[API] 람다와 스트림 - Mordern Java - 4. 스트림 소개

4.1 스트림이란 무엇인가?

• 스트림은 자바 8 API에 새로 추가된 기능이다.
• 스트림을 이용하면 선언형으로 컬렉션 데이터를 처리할 수 있다, 즉 데이터를 처리하는 임시 구현 코드 대신 질의로 표현할 수 있다는 것이다.
• 스트림을 이용하면 멀티스레드 코드를 구현하지 않아도 데이터를 투명하게 병렬로 처리할 수 있다.
• 다음 예제는 저칼로리의 요리명을 반환하고 칼로리를 기준으로 요리를 정렬하는 자바 7 코드다.

List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();

for (Dish dish : menu){
    if(dish.getCalories() < 400){
        lowCaloricDishes.add(dish);
    }
}

Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>(){
    public int compare(Dish dish, Dish dish2){
        return Integer.compare(dish1, getCalories(), dish2, 
        dish2.getCalories());
    }
});

List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();

for(Dish dish: lowCaloricDishes){
    lowCaloricDishesName.add(dish.getName());
}    

• 위 코드에서는 lowCaloricDishes 가비지 변수를 사용했다. 즉, lowCaloricDishes는 컨테이너 역할만 하는 중간 변수다
• 자바 8에서 이러한 세부 구현은 라이브러리 내에서 모두 처리한다.

import static java.util.Comparator.comparing;
import static java.util.stream.Collectors.toiList;

List<String> lowCaloricDishesName = menu.stream()
                                    .filter(dish -> dish.getCalories() < 400)
                                    .sorted(comparing(Dish::getCalories))
                                    .map(Dish::getName)
                                    .collect(toList())

• stream()을 parallelStream()으로 변경하면 이 코드를 멀티코어 아키텍처에서 병렬로 실행할 수 있다.

import static java.util.Comparator.comparing;
import static java.util.stream.Collectors.toiList;

List<String> lowCaloricDishesName = menu.parallelStream()
                                    .filter(dish -> dish.getCalories() < 400)
                                    .sorted(comparing(Dish::getCalories))
                                    .map(Dish::getName)
                                    .collect(toList())

• 스트림의 기능이 소프트웨어 공학적으로 주는 이득

  1. 선언형으로 코드를 구현할 수 있다. 루프와 if 조건문 등의 제어 블록을 사용해서 어떻게 동작을 구현할 지 지정할 필요없이 같은 동작의 수행을 지정할 수 있다. 선언형 코드와 동작 파라미터화를 활용하면 변하는 요구사항에 쉽게 대응할 수 있다.
  2. filter, sorted, map, collect 같은 여러 빌딩 블록 연산을 연결해서 복잡한 데이터를 처리하는 스트림 파이프라인을 만들 수 있다.

• filter, sorted, map, collect와 같은 연산은 [^1]고수준 빌딩 블록으로 이루어져 있으므로 특정 스레딩 모델에 제한되지 않고 자유롭게 어떤 상황에서든 사용할 수 있다. 또한 이들은 내부적으로 단일 스레드 모델에 사용할 수 있지만, 멀티코어 아키텍처를 최대한 투명하게 활용할 수 있게 구현되어 있다.

• 스트림 파이프라인에서의 연산을 이용하면 데이터 처리 과정을 병렬화하면서 스레드와 락을 걱정할 필요없이 코드를 작성할 수 있다.

• 스트림 연산을 연결해서 스트림 파이프라인 형성

4.2 스트림 시작하기

• 컬렉션 클래스의 stream() 메서드는 컬렉션에 대한 스트림을 반환하며, stream() 메서드 이외에도 숫자 범위나 I/O 자원에서 스트림 요소를 만드는 등 다양한 방법으로 스트림을 얻을 수 있다.
• 스트림이란 데이터 처리 연산을 지원하도록 소스에서 추출된 연속된 요소로 정의할 수 있다.
  • 연속된 요소 : 컬렉션과 마찬가지로 스트림은 특정 요소 형식으로 이루어진 연속된 값 집합의 인터페이스를 제공
  • 컬렉션은 시간과 공간의 복잡성과 관련된 요소 저장 및 접근 연산이 주를 이루지만 스트림은 표현 계산식이 주를 이룬다. 즉, 컬렉션의 주제는 데이터이고, 스트림의 주제는 계산이다.
  • 소스 : 스트림은 데이터 제공 소스로부터 데이터를 소비한다. 리스트로 스트림을 만들면 스트림의 요소는 리스트의 요소와 같은 순서를 유지한다.
  • 데이터 처리 연산 : 스트림은 함수형 프로그래밍 언어에서 일반적으로 지원하는 연산과 데이터베이스와 비슷한 연산을 지원한다.
  • 파이프라이닝: 대부분의 스트림 연산은 스트림 연산끼리 연결해서 커다란 파이프라인을 구성할 수 있도록 스트림 자신을 반환한다.
  • 내부 반복: 반복자를 이용해서 명시적으로 반복하는 컬렉션과 달리 스트림은 내부 반복을 지원한다.

4.3 스트림과 컬렉션

• 컬렉션과 스트림 모두 연속된 요소 형식의 값을 저장하는 자료구조와 인터페이스를 제공한다.
• '연속된'이라는 표현은 순서와 상관없이 아무 값에나 접속하는 것이 아니라 순차적으로 값에 접근한다는 것을 의미한다.
• 스트림과 컬렉션의 차이
  • 데이터를 언제 계산하느냐가 컬렉션과 스트림의 가장 큰 차이이다.
  • 컬렉션은 현재 자료구조가 포함하는 모든 값을 모두 메모리에 저장하는 자료구조다.
  • 즉, 컬렉션의 모든 요소는 컬렉션에 추가하기 전에 계산돼야 하므로, 컬렉션에는 새로운 요소를 추가하거나 기존 요소를 제거할 수 있게 된다.
  • 스트림은 요청을 할 때만, 요청한 스트림의 요소에 대해서만 계산을 하는 고정된 자료구조이므로 스트림에 새로운 요소를 추가하거나 기존 요소를 제거할 수 없다.
  • 사용자가 요청하는 값만 스트림에서 추출한다는 것이 핵심이며, 스트림은 게으르게 만들어지는 컬렉션과 같다. 즉, 사용자가 데이터를 요청할 때만 값을 계산한다.
  • 스트림은 생산자와 소비자 관계를 형성한다.
  • 지연된 연산, 지연 연산, 지연 평가, lazy evaluation

4.3.1 딱 한 번만 탐색할 수 있다.

• 반복자와 마찬가지로 스트림도 한 번만 탐색할 수 있다. 탐색된 스트림의 요소는 소비되고, 한 번 탐색한 요소를 다시 탐색하려면 초기 데이터 소스에서 새로운 스트림을 만들어야 한다. (단, 스트림의 소스가 컬렉션처러 반복이 가능한 자료가 아닌 i/o 채널이라면 소스를 반복할 수 없으므로 새로운 스트림을 만들 수 없다.)
• 스트림은 시간적으로 흩어진 값의 집합, 컬렉션은 특정 시간에 모든 것이 존재하는 공간이라 할 수 있다.

4.3.2 외부 반복과 내부 반복

• 스트림 라이브러리의 내부 반복은 데이터 표현과 하드웨어를 활용한 병렬성 구현을 자동으로 선택하지만 for-each 구문을 이용한 외부 반복에서는 병렬성을 스스로 관리해야 한다.

기본형 스트림 - IntStream, LongStream, DoubleStream

• 오토 박싱 & 언박싱 비효율이 제거됨
• 숫자와 관련된 유용한 메서드를 Stream<T> 보다 더 많이 제공
• 데이터 소스가 특정 기본형일 때

4.4 스트림 연산

• 연결할 수 있는 스트림 연산을 중간 연산, 스트림을 닫는 연산을 최종 연산이라 한다.

4.4.1 중간 연산

• filter나 sorted 같은 중간 연산은 다른 스트림을 반환한다.
• 중간 연산의 중요한 특징은 단말 연산을 스트림 파이프라인에 실행하기 전까지는 아무 연산도 수행하지 않는다는 것이다. 즉, 게으르다는 것이다.
• 중간 연산을 합친 다음에 합쳐진 중간 연산을 최종 연산으로 한 번에 처리하기 때문이다.
• 스트림의 게으른 특성 덕분에 몇 가지 최적화 효과를 얻을 수 있다.
  • short circuit
  • 중간 연산이 병합되는 루프 퓨전

4.4.2 최종 연산

• 최종 연산은 스트림 파이프 라인에서 결과를 도출한다.

4.4.3 스트림 이용하기

1. 질의를 수행할 데이터 소스
2. 스트림 파이프라인을 구성할 중간 연산 연결
3. 스트림 파이프라인을 실행하고 결과를 만들 최종 연산

연산	형식	반환 형식	연산의 인수	함수 디스크립터
filter	중간 연산	Stream< T >	Predicate< T >	T -> boolean
map	중간 연산	Stream< T >	Function<T, R>	T -> R
limit	중간 연산	Stream< T >
sorted	중간 연산	Stream< T >	Comparator< T >	(T, T) -> int
distinct	중간 연산	Stream< T >

연산	형식	반환 형식	목적
forEach	최종 연산	void	스트림의 각 요소를 소비하면서 람다를 적용한다.
count	최종 연산	long	스트림의 요소 개수를 반환한다.
collect	최종 연산		스트림을 리듀스해서 리스트, 맵, 정수 형식의 컬레션을 만든다.