java8中Stream的使用以及分割list案例

java8中Stream的使用以及分割list案例

一、Steam的优势

java8中Stream配合Lambda表达式极大提高了编程效率，代码简洁易懂（可能刚接触的人会觉得晦涩难懂），不需要写传统的多线程代码就能写出高性能的并发程序

二、项目中遇到的问题

由于微信接口限制，每次导入code只能100个，所以需要分割list。但是由于code数量可能很大，这样执行效率就会很低。

1.首先想到是用多线程写传统并行程序，但是博主不是很熟练，写出代码可能会出现不可预料的结果，容易出错也难以维护。

2.然后就想到Steam中的parallel,能提高性能又能利用java8的特性，何乐而不为。

三、废话不多说，直接先贴代码，然后再解释(java8分割list代码在标题四)。

1.该方法是根据传入数量生成codes,private String getGeneratorCode(int tenantId)是我根据编码规则生成唯一code这个不需要管，我们要看的是Stream.iterate

2.iterate()第一个参数为起始值，第二个函数表达式（看自己想要生成什么样的流关键在这里），http://write.blog.csdn.net/postedit然后必须要通过limit方法来限制自己生成的Stream大小。parallel()是开启并行处理。map()就是一对一的把Stream中的元素映射成ouput Sthttp://eam中的 元素。最后用collect收集，

2.1 构造流的方法还有Stream.of(),结合或者数组可直接list.stream();

String[] array = new String[]{"1","2","3"} ;

stream = Stream.of(array)或者Arrays.Stream(array);

2.2 数值流IntStream

int[] array = new int[]{1,2,3};

IntStream.of(array)或者IntStream.ranage(0,3)

3.以上构造流的方法都是已经知道大小，对于通过入参确定的应该图中方法自己生成流。

四、java8分割list，利用StreamApi实现。

没用java8前代码，做个鲜明对比():

1.list是我的编码集合（codes）。MAX_SEND为100（即每次100的大小去分割list）,limit为按编码集合大小算出的本次需要分割多少次。

2.我们可以看到其实就是多了个skip跟limit方法。skip就是舍弃stream前多少个元素，那么limit就是返回流前面多少个元素（如果流里元素少于该值，则返回全部）。然后开启并行处理。通过循环我们的分割list的目标就达到了，每次取到的sendList就是100，100这样子的。

3.因为我这里业务就只需要到这里，如果我们分割之后需要收集之后再做处理，那只需要改写一下就ok;如：

List> splitList = Stream.iterate(0,n->n+1).limit(limit).parallel().map(a->{

List sendList = list.stream().skip(a*MAX_SEND).limit(MAX_SEND).parallel().collect(Collectors.toList());

}).collect(Collectors.toList());

五、java8流里好像拿不到下标，所以我才用到构造一个递增数列当下标用，这就是XEkzDi我用java8分割list的过程，比以前的for循环看的爽心悦目，优雅些，性能功也提高了。

如果各位有更好的实现方式，欢迎留言指教。

补充知识：聊聊flink DataStream的split操作

序

本文主要研究一下flink DataStream的split操作

实例

SplitStream split = someDataStream.split(new OutputSelector() {

@Override

public Iterable select(Integer value) {

List output = new ArrayList();

if (value % 2 == 0) {

output.add("even");

}

else {

output.add("odd");

}

return output;

}

});

本实例将dataStream split为两个dataStream，一个outputName为even，另一个outputName为odd

DataStream.split

flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java

@Public

public class DataStream {

//......

public SplitStream split(OutputSelector outputSelector) {

return new SplitStream<>(this, clean(outputSelector));

}

//......

}

DataStream的split操作接收OutputSelector参数，然后创建并返回SplitStream

OutputSelector

flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/collector/selector/OutputSelector.java

@PublicEvolving

public interface OutputSelector extends Serializable {

Iterable select(OUT value);

}

OutputSelector定义了select方法用于给element打上outputNames

SplitStream

flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/SplitStream.java

@PublicEvolving

public class SplitStream extends DataStream {

protected SplitStream(DataStream dataStream, OutputSelector outputSelector) {

super(dataStream.getExecutionEnvironment(), new SplitTransformation(dataStream.getTransformation(), outputSelector));

}

public DataStream select(String... outputNames) {

return selectOutput(outputNames);

}

private DataStream selectOutput(String[] outputNames) {

for (String outName : outputNames) {

if (outName == null) {

throw new RuntimeException("Selected names must not be null");

}

}

SelectTransformation selectTransform = new SelectTransformation(this.getTransformation(), Lists.newArrayList(outputNames));

return new DataStream(this.getExecutionEnvironment(), selectTransform);

}

}

SplitStream继承了DataStream，它定义了select方法，可以用来根据outputNames选择split出来的dataStream；select方法创建了SelectTransformation

StreamGraphGenerator

flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/graphttp://h/StreamGraphGenerator.java

@Internal

public class StreamGraphGenerator {

//......

private Collection transform(StreamTransformation> transform) {

if (alreadyTransformed.containsKey(transform)) {

return alreadyTransformed.get(transform);

}

LOG.debug("Transforming " + transform);

if (transform.getMaxParallelism() <= 0) {

// if the max parallelism hasn't been set, then first use the job wide max parallelism

// from theExecutionConfig.

int globalMaxParallelismFromConfig = env.getConfig().getMaxParallelism();

if (globalMaxParallelismFromConfig > 0) {

transform.setMaxParallelism(globalMaxParallelismFromConfig);

}

}

// call at least once to trigger exceptions about MissingTypeInfo

transform.getOutputType();

Collection transformedIds;

if (transform instanceof OneInputTransformation, ?>) {

transformedIds = transformOneInputTransform((OneInputTransformation, ?>) transform);

} else if (transform instanceof TwoInputTransformation, ?, ?>) {

transformedIds = transformTwoInputTransform((TwoInputTransformation, ?, ?>) transform);

} else if (transform instanceof SourceTransformation>) {

transformedIds = transformSource((SourceTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof SinkTransformation>) {

transformedIds = transformSink((SinkTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof UnionTransformation>) {

transformedIds = transformUnion((UnionTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof SplitTransformation>) {

transformedIds = transformSplit((SplitTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof SelectTransformation>) {

transformedIds = transformSelect((SelectTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof FeedbackTransformation>) {

transformedIds = transformFeedback((FeedbackTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof CoFeedbackTransformation>) {

transformedIds = transformCoFeedback((CoFeedbackTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof PartitionTransformation>) {

transformedIds = transformPartition((PartitionTransformation>) transform);

} else if (transform instanceof SideOutputTransformation>) {

transformedIds = transformSideOutput((SideOutputTransformation>) transform);

} else {

throw new IllegalStateException("Unknown transformation: " + transform);

}

// need this check because the iterate transformation adds itself before

// transforming the feedback edges

if (!alreadyTransformed.containsKey(transform)) {

alreadyTransformed.put(transform, transformedIds);

}

if (transform.getBufferTimeout() >= 0) {

streamGraph.setBufferTimeout(transform.getId(), transform.getBufferTimeout());

}

if (transform.getUid() != null) {

streamGraph.setTransformationUID(transform.getId(), transform.getUid());

}

if (transform.getUserProvidedNodeHash() != null) {

streamGraph.setTransformationUserHash(transform.getId(), transform.getUserProvidedNodeHash());

}

if (transform.getMinResources() != null && transform.getPreferredResources() != null) {

streamGraph.setResources(transform.getId(), transform.getMinResources(), transform.getPreferredResources());

}

return transformedIds;

}

private Collection transformSelect(SelectTransformation select) {

StreamTransformation input = select.getInput();

Collection resultIds = transform(input);

// the recursive transform might have already transformed this

if (alreadyTransformed.containsKey(select)) {

return alreadyTransformed.get(select);

}

List virtualResultIds = new ArrayList<>();

for (int inputId : resultIds) {

int virtualId = StreamTransformation.getNewNodeId();

streamGraph.addVirtualSelectNode(inputId, virtualId, select.getSelectedNames());

virtualResultIds.add(virtualId);

}

return virtualResultIds;

}

private Collection transformSplit(SplitTransformation split) {

StreamTransformation input = split.getInput();

Collection resultIds = transform(input);

// the recursive transform call might have transformed this already

if (alreadyTransformed.containsKey(split)) {

return alreadyTransformed.get(split);

}

for (int inputId : resultIds) {

streamGraph.addOutputSelector(inputId, split.getOutputSelector());

}

return resultIds;

}

//......

}

StreamGraphGenerator里头的transform会对SelectTransformation以及SplitTransformation进行相应的处理

transformSelect方法会根据select.getSelectedNames()来addVirtualSelectNode

transformSplit方法则根据split.getOutputSelector()来addOutputSelector

小结

DataStream的split操作接收OutputSelector参数，然后创建并返回SplitStream

OutputSelector定义了select方法用于给element打上outputNames

SplitStream继承了DataStream，它定义了select方法，可以用来根据outputNames选择split出来的dataStream

doc

DataStream Transformations

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