项目记事【StreamAPI】：使用 StreamAPI 简化对 Collection 的操作

最近项目里有这么一段代码，我在做 code-review 的时候，觉得可以使用 Java8 StreamAPI 简化一下。

这里先看一下代码（不是源码，一些敏感信息被我用其他类替代了）：

private static Set<String> doSomething1(String input) {
Set<String> target = new HashSet<>();
if (input != null) {
for (Pojo pojo : source) {
if (input.equals(pojo.getStr1())) {
target.add(pojo.getStr2());
}
}
}
return target;
}

其中 source 是一个 Set<Pojo> 的共享变量，Pojo 是自定义对象：

private static class Pojo {
String str1;
String str2;

Pojo(String str1, String str2) {
this.str1 = str1;
this.str2 = str2;
}

public String getStr1() {
return str1;
}

public String getStr2() {
return str2;
}
}

这个 doSomething1() 方法的功能很简单：

• 声明一个新的 Set<String> 结构 target。
• 遍历 source。
• 将 input 依次与 source 中每个元素的 str1 属性进行比对。
• 若比对成功，将元素的 str2 属性加入 target。
• 遍历结束，返回 target。

从单纯的 Coding 角度而言，doSomething1() 方法实现得已经足够简便，但是使用 Java8 StreamAPI 可以仅仅使用一行代码的情况下完成这些操作。

仔细分析以上的操作，可以归纳为三个步骤：

• 过滤数据 -> input.equals(pojo.getStr1()
• 提取数据 -> pojo.getStr2()
• 收集数据 -> target.add(pojo.getStr2())

这三个操作分别对应了 StreamAPI 的 filter，map，collect，因此可以简化成这样：

private static Set<String> doSomething2(String input) {
return source.stream().filter(pojo -> input.equals(pojo.getStr1())).map(Pojo::getStr2).collect(Collectors.toSet());
}

功能测试

private static Set<Pojo> source = new HashSet<>();

public static void main(String[] args) {
prepareData();
for (String s : doSomething1("1")) {
System.out.println(s);
}
for (String s : doSomething2("1")) {
System.out.println(s);
}
}

private static void prepareData() {
Pojo pojo1 = new Pojo("1", "2");
Pojo pojo2 = new Pojo("3", "4");
source.add(pojo1);
source.add(pojo2);
}

输出如下：

发现两者是等价的。

性能测试

一个应用程序的优秀与否，不在于代码的漂亮程度，而在于性能。

public static void main(String[] args) {
prepareData();

long t3 = System.nanoTime();
doSomething2("123441");
long t4 = System.nanoTime();
printTime(t3, t4);

long t1 = System.nanoTime();
doSomething1("123441");
long t2 = System.nanoTime();
printTime(t1, t2);
}

private static void printTime(long t1, long t2) {
long t = t2 - t1;
double factor = Math.pow(10, 9);
System.out.println(t / factor);
}

private static void prepareData() {
final int scale = 100000000;
Random r = new Random();
for (int i = 0; i < scale; ++i) {
String str1 = r.nextInt(scale) + "";
String str2 = r.nextInt(scale) + "";
source.add(new Pojo(str1, str2));
}
}

测试结果：

可以发现，使用 StreamAPI 大大降低了程序的效率，当数据量足够大的时候，这个比例会不断缩小。

我们可以这样理解：StreamAPI 针对的是相对大数据的操作，为一个数据量较小的 Collection 起一个 Stream 非常得不偿失，有种大炮打蚊子的感觉。

最后的内存溢出，是在 prepareData 的时候，和处理数据没有关系。

最后贴上大神的测试：Java8 Lambda表达式和流操作如何让你的代码变慢5倍

所以流操作，慎用！