1. 스트림 소개

01. 스트림이란?

• 자바 8부터 추가된 컬렉션(배열 포함)의 저장 요소를 하나씩 참조
• 람다식(함수적-스타일(functional-style))으로 처리할 수 있도록 해주는 반복자

02. 반복자 스트림

03. 스트림의 특징

• Iterator와 비슷한 역할 하는 반복자
• 람다식으로 요소 처리 코드 제공
  • 대부분의 요소처리 메소드는 함수적 인터페이스 매개 타입
• 내부 반복자 사용하므로 병렬처리 쉬움
  • 컬렉션 내부에서 요소들 반복 시킴
  • 개발자는 요소당 처리해할 코드만 제공
    
• 내부 반복자와 외부 반복자의 비교
  
• 스트림은 중간 처리와 최종 처리가 가능
  

2. 스트림의 종류

01. 스트림의 종류

• 자바 8부터 새로 추가
• java.util.stream 패키지에 스트림(stream)API존재
  
• BaseStrem
  • 모든 스트림에서 사용가능한 공통 메소드(직접 사용X)
• Stream - 객체 요소 처리
• IntStream, LongStream, DoubleStream은 각각 기본 타입인 int, long, double 요소 처리
• 스트림 인터페이스의 구현 객체(p.790~792)
  • 주로 컬렉션과 배열에서 얻음
  • 소스로부터 스트림 구현 객체 얻는 경우
    

02. 파일로부터 스트림 얻기

• Files의 정적 메소드인 lines()와 BufferedReader의 lines()메소드 이용
• 문자 파일 내용을 스트림 통해 행 단위로 읽고 콘솔에 출력
  • 예제 793p

03. 디렉토리로부터 스트림 얻기

• Files의 정적 메소드인 list() 이용
• 디렉토리 내용(서브 디렉토리 또는 파일 목록)을 스트림 통해 읽고 콘솔에 출력

3. 스트림 파이프 라인

01. 리덕션(Reduction)

• 대량의 데이터를 가공해 축소하는 것
• 데이터의 합계, 평균값, 카운팅, 최대값, 최소값
• 컬렉션의 요소를 리덕션의 결과물로 바로 집계할 수 없을 경우에는?
  • 집계하기 좋도록 필터링, 매핑, 정렬, 그룹핑 등의 중간 처리 필요
    -> 스트림 파이프 라인의 필요성

02. 파이프라인

• 여러 개의 스트림이 연결되어 있는 구조
• 파이프라인에서 최종 처리를 제외하고는 모두 중간 처리 스트림
  

03. 중간 처리와 최종 처리

• Stream 인터페이스는 필터링, 매핑, 정렬 등의 많은 중간 처리 메소드 가짐
• 메소드들은 중간 처리된 스트림 리턴
• 스트림에서 다시 중간 처리 메소드 호출해 파이프라인 형성
• EX) 회원들 중 남자 회원들의 나이 평균 구하기(p.795 ~ 797)
  

04. 중간 처리 메소드와 최종 처리 메소드

• 스트림이 제공하는 중간 처리용 메소드 - 리턴 타입이 스트림
  
• 스트림이 제공하는 최종 처리용 메소드
  • 리턴 타입이 기본 타입이거나 OptionalXXX
    

4. 필터링

01. 필터링 이란?

• 중간 처리 기능으로 요소 걸러내는 역할
• 필터링 메소드인 distinct()와 filter() 메소드
  • 모두 스트림이 가지고 있는 공통 메소드
    
• distinct() 메소드 - 중복을 제거하는 기능
  • Stream의 경우 Object.equals(Object)가 true
    • 동일한 객체로 판단해 중복 제거
  • IntStream, LongStream, DoubleStream은 동일값일 경우 중복 제거
    
• filter()메소드
  • 매개값으로 주어진 Predicate가 true를 리턴하는 요소만 필터링
    

5. 매핑

01. 매핑(mapping)

• 중간 처리 기능으로 스트림의 요소를 다른 요소로 대체하는 작업
• flatMapXXX()메소드
  • 요소를 대체하는 복수 개의 요소들로 구성된 새로운 스트림 리턴
    
  • flatMapXXX() 메소드의 종류
    
• mapXXX() 메소드
  • 요소를 대체하는 요소로 구성된 새로운 스트림 리턴
    

02. asDoubleStream(), asLongStream, boxed()메소드

6. 정렬

01. 정렬

• 스트림은 요소가 최종 처리되기 전에 중간 단계에서 요소를 정렬
• 최종 처리 순서 변경 가능
• 요소를 정렬하는 메소드
  

7. 루핑

01. 루핑(looping)

• 요소 전체를 반복하는 것
• peek()
  • 중간 처리 메소드
  • 중간 처리 단계에서 전체 요소를 루핑하며 추가 작업하기 위해 사용
  • 최종처리 메소드가 실행되지 않으면 지연
    • 반드시 최종 처리 메소드가 호출되어야 동작
• forEach()
  • 최종 처리 메소드
  • 파이프라인 마지막에 루핑하여 요소를 하나씩 처리
  • 요소를 소비하는 최종 처리 메소드
    • sum()과 같은 다른 최종 메소드 호출 불가

8. 매칭

01. 매칭이란?

• 최종 처리 단계에서 요소들이 특정 조건에 만족하는지 조사하는 것
• allMatch() 메소드
  • 모든 요소들이 매개값으로 주어진 Predicate의 조건을 만족하는지 조사
• anyMatch()메소드
  • 최소한 한 개의 요소가 매개값으로 주어진 Predicate조건을 만족하는지 조사
• noneMatch() 메소드
  • 모든 요소들이 매개값으로 주어진 Predicate의 조건을 만족하지 않는지 조사

9. 기본 집계

01. 집계(Aggregate)

• 최종 처리 기능으로 요소들을 처리해 카운팅, 합계, 평균값, 최대값, 최소값 등과 같이 하나의 값으로 산출하는 것
• 집계는 대량의 데이터를 가공해서 축소하는 리덕션(Reduction)
• 스트림이 제공하는 기본 집계
• 스트림이 제공하는 기본 집계
  

02. Optional 클래스

• Optional, OptionalDouble, OptionalInt, OptionalLong 클래스
• 저장하는 값의 타입만 다를 뿐 제공하는 기능은 거의 동일
• 단순히 집계 값만 저장하는 것이 아님
• 집계 값이 존재하지 않을 경우 디폴트 값을 설정 가능
• 집계 값을 처리하는 Consumer도 등록 가능
• Optional 클래스들이 제공하는 메소드들
  

10. 커스텀 집계

• sum(), average(), count(), max(), min() 이용
  • 기본 집계 메소드 이용
• reduce() 메소드
  • 프로그램화해서 다양한 집계 결과물 만들 수 있도록 제공
    

11. 수집

01. 수집 기능

• 요소들을 필터링 또는 매핑 한 후 요소들을 수집하는 최종 처리 메소드인 collect()
• 필요한 요소만 컬렉션으로 담을 수 있음
• 요소들을 그룹핑한 후 집계(리덕션)

02. 필터링한 요소 수집

• Stream의 collect(Collector<T,A,R>collector)메소드
  • 필터링 또는 매핑된 요소들을 새로운 컬렉션에 수집하고, 이 컬렉션 리턴
    

03. 매개값인 Collector(수집기 p. 819~822)

• 어떤 요소들 어떤 컬렉션에 수집할 것인지 결정
• Collector의 타입 파라미터 T는 요소
• A는 누적기(accumulator)
• R은 요소가 저장될 컬렉션
  • 해석하면 T요소를 A 누적기가 R에 저장한다는 의미
• Collectors 클래스의 정적 메소드
  

04. 사용자 정의 컨테이너에 수집하기(p. 823 ~ 826)

• 스트림은 요소들을 필터링, 또는 매핑해 사용자 정으 ㅣ컨테이너 객체에 수집할 수 있도록
• 이를 위한 추가적인 collector() 메소드
  

05. 요소를 그룹핑해서 수집(p.826 ~ 830)

• collect()를 호출시 Collectors의 groupingBy() 또는 groupingByConcurrent()가 리턴하는 Collector를 매개값 대입
  • 컬렉션의 요소들을 그룹핑해서 Map 객체 생성
    

06. 그룹핑 후 매핑 및 집계(p.831 ~ 834)

• Collectors.groupingBy()메소드
  • 그룹핑 후, 매핑이나 집계(평균, 카운팅, 연결, 최대, 최소, 합계)를 할 수 있도록 두 번째 매개값으로 Collector를 가질 수 있는 특성
    

12. 병렬 처리

01. 병렬 처리(Parallel Operation)

• 멀티코어 CPU 환경에 쓰임
• 하나의 작업을 분할해서 각각의 코어가 병렬적 처리하는 것
• 병렬 처리의 목적은 작업 처리 시간을 줄이기 위한 것
• 자바 8부터 요소를 병렬 처리할 수 있도록 하기 위해 병렬 스트림 제공

02. 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallerlism)

• 동시성 - 멀티 작업을 위해 멀티 스레드가 번갈아 가며 실행하는 성질
  • 싱클 코어 CPU를 이용한 멀티 작업
    • 병렬적으로 실행되는 것처럼 보임
    • 실체는 번갈아 가며 실행하는 동시성 작업
• 병렬성 - 멀티 작업 위해 멀티 코어 이용해서 동시에 실행하는 성질

03. 동시성과 병렬성의 비교

04. 병렬성의 종류

• 데이터 병렬성
  • 전체 데이터를 쪼개어 서브 데이터들로 만든 뒤 병렬 처리해 작업을 빨리 끝내는 것
  • 자바8에서 지원하는 병렬 스트림은 데이터 병렬성을 구현한 것
  • 멀티 코어의 수많은 대용량 요소를 서브 요소들로 나누고
  • 각각의 서브 요소들을 분리된 스레드에서 병렬처리
    • ex) 쿼드 코어(Quad Core) Cpu일 경우 4개의 서브 요소들로 나누고, 4개의 스레드가 각각의 요소들을 병렬처리
• 작업 병렬성
  • 작업 병렬성은 서로 다른 작업을 병렬 처리하는 것
  • EX) 웹 서버(Web Server)
    • 각각의 브라우저에서 요청한 내용을 개별 스레드에서 병렬로 처리

05. 포크 조인 프레임워크

• 런타임 시 포크조인 프레임워크 동작
• 포크 단계에서는 전체 데이터를 서브 데이터로 분리
• 서브 데이터를 멀티 코어에서 병렬로 처리
• 조인 단계에서는 서브 결과를 결합해서 최종 결과 도출

06. 포크 조인 프레임워크의 원리

• ForkJoinPool 사용해 작업 스레드 관리
  

07 병렬 스트림 생성

• 코드에서 포크조인 프레임워크 사용해도 병렬처리 가능
• 병렬 스트림 이용할 경우 백그안우에서 포크조인 프레임워크 동작
  • 매우 쉽게 구현해 사용 ㄱ능
• 병렬 스트림을 얻는 메소드
  • parallelStream() 메소드
    • 컬렉션으로부터 병렬 스트림을 바로 리턴
  • parallel() 메소드
    • 순차 처리 스트림 병렬 처리 스트림으로 변환해서 리턴
      

08. 병렬 처리가 정삭적으로 이루어질 때 CPU의 상태

• 쿼드 코어 CPU
  

09. 병렬처리 성능

• 병렬 처리에 영향을 미치는 3가지 요인
  • 요소의 수와 요소당 처리 시간
    • 요소 수가 적고 요소당 처리 시간 짧으면 순차 처리가 빠름
  • 스트림 소스의 종류
    • ArrayList, 배열은 인덱스로 요소 관리 -> 병렬처리가 빠름
  • 코어(Core)의 수 - 싱글 코어의 경우 순차 처리가 빠름