로또 미션을 진행하면서 의도적으로 Stream API를 사용하려고 노력했는데요.
지금까지 개념적 정립이 되지 않은 상태에서 Stream을 사용했다보니 어려움을 많이 겪었습니다.
오늘 포스팅에서는 Stream docs를 파헤쳐서 Stream에 대해 이해하고자 합니다.
Stream이란?
Stream은 컬렉션에서 map, reduce
처럼 요소의 스트림에 기능적 작업을 지원해주는 클래스입니다.
int sum = widgets.stream()
.filter(b -> b.getColor() == RED)
.mapToInt(b -> b.getWeight())
.sum();
위 코드를 보면, Collection<Widget>
의 인스턴스를 stream
소스로 변경하여 빨간색을 갖는
내부 객체의 무게 합을 구하는 reduction 과정입니다.
이처럼 일반 반복문으로 작성하면 indent가 깊어지는 코드를 간소화 할 수 있는 기능이 있습니다.
Stream은 Collections가 아니다
Stream은 Collections와 명백한 차이가 있습니다.
- 먼저, storage가 없습니다. Stream은 자료를 저장하는 자료구조가 아니고 자료구조처럼 소스의 요소를 전달하는 역할을 합니다.
- Stream은 연산에 따른 결과는 생성하지만 그 값을 변경시키지는 않습니다.
RED
색을 필터링 한다고 해서 자료구조 내 값이 수정되는 것은 아니죠. - 지연실행을 통해 최적화를 하고자 합니다. Stream연산은 중간연산(
map)과 종료연산(
forEach(), count()``` 등)으로 나뉘어지는데, 중간 연산은 항상 Lazy를 유지합니다. - Stream은 무제한인 연산이 가능합니다.
limit(), findFirst
와 같은 연산이 무제한 stream을 유한한 시간에 완료되도록 만듭니다. - Stream은 소모품입니다. 다시 이전 요소로 방문하려면 새로운 stream을 열어야 합니다.
Stream 파이프라인과 작업
Stream작업은 크게 중간, 종료 작업으로 나뉩니다. 모든 중간 작업은 lazy 하게 진행되기 때문에 종료작업이 호출될 때 까지 실제 파이프라인이 실행되지 않습니다.
종료 작업 같은 경우에는 Iterator, spliterator
를 제외하고 eager하게 작업이 진행됩니다. 이 때 lazy 상태로 존재하던 내용중 필요한 파이프라인만 실행되고 결과를 반환합니다.
종료 작업이 실행되면 Stream은 종료되고 다시 파이프라인을 반복할 수 없습니다.
대부분의 중간 작업이 Stateless 하기 때문에 이전 Stream의 상태를 모른다면 distinct, sorted
와 같이 이전 상태를 기억해야 하는 Stateful한 작업도 존재합니다. 이 작업들은 종료 작업이 호출되기 전에 실행되어 병렬상태에서 상태 저장, 데이터 버퍼링 등이 필요합니다.
병렬성
본질적으로 for-loop는 직렬적입니다. 하지만 Stream은 개별 요소에 대한 명령 작업이 아닌 파이프라인 작업이기 때문에 병렬작업이 용이합니다.
아래 코드를 통해 isParallel()
이 true인 Stream을 받아 작업을 실행시킬 수 있습니다.
int sumOfWeights = widgets.parallelStream()
.filter(b -> b.getColor() == RED)
.mapToInt(b -> b.getWeight())
.sum();
무상태, 무간섭
Stream을 사용하면 ArrayList처럼 thread-safe하지 않은 컬렉션에도 병렬 작업을 할 수 있습니다.
하지만 하나의 조건이 있습니다. 파이프라인이 진행되는 동안 기존 소스의 변환이 없어야 합니다.
아래 코드를 통해 문제를 확인해봅시다.
List<String> l = new ArrayList(Arrays.asList("one", "two"));
Stream<String> sl = l.stream();
l.add("three");
String s = sl.collect(joining(" "));
과연 s 값은 무엇일까요? 바로 one two three입니다.
종료작업이 진행되기 전에 Stream하기 전 자료구조가 수정되었으니 종료시점에 실행되는 stream이 three를 포함하여 collect
메서드를 실행한 것입니다.
무상태를 유지해야 하는 이유도 이와 유사합니다. 병렬 환경에서 실행되는 람다가 상태를 저장한다면 어떤 상태가 저장될지 누구도 예상 못하게 되는 것이죠.
부작용
병렬성 보장으로 인한 부작용도 역시 존재하는데요 아래 코드를 통해 확인해봅시다.
IntStream.range(0,5).parallel().map(x -> x*2).forEach(System.out::println)
이 코드의 출력 내용은 어떨까요? 병렬로 진행되기 때문에 순서가 뒤죽박죽 나올 것입니다.
또 하나 더 보시죠.
ArrayList<String> results = new ArrayList<>();
stream.filter(s -> pattern.matcher(s).matches())
.forEach(s -> results.add(s)); // Unnecessary use of side-effects!
이 코드가 병렬로 실행된다면 어떨까요? ArrayList는 thread-safe하지 않기 때문에 forEach가 실행되면서 이상한 값들이 들어갈 수 있게 되는 것이죠.
아래처럼 개선하면 불필요한 부작용 없이 문제를 해결할 수 있습니다.
List<String>results = stream.filter(s -> pattern.matcher(s).matches())
.collect(Collectors.toList());
정리
Stream은 terminal 작업에서 파이프라인이 최초 시작한다는 것 아셨나요?
Stream을 thread-safe 하게 운용할 수 있다는 점을 아셨나요?
Stream + thread-not-safe 자료구조로 인한 side effect를 아시나요?
이 포스팅을 통해서 Stream에 한 발 다가가게 된 것 같아 좋습니다 ^^!
'우아한테크코스 4기 > 레벨1' 카테고리의 다른 글
[Java] 31이란.. (8) | 2022.02.28 |
---|---|
[Java] 코드로 객체 지향 기본 용어 알아보기 (0) | 2022.02.27 |
[Java] 인스턴스를 캐싱하여 성능 개선하기 (feat. 로또) (3) | 2022.02.23 |
[Java] 의존성, 응집도, 결합도를 알아보자 (0) | 2022.02.21 |
[Java] Java 예외처리와 StackOverFlow (0) | 2022.02.21 |