之前的文章中也提到了，Stream 的核心在于Collectors，即对处理后的数据进行收集。Collectors 提供了非常多且强大的API，可以将最终的数据收集成List、Set、Map，甚至是更复杂的结构(这三者的嵌套组合)。
Collectors 提供了很多API，有很多都是一些函数的重载，这里我个人将其分为三大类，如下：
- 数据收集：set、map、list
- 聚合归约：统计、求和、最值、平均、字符串拼接、规约
- 前后处理：分区、分组、自定义操作
API 使用
这里会讲到一些常用API 的用法，不会讲解所有API，因为真的是太多了，而且各种API的组合操作起来太可怕太复杂了。
数据收集
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Collectors.toCollection() 将数据转成Collection，只要是Collection 的实现都可以，例如ArrayList、HashSet ，该方法接受一个Collection 的实现对象或者说Collection 工厂的入参。
示例：
//List Stream.of(1,2,3,4,5,6,8,9,0) .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); //Set Stream.of(1,2,3,4,5,6,8,9,0) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
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Collectors.toList()和Collectors.toSet() 其实和Collectors.toCollection() 差不多，只是指定了容器的类型，默认使用ArrayList 和 HashSet。本来我以为这两个方法的内部会使用到Collectors.toCollection()，结果并不是，而是在内部new了一个CollectorImpl。
预期：
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() { return toCollection(ArrayList::new); } public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet() { return new toCollection(HashSet::new); }实际：
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() { return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add, (left, right) -> { left.addAll(right); return left; }, CH_ID); } public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet() { return new CollectorImpl<>((Supplier<Set<T>>) HashSet::new, Set::add, (left, right) -> { left.addAll(right); return left; }, CH_UNORDERED_ID); }刚开始真是不知道作者是怎么想的，后来发现CollectorImpl 是需要一个Set<Collector.Characteristics>(特征集合)的东西，由于Set 是无序的，在toSet()方法中的实现传入了CH_UNORDERED_ID，但是toCollection()方法默都是CH_ID，难道是说在使用toCollecion()方法时不建议传入Set类型？如果有人知道的话，麻烦你告诉我一下。
示例：
//List Stream.of(1,2,3,4,5,6,8,9,0) .collect(Collectors.toList()); //Set Stream.of(1,2,3,4,5,6,8,9,0) .collect(Collectors.toSet()); -
Collectors.toMap() 和Collectors.toConcurrentMap()，见名知义，收集成Map和ConcurrentMap，默认使用HashMap和ConcurrentHashMap。这里toConcurrentMap()是可以支持并行收集的，这两种类型都有三个重载方法，不管是Map 还是ConcurrentMap，他们和Collection的区别是Map 是K-V 形式的，所以在收集成Map的时候必须指定收集的K(依据)。这里toMap()和toConcurrentMap() 最少参数是，key的获取，要存的value。
示例：这里以Student 这个结构为例，Student 包含 id、name。
public class Student{ //唯一 private String id; private String name; public Student() { } public Student(String id, String name) { this.id = id; this.name = name; } public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } }说明：这里制定k 为 id，value 既可以是对象本身，也可以指定对象的某个字段。可见，map的收集自定义性非常高。
Student studentA = new Student("20190001","小明"); Student studentB = new Student("20190002","小红"); Student studentC = new Student("20190003","小丁"); //Function.identity() 获取这个对象本身，那么结果就是Map<String,Student> 即 id->student //串行收集 Stream.of(studentA,studentB,studentC) .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Function.identity())); //并发收集 Stream.of(studentA,studentB,studentC) .parallel() .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Function.identity())); //================================================================================ //Map<String,String> 即 id->name //串行收集 Stream.of(studentA,studentB,studentC) .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Student::getName)); //并发收集 Stream.of(studentA,studentB,studentC) .parallel() .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Student::getName));那么如果key重复的该怎么处理？这里我们假设有两个id相同Student，如果他们id相同，在转成Map的时候，取name大一个，小的将会被丢弃。
//Map<String,Student> Stream.of(studentA, studentB, studentC) .collect(Collectors .toMap(Student::getId, Function.identity(), BinaryOperator .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName)))); //可能上面比较复杂，这编写一个命令式 //Map<String,Student> Stream.of(studentA, studentB, studentC) .collect(Collectors .toMap(Student::getId, Function.identity(), (s1, s2) -> { //这里使用compareTo 方法 s1>s2 会返回1,s1==s2 返回0 ，否则返回-1 if (((Student) s1).name.compareTo(((Student) s2).name) < -1) { return s2; } else { return s1; } }));如果不想使用默认的HashMap 或者 ConcurrentHashMap , 第三个重载方法还可以使用自定义的Map对象(Map工厂)。
//自定义LinkedHashMap //Map<String,Student> Stream.of(studentA, studentB, studentC) .collect(Collectors .toMap(Student::getId, Function.identity(), BinaryOperator .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName)), LinkedHashMap::new));
聚合归约
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Collectors.joining()，拼接，有三个重载方法，底层实现是StringBuilder，通过append方法拼接到一起，并且可以自定义分隔符（这个感觉还是很有用的，很多时候需要把一个list转成一个String，指定分隔符就可以实现了，非常方便）、前缀、后缀。
示例：
Student studentA = new Student("20190001", "小明"); Student studentB = new Student("20190002", "小红"); Student studentC = new Student("20190003", "小丁"); //使用分隔符：201900012019000220190003 Stream.of(studentA, studentB, studentC) .map(Student::getId) .collect(Collectors.joining()); //使用^_^ 作为分隔符 //20190001^_^20190002^_^20190003 Stream.of(studentA, studentB, studentC) .map(Student::getId) .collect(Collectors.joining("^_^")); //使用^_^ 作为分隔符 //[]作为前后缀 //[20190001^_^20190002^_^20190003] Stream.of(studentA, studentB, studentC) .map(Student::getId) .collect(Collectors.joining("^_^", "[", "]"));
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Collectors.counting() 统计元素个数，这个和Stream.count() 作用都是一样的，返回的类型一个是包装Long，另一个是基本long，但是他们的使用场景还是有区别的，这个后面再提。
示例：
// Long 8 Stream.of(1,0,-10,9,8,100,200,-80) .collect(Collectors.counting()); //如果仅仅只是为了统计，那就没必要使用Collectors了，那样更消耗资源 // long 8 Stream.of(1,0,-10,9,8,100,200,-80) .count(); -
Collectors.minBy()、Collectors.maxBy() 和Stream.min()、Stream.max() 作用也是一样的，只不过Collectors.minBy()、Collectors.maxBy()适用于高级场景。
示例：
// maxBy 200 Stream.of(1, 0, -10, 9, 8, 100, 200, -80) .collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)).ifPresent(System.out::println); // max 200 Stream.of(1, 0, -10, 9, 8, 100, 200, -80) .max(Integer::compareTo).ifPresent(System.out::println); // minBy -80 Stream.of(1, 0, -10, 9, 8, 100, 200, -80) .collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo)).ifPresent(System.out::println); // min -80 Stream.of(1, 0, -10, 9, 8, 100, 200, -80) .min(Integer::compareTo).ifPresent(System.out::println); -
Collectors.summingInt()、Collectors.summarizingLong()、Collectors.summarizingDouble() 这三个分别用于int、long、double类型数据一个求总操作，返回的是一个SummaryStatistics(求总)，包含了数量统计count、求和sum、最小值min、平均值average、最大值max。虽然IntStream、DoubleStream、LongStream 都可以是求和sum 但是也仅仅只是求和，没有summing结果丰富。如果要一次性统计、求平均值什么的，summing还是非常方便的。
示例：
//IntSummaryStatistics{count=10, sum=55, min=1, average=5.500000, max=10} Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.summarizingInt(Integer::valueOf)); //DoubleSummaryStatistics{count=10, sum=55.000000, min=1.000000, average=5.500000, max=10.000000} Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.summarizingDouble(Double::valueOf)); //LongSummaryStatistics{count=10, sum=55, min=1, average=5.500000, max=10} Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.summarizingLong(Long::valueOf)); // 55 Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10).mapToInt(Integer::valueOf) .sum(); // 55.0 Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10).mapToDouble(Double::valueOf) .sum(); // 55 Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10).mapToLong(Long::valueOf) .sum(); -
Collectors.averagingInt()、Collectors.averagingDouble()、Collectors.averagingLong() 求平均值，适用于高级场景，这个后面再提。
示例：
Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.averagingInt(Integer::valueOf)); Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.averagingDouble(Double::valueOf)); Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) .collect(Collectors.averagingLong(Long::valueOf)); -
Collectors.reducing() 好像也和Stream.reduce()差不多，也都是规约操作。其实Collectors.counting() 就是用reducing()实现的，如代码所示：
public static <T> Collector<T, ?, Long> counting() { return reducing(0L, e -> 1L, Long::sum); }那既然这样的话，我们就实现一个对所有学生名字长度求和规约操作。
示例：
//Optional[6] Stream.of(studentA, studentB, studentC) .map(student -> student.name.length()) .collect(Collectors.reducing(Integer::sum)); //6 //或者这样，指定初始值，这样可以防止没有元素的情况下正常执行 Stream.of(studentA, studentB, studentC) .map(student -> student.name.length()) .collect(Collectors.reducing(0, (i1, i2) -> i1 + i2)); //6 //更或者先不转换，规约的时候再转换 Stream.of(studentA, studentB, studentC) .collect(Collectors.reducing(0, s -> ((Student) s).getName().length(), Integer::sum));
前后处理
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Collectors.groupingBy()和Collectors.groupingByConcurrent()，这两者区别也仅是单线程和多线程的使用场景。为什么要groupingBy归类为前后处理呢？groupingBy 是在数据收集前分组的，再将分好组的数据传递给下游的收集器。
这是 groupingBy最长的参数的函数classifier 是分类器，mapFactory map的工厂，downstream下游的收集器，正是downstream 的存在，可以在数据传递个下游之前做很多的骚操作。
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>> Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier, Supplier<M> mapFactory, Collector<? super T, A, D> downstream)示例：这里将一组数整型数分为正数、负数、零，groupingByConcurrent()的参数也是跟它一样的就不举例了。
//Map<String,List<Integer>> Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6) .collect(Collectors.groupingBy(integer -> { if (integer < 0) { return "小于"; } else if (integer == 0) { return "等于"; } else { return "大于"; } })); //Map<String,Set<Integer>> //自定义下游收集器 Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6) .collect(Collectors.groupingBy(integer -> { if (integer < 0) { return "小于"; } else if (integer == 0) { return "等于"; } else { return "大于"; } },Collectors.toSet())); //Map<String,Set<Integer>> //自定义map容器 和 下游收集器 Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6) .collect(Collectors.groupingBy(integer -> { if (integer < 0) { return "小于"; } else if (integer == 0) { return "等于"; } else { return "大于"; } },LinkedHashMap::new,Collectors.toSet())); -
Collectors.partitioningBy() 字面意思话就叫分区好了，但是partitioningBy最多只能将数据分为两部分，因为partitioningBy分区的依据Predicate，而Predicate只会有true 和false 两种结果，所有partitioningBy最多只能将数据分为两组。partitioningBy除了分类器与groupingBy 不一样外，其他的参数都相同。
示例：
//Map<Boolean,List<Integer>> Stream.of(0,1,0,1) .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0)); //Map<Boolean,Set<Integer>> //自定义下游收集器 Stream.of(0,1,0,1) .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0,Collectors.toSet())); -
Collectors.mapping() 可以自定义要收集的字段。
示例：
//List<String> Stream.of(studentA,studentB,studentC) .collect(Collectors.mapping(Student::getName,Collectors.toList())); -
Collectors.collectingAndThen()收集后操作，如果你要在收集数据后再做一些操作，那么这个就非常有用了。
示例：这里在收集后转成了listIterator，只是个简单的示例，具体的实现逻辑非常有待想象。
//listIterator Stream.of(studentA,studentB,studentC) .collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(),List::listIterator));
总结
Collectors.作为Stream的核心，工能丰富强大，在我所写的业务代码中，几乎没有Collectors 完不成的，实在太难，只要多想想，多试试这些API的组合，相信还是可以用Collectors来完成的。
之前为了写个排序的id，我花了差不多6个小时去组合这些API，但还好写出来了。这是我写业务时某个复杂的操作
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还有一点就是，像Stream操作符中与Collectors.中类似的收集器功能，如果能用Steam的操作符就去使用，这样可以降低系统开销。
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