java8学习之收集器枚举特性深度解析与并行流原理

首先先来找出上一次【http://www.cnblogs.com/webor2006/p/8353314.html】在最后举的那个并行流报错的问题，如下：

在来查找出上面异常的原因之前，当然得要一点点去排查，所以下面会做实验一步步来为找到这个问题而努力。

下面咱们将循环次数只为1次，先来观察日志输出，如下：

接下来把这个并行特性去掉，同样的代码再次看累加这块的日志输出，发现元素明显变少啦：

那很显然这个并发特性对于并行流来说显然是能起到一定作用的，那咱们先来读一下这个特性代码的含义是什么：

那如果不设置并行特性，对于并行流来说那就意味着多个线程操作的是多个结果容器,接下来根据这个特性就要开始推理啦：既然加了并行特性的并发流是多个线程操作的是同一个结果容器，那是不是说combiner()函数就不会调用了，因为只有一个结果容器还合啥合；同理如果不加这个并行特性那明显会调用combiner()函数嘛，因为存在多个结果容器，这个在之后实验会得到论证滴。

下面再回到这个异常的情况，如果说将累加器函数中的日志打印中的这个去掉，其它的代码都维持现状的话：

public class MySetCollector2<T> implements Collector<T, Set<T>, Map<T, T>> {

    @Override
    public Supplier<Set<T>> supplier() {
        System.out.println("supplier invoked!");
        return HashSet<T>::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<Set<T>, T> accumulator() {
        System.out.println("accumulator invoked!");
        return (set, item) -> {
            System.out.println("accumulator: " + ", " + Thread.currentThread().getName());
            set.add(item);
        };
    }

    @Override
    public BinaryOperator<Set<T>> combiner() {
        System.out.println("combiner invoked!");
        return (set1, set2) -> {
            set1.addAll(set2);
            return set1;
        };
    }

    @Override
    public Function<Set<T>, Map<T, T>> finisher() {
        System.out.println("finisher invoked!");
        return set -> {
            Map<T, T> map = new TreeMap<>();
            set.stream().forEach(item -> map.put(item, item));
            return map;
        };
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        System.out.println("characteristics invoked!");
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.UNORDERED, Characteristics.CONCURRENT));
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            List<String> list = Arrays.asList("hello", "world", "welcome", "hello", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g");
            Set<String> set = new HashSet<>();
            set.addAll(list);
            System.out.println(set);

            Map<String, String> map = set.parallelStream().collect(new MySetCollector2<>());
            System.out.println(map);
        }
    }
}

这时再运行：

居然在带有并行特性的并行流当中运行不出错了，这就奇怪了~居然报错与否还跟咱们的打印日志不同有关，接下来咱们来分析一下这是为什么，先将出错的那个打印日志还原，根据异常信息来找线索，如下：

那为啥会调用toString()方法呢？因为咱们日志中直接打印了Set元素，当然会调用集合的toString()啦，如下：

那咱们看一下这个并行修改异常类的javadoc去寻找一些出错线索：

带着上面的线索回到咱们的程序，来分析一下出错的具体原因：

当然~~这个不是必现的，因为如果上面的条件木有触发那当然就不会出现啦。所以原因已经彻底清楚了，通过这个问题需要知道的是：如果在一个并行流中增加了并行特性，在累加函数中一定不要对集合进行的印，因为它会触发集合的遍历操作容易导致并发修改异常。

另外如果在目前的程序中将并发特性去掉一切就正常运行的原因就是会生成多个结果容器，不同的线程操作各自的那一份，互不干扰，当然也就不会存在并行修改异常情况啦，那！！怎么来证明加了并行特性多个线程操作的只是一个结果容器而如果去掉了并行特性多个线程操作的是多个结果容器呢？用combiner()来证明，证明理由：如果只有一个结果容器那就没必要进行合并了，也就是此函数就不会被调用，而如果有多个结果容器当然就会调用此函数进行结果合并啦，所以下面咱们在这个函数中加一点日志实验一下：