Stream 流水线：惰性、短路与并行边界

Spliterator：产出、切分与特征01

Spliterator 是 Stream 的来源协议：tryAdvance 消费一个元素，trySplit 把剩余元素切一半给另一个线程，estimateSize 给出剩余估算，characteristics 描述 ORDERED/SIZED/DISTINCT/SORTED 等特征。

Spliterator<Integer> sp = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8).spliterator();
System.out.println("size=" + sp.estimateSize());

Spliterator<Integer> half = sp.trySplit();
System.out.println("split=" + half.estimateSize() + "/" + sp.estimateSize());
System.out.println("ordered=" + sp.hasCharacteristics(Spliterator.ORDERED));

size=8
split=4/4
ordered=true

ArrayList 的 Spliterator 是 SIZED + SUBSIZED + ORDERED，所以可以精确对半切分；HashSet 没有 ORDERED，TreeSet 有 SORTED。特征决定哪些优化合法，例如 SIZED 让 count() 能获知精确大小；但 JDK 8 仍会执行中间操作（本机用 peek 可观察），跳过中间操作的 count 优化是后续版本才有的。

Sink 链与终止操作02

每个中间操作都包装一个 Sink：filter 在 accept 里判断是否向下传递，map 先转换再传递，sorted 先把元素收进数组再统一发出。终止操作的 Sink 负责收集或短路。

collect(Collector) 把收集逻辑拆成 supplier / accumulator / combiner / finisher。顺序流只用 accumulator；并行流用 combiner 合并各段结果，所以 Collector 必须满足结合律与身份值约束。

List<String> out = Stream.of("a", "bb", "ccc")
        .filter(s -> s.length() > 1)
        .map(String::toUpperCase)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println(out);

[BB, CCC]

并行：切分、commonPool 与合并03

并行流用 trySplit 把来源切成子任务，提交到 ForkJoinPool.commonPool()，每个子任务跑同一套 Sink 链，最后用 combiner 合并。默认并行度是 CPU 核数减一。

long sum = IntStream.rangeClosed(1, 100)
        .parallel()
        .filter(i -> i % 2 == 0)
        .sum();
System.out.println("parallelSum=" + sum);

parallelSum=2550

• 只有数据量大、每个元素计算重、操作无状态且满足结合律时，收益才可能覆盖切分与合并成本。
• findFirst 在并行流上要保留遇到顺序，通常不如 findAny 快；forEach 不保证顺序。
• commonPool 是 JVM 共享的；阻塞 I/O 会占住工作线程，拖慢其他并行流。
• 并行流里修改共享 ArrayList 会丢元素；用 collect、ConcurrentHashMap 或 reduce。

收集器实战与常见异常01

toMap 的重复 key 默认抛 IllegalStateException，可以传 merge 函数决定保留哪一个；toMap 的 value 为 null 时会抛 NPE，因为内部用了 Map.merge。

try {
    Stream.of("Ada", "Alan")
          .collect(Collectors.toMap(s -> s.charAt(0), s -> s));
} catch (IllegalStateException e) {
    System.out.println(e.getMessage());
}

Duplicate key Ada

• 需要有序 Map 时传 TreeMap::new 或 LinkedHashMap::new 作为 mapFactory。
• groupingBy 的 key 不能为 null（JDK 8 实测抛 NPE）；需要保留 null 分组时先映射成哨兵值。
• partitioningBy 只分 true/false 两组，比 groupingBy 更明确。
• counting、summingInt、averagingInt 可以作为 groupingBy 的下游收集器。

排障：流只能消费一次02

Stream 保存了「已消费」状态；第二次调用终止操作会抛 IllegalStateException。需要重复使用就重新创建流，或先把结果收集到集合。

Stream<String> once = Stream.of("a");
once.count();
try {
    once.count();
} catch (IllegalStateException e) {
    System.out.println(e.getMessage());
}

stream has already been operated upon or closed

• 用 peek 观察元素时，注意它可能被优化掉；不要依赖其次数。
• 调试并行流时先用 sequential() 复现，再开并行比较结果。
• 大量装箱时改用 mapToInt/IntStream；summaryStatistics 一次拿到 count/sum/min/max/average。
• 不要在 Lambda 里抛受检异常；用自定义函数式接口或包装成运行时异常，并保留 cause。

先猜再看01

能否讲清因果02