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昨天在 collection移除元素操作 相关的文章中提到了 collectors 。相信很多同学对这个比较感兴趣，那我们今天就来研究一下 collectors 。
collectors 是 java 8 加入的操作类，位于 java.util.stream 包下。它会根据不同的策略将元素收集归纳起来，比如最简单常用的是将元素装入map、set、list 等可变容器中。特别对于 java 8 stream api 来说非常有用。它提供了collect() 方法来对 stream 流进行终结操作派生出基于各种策略的结果集。我们就借助于 stream 来熟悉一下 collectors 吧。我们依然用昨天的例子：
我要评论 list<string> servers = new arraylist<>();
servers.add("felordcn");
servers.add("tomcat");
servers.add("jetty");
servers.add("undertow");
servers.add("resin");
collectors 提供了一系列的静态方法供我们使用，通常情况我们静态导入即可使用。接下来我们来看看都提供了哪些方法吧。
这是一个系列，作用是将元素分别归纳进可变容器 list、map、set、collection 或者concurrentmap 。
collectors.tolist();
collectors.tomap();
collectors.toset();
collectors.tocollection();
collectors.toconcurrentmap();
我们可以根据以上提供的 api 使用 stream 的 collect 方法中的转换为熟悉的集合容器。非常简单这里不再演示。
将元素以某种规则连接起来。该方法有三种重载 joining(charsequence delimiter) 和 joining(charsequence delimiter,charsequence prefix,charsequence suffix)
// 输出 felordcntomcatjettyundertowresin
servers.stream().collect(collectors.joining());
// 输出 felordcn,tomcat,jetty,undertow,resin
servers.stream().collect(collectors.joining("," ));
// 输出 [felordcn,tomcat,jetty,undertow,resin]
servers.stream().collect(collectors.joining(",", "[", "]"));
用的比较多的是读取 httpservletrequest 中的 body ：
httpservletrequest.getreader().lines().collect(collectors.joining());
该方法先执行了一个归纳操作，然后再对归纳的结果进行 function 函数处理输出一个新的结果。
// 比如我们将servers joining 然后转成大写，结果为： felordcn,tomcat,jetty,undertow,resin
servers.stream.collect(collectors.collectingandthen(collectors.joining(","), string::touppercase));
按照条件对元素进行分组，和 sql 中的 group by 用法有异曲同工之妙，通常也建议使用 java 进行分组处理以减轻数据库压力。groupingby 也有三个重载方法
我们将 servers 按照长度进行分组:
// 按照字符串长度进行分组 符合条件的元素将组成一个 list 映射到以条件长度为key 的 map<integer, list<string>> 中 servers.stream.collect(collectors.groupingby(string::length))
如果我不想 map 的 value 为 list 怎么办？ 上面的实现实际上调用了下面的方式：
//map<integer, set<string>> servers.stream.collect(collectors.groupingby(string::length, collectors.toset()))
我要考虑同步安全问题怎么办？ 当然使用线程安全的同步容器啊，那前两种都用不成了吧！ 别急！ 我们来推断一下，其实第二种等同于下面的写法:
supplier<map<integer,set<string>>> mapsupplier = hashmap::new; map<integer,set<string>> collect = servers.stream.collect(collectors.groupingby(string::length, mapsupplier, collectors.toset()));
这就非常好办了，我们提供一个同步 map 不就行了，于是问题解决了：
supplier<map<integer, set<string>>> mapsupplier = () -> collections.synchronizedmap(new hashmap<>()); map<integer, set<string>> collect = servers.stream.collect(collectors.groupingby(string::length, mapsupplier, collectors.toset()));
其实同步安全问题 collectors 的另一个方法 groupingbyconcurrent 给我们提供了解决方案。用法和 groupingby 差不多。
partitioningby 我们在本文开头的提到的文章中已经见识过了，可以看作 groupingby 的一个特例，基于断言（predicate）策略分组。这里不再举例说明。
该方法归纳元素的的数量，非常简单，不再举例说明。
这两个方法分别提供了查找大小元素的操作，它们基于比较器接口 comparator 来比较 ，返回的是一个 optional 对象。 我们来获取 servers 中最小长度的元素:
// jetty optional<string> min = servers.stream.collect(collectors.minby(comparator.comparingint(string::length)));
这里其实 resin 长度也是最小，这里遵循了 "先入为主" 的原则 。当然 stream.min() 可以很方便的获取最小长度的元素。maxby 同样的道理。
用来做累加计算。计算元素某个属性的总和,类似 mysql 的 sum 函数，比如计算各个项目的盈利总和、计算本月的全部工资总和等等。我们这里就计算一下 servers 中字符串的长度之和 （为了举例不考虑其它写法）。
// 总长度 32 servers.stream.collect(collectors.summingint(s -> s.length()));
如果我们对 3.6章节-3.8章节 的操作结果都要怎么办？难不成我们搞5个 stream 流吗？ 所以就有了 summarizingint、summarizingdouble、summarizinglong 三个方法。
这三个方法通过对元素某个属性的提取，会返回对元素该属性的统计数据对象，分别对应 intsummarystatistics、doublesummarystatistics、longsummarystatistics。我们对 servers 中元素的长度进行统计：
doublesummarystatistics doublesummarystatistics = servers.stream.collect(collectors.summarizingdouble(string::length));
// {count=5, sum=32.000000, min=5.000000, average=6.400000, max=8.000000}
system.out.println("doublesummarystatistics.tostring() = " + doublesummarystatistics.tostring());
结果 doublesummarystatistics 中包含了 总数，总和，最小值，最大值，平均值 五个指标。
该方法是先对元素使用 function 进行再加工操作，然后用另一个collector 归纳。比如我们先去掉 servers 中元素的首字母，然后将它们装入 list 。
// [elordcn, omcat, etty, ndertow, esin] servers.stream.collect(collectors.mapping(s -> s.substring(1), collectors.tolist()));
有点类似 stream 先进行了 map 操作再进行 collect ：
servers.stream.map(s -> s.substring(1)).collect(collectors.tolist());
这个方法非常有用！但是如果要了解这个就必须了解其参数 binaryoperator<t> 。 这是一个函数式接口，是给两个相同类型的量，返回一个跟这两个量相同类型的一个结果，伪表达式为 (t,t) -> t。默认给了两个实现 maxby 和 minby ，根据比较器来比较大小并分别返回最大值或者最小值。当然你可以灵活定制。然后 reducing 就很好理解了，元素两两之间进行比较根据策略淘汰一个，随着轮次的进行元素个数就是 reduce 的。那这个有什么用处呢？ java 官方给了一个例子：统计每个城市个子最高的人。
comparator<person> byheight = comparator.comparing(person::getheight);
map<string, optional<person>> tallestbycity = people.stream()
.collect(collectors.groupingby(person::getcity, collectors.reducing(binaryoperator.maxby(byheight))));
结合最开始给的例子你可以使用 reducing 找出最长的字符串试试。
上面这一层是根据 height 属性找最高的 person ，而且如果这个属性没有初始化值或者没有数据，很有可能拿不到结果所以给出的是 optional<person>。 如果我们给出了 identity 作一个基准值，那么我们首先会跟这个基准值进行 binaryoperator 操作。
比如我们给出高于 2 米 的人作为 identity。 我们就可以统计每个城市不低于 2 米 而且最高的那个人，当然如果该城市没有人高于 2 米则返回基准值identity ：
comparator<person> byheight = comparator.comparing(person::getheight);
person identity= new person();
identity.setheight(2.);
identity.setname("identity");
map<string, person> collect = persons.stream()
.collect(collectors.groupingby(person::getcity, collectors.reducing(identity, binaryoperator.maxby(byheight))));
这时候就确定一定会返回一个 person 了，最起码会是基准值identity 不再是 optional 。
还有些情况，我们想在 reducing 的时候把 person 的身高先四舍五入一下。这就需要我们做一个映射处理。定义一个 function<? super t, ? extends u> mapper 来干这个活。那么上面的逻辑就可以变更为：
comparator<person> byheight = comparator.comparing(person::getheight);
person identity = new person();
identity.setheight(2.);
identity.setname("identity");
// 定义映射 处理 四舍五入
function<person, person> mapper = ps -> {
double height = ps.getheight();
bigdecimal decimal = new bigdecimal(height);
double d = decimal.setscale(1, bigdecimal.round_half_up).doublevalue();
ps.setheight(d);
return ps;
};
map<string, person> collect = persons.stream()
.collect(collectors.groupingby(person::getcity, collectors.reducing(identity, mapper, binaryoperator.maxby(byheight))));
今天我们对 java 8 中的 collectors 进行了详细的讲解。如果你熟悉了 collectors 操作 stream 会更加得心应手。当然在 java 8 之后的 java 9 和 java 12 中 collectors 都有新增的功能， 后面有时间我们会继续进行讲解。敬请关注！
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