????如果剛接觸Stream，可能比較難以掌握其中的竅門。就算只是用Stream pipeline 來表達(dá)計(jì)算就困難重重。當(dāng)你好不容易成功了，運(yùn)行程序之后，卻可能感到這么做并沒有享受到多大益處。Stream 并不只是一個(gè)API ，它是一種基于函數(shù)編程的模型。為了獲得Stream 帶來的描述性和速度，有時(shí)還有并行性，必須采用范型以及API。

????Stream 范型最重要的部分是把計(jì)算構(gòu)造成一系列變型，每一級(jí)結(jié)果都盡可能靠近上一級(jí)結(jié)果的純函數(shù)（pure function）。純函數(shù)是指其結(jié)果只取決于輸入的函數(shù)：它不依賴任何可變的狀態(tài)，也不更新任何狀態(tài)。為了做到這一點(diǎn)，傳入Stream 操作的任何函數(shù)對(duì)象，無論是中間操作還是終止操作，都應(yīng)該是無副作用的。

????有時(shí)會(huì)看到如下代碼片段，它構(gòu)建了一張表格，顯示這些單詞在一個(gè)文本文件中出現(xiàn)的頻率：

????以上代碼有什么問題嗎？它畢竟使用了Stream、Lambda和方法引用，并且得出了正確的答案。簡(jiǎn)而言之，這根本不是Stream 代碼；只不過是偽裝成Stream 代碼的迭代式代碼。它并沒有享受到Stream API 帶來的優(yōu)勢(shì)，代碼反而更長(zhǎng)了點(diǎn)，可讀性也差了點(diǎn)，并且比相應(yīng)的迭代化代碼更難維護(hù)。因?yàn)檫@段代碼利用一個(gè)改變外部狀態(tài)（頻率表）的Lambda，完成了在終止操作的forEach中的所有操作forEach操作的任務(wù)不只展示由Stream 執(zhí)行的計(jì)算結(jié)果，這在代碼中并非好事，改變狀態(tài)的Lambda 也是如此。那么這段代碼應(yīng)該是什么樣的呢？

????這個(gè)代碼片段的作用與前一個(gè)例子一樣，只是正確使用了Stream API，變得更加簡(jiǎn)潔、清晰。那么為什么有人會(huì)以其他的方式編寫呢？這是為了使用他們已經(jīng)熟悉的工具。Java程序員都知道如何使用for-each循環(huán)，終止操作的forEach也與之類似。但forEach操作是終止操作中最沒有威力的，也是對(duì)Stream 最不友好的。它是顯式迭代，因而不適合并行。forEach操作應(yīng)該只用于報(bào)告Stream 計(jì)算的結(jié)果，而不是執(zhí)行計(jì)算。有時(shí)候，也可以將forEach用于其他目的，比如將Stream 計(jì)算的結(jié)果添加到之前已經(jīng)存在的集合中去。

????改進(jìn)過的代碼使用了一個(gè)收集器（collector），為了使用Stream，這是必須了解的一個(gè)新概念。Collectors API 很嚇人：它有39種方法，其中有些方法還帶有5個(gè)類型參數(shù)！好消息是，你不必完成搞懂這個(gè)API 就能享受它帶來的好處。對(duì)于初學(xué)者，可以忽略Collector接口，并把收集器當(dāng)做封裝縮減策略的一個(gè)黑盒子對(duì)象。在這里，縮減的意思是將Stream的元素合并到單個(gè)對(duì)象中去。收集器產(chǎn)生的對(duì)象一般是一個(gè)集合（即名稱收集器）。

????將Stream 的元素集中到一個(gè)真正的Collection 里去的收集器比較簡(jiǎn)單。有三個(gè)這樣的收集器：toList() , toSet() 和 toCollection(collectionFactory)。它們分別返回一個(gè)列表，一個(gè)集合和程序員指定的集合類型。了解了這些，就可以編寫Stream pipeline，從頻率表中提取排名前十的單詞列表了：

????

????注意，這里沒有給toList方法配上它的Collectors 類。靜態(tài)導(dǎo)入 Collectors 的所有成員是慣例也是明智的，因?yàn)檫@樣可以提升Stream pipeline 的可讀性。

????這段代碼中唯一有技巧的部分是傳給sorted的比較器 comparing(freq::get).reversed()。comparing方法是一個(gè)比較器構(gòu)造方法（詳見第14條），它帶有一個(gè)鍵提取函數(shù)。函數(shù)讀取一個(gè)單詞，“提取”實(shí)際上是一個(gè)表查找：有限制的方法引用 freq::get在頻率表中查找單詞，并返回該單詞在文件中出現(xiàn)的次數(shù)。最后，在比較器上調(diào)用reversed，按頻率高低對(duì)單詞進(jìn)行排序。后面的事情就簡(jiǎn)單了，只要限制Stream 為10個(gè)單詞，并將它們集中到一個(gè)列表中即可。

????上一段代碼是利用Scanner 的 Stream 方法來獲得Stream。這個(gè)方法是在Java 9 中增加的。如果使用的是更早的版本，可以把實(shí)現(xiàn) Iterator 的掃描器，翻譯成使用了類似于第47條中適配器的Stream （streamOf(Iterable<E>））。

????Collectors中的另外36種方法又是什么樣的呢？它們大多數(shù)是為了便于將Stream 映射到集合中，這遠(yuǎn)比集中到真實(shí)的集合中要復(fù)雜得多。每個(gè)Stream 元素都有一個(gè)關(guān)聯(lián)的鍵和值，多個(gè)Stream 元素可以關(guān)聯(lián)同一個(gè)鍵。

????最簡(jiǎn)單的映射收集器是toMap(keyMapper,valueMapper)，它帶有兩個(gè)函數(shù)，其中一個(gè)是將Stream 元素映射到鍵，另一個(gè)是將它映射到值。我們采用第34條 fromString 實(shí)現(xiàn)中的收集器，將枚舉的字符串形式映射到枚舉本身：

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????如果Stream 中的每個(gè)元素都映射到一個(gè)唯一的鍵，那么這個(gè)形式簡(jiǎn)單的toMap是很完美的。如果多個(gè)Stream 元素映射到同一個(gè)鍵，pipeline就會(huì)拋出一個(gè)IllegalStateException異常將它終止。

????toMap 更復(fù)雜的形式，以及groupingBy方法，提供了更多處理這類沖突的策略。其中一種方式是除了給toMap 方法提供了鍵和值映射器之外，還提供一個(gè)合并函數(shù)（merge function）。合并函數(shù)是一個(gè)BinaryOprator<V>，這里的 V 是映射的值類型。合并函數(shù)將與鍵關(guān)聯(lián)的任何其他值與現(xiàn)有值合并起來，因此，將入合并函數(shù)是乘法，得到的值就是與該值映射的鍵關(guān)聯(lián)的所有值的積。

????帶有三個(gè)參數(shù)的toMap 形式，對(duì)于完成從鍵到與鍵關(guān)聯(lián)的被選元素的映射也是非常有用的。假設(shè)有一個(gè)Stream，代表不同歌唱家的長(zhǎng)篇，我們想得到一個(gè)從歌唱家到最暢銷唱片之間的映射。下面這個(gè)收集器就可以完成這項(xiàng)任務(wù)。

????

????注意，這個(gè)比較器使用了靜態(tài)工廠方法maxBy,這是從BinaryOperator 靜態(tài)導(dǎo)入的。該方法將Comparator<T> 轉(zhuǎn)換成一個(gè)BinaryOperator<T> ，用于計(jì)算指定比較器產(chǎn)生的最大值。在這個(gè)例子中，比較器是由比較器構(gòu)造方法comparing 返回的，它有一個(gè)鍵提取函數(shù)Album::sales 。這看起來有點(diǎn)繞，但是代碼的可讀性良好。不嚴(yán)格地說，它的意思是“將唱片的stream 轉(zhuǎn)換成一個(gè)映射，將每個(gè)歌唱家映射到銷量最佳的唱片”。這就非常接近問題陳述了。

????帶有三個(gè)參數(shù)的toMap形式還有另一種用途，即生成一個(gè)收集器，當(dāng)有沖突時(shí)強(qiáng)制“保留最后更新（last-write-wins）”。對(duì)于許多Stream 而言，結(jié)果是不確定的，但如果與映射函數(shù)的劍關(guān)聯(lián)的所有值都相同，或者都是可接受的，那么下面這個(gè)收集器的行為就正是你所要的：

????toMap的第三個(gè)也是最后一個(gè)形式是，帶有第四個(gè)參數(shù)，這是一個(gè)映射工廠，在使用時(shí)要指定特殊的映射實(shí)現(xiàn)，如EnumMap 或者 TreeMap。

????toMap 的前三種版本還有還有另外的變換形式，命名為 toConcurrentMap，能有效地并行運(yùn)行，并生成ConcurrentHashMap 實(shí)例。

????除了toMap 方法，Collectors API 還提供了 groupingBy方法，它返回收集器以生成映射，根據(jù)分類函數(shù)將元素分門別類。分類函數(shù)帶有一個(gè)元素，并返回其所屬的類別。這個(gè)類別就是元素的映射鍵。groupingBy方法最簡(jiǎn)單的版本是只有一個(gè)分類器，并返回一個(gè)映射，映射值為每個(gè)類別中所有元素的列表。下列代碼就是在地45條的Anagram 程序中用于生成映射（從按字母排序的單詞，映射到字母排序相同的單詞列表）的收集器：

????words.collect(groupingBy(wrod -> alphabetize(word)));

????如果要讓groupingBy 返回一個(gè)收集器，用它生成一個(gè)值而不是列表的映射，除了分類器之外，還可以指定一個(gè)下游收集器（downstream collector）。下游收集器從包含某個(gè)類別中所有元素的Stream中生成一個(gè)值。這個(gè)參數(shù)最簡(jiǎn)單的用法是傳入 toSet()，其結(jié)果生成一個(gè)映射，這個(gè)映射值為元素集合而非列表。

????另一種方法是傳入toCollection(collectionFactory) ，允許創(chuàng)建存放各元素類別的集合。這樣就可以自由選擇自己想要的任何集合類型了。帶兩個(gè)參數(shù)的groupingBy 版本的另一種簡(jiǎn)單用法是，傳入 counting() 作為下游收集器。這樣會(huì)生成一個(gè)映射，它將每個(gè)類別與該類別中的元素?cái)?shù)量關(guān)聯(lián)起來，而不是包含元素的集合。這正是在本條目開頭處頻率表范例中見到的：

????

????groupingBy的第三個(gè)版本，除了下游收集器之外，還可以指定一個(gè)映射工廠。注意，這個(gè)方法違背了標(biāo)準(zhǔn)的可伸縮列表模式：參數(shù)mapFactory 要在donwStream 參數(shù)之前，而不是在它之后。groupingBy 的這個(gè)版本可以控制所包圍的映射，以及所包圍的集合，因此，比如可以定義一個(gè)收集器，讓它返回值為 TreeSet的 TreeMap。

????groupingByConcurrent 方法提供了groupingBy 所有三種重載的變體。這些變體可以有效地并發(fā)運(yùn)行，生成ConcurrentHashMap實(shí)例。還有一種比較少用到的 groupingBy變體叫作 partitioningBy。除了分類方法之外，它還帶一個(gè)斷言（predicate），并返回一個(gè)鍵位Boolean 的映射。這個(gè)方法有兩個(gè)重載，其中一個(gè)除了帶有斷言外，還帶有下游收集器。

????counting方法返回的收集器僅作用于下游收集器。通過在Stream 上的count方法，直接就有相同的功能，因此壓根沒有理由使用 collect(counting())。這個(gè)屬性還有15種Collectors方法。其中包含9種方法其名稱以summing、averaging和summarizing開頭開頭（相應(yīng)的stream基本類型上就有相同的功能）。它們還包括reducing、filtering、mapping、flatMapping、和collectingAndThen方法。大多數(shù)程序員都能安全地避開這里的大多數(shù)方法。從設(shè)計(jì)的角度來看，這些收集器試圖部分復(fù)制收集器中Stream的功能，以便下游收集器可以成為“ministream”。

????目前已經(jīng)提到了3個(gè)Collectors方法。雖然它們都在Collectors中，但是并不包含集合。前兩個(gè)是minBy和maxBy，它們有一個(gè)比較器，并返回由比較器確定的Stream中的最少元素或者最多元素。它們是Stream 接口中min和max方法的粗略概述，也是BinaryOperator 中同名方法返回的二進(jìn)制操作符，與收集器相類似?；仡櫼幌略谧顣充N唱片范例中用過的BinaryOperator.maxBy方法。

????最后一個(gè)Collectors方法是joining，它只在CharSequence 實(shí)例的Stream 中操作，例如字符串。它以參數(shù)的形式返回一個(gè)簡(jiǎn)單地合并元素的收集器。其中一種參數(shù)形式帶有一個(gè)名為delimiter（分界符）的CharSequence參數(shù)，它返回一個(gè)連接Stream元素并在相鄰元素之間插入分隔符的收集器。如果傳入一個(gè)逗號(hào)作為分隔符，收集器就會(huì)返回一個(gè)用逗號(hào)隔開的值字符串（但要注意，如果Stream中的任何元素種包含逗號(hào)，這個(gè)字符串就會(huì)引起歧義）。 這三種參數(shù)形式，除了分隔符之外，還有一個(gè)前綴和一個(gè)后綴。最終的收集器生成的字符串，會(huì)像在打印集合時(shí)所得到的那樣，如[came, saw, conquered ]。

????總而言之，編寫Stream pipeline的本質(zhì)是無副作用的函數(shù)對(duì)象。這適用于傳入Stream及相關(guān)對(duì)象的所有函數(shù)對(duì)象。終止操作中的forEach應(yīng)該只用來報(bào)告由Stream 執(zhí)行的計(jì)算結(jié)果，而不是讓它執(zhí)行計(jì)算。為了正確地使用Stream ，必須了解收集器。最重要的收集器工廠是toList、toSet、toMap、groupingBy和joining。