Java 8 Streams：多个过滤器与复杂条件-编程知识-白鹭情

一、概述

在本文中，我们将比较过滤Java Streams的不同方法。最初，我们将看看哪种解决方案会产生更易读的代码。之后，我们将从性能角度比较解决方案。

2. 可读性

首先，我们将从可读性的角度比较这两种解决方案。对于本节中的代码示例，我们将使用Student类：

public class Student {
 private String name;
 private int year;
 private List<Integer> marks;
 private Profile profile;
 // constructor getters and setters
 }

我们的目标是根据以下三个规则过滤Students流：

profile必须是Profile.PHYSICS
marks数应大于 3
平均mark应大于50

2.1。多个过滤器

Stream API允许链接多个过滤器。我们可以利用它来满足所描述的复杂过滤标准。此外，如果我们想否定条件，我们可以使用not谓词。

这种方法将产生一个干净且易于理解的代码：

@Test
 public void whenUsingMultipleFilters_dataShouldBeFiltered() {
 List<Student> filteredStream = students.stream()
 .filter(s -> s.getMarksAverage() > 50)
 .filter(s -> s.getMarks().size() > 3)
 .filter(not(s -> s.getProfile() == Student.Profile.PHYSICS))
 .collect(Collectors.toList());
 assertThat(filteredStream).containsExactly(mathStudent);
 }

2.2.条件复杂的单滤波器

另一种方法是使用具有更复杂条件的单个过滤器。

不幸的是，生成的代码会有点难以阅读：

@Test
 public void whenUsingSingleComplexFilter_dataShouldBeFiltered() {
 List<Student> filteredStream = students.stream()
 .filter(s -> s.getMarksAverage() > 50
 && s.getMarks().size() > 3
 && s.getProfile() != Student.Profile.PHYSICS)
 .collect(Collectors.toList());
 assertThat(filteredStream).containsExactly(mathStudent);
 }

不过，我们可以通过将几个条件提取到一个单独的方法中来使它变得更好：

public boolean isEligibleForScholarship() {
 return getMarksAverage() > 50
 && marks.size() > 3
 && profile != Profile.PHYSICS;
 }

因此，我们将隐藏复杂条件，并赋予过滤条件更多意义：

@Test
 public void whenUsingSingleComplexFilterExtracted_dataShouldBeFiltered() {
 List<Student> filteredStream = students.stream()
 .filter(Student::isEligibleForScholarship)
 .collect(Collectors.toList());
 assertThat(filteredStream).containsExactly(mathStudent);
 }

这将是一个很好的解决方案，尤其是当我们可以将过滤器逻辑封装在我们的模型中时。

3. 性能

我们已经看到，使用多个过滤器可以提高代码的可读性。另一方面，这将意味着创建多个对象，并可能导致性能损失。为了证明这一点，我们将过滤不同大小的Streams并对它们的元素进行多次检查。

在此之后，我们将以毫秒为单位计算总处理时间并比较两种解决方案。此外，我们将在测试中包含Parallel Streams和简单的、旧的for loop:

java-8-streams-multiple-filters-vs-complex-condition.jpg

因此，我们可以注意到使用复杂的条件会带来性能提升。

但是，对于小样本量，差异可能并不明显。

4.条件的顺序

无论我们是使用单个过滤器还是多个过滤器，如果检查没有以最佳顺序执行，过滤可能会导致性能下降。

4.1。过滤掉许多元素的条件

假设我们有一个包含100 个整数的流，我们想要找到小于20 的偶数。

如果我们首先检查数字的奇偶性，我们最终会得到150 次检查。这是因为第一个条件每次都会被评估，而第二个条件只会对偶数进行评估。

@Test
 public void givenWrongFilterOrder_whenUsingMultipleFilters_shouldEvaluateManyConditions() {
 long filteredStreamSize = IntStream.range(0, 100).boxed()
 .filter(this::isEvenNumber)
 .filter(this::isSmallerThanTwenty)
 .count();
 assertThat(filteredStreamSize).isEqualTo(10);
 assertThat(numberOfOperations).hasValue(150);
 }

另一方面，如果我们颠倒过滤器的顺序，我们只需要总共120 次检查即可正确过滤流。因此，应首先评估过滤掉大部分元素的条件。