[Java] Stream Reduce - 가공과 연산

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reduce() 란?

Stream의 데이터를 변환하지 않고, 더하거나 빼는 등의 연산을 수행하여 하나의 값으로 만들어주는 메소드

reduce() 사용하기

기존코드

List<Integer> numberList = Arrays.asList(5, 10, 3, 6, 92);
int sum = 0;
for (Integer number : numberList) {
	if (number % 2 == 0) {
		sum += number;
	}
}
System.out.println("총 합 : " + sum);
// 총 합 : 108

reduce 적용

List<Integer> numberList = Arrays.asList(5, 10, 3, 6, 92);
System.out.println("총 합 : " + 
	numberList
		.stream()
		.filter(n -> n % 2 == 0)
		.reduce(0, (a, b) -> a + b) // 초기값을 0으로 설정
		// .reduce((a, b) -> a + b) // 초기값을 설정 X (결과값이 Optional 객체)
	);

.reduce(0, (a, b) -> a + b) 에서 0 은 초기 값을 의미하며, 초기값이 없어도 연산을 수행 할 수 있지만 결과값은 Optional 객체로 나타나게 된다.

map-reduce 패턴

객체 필드의 합을 구해보자.

@Getter
@AllArgsConstructor
public static class TestVo {
	private String name;
	private Integer value;
}

List<TestVo> numberList = Arrays.asList(
	new TestVo("Doohyun Nam",7), 
	new TestVo("Ford Mill",9), 
	new TestVo("Hwang",2));

numberList.stream()
	.map(value -> value.getValue())
	.reduce((v1, v2) -> v1 + v2)
	.ifPresent(System.out::println);

특정 필드를 꺼내기 위해 map() 을 이용하였고, stream 의 reduce 를 통해 합(sum) 을 구할 수 있었다. 위와 같이 map() 과 reduce() 를 이용하여 데이터를 가공하는 패턴을 map-reduce 패턴이라고 하며, 웹 검색 엔진등에서 많이 사용 된다.

그 이유는 Stream API 에서 쉽게 볼 수 있는 병렬성 이라는 특징 덕분이다.

예를 들어 특정 컬렉션의 합을 병렬적으로 구하기 위해서는 임계영역간 스레드의 경쟁 비용이 발생하기 마련이지만, reduce 내부의 내부반복은 개발자에게는 추상화 되어 제공된다.

병렬스트림의 리듀싱 결과를 일반 스트림과 동일하게 얻기 위해서는 연산이 어떤 순서로 연산되어도 결과가 보장되는 구조이며, 람다 내부 인스턴스는 변경되어서는 안되는 구조 이어야만 한다.
-> 즉 각 트랜잭션 중 병렬구조로 처리가 가능한 부분만 사용이 가능하다.