Java Stream的distinct去重原理分析

更新时间：2025年06月22日 11:32:37 作者：潜意识Java

Java stream中的distinct方法用于去除流中的重复元素,它返回一个包含过滤后唯一元素的新流,该方法会根据元素的hashcode和equals方法来判断是否为重复元素,本文给大家详细分析了Java Stream的distinct去重原理,需要的朋友可以参考下

一、distinct 的基础用法与核心特性

distinct()是 Stream API 中的有状态中间操作，用于移除流中的重复元素，其底层依赖元素的hashCode()和equals()方法。用法示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4);
List<Integer> unique = numbers.stream()
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList());  // [1, 2, 3, 4]

核心特性：

去重逻辑基于元素的唯一性标识，而非内存地址；
保持元素首次出现的顺序；
属于有状态操作，处理过程中需维护已出现元素的集合。

二、distinct 的底层实现原理

1. 顺序流中的去重实现

顺序流中，distinct()通过HashSet存储已处理元素，流程如下：

遍历流中的每个元素；
对每个元素计算hashCode()，检查HashSet中是否存在相同哈希值的元素；
若存在，进一步通过equals()比较内容，相同则过滤；
若不存在，将元素添加到HashSet并保留在流中。

源码关键片段（JDK 17）：

// ReferencePipeline.java
public final Stream<P_OUT> distinct() {
    return new DistinctOps<P_OUT, P_OUT>(this);
}
 
// DistinctOps.java
@Override
public void accept(P_OUT t) {
    if (set.add(t)) {  // 调用HashSet的add方法，返回false表示重复
        down.accept(t);
    }
}

2. 并行流中的去重优化

并行流中，distinct()使用ConcurrentHashMap或分段处理提升性能：

将流分割为多个子任务，每个子任务维护独立的HashSet；
子任务处理完成后，合并所有HashSet的结果；
合并时使用HashMap去重，避免并发冲突。

并行处理示意图：

+----------------+     +----------------+     +----------------+
|  子任务1: HashSet |---->|  子任务2: HashSet |---->|  合并阶段: HashMap |
|  存储元素A,B,C   |     |  存储元素B,D,E   |     |  最终结果A,B,C,D,E |
+----------------+     +----------------+     +----------------+

三、去重逻辑的核心依赖：hashCode 与 equals

1. 自定义对象的去重规则

若需对自定义对象去重，必须正确重写hashCode()和equals()：

class User {
    private String id;
    private String name;
    
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(id);  // 仅用id计算哈希值
    }
    
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        User user = (User) o;
        return Objects.equals(id, user.id);  // 仅比较id
    }
    // 其他方法省略
}
 
// 使用示例
List<User> users = Arrays.asList(
    new User("1", "Alice"),
    new User("1", "Bob"),  // id相同，会被去重
    new User("2", "Charlie")
);
List<User> uniqueUsers = users.stream()
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList());  // 保留两个用户

2. 常见误区：仅重写 equals 不重写 hashCode

若只重写equals，会导致去重失效，因为HashSet首先通过hashCode判断元素是否存在：

class ErrorUser {
    private String id;
    // 错误：未重写hashCode
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        // 正确实现equals...
    }
}
// 使用distinct时，两个id相同的ErrorUser可能因hashCode不同被视为不同元素

四、distinct 的性能影响与优化策略

1. 性能损耗的主要原因

内存占用：需存储所有已出现元素，大数据集可能导致 OOM；
哈希计算开销：每个元素需计算hashCode并进行哈希表查找；
并行流的合并开销：多线程环境下的集合合并操作耗时。

2. 大数据集的去重优化

预排序 + 相邻去重：对有序流使用distinct()效率更高，因重复元素相邻时哈希表查找次数减少

// 优化前：无序流去重
List<Integer> randomData = getRandomNumbers(1000000);
randomData.stream().distinct().count();  // 全量哈希表查找
 
// 优化后：先排序再去重
randomData.stream()
    .sorted()
    .distinct()
    .count();  // 相邻重复元素只需一次比较

使用 Primitive Stream 减少装箱：

// 低效：对象流装箱
Stream<Integer> boxedStream = data.stream().distinct();
 
// 高效：IntStream直接操作
IntStream primitiveStream = data.stream().mapToInt(Integer::intValue).distinct();

分块处理大集合：避免一次性加载所有元素到内存

// 分块去重示例
int chunkSize = 100000;
List<Integer> result = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < data.size(); i += chunkSize) {
    int end = Math.min(i + chunkSize, data.size());
    List<Integer> chunk = data.subList(i, end);
    result.addAll(chunk.stream().distinct().collect(Collectors.toList()));
}
// 最后再去重一次合并结果
List<Integer> finalResult = result.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

3. 并行流去重的参数调优

通过自定义Spliterator控制分块大小，减少合并开销：

class EfficientSpliterator implements Spliterator<Integer> {
    private final List<Integer> list;
    private int index;
    private static final int CHUNK_SIZE = 10000;  // 分块大小
    
    public EfficientSpliterator(List<Integer> list) {
        this.list = list;
        this.index = 0;
    }
    
    @Override
    public Spliterator<Integer> trySplit() {
        int size = list.size() - index;
        if (size < CHUNK_SIZE) return null;
        int splitPos = index + size / 2;
        Spliterator<Integer> spliterator = 
            new EfficientSpliterator(list.subList(index, splitPos));
        index = splitPos;
        return spliterator;
    }
    // 其他方法省略...
}
 
// 使用示例
List<Integer> data = ...;
Stream<Integer> optimizedStream = StreamSupport.stream(
    new EfficientSpliterator(data), true);  // 启用并行

五、特殊场景的去重方案

1. 基于部分属性的去重

若需根据对象的部分属性去重（而非全部属性），可结合map和collect：

class Product {
    private String id;
    private String name;
    private double price;
    // 构造器、getter省略
}
 
// 按id去重
List<Product> uniqueProducts = products.stream()
    .collect(Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.toMap(Product::getId, p -> p, (p1, p2) -> p1),
        map -> new ArrayList<>(map.values())
    ));

2. 去重并保留最新元素

在日志等场景中，需按时间戳去重并保留最新记录：

class LogEntry {
    private String message;
    private long timestamp;
    // 构造器、getter省略
}
 
List<LogEntry> latestLogs = logs.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        LogEntry::getMessage, 
        entry -> entry, 
        (oldEntry, newEntry) -> newEntry.getTimestamp() > oldEntry.getTimestamp() 
            ? newEntry : oldEntry
    ))
    .values()
    .stream()
    .collect(Collectors.toList());

3. 模糊去重（非精确匹配）

如需基于相似度去重（如字符串编辑距离），需自定义去重逻辑：

List<String> fuzzyUnique = strings.stream()
    .filter(s -> !strings.stream()
        .anyMatch(t -> s != t && levenshteinDistance(s, t) < 2))
    .collect(Collectors.toList());

六、性能对比：distinct 与其他去重方式

去重方式	大数据集性能	内存占用	实现复杂度	适用场景
Stream.distinct()	中	高（存储所有元素）	低	通用去重
先排序 + 相邻去重	高	中	中	有序数据去重
HashSet 直接去重	高	高	低	简单集合去重
分块去重	高	低	高	超大数据集去重

总结

distinct()作为 Stream API 中的基础操作，其核心去重逻辑依赖于hashCode()和equals()的正确实现，而性能优化的关键在于：

数据有序性利用：先排序再去重可减少哈希表查找次数；
内存占用控制：对大数据集采用分块处理，避免一次性存储所有元素；
基础类型优化：使用IntStream等避免装箱损耗；
并行处理调优：通过自定义Spliterator控制分块大小，减少合并开销。

理解distinct()的底层实现原理，不仅能避免自定义对象去重时的常见错误，更能在处理大规模数据时选择合适的优化策略。记住：去重操作的本质是空间与时间的权衡，根据具体业务场景（数据规模、有序性、精确性要求）选择最优方案，才能实现性能与功能的平衡。

以上就是Java Stream的distinct去重原理分析的详细内容，更多关于Java Stream distinct去重的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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