java8的stream api能很方便我们对数据进行统计分类等工作，以前我们写的很多统计数据的代码往往是循环迭代得到的，不说别人看不懂，自己的代码放久了也要重新看一段时间才能看得懂。现在，java8吸收了适合科学计算的语言的新特性，提供了stream api，让我们方便并且直观地编写统计代码成为可能。
stream里有一个collect(Collector c)方法，需要传入Collector收集器这个接口。现在就说说这个接口定义的职责。
public interface Collector<T, A, R> {
Supplier<A> supplier();
BiConsumer<A, T> accumulator();
BinaryOperator<A> combiner();
Function<A, R> finisher();
Set<Characteristics> characteristics();
}Collector主要定义了容器的类型，添加元素的方法，容器合并的方法还有输出的结果。
supplier就是生成容器，accumulator是添加元素，combiner是合并容器，finisher是输出的结果，characteristics是定义容器的三个属性，包括是否有明确的finisher，是否需要同步，是否有序。
例如：Collectors里面有个tolist()方法，返回一个收集器如下
Collector(ArrayList::new,List::add,List::addAll，IDENTITY_FINISH)可以看到，先是一个ArrayList的实例化，然后是添加元素使用List的add方法，容器合并就是addAll方法。这里没有finisher，原因是最终结果要的就是List，finisher就是返回容器。但是stream.collect()方法如何得知？就是通过枚举类型得到的。三个枚举类型：
IDENTITY_FINISH 不用finisher，doc的描述为elided（可以省略的）
UNORDERED 集合是无序的
CONCURRENT 集合的操作需要同步定义好collector，最终传参进stream的collect方法里，这个终结的操作最后会通过你定义的统计和收集的操作进行收集。jdk源码中有一个Collectors类已经为我们定义好很多操作，我们只要简单的添加一些收集的定义就能为我们很好的工作了。
这里重点讲一个groupingBy()方法。若果我们学过sql语句的话会了解到，groupby这个方法我们会常常用到。现在我们通过看源码了解这个方法是怎么实现的。这个方法的最终样貌是下面
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Supplier<M> mapFactory,
Collector<? super T, A, D> downstream)当你使用的是
groupingBy(e->e.getName())其实调用了
groupingBy(e->e.getName(),toList())而最后调用了
groupingBy(e->e.getName(),HashMap::new,toList())也就是上面长长的一坨。究竟这个groupingBy方法给我们构造了一个怎样的Collector呢？现在我们分析一下。
以上面为例子，我们知道最后结果承载的容器是Map，更加准确的说，是一个HashMap。所以
supplier = HashMap::new然后是accmulator，首先通过e->e.getName()获得Map的key，然后生成或取出key对应的value，然后对于toList()来说，value是List，然后将元素加进List中，可以得到
accmulator = (map,elemet)->
{
1. 得到key，
2. 从map中通过key获得container,没有container的话实例化一个新的container
(通过downstream.supplier得到List)，
3. 对container执行downstream.accmulator方法，也就是add方法
}上面的downstream就是toList方法给我们返回的collector，我们称之为下游收集器。
接着是combiner也使用了downstream.combiner，不过容器是map，得到
mapmerger(downstream.combiner)即是addAll这里需要参考map的默认方法mapmerger方法。这个方法的大致意思是对map中每一个key进行遍历。
private static <K, V, M extends Map<K,V>>
BinaryOperator<M> mapMerger(BinaryOperator<V> mergeFunction) {
return (m1, m2) -> {
for (Map.Entry<K,V> e : m2.entrySet())
m1.merge(e.getKey(), e.getValue(), mergeFunction);
return m1;
};
}最后我们就能得到这么一个收集器
Collector(supplier = HashMap::new,
accmulator = { 得到key，得到container，使用下游的accmulator}
combiner = mapmerger(downstream.combiner)
)finisher和characteristics不详细说明，因为一般来说finisher可以省略，当不能省略的时候，就是有下游收集器的finisher，源码里面有体会，需要理解清楚的可以认真源码。
再给一个例子：
collect(groupingBy(e->e.getArtist(),mapping(artist->artist.getName())))最后得到的收集器
Collector(supplier = HashMap::new,
accmulator = { 得到key，得到container，
使用下游的accmulator.accept(container,artist->artist.getName())
}
combiner = mapmerger(downstream.combiner)
)-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 这是快乐的分割线 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
总结：
收集器功能强大，一般来说，jdk自带的Collectors里面的方法已经能满足一般需求，而了解Collectors的内部，让我们更加了解如何使用它。在写这篇博文的时候，我对collector的印象也加深了，所以建议大家也写一下blog，自己也会受益良多。不断学习新特性，有机会的话把它们加入到代码里。
希望这篇博文能让你有一丢丢收获！
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2354474/blog/487322