java - 在Java Stream API中，中间操作被延迟执行而终端操作被急切执行是什么意思？

Question

list.stream().filter( a-> a < 20 && a > 7).forEach(a -> System.out.println(a));fiter 被懒惰地执行。forEach 被急切地处决。这意味着什么？

Answer 1

假设您进行了以下操作。

list.stream()

    .map(a -> a * a)

    .filter(a -> a > 0 && a < 100)

    .map(a -> -a)

    .forEach(a -> System.out.println(a));

中间操作是映射和过滤器，终端操作是forEach. 如果急切地执行中间操作，.map(a -> a * a)则将立即映射整个流，并将结果传递给.filter(a -> a > 0 && a < 10)which 将立即过滤结果，然后将传递给.map(a -> -a)which 将映射过滤后的结果，然后将其传递给forEach然后立即打印流中的每个元素。

然而，中间操作不是急切的，而是懒惰的。这意味着序列

list.stream()

    .map(a -> a * a)

    .filter(a -> a > 0 && a < 100)

    .map(a -> -a)

实际上并没有立即做任何事情。它只是创建一个新的流来记住它应该执行的操作，但直到实际产生结果时才真正执行它们。直到forEach尝试从流中读取一个值，然后它才会转到原始流，获取一个值，使用 映射它a -> a * a，过滤它，如果它通过过滤器，映射它使用a -> -a，然后将该值传递给forEach。

这就像在餐厅工作的人被赋予了从脏堆中取出所有盘子，清洗它们，将它们堆叠起来，然后在厨师准备上菜时将它们交给厨师的工作。人急了，就立刻把整堆脏盘子拿起来，一下子洗干净，叠好，等厨子要盘子时，一一递给上菜。

然而，懒惰的员工会意识到厨师一次只需要一个盘子，而且只有在食物准备好时才需要。因此，当厨师需要一个盘子时，员工只需从一堆盘子中取出一个盘子，清洗干净并递给厨师，一个接一个，直到所有盘子都洗干净，所有的食物都端上来为止。

那么有什么好处呢？

一个主要优点是惰性方法大大改善了延迟。您可能知道，程序的单个线程一次只能做一件事。进一步扩展类比，假设有大约 800 个盘子，但厨师实际上必须等待洗衣机洗完盘子，然后再将一个递给他。如果热心的洗碗工坚持先把盘子洗干净再递过来，厨师就得等着800个盘子都洗干净了，然后一次上菜800顿，到时候愤怒的顾客都已经离开了。

然而，有了懒惰的洗衣机，厨师每上菜，他只需要等一个盘子。因此，如果洗盘子需要 10 秒，而上菜几乎是即时的，那么在场景 1 中，所有餐点都会一次上菜，但只有在等待两个多小时后才能上菜。但在场景 2 中，每顿饭的供应间隔约为 10 秒。因此，即使提供所有餐点所需的时间相同，场景 2 肯定更可取。

我在此将类比扩展了一点，但希望这可以帮助您更好地理解它。

Answer 2

延迟执行意味着操作只会在必要时执行。

急切执行意味着操作将立即执行。

那么你可能会问什么时候执行惰性中间操作？

当对管道应用终端操作（Eager 操作）时。

那么我们如何知道一个操作是中间的（懒惰的）还是终端的（急切的）呢？

当操作返回一个Stream<T>whereT可以是任何类型时，它就是一个中间操作（懒惰）；如果操作返回任何其他内容，即 void、int、boolean 等，那么它是终端（急切）操作。

Answer 3

在的JavaDoc的Stream说：

流是懒惰的；对源数据的计算仅在终端操作启动时进行，源元素仅在需要时消费。

关于中间操作的JavaDoc：

他们总是懒惰；执行中间操作，例如 filter()实际上并不执行任何过滤，而是创建一个新的流，当遍历时，该流包含与给定谓词匹配的初始流的元素。管道源的遍历直到管道的终端操作被执行后才开始。

由于map是一个惰性操作，以下代码将不打印任何内容：

Stream.of(1, 2, 3).map(i -> {

    System.out.println(i);

    return i;

});

这Stream缺少将执行它的终端操作，这将调用中间操作。

类似list.stream().filter( a-> a > 20 && a < 7)将返回一个Stream但list尚未过滤的元素。

但即使执行了终端操作，还有更多关于懒惰的问题：

懒惰还可以避免在不必要时检查所有数据；对于诸如“查找第一个长度超过 1000 个字符的字符串”之类的操作

如果需要执行惰性操作来确定 a 的结果，则会执行惰性操作Stream。并非来自源的所有元素都必须由惰性操作处理。

关于终端操作的 JavaDoc：

在几乎所有情况下，终端操作都是急切的，在返回之前完成对数据源的遍历和管道的处理。

此外，一个Stream.

执行完终端操作后，流管道被认为已被消耗，不能再使用；

继续这个例子：

long count = Stream.of(1, 2, 3).map(i -> {

    System.out.println(i);

    return i;

}).count();

确定count映射是无关紧要的。因此，此代码仍然不会打印任何内容。但由于count()是一个终端操作，流被处理并count获得3分配的值。

如果我们将终端操作更改为，.min(Comparator.naturalOrder());则执行所有映射，我们将看到打印的整数。