}
private static final class FindOp<T, O> implements TerminalOp<T, O> {
/**
* 上游发送的元素类型
*/
private final StreamShape shape;
/**
* 此操作的标识
*/
final int opFlags;
/**
* 未找到值时的返回值
*/
final O emptyValue;
/**
* 查找断言
*/
final Predicate<O> presentPredicate;
/**
* sink 生成器
*/
final Supplier<TerminalSink<T, O>> sinkSupplier;
FindOp(boolean mustFindFirst,
StreamShape shape,
O emptyValue,
Predicate<O> presentPredicate,
Supplier<TerminalSink<T, O>> sinkSupplier) {
this.opFlags = StreamOpFlag.IS_SHORT_CIRCUIT | (mustFindFirst ? 0 : StreamOpFlag.NOT_ORDERED);
this.shape = shape;
this.emptyValue = emptyValue;
this.presentPredicate = presentPredicate;
this.sinkSupplier = sinkSupplier;
}
@Override
public int getOpFlags() {
return opFlags;
}
@Override
public StreamShape inputShape() {
return shape;
}
@Override
public <S> O evaluateSequential(PipelineHelper<T> helper,
Spliterator<S> spliterator) {
// 使用 sink 顺序评估流水线产生的元素，并返回查找结果
final O result = helper.wrapAndCopyInto(sinkSupplier.get(), spliterator).get();
// 找到目标值，则返回它；否则返回 emptyValue
return result != null ? result : emptyValue;
}
}- findAny：获取上游管道发送的任意一个元素【串行流取的是第一个元素】
@Override
public final Optional<P_OUT> findAny() {
return evaluate(FindOps.makeRef(false));
}以上是关于Stream 源码分析（串行流）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章