探索JDK24新特性！Stream Gatherers：一次革命性的流处理升级，代码量减半

还在为复杂数据流处理写一堆繁琐代码而头疼吗？还在为实现滑动窗口、状态管理等功能而绞尽脑汁吗？ JDK 24带来了一项革命性特性------Stream Gatherers，它将彻底改变你处理数据流的方式。

想象一下，如果传统的Stream API是工厂生产线上的基础工序，那么Gatherers就是那个能记忆、能思考、还能一变多的"超级工序"。

本文将带你深入了解这个强大特性，让你的代码不仅更简洁，更具表达力，还能解决以前需要绕很大弯子才能实现的复杂场景。 无论你是处理金融数据、日志分析还是复杂业务逻辑，Stream Gatherers都能让你事半功倍！

一、Stream Gatherers是什么

**Stream Gatherers是JDK 24中引入的一个强大新特性，它扩展了Java Stream API的能力，让我们能够更灵活地处理数据流。**想象一下，如果传统的Stream API是一条生产线上的基础工序（如筛选、映射），那么Gatherers就像是更复杂的工序，可以记住之前处理过的元素，还能根据一个输入元素产生多个或零个输出元素。

传统Stream API（如map、filter、reduce）在处理某些复杂场景时有局限性，而Gatherers正是为解决这些限制而生的。

二、Stream Gatherers的核心特性

1、有状态操作

传统Stream操作如map是无状态的，每个元素处理都独立进行。而Gatherers可以在处理过程中维护状态，让前面元素的处理结果影响后续元素的处理方式。

2、输入输出数量不对等

在传统map操作中，一个输入元素只能产生一个输出元素。而使用Gatherers，一个输入元素可以产生零个、一个或多个输出元素。

3、与现有API无缝集成

Gatherers可以与原有Stream API一起使用，形成更强大的数据处理流水线。

三、通过代码示例详解Stream Gatherers

1、滑动窗口平均值计算

一个常见需求是计算数据的滑动窗口平均值，传统方式比较复杂，而使用Gatherers可以简洁实现。

这里的windowSliding(3)创建了一个滑动窗口，每次包含3个连续元素。当我们遍历[1,2,3,4,5,6,7,8,9]这个序列时，会生成窗口[1,2,3]、[2,3,4]、[3,4,5]等，然后对每个窗口计算平均值。

import java.util.List;
import java.util.stream.Gatherers;

public class SlidingWindowExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 原始数据
        List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
        
        // 计算大小为3的滑动窗口的平均值
        List<Double> averages = numbers.stream()
            .gather(Gatherers.windowSliding(3)  // 创建大小为3的滑动窗口
                .map(window -> window.stream()  // 对每个窗口计算平均值
                    .mapToInt(Integer::intValue)
                    .average()
                    .orElse(0.0)))
            .toList();
        
        System.out.println("滑动窗口平均值: " + averages);
        // 输出: [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
    }
}

2、去除连续重复元素

需要去除列表中连续重复的元素？Gatherers提供了现成的解决方案，注意这里与传统的distinct()方法不同，distinctConsecutive()只去除连续重复的元素，如果同样的元素在列表中不相邻出现，则会保留。

import java.util.List;
import java.util.stream.Gatherers;

public class DistinctConsecutiveExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> words = List.of("apple", "apple", "banana", "banana", "apple");
        
        // 去除连续重复元素
        List<String> distinct = words.stream()
            .gather(Gatherers.distinctConsecutive())
            .toList();
        
        System.out.println("原始列表: " + words);
        System.out.println("去除连续重复后: " + distinct);
        // 输出: [apple, banana, apple]
    }
}

3、自定义Gatherer - 分组收集

Gatherers真正的威力在于可以创建自定义的转换操作。以下是一个将元素按指定大小分组的示例：

这个例子创建了一个自定义的Gatherer，它将流中的元素每3个一组收集成子列表。最后一组可能不足3个元素。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Gatherer;

public class CustomGathererExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        
        // 自定义Gatherer: 将元素按照指定大小分组
        Gatherer<Integer, List<Integer>, List<Integer>> chunking = Gatherer.of(
            // 初始状态提供者（创建一个空的ArrayList作为初始"积累器"）
            (Supplier<List<Integer>>) ArrayList::new,
            
            // 处理元素的核心函数（accumulator, element, downstream）
            (chunk, element, downstream) -> {
                chunk.add(element);  // 将当前元素添加到积累器中
                
                // 当chunk达到大小3时，发送到downstream并创建新的chunk
                if (chunk.size() == 3) {
                    downstream.push(List.copyOf(chunk));  // 发送不可变的副本
                    chunk.clear();  // 清空积累器，准备收集下一组
                }
                return true;  // 继续处理后续元素
            },
            
            // 完成处理时的函数（处理可能剩余的元素）
            (chunk, downstream) -> {
                if (!chunk.isEmpty()) {
                    downstream.push(List.copyOf(chunk));
                }
            }
        );
        
        // 使用自定义Gatherer
        List<List<Integer>> chunks = numbers.stream()
            .gather(chunking)
            .toList();
        
        System.out.println("分组结果: " + chunks);
        // 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]
    }
}

4、使用fold简化聚合操作

Gatherers还提供了fold方法，简化了一些聚合操作：

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Gatherers;

public class FoldExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> fruits = List.of("apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple");
        
        // 使用fold统计每个水果出现的频率
        Map<String, Integer> frequencies = fruits.stream()
            .gather(Gatherers.fold(
                HashMap::new,  // 初始状态
                (map, fruit) -> {  // 累加函数
                    map.put(fruit, map.getOrDefault(fruit, 0) + 1);
                    return map;
                }
            ));
        
        System.out.println("水果出现频率: " + frequencies);
        // 输出: {banana=2, apple=3, cherry=1}
    }
}

这个例子使用fold操作将流中的元素收集到一个Map中，统计每个元素出现的次数。

5、与传统Stream API的对比

为了更清晰地展示Stream Gatherers的优势，我们来比较一下实现滑动窗口的两种方式：

// 传统方式实现滑动窗口 - 代码较复杂
List<Double> traditionalWay = IntStream.range(0, numbers.size() - 2)
    .mapToObj(i -> numbers.subList(i, i + 3))
    .map(window -> window.stream()
        .mapToInt(Integer::intValue)
        .average()
        .orElse(0.0))
    .collect(Collectors.toList());

// 使用Gatherers实现 - 代码更简洁、更直观
List<Double> withGatherers = numbers.stream()
    .gather(Gatherers.windowSliding(3)
        .map(window -> window.stream()
            .mapToInt(Integer::intValue)
            .average()
            .orElse(0.0)))
    .toList();

四、Stream Gatherers的实际应用场景

1、金融分析师经常需要计算各种技术指标如移动平均线、相对强弱指数(RSI)等。

这个例子展示了如何使用滑动窗口计算股票的5日和20日移动平均线，这在传统方法中需要编写大量样板代码。

import java.util.*;
import java.time.LocalDate;
import java.util.stream.Gatherers;

public class StockAnalysisExample {
    record StockPrice(LocalDate date, double price) {}
    record MAResult(LocalDate date, double price, double ma5, double ma20) {}
    
    public static void main(String[] args) {
        // 股票历史价格数据
        List<StockPrice> prices = List.of(
            new StockPrice(LocalDate.of(2024, 1, 1), 150.25),
            new StockPrice(LocalDate.of(2024, 1, 2), 152.50),
            // ... 更多数据
            new StockPrice(LocalDate.of(2024, 1, 30), 168.75)
        );
        
        // 使用Gatherers计算5日和20日移动平均线
        List<MAResult> movingAverages = prices.stream()
            .gather(Gatherers.windowSliding(20)
                .map(window -> {
                    StockPrice latest = window.get(window.size() - 1);
                    
                    // 计算5日均线
                    double ma5 = window.size() >= 5 ? 
                        window.subList(window.size() - 5, window.size()).stream()
                            .mapToDouble(StockPrice::price)
                            .average()
                            .orElse(0) : 0;
                    
                    // 计算20日均线
                    double ma20 = window.size() == 20 ?
                        window.stream()
                            .mapToDouble(StockPrice::price)
                            .average()
                            .orElse(0) : 0;
                    
                    return new MAResult(latest.date(), latest.price(), ma5, ma20);
                }))
            .toList();
            
        // 输出结果
        movingAverages.forEach(System.out::println);
    }
}

金融监控系统需要检测价格异常波动：

public static List<StockPrice> detectPriceAnomalies(List<StockPrice> prices, double threshold) {
    return prices.stream()
        .gather(Gatherers.scan(
            new double[]{0, 0},  // 初始值：[前一天价格, 变化百分比]
            (state, price) -> {
                double previousPrice = state[0];
                double percentChange = previousPrice > 0 ? 
                    (price.price() - previousPrice) / previousPrice * 100 : 0;
                
                // 更新状态
                state[0] = price.price();
                state[1] = percentChange;
                
                return state;
            })
            .filter(result -> Math.abs(result[1]) > threshold)
            .map(result -> prices.get((int)result[0])))
        .toList();
}

2、在Web服务器日志分析中，需要将用户点击流分组为会话：

import java.time.*;
import java.util.*;
import java.util.stream.Gatherers;

record LogEntry(String userId, Instant timestamp, String action) {}
record UserSession(String userId, List<LogEntry> activities, Duration duration) {}

public class LogAnalysis {
    public static List<UserSession> identifySessions(List<LogEntry> logs, Duration sessionTimeout) {
        // 首先按用户ID和时间排序
        List<LogEntry> sortedLogs = logs.stream()
            .sorted(Comparator.comparing(LogEntry::userId)
                .thenComparing(LogEntry::timestamp))
            .toList();
        
        return sortedLogs.stream()
            .gather(Gatherers.fold(
                HashMap::new, // 用户ID -> 当前会话
                (sessions, log) -> {
                    String userId = log.userId();
                    List<LogEntry> currentSession = sessions
                        .computeIfAbsent(userId, k -> new ArrayList<>());
                    
                    // 检查是否需要开始新会话
                    if (!currentSession.isEmpty()) {
                        LogEntry lastLog = currentSession.get(currentSession.size() - 1);
                        Duration gap = Duration.between(
                            lastLog.timestamp(), log.timestamp());
                            
                        if (gap.compareTo(sessionTimeout) > 0) {
                            // 会话超时，创建新会话
                            Instant start = currentSession.get(0).timestamp();
                            Instant end = lastLog.timestamp();
                            Duration sessionDuration = Duration.between(start, end);
                            
                            UserSession completedSession = new UserSession(
                                userId, 
                                new ArrayList<>(currentSession),
                                sessionDuration
                            );
                            
                            currentSession.clear(); // 重置当前会话
                            currentSession.add(log); // 添加到新会话
                            return completedSession;
                        }
                    }
                    
                    // 添加到当前会话
                    currentSession.add(log);
                    return null;
                },
                // 处理剩余的会话
                sessions -> {
                    List<UserSession> result = new ArrayList<>();
                    for (Map.Entry<String, List<LogEntry>> entry : sessions.entrySet()) {
                        if (!entry.getValue().isEmpty()) {
                            String userId = entry.getKey();
                            List<LogEntry> activities = entry.getValue();
                            
                            Instant start = activities.get(0).timestamp();
                            Instant end = activities.get(activities.size() - 1).timestamp();
                            Duration sessionDuration = Duration.between(start, end);
                            
                            result.add(new UserSession(userId, activities, sessionDuration));
                        }
                    }
                    return result;
                }
            ))
            .flatMap(List::stream)
            .toList();
    }
}

五、总结

Stream Gatherers作为JDK 24引入的重要API增强，为Java流处理提供了全新的范式。 它突破了传统Stream API在有状态操作和输入输出映射上的局限性，使开发者能够用更直观的方式表达复杂的数据处理逻辑。

通过本文介绍的滑动窗口、连续去重、自定义Gatherer和fold聚合等核心功能，我们可以看到Stream Gatherers在实际应用中的强大潜力，尤其是在金融分析、日志处理等需要维护状态或处理变长输出的场景中。

对于Java开发团队而言，掌握Stream Gatherers将成为提升数据处理效率的关键技能。在微服务、大数据分析和实时处理等现代应用架构中，Stream Gatherers的价值将更加凸显。随着JDK 24的正式发布，建议开发团队及早规划相关技术升级和知识培训，以充分利用这一强大特性带来的技术红利。