Stream 流和 Lambda 组装复杂父子树形结构

在最近的开发中，遇到了两个类似的需求：都是基于 Stream 的父子树形结构操作，返回 List 集合对象给前端。于是在经过需求分析和探索实践后有了新的认识，现在拿出来和大家作分享交流。

一般来说完成这样的需求大多数人会想到递归，但递归的方式弊端过于明显：方法多次自调用效率很低、数据量大容易导致堆栈溢出、随着树深度的增加其时间复杂度会呈指数级增加等。

核心思路如下：

数据库全量查询（几万条），内存中使用 stream 流操作、Lambda 表达式、Java 地址引用

使用缓存注解（底层Redis分布式缓存实现），过期后自动更新缓存，再次调用接口则先命中缓存，没有的话再查数据库

使用 MQ 来做异步通知更新，即当数据有更改时，可以异步将数据先更新，再写入缓存，使业务更合理，考虑更全面

一、以企业部门结构为例

这里的实体是放在 MySQL 里的，使用简单的封装好的查询语句，这个很简单。

1.1实体

部门表：一个公司里都会有许多的部门，一个部门里还会有部门。从最顶层到你所在的的部门，可能会有多达六、七层。以下只展示核心字段：

java 复制代码

@Data
public class Department {
    /**
     * 主键Id
     */
    private Integer id;
    /**
     * 该部门的父部门Id
     */
    private Integer parentDeptId;
    /**
     * 真正部门Id
     */
    private Integer deptId;
    /**
     * 部门的名称
     */
    private String name;
    /**
     * 部门在结构中所处的层级
     */
    private Integer level;
    /**
     * 状态是否启用
     */
    private Integer status;
}

1.2返回VO

这个返回的VO是给前端的，里面的子节点集合属性 childrenList，是一个关键字段，所有该方式返回树结构的 VO 都需要有该字段来"封装自己"。

java 复制代码

@Data
public class DepartmentVO implements Serializable {
    /**
     * 子节点集合，封装自己
     */
    private List<DepartmentVO> childrenList;
    /**
     * 部门Id
     */
    protected Integer deptId;
    /**
     * 父部门Id
     */
    protected Integer parentDeptId;
    /**
     * 部门名称
     */
    protected String name;
}

1.3具体实现

下面直接上 demo 代码，注释已经说的比较清楚了：

java 复制代码

@Override
public List<DepartmentVO> departmentStructure(String id){
        //step1：这里 map 只是简单转换了返回的对象属性（返回需要的类型），本质还是所有部门数据
        List<DepartmentVO> departmentVOList = this.getDepartmentListById(id).stream()
                .map(e -> e.copyProperties(DepartmentVO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        //step2：利用父节点分组，所有部门的父 Id 进行分组，把所有的子节点 List 集合都找出来并一层层分好组
        Map<Integer, List<DepartmentVO>> departmentListMap = departmentVOList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(DepartmentVO::getParentDeptId));
        //step3：关键一步，关联上子部门，将子部门的 List 集合经过遍历一层层地放置好，最终会得到完整的部门父子关系 List 集合
        departmentVOList.forEach(e -> e.setChildrenList(departmentListMap.get(e.getDeptId())));
        //step4：过滤出顶级部门，即所有的子部门数据都归属于一个顶级父部门 Id
        List<DepartmentVO> resultList = departmentVOList.stream()
                .filter(e -> Constants.TOP_DEPARTMENT_NUM.equals(e.getParentDeptId()))
                .collect(Collectors.toList());
    return Optional.of(resultList).orElse(null);
}

1.4效果展示

我这里测试的例子是只有三层，数据也没有完全展开，当然五六层也是没问题的。

只要总的部门数据量在一两万条以内（啥情况部门数量会有几万个？部门表一般是独立于其它表的）速度都是比较快的，服务器性能（主要内存给力）好的话，基本整个请求/响应（抛开网络I/O消耗）可以在一秒内完成。

二、以中国行政区域结构为例

实体只需要使用一次查全量的语句，没有其它别的操作，很大程度上是因为省市县的结构是比较固定的。

2.1实体

全国行政区表：全国的行政区包括省/直辖市/自治区、地级市、区/县级市/县这三级，再往下的街道/镇、以及下面的村/小组就不包含了。同样也是只留关键属性：

java 复制代码

@Data
public class Area {
    /**
     * 地区id
     */
    public Long id;
    /**
     * 父Id
     */
    public Long parentId;
    /**
     * 地区名称
     */
    public String name;
    /**
     * 所属省Id
     */
    public Long provinceId;
    /**
     * 所属地级市Id
     */
    public Long cityId;
    /**
     * 所处层级
     */
    public Integer level;
}

2.2返回VO

同样，这个里面的子节点集合属性 childrenAreaVOList，是一个关键字段，所有该方式返回树结构的 VO 都需要有该字段来"封装自己"。

java 复制代码

@Data
public class AreaVO {
    /**
     * 子节点 list 集合
     */
    private List<AreaVO> childrenAreaVOList;
    /**
     * 区域id
     */
    public Long id;
    /**
     * 地区名称
     */
    public String name;
    /**
     * 所处层级
     */
    public Integer level;
    /**
     * 父Id
     */
    public Long parentId;
    /**
     * 所属省Id
     */
    public Long provinceId;
    /**
     * 所属地级市Id
     */
    public Long cityId;
}

2.3具体实现

下面同样直接上 demo 代码，注释比较详细：

java 复制代码

@Override
public List<AreaVO> getAreaStructure() {
    //第一步，从数据库中查出所有数据，按照排序条件进行排序，本质上还是这个所有数据的 List 集合
    List<AreaVO> areaVOList = this.findAll(Sort.by("id").descending()).stream()
            //注：这里使用 map 映射了需要返回的 VO，即相同的属性字段就会转换
            .map(e -> e.copyProperties(AreaVO.class)).collect(Collectors.toList());
    if (CollectionUtils.isNotEmpty(areaVOList)){
        //第二步，根据父Id 字段进行分组，即所有数据都会按照第一层至最后一层都按照父子关系进行分组；注意，是对所有数据分组
        Map<Long, List<AreaVO>> areaVoListMap = areaVOList.parallelStream().collect(Collectors.groupingBy(AreaVO::getParentId));
        //第三步，也是最关键的一步，将所有子数据 List 集合经过遍历后都一层层地放置好，最终会得到一个包含父子关系的完整List
        areaVOList.forEach(e -> e.setChildrenAreaVOList(areaVoListMap.get(e.getId())));
        //第四步，过滤出符合顶层父Id的所有数据，即所有数据都归属于一个顶层父Id
        List<AreaVO> resultList = areaVOList.stream()
                .filter(e -> Constants.COUNTRY_CHINA_TOP_NUM.equals(e.getParentId()))
                .collect(Collectors.toList());
        return Optional.of(resultList).orElse(null);
    }
    return new ArrayList<>();
}

2.4效果展示

我这里测试环境的例子是只有省/直辖市/自治区、地级市、区/县级市/县这三级，数据也没有完全展开，当然到下面的镇/街道，乃至村/小组也是没问题的。

这里总的测试数据量是几千条，如果加上镇/街道应该得有几万条，速度也还是是比较快的，服务器性能（主要内存给力）好的话，基本整个请求/响应（抛开网络I/O消耗）可以在一秒内完成。