本篇文章笔者将带领读者学习如何用 IntelliJ 调试你的 Java Streams 代码,并洞察 Stream 的中间操作。本文例子用到的是 Sakila 样本数据库和 Speedment Stream ORM 框架。
一、原理
我们可以在 IntelliJ 为其创建一个基本的 Stream debugger:
这段代码创建了一个由字符串 “A”、“B”、“C”组成的 Stream,并且对这个 Stream 进行 sorted() 操作,从而产生了另外一个 Stream(至少在 Java 8-10 中是这样),所包含的元素是第一个 Stream 的元素按字母排序的结果,最后,这些将元素放到一个 List 中。
上面这段代码其实等同于下面的代码:
以上演示了 Stream debugger 如何工作。它将一个 stream 管道操作分割成多个代码片段,一步一步地调用中间运算操作,从而可以保留每一步操作的元素内容以供分析。
注意:真正的技术实现并不是上面这样,它只是提供了很好的概览。
在 IntelliJ’s debugger 中有更加形象化的表示:
它简洁明了地展示了 Stream 管道里的每个中间操作细节,以及最后结果。
二、调用
想调用 stream debugger 的话,首先要在 Stream 定义处设置断点:
然后,启动调试会话(以 debug 模式运行):
当到达断点时,可以按指定的按钮(可能有些不好找)来调用 Stream debugger,下面用红圈标出:
这样就打开了 stream debugger,和上文所展示的一样。
三、数据库 Streams
我将使用 Speedment(stream ORM),它允许通过标准的 Java Streams 操作来查询数据库,因此也能通过 IntelliJ 来调试操作。可以通过 Speedment initializer 来创建一个 Speedment 项目。
可以通过下面方式创建一个 Java 应用。
现在我们可以对数据库“film”表进行 stream 操作。下面是个例子:
代码将从所有 Film(电影) 对象中筛选出长度为 60 分钟的,然后通过 Film.RATING(评级)对这些 Film 对象进行排序(降序),最后将所有元素放入一个 List。
我们调用 Stream debugger 时,会看到下面这张图:
我们可以看到,初始 stream 中有 1000 部电影。筛选操作后,只剩 8 部电影,紧接着排序并放到一个 List。
四、计算统计
假设我们要计算所有 PG-13 级别(电影分级制度中的一种)电影的最小时长、最大时长以及平均时长。代码如下:
Stream debugger 展示如下:
可以看出,我们可以与 Stream debugger 交互,并在 stream 管道中点击元素来高亮显示,也可以在元素间滚动查看单个操作步骤。
Speedment 优化了数据库 Stream 中间操作,并将其融合进 SQL 查询。但使用 Stream debugger 时,优化并没有生效,以便让我们可以看到 Stream 管道中的所有操作步骤。
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