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스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라 - Effective Java[46]

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🔗 스트림은 함수형 프로그래밍에 기초한 패러다임이다

  • 스트림은 처음 봐서는 이해하기 어려울 수 있다.

    • 원하는 작업을 스트림 파이프 라인으로 표현하는 것조차 어려울지 모른다.

    • 성공하여 프로그램이 동작하더라도 장점이 무엇인지 쉽게 와 닿지 않을 수도 있다.

  • 스트림은 그저 또 하나의 API가 아닌, 함수형 프로그래밍에 기초한 패러다임이기 때문이다.

  • 스트림이 제공하는 표현력, 속도, 병렬성을 얻으려면 API는 말할 것도 없고 이 패러다임까지 함께 받아들여야 한다.

🔗 스트림 패러다임의 핵심

  • 스트림 패러다임의 핵심은 계산을 일련의 변환으로 재구성 하는 부분이다

  • 이때 각 변환 단계는 가능한 한 이전 단계의 결과를 받아 처리하는 순수 함수여야 한다.

  • 순수 함수란 오직 입력만이 결과에 영향을 주는 함수를 말한다.

  • 다른 가변 상태를 참조하지 않고, 함수 스스로도 다른 상태를 변경하지 않는다.

  • 이렇게 하려면 스트림 연산에 건네는 함수 객체는 보두 부작용이 없어야 한다.

  • 다음은 주위에서 종종 볼 수 있는 스트림 코드로, 텍스트 파일에서 단어별 수를 세어 빈도표로 만드는 일을 한다.


💎 스트림 패러다임을 이해하지 못한 채 API만 사용했다 - 따라 하지 말 것!

Map<String, Long> freq = new HashMap<>();
try (Stream<String> words = new Scanner(file).tokens()) {
    words.forEach(word -> {
        freq.merge(word.toLowerCase(), 1L, Long::sum);
    })
}

  • 위 코드는 스트림, 람다, 메서드 참조를 사용했고, 결과도 옳지만 절대 스트림 코드라 할 수 없다.

    • 스트림 코드를 가장한 반복적 코드다.

    • 스트림 API의 이점을 살리지 못하여 같은 기능의 반복적 코드보다 길고, 읽기 어렵고, 유지보수에도 좋지 않다.

  • 이 코드의 모든 작업이 종단 연산인 forEach에서 일어나는데, 이때 외부 상태(빈도표)를 수정하는 람다를 실행하면서 문제가 생긴다.

    • forEach가 그저 스트림이 수행한 연산 결과를 보여주는 일 이상을 하 것을 보니 나쁜 코드 일 것 같은 냄새가 난다.

💎 스트림을 제대로 활용해 빈도표를 초기화한다.

Map<String, Long> freq;
try (Stream<String> words = new Scanner(file).tokens()) {
    freq = words.collect(groupingBy(String::toLowerCase, counting()));
}

  • 앞의 코드와 같은 일을 하지만, 이번엔 스트림 API를 제대로 사용했다.

    • 또한 짧고 명확하다.

    • 스트림의 forEach연산은 종단 연산 중 기능이 가장 적고 가장 ‘덜’ 스트림답다.

    • 대놓고 반복적이라서 병렬화할 수도 없다.

  • forEach 연산은 스트림 계산 결과를 보고할 때만 사용하고, 계산하는 데는 쓰지 말자.

🔗 수집기 (collector)

  • 스트림을 사용하려면 꼭 배워야하는 새로운 개념이다.

    • 수집기가 생성하는 객체는 일반적으로 컬렉션이며, 그래서 “collector“라는 이름을 쓴다.

    • 수집기를 사용하면 스트림의 원소를 손쉽게 컬렉션으로 모을 수 있다.

  • 수집기는 다음과 같이 총 세 가지다.

    • toList() - 리스트를 반환

    • toSet() - 집합을 반환

    • toCollection(collectionFactory) - 프로그래머가 지정한 컬렉션타입 반환


💎 빈도표에서 가장 흔한 단어 10개를 뽑아내는 파이프라인

List<String> topTen = freq.keySet().stream()
    .sorted(comparing(freq::get).reversed())
    .limit(10)
    .collect(toList());

//toList()는 Collectors의 메서드다.
//이처럼 Collectors의 멤버를 정적 임포트하여 쓰면 스트림 파이프라인 가독성이 좋아져,
//흔히들 이렇게 사용한다.

  • 위 코드에서 어려운 부분은 sorted에 넘긴 비교자, 즉 comparing(freq::get).reversed()뿐이다.

    • comparing 메서드는 키 추출 함수를 받는 비교자 생성 메서드다.

    • 그리고 한정적 메서드 참조이자, 여기서 키 추출 함수로 쓰인 freq::get은 입력받은 단어를 빈도표에서 찾아 그 빈도를 반환한다.

    • 다음으로 가장 흔한 단어가 위로 오도록 역순으로 정렬한다.

🔗 Collectors 메서드

💎 가장 간단한 맵 수집기 - toMap(keyMapper, valueMapper)

  • 스트림 원소를 키에 매핑하는 함수와 값에 매핑하는 함수를 인수로 받는다.

  • toMap 수집기를 사용하여 문자열을 열거 타입 상수에 매핑

private static final Map<String, Operation> stringToEnum = 
    Stream.of(values()).collect(toMap(Object::toString, e -> e));
  • 이 간단한 toMap 형태는 스트림의 각 원소가 고유한 키에 매핑되어 있을 때 적합하다.
    • 스트림 원소 다수가 같은 키를 사용한다면 파이프라인이 IllegalStateException을 던지며 종료될 것이다.

  • 더 복잡한 형태의 toMap이나 groupingBy는 이런 충돌을 다루는 다양한 전략을 제공한다.

    • ex) toMap에 키 매퍼와 값 매퍼는 물론 병합(merge) 함수까지 제공할 수 있다.

    • 병합 함수의 형태는 BinaryOperator이며, 여기서 U는 해당 맵의 값 타임이다.

    • 같은 키를 공유하는 값들은 이 병함 함수를 사용해 기존 값에 합쳐진다.

      • ex) 병합 함수가 곱셈이라면 키가 같은 모든 값을 곱한 결과를 얻는다.


💎 각 키와 해당 키의 특정 원소를 연관 짓는 맵을 생성하는 수집기

  • 인수를 3개를 받는 toMap은 어떤 키와 그 키에 연관된 원소들 중 하나를 골라 연관 짓는 맵을 만들 때 유용하다.
    • ex) 다양한 음악가의 앨범들을 담은 스트림을 가지고, 음악가와 그 음악가의 베스트 앨범을 연관 짓고 싶다고 가정해보자.
Map<Artist, Album> topHits = albums.collect(
    toMap(Album::artist, a->a, maxBy(comparing(Album::sales))));

  • 위 코드에서 비교자로는 BinaryOperator에서 정적 임포트한 maxBy라는 정적 팩터리 메소드를 사용했다.

    • maxBy는 Comparator<T>를 입력받아 BinaryOperator<T>를 돌려준다.

    • 이 경우 비교자 생성 메서드인 comparing이 maxBy에 넘겨줄 비교자를 반환하는데, 자신의 키 추출 함수로는 Album::sales를 받았다.


💎 마지막에 쓴 값을 취하는 수집기

  • 인수가 3개인 toMap은 충돌이 나면 마지막 값을 취하는 수집기를 만들 때도 유용하다.

    • 많은 스트림의 결과가 비결정적이다.

    • 하지만 매핑 함수가 키 하나에 연결해준 값들이 모두 같을 때, 혹은 값이 다르더라도 모두 허용되는 값일 때 이렇게 동작하는 수집기가 필요하다.

toMap<keyMapper, valueMapper, (oldVal, newVal) -> newVal)
  • 세 번째이자 마지막 toMap은 네 번쨰 인수로 맵 팩터리를 받는다.
    • 이 인수로는 EnumMap이나 TreeMap처럼 원하는 특정 맵 구현체를 직접 지정할 수 있다.
  • 위 세가지 toMap에는 변종이 있다.
    • toConcurrentMap은 병렬 실행된 후 결과로 ConcurrentHashMap 인스턴스를 생성한다.

💎 groupingBy 메서드

  • 이 메서드는 입력으로 분류 함수(classifier)를 받고 출력으로는 원소들을 카테고리별로 모아 놓은 맵을 담은 수집기를 반환한다.

    • 분류 함수는 입력받은 원소가 속하는 카테고리를 반환한다.

    • 그리고 이 카테고리가 해당 원소의 맵 키로 쓰인다.

  • 다중정의된 groupingBy 중 형태가 가장 간단한 것은 분류 함수 하나를 인수로 받아 맵을 반환한다.

    • 반환된 맵에 담긴 각각의 값은 해당 카테고리에 속하는 원소들을 모두 담은 리스트다.
words.collect(groupingBy(word -> alphabetize(word)))

  • groupingBy가 반환하는 수집기가 리스트 외의 값을 갖는 맵을 생성하게 하려면, 분류 함수와 함께 다운스트림(downstream) 수집기도 명시해야 한다.

    • 다운스트림 수집기의 역할은 해당 카테고리의 모든 원소를 담은 스트림으로부터 값을 생성하는 일이다.

    • 이 매개변수를 사용하는 가장 간단한 방법은 toSet()을 넘기는 것이다.

    • 그러면 groupingBy는 원소들의 리스트가 아닌 집합(Set)을 값으로 갖는 맵을 만들어낸다.

  • toSet() 대신 toCollection(collectionFactory)를 건네는 방법도 있다.

    • 이렇게 하면 리스트나 집합 대신 컬렉션을 값으로 갖는 맵을 생성한다.

    • 원하는 컬렉션 타입을 선택할 수 있다는 유연성은 덤이다.

    • 다운스트림 수집기로 counting()을 건네는 방법도 있다.

      • 이렇게 하면 각 카테고리(키)를 해당 카테고리에 속하는 원소의 개수와 매핑한 맵을 얻는다.
Map<String, Long> freq = words
    .collect(groupingBy(String::toLowerCase, counting()));

  • groupingBy의 세 번째 버전은 다운스트림 수집기에 더해 맵 팩터리도 지정할 수 있게 해준다.

    • 참고로 이 메서드는 점층적 인수 목록 패턴에 어긋난다.
      • 즉, mapFactory 매개변수가 downStream 매개변수보다 앞에 놓인다.
    • 이 버전의 groupingBy를 사용하면 맵과 그 안에 담긴 컬렉션의 타입을 모두 지정할 수 있다.
      • ex) 값이 TreeSet인 TreeMap을 반환하는 수집기를 만들 수 있다.

💎 groupingBy의 사촌 partitioningBy

  • 분류 함수 자리에 프레디키트(predicate)를 받고 키가 Boolean인 맵을 반환한다.

  • 프레디키트에 더해 다운스트림 수집기까지 입력받는 버전도 다중정의되어 있다.

💎 다운스트림 수집기 전용

  • counting 메서드가 반환하는 수집기는 다운스트림 수집기 전용이다.
    • Stream의 count 메서드를 직접 사용하여 같은 기능을 수행할 수 있으니 collect(counting()) 형태로 사용할 일은 전혀 없다.
    • Collections에는 이런 속성의 메서드가 16개나 더있다.
      • ex) summing,averaging, summarizing 으로 시작하며, 각각 int, long, double 스트림용으로 하나씩 존재한다.
    • 다중정의된 reducing 메서드들, filtering, mapping, flatMapping, collectingAndThen 메서드가 있다.
      • 대부분 프로그래머는 이들의 존재를 모르고 있어도 상관없다.

💎 Collectors에 정의되어 있지만 수집과는 관련이 없는 메서드

  • minBy와 maxBy는 인수로 받은 비교자를 이용해 스트림에서 값이 가장 작은 혹은 가장 큰 원소를 찾아 반환한다.

    • Stream 인터페이스의 min과 max 메서드를 살짝 일반화 한 것이자, java.util.function.BinaryOperator의 minBy와 maxBy 메서드가 반환하는 이진 연산자의 수집기 버전이다.

  • joining 메서드는 (문자열 등의) CharSequence 인스턴스의 스트림에만 적용할 수 있다.

    • 이 중 매개변수가 없는 joining은 단순히 원소들을 연결하는 수집기를 반환한다.

    • 한편 인수 하나짜리 joining은 CharSequence 타입의 구분문자(delimiter)를 매개변수로 받는다.
      • 연결 부위에 이 구분문자를 삽입하는데, 예컨대 구분문자로 쉼표(,)를 입력하면 CSV 형태의 문자열을 만들어 준다.
    • 인수 3개짜리 joining은 구분문자에 더해 접두문자와 접미문자도 받는다.
      • ex) 접두, 구분, 접미문자를 각각 ’[,’ , ’,’, ’]’ 로 지정하여 얻은 수집기는 [came, saw, conquered] 처럼 마치 컬렉션을 출력한 듯한 문자열을 생성한다.

스트림 파이프라인 프로그래밍의 핵심은 부작용 없는 함수 객체에 있다.

스트림뿐 아니라 스트림 관련 객체에 건네지는 모든 함수 객체가 부작용이 없어야 한다.

종단 연산 중 forEach는 스트림이 수행한 계산 결과를 보고할 때만 이용해야 한다.

계산 자체에는 이용하지 말자.

스트림을 올바로 사용하려면 수집기를 잘 알아둬야 한다.

가장 중요한 수집기 팩터리는 toList, toSet, toMap, groupingBy, joining이다.

참조 - 이펙티브 자바 3/E - 조슈아 블로크

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