Java Streams の「peek()」関数はデバッグ以外にも適していますか?

Java ストリームの Peek 関数: デバッグだけではありません?

Java ストリームの世界では、peek() 関数が関連付けられることがよくあります。デバッグ付き。しかし、他の目的に利用できたらどうでしょうか?

シナリオ:
それぞれにユーザー名、パスワード、ログイン方法が含まれる Account オブジェクトのリストがあると仮定します。アカウントへのログインを試行する Consumer ログインと、アカウントがログインしているかどうかを確認する述語 loggedIn もあります。

これらを使用して、次のように各アカウントへのログインを試行し、失敗したアカウントを除外して、ログインしたアカウントを収集するストリームを構築します。

List<Account> accounts; //assume it's been setup
List<Account> loggedInAccount = 
accounts.stream()
    .peek(login)
    .filter(loggedIn)
    .collect(Collectors.toList());

潜在的な欠点:
このコードは意図したとおりに動作しているように見えますが、このコードでの Peak() の使用には潜在的な欠点がいくつかあります。 context.

• 処理順序: Peak() は要素の処理順序を保証しません。ストリームが順序付けされている場合、結果のリストは正しい順序を維持しますが、ピーク アクションは任意の順序で同時に実行される可能性があります。
• 不完全な処理: Peak() は実行をトリガーしない可能性がありますストリーム内のすべての要素の。端末操作の要求に応じて要素のみを処理します。したがって、端末操作が途中で処理を停止すると、peek() も停止します。
• 実装依存の最適化: Count() およびその他の端末操作は、すべての要素の処理を妨げる最適化を実装する可能性があります。 。 Java 9 では、この動作が変更される可能性があり、予期せぬ事態を招く可能性があります。

影響:
これらの欠点は、順序が異なるタスクでは、peek() を注意して使用する必要があることを示唆しています。完全な処理が重要です。

代替案アプローチ:
peek() の欠点が望ましくない場合、代替アプローチには次のものがあります:

• 匿名クラスでの filter() の使用: ログイン アクションを実行します。フィルター条件の一部として、すべての要素が処理され、順序が正しいことを確認します。
• reduce() を使用してログイン アカウントを蓄積する: リストに収集する代わりに、reduce() を使用してログイン アカウントを蓄積し、すべての要素が処理されるようにします。

結論:
peek() は次のような用途に役立ちます。デバッグ以外の目的での使用は、処理順序、不完全な処理、実装固有の最適化に関する潜在的な問題のため、慎重に検討する必要があります。代替アプローチにより、より信頼性が高く予測可能な結果が得られる可能性があります。

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