Blog · rmcodestar.github.io

Steams in java

Stream pipelines

스트림 소스 –> 중간 처리 –> 최종 처리 –> 결과

List<Integer> oddNumbers = numbers.stream()	                    // 스트림소스를 스트림으로 변환
                                  .filter(num -> num % 2 == 1) 	// 중간 처리(filter)
                                  .collect(toList())          	// 최종 처리(collect)

중간처리 종류

필터링 - distinct, filter
매핑 - map, flatMap, boxed
정렬 - sorted
루핑 - peek

최종처리 종류

매칭 - allMatch, anyMatch, noneMatch
집계 - count, findFirst, findAny, max, min, average, reduce, sum
루핑 - forEach
수집 - collect

사용예시

Predicate

1~ 10까지 정수 중에서 홀수만 필터링하는 예제

 int[] odds = IntStream.range(1, 10)
                       .filter(i -> i % 2 == 1)
                       .toArray();

odds = [1,3,5,7,9]

Distinct

중복 제거하는 예제

 int[] result = IntStream.of(1, 2, 3, 2, 4, 5)
                         .distinct()
                         .toArray();

result = [1, 2, 3, 4, 5]

TakeWhile

java9+, predicate를 이용한 슬라이싱 방법 중 하나로

takeWhile의 인자로 넘겨준 predicate가 처음 true로 준 아이템까지 반환한다.

 int[] result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                         .takeWhile(num -> num < 4)
                         .toArray();

result = [1, 2, 3]

DropWhile

java9+, 나머지 요소를 선택하기 위해서는 dropWhile을 활용한다.

 int[] result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                         .dropWhile(num -> num < 4)
                         .toArray();

result = [4, 5, 6]

Skip, Limit

skip : n개 요소를 제외한 스트림을 반환
limit : 최대 요소 n개까지 반환한다.

앞의 2개 요소 건너띄고 최대 3개까지 반환하는 예시

 int[] result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                         .skip(2)
                         .limit(3)
                         .toArray();

result = [3, 4, 5]

Map

User에서 이름만 추출하는 예시

List<String> userNames = users.stream()
                              .map(user -> user.getName()) //User::getName 도 가능
                              .collect(Collectors.toList());

FlatMap

여러 개의 문자열 목록을 한 글자씩 분리된 하나의 배열로 변환하기

List<String> inputs = List.of("ab", "cd");
List<String> outputs = inputs.stream()
                             .map(input -> input.split("")) //["a", "b"], ["c", "d"]
                             .flatMap(Arrays::stream)       //"a", "b", "c", "d"
                             .collect(Collectors.toList())  //["a", "b", "c", "d"]

NoneMatch

주어진 predicated와 모든 요소가 불일치할 때만 true를 리턴한다.

boolean result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                          .noneMatch(i -> i > 10);

해당 경우는 모두 10보다 작으므로 result = true

noneMatch(i -> i < 3) 이었다면 요소 탐색시 요소 1일때 바로 불일치하므로 false를 리턴한게 된다. (short circuit)

AllMatch

주어진 predicated와 모든 요소가 일치할 때만 true를 리턴한다.

boolean result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                          .allMatch(i -> i < 10);

해당 경우는 모두 10보다 작으므로 result = true

AnyMatch

주어진 predicated와 일치하는 요소가 1개라도 있으면 true를 리턴한다.

boolean result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)
                          .anyMatch(i -> i == 2);

요소 중 2인 요소가 있으므로 result = true

FindFirst

스트림의 맨 처음 요소 리턴.

Optional<Integer> result = IntStream.of(1, 2, 3, 5, 4, 6)
                                    .filter(num -> num > 3)
                                    .mapToObj(Integer::new)
                                    .findFirst();

result.get()은 5이다.

필터된 요소 중 [5, 4, 3] 맨 처음 요소는 5이기 때문.

FindAny

스트림 중 어느 한 요소를 리턴. 병렬 실행시 순서가 상관없다면 findAny를 활용

Optional<Integer> result = IntStream.of(1, 2, 3, 5, 4, 6)
                                    .filter(num -> num > 3)
                                    .mapToObj(Integer::new)
                                    .findFirst();

result.get()는 [5, 4, 6] 중 한 개가 리턴될 것이다.

Reduce

 OptionalInt result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
                .reduce((a, b) -> a + b); //Integer::sum으로 대체 가능

result는 15이다.

reduce할 대상의 요소가 0개일 경우 result는 OptionalInt.empty를 반환한다.

Optional이 아니라 멱등성을 유지한 상태로 사용하고 싶다면

int result = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
                      .reduce(0, (a, b) -> a + b);

첫번째 인자에 멱등성을 유지할 수 있게 하는 초기값을 넣어주면 된다.

해당 예시는 덧셈이라 0으로 넣어주었다.

Sum, Min, Max

숫자 스트림(ex. IntStream, LongStream)에 특화되어있다.

int sum = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
                   .sum(); // 15

int min = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
                   .min(); // 1

int max = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
                   .max(); // 5

reference 타입으로 해당 계산 API를 사용하고 싶다면 언박싱이 필요하다.

 List<Integer> inputs = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
 int result = inputs.stream()
                    .mapToInt(Integer::intValue)  //unboxing 
                    .sum();

스트림 만들기

값으로 스트림 만들기

Stream.of 이용하여 스트림을 만들 수 있다.

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c")
                           .collect(Collectors.toList());

배열로 스트림 만들기

Arrays.stream 이용하여 스트림을 만들 수 있다.

String[] inputs = {"a", "b", "c"};
List<String> list = Arrays.stream(inputs)
                          .collect(Collectors.toList());

무한 스트림 만들기

iterate 이용하여 무한 스트림(크기가 고정되지 않은 스트림)을 만들 수 있다.

보통 무한한 값을 출력하지 않도록 limit와 함께 사용하고는 한다.

1부터 1씩 증가하는 무한스트림을 생성 후 limit 10으로 제한하여 아이템 10개 반환

Stream.iterate(1, num -> num + 1)
      .limit(10)
      .forEach(System.out::println);

1~10까지 출력된다.

generate를 활용해서도 할 수 있다. 단, generate는 Supplier<T>를 받아 스트림을 생성한다.

아래는 난수 5개를 출력하는 예시이다.

Stream.generate(Math::randam)
      .limit(5)
      .forEach(System.out::println);

Stream.ofNullable

스트림 소스가 null일 경우 Stream.empty()를 방어적으로 넣어줘야했다면

Stream<String> property = value == null ? Stream.empty() : Stream.of(value);

자바9부터는 Stream.ofNullable을 활용해서 해당 케이스를 커버할 수 있다.

Stream<String> property = Stream.ofNullable(value);

스트림 사용시 주의사항

스트림은 주의해서 사용하라

스프림 파이프라인은 지연평가다(lazy evaluation). 종단 연산을 빼먹는 일이 없도록 하자
스트림을 과용하면 프로그램이 읽거나 유지보수하기 어려워진다.
기본 타입인 char용 스트림을 지원하지 않는다.
forEach 연산은 스트림 계산 결과를 보고할 때만 사용하고, 계산하는 데는 쓰지 말자.
스트림을 올바로 사용하려면 수집기를 잘 알아둬야 한다.

자바와 동시성 프로그래밍

스레드, 동기화, wait/notify를 지원
- 자바 5 : java.util.concurrent 라이브러리와 실행자(Executor) 프레임워크 지원
- 자바 7 : 고성능 병렬 분해 프레임 워크인 포크-조인(fork-join) 패키지 추가
- 자바 8 : 병렬로 실행할 수 있는 스트림 지원, parallel

스트림 파이프라인 병렬화

데이터 소스가 Stream.iterate거나 limit을 쓰면 성능을 기대하기 어렵다.
병렬화의 효과가 좋았던 경우
- 스트림의 소스가 ArrayList, HashMap, HashSet, ConcurrentHashMap의 인스턴스일 때
- 배열, int 범위, long 범위일 때
최종 처리 연산 중 병렬화에 가장 적합한 것은
- 축소(reduction)이다 - reduce, max, min, sum
- 조건에 맞으면 바로 반환된는 메서드도 적합. anyMatch, allMatch, noneMatch
계산도 올바로 수행하고 성능도 빨라질 거라는 확신 없이는 스트림 파이프라인 병렬화를 사용하지 말자

DEV BLOG

java stream