译者按：

近来想深入了解下 Java 流底层的实现机制，于是搜索各种资源，最后发现 Martin Fowler 发表的一篇关于集合管道模式的一篇文章，有幸得以拜读，关于集合管道有其独到的见解，看过之后深感佩服，由于原文是英文，索性将其翻译，和大家一起分享，翻译不合理的地方敬请指出。

集合管道

集合管道是一种编程模式，将一些计算转化为一系列操作，通常情况下每个操作的输出结果是一个集合，同时该结果作为下一个操作的输入，常见的操作主要有filter、map和reduce。这种模式常见于函数式编程语言中，因为有了lambdas，这种模式在面向对象语言中也很常见。如果你不熟悉这种模式，通过本文关于构造管道事例的讲解，你会理解其核心概念，从一种语言联想到另外一种语言。

在软件中，集合管道是一种最常见、最令人酣畅淋漓的模式。在 unix 黒与白的命令行中，在面向对象设计语言万物皆对象的类中，在函数式编程语言第一等公民的函数中，都可以发现它们的身影。 不同环境有着不同的表现形式，共通操作有着不同的名称，但是一旦你熟悉了它，你会发现根本离不开它。

初见

第一次接触到这种模式，应该是使用 Unix 的时候。接下来会介绍一些 Unix 的事例，设想下如何在 bliki/entries 目录下查找文件内容包含文本 "nosql" 的文件列表，可以使用grep这样操作：

grep -l 'nosql' bliki/entries

每个文件出现单词 "nosql" 的次数：

grep -l 'nosql' bliki/entries/* | xargs wc -w

根据次数排序：

grep -l 'nosql' bliki/entries/* | xargs wc -w | sort -nr

排序后取top3：

grep -l 'nosql' bliki/entries/* | xargs wc -w | sort -nr | head -4 | tail -3

不管之前还是以后，和其他环境的命令行工具相比，这种方式都是无可比拟的。

在开始使用Smalltalk时，发现了相同的模式。 假设有一个文章列表 someArticles，列表中的每篇文章 article 定义了很多标签，同时又统计了单词数量，如果想查找哪些文章包含标签 "nosql"：

someArticles select: [ :each | each tags includes: #nosql]

其中 select 方法使用了Lambda表达式来定义：每篇文章 article 作为输入参数，同时验证标签集合中是否包含 "nosql"。该方法会作用于文章列表的每篇文章，最后输出匹配的结果。

为了排序，扩展了上面的代码：

(someArticles

select: [ :each | each tags includes: #nosql])

sortBy: [:a :b | a words > b words]

sortBy 方法同样使用了Lambda表达式定义：文章互相比较，最终返回一个排序后的文章列表。继续其他操作：

((someArticles

select: [ :each | each tags includes: #nosql])

sortBy: [:a :b | a words > b words])

copyFrom: 1 to: 3

与 unix 管道最核心的相似之处在于：涉及的所有操作例如 select、sortBy 和 copyFrom 输入输出都是集合。unix 中集合是一行行记录构成的流，而Smalltalk集合是对象，但基本概念是相同的。

最近，使用Ruby进行了很多开发，改进后的语法可以更加便捷的操作管道。

some_articles

.select{|a| a.tags.include?(:nosql)}

.sort_by{|a| a.words}

.take(3)

在面向对象语言中，使用方法链构造集合管道是一种很自然的方式。同样也可以使用嵌套函数。

回顾一些基础知识，看看如何使用 lisp 构造类似管道，我会定义存储所有文章的结构体 articles：其中可以通过方法 article-words 和 article-tags 获取内部字段。

基于现有的文章列表 some-articles，获取标签集合中包含 nosql 的文章：

(remove-if-not

(lambda (x) (member 'nosql (article-tags x)))

(some-articles))

为了排序，再次使用了lambda：

(sort

(remove-if-not

(lambda (x) (member 'nosql (article-tags x)))

(some-articles))

(lambda (a b) (> (article-words a) (article-words b))))

使用方法 subseq 获取top3：

(subseq

(sort

(remove-if-not

(lambda (x) (member 'nosql (article-tags x)))

(some-articles))

(lambda (a b) (> (article-words a) (article-words b))))

0 3)

看啊，那就是管道，通过我们一步步的构造，看起来是多么完美。然而最终的表达式是否清晰自然，有待商讨。对于 unix、smalltalk 和 ruby 下管道执行的顺序依赖于内部方法的线性排序。 在你的头脑中应该很容易虚拟化这种场景：左上角的数据经过过滤，最后从右下角输出。 同样可以在 Lisp 中使用嵌套函数，但是你需要掌控函数的嵌套层级。

最近流行的 lisp，Clojure 避免了嵌套层级：

(->> (articles)

(filter #(some #{:nosql} (:tags %)))

(sort-by :words >)

(take 3))

符号 "->>" 是一个线程宏，通过使用 lisp 强大的语法宏功能将每个表达式结果作为下一个表达式的输入。 你可以使用提供的库将嵌套函数转化为线性管道，只需要遵循约定即可。

对于大多数函数开发者来说，可以游刃有余的处理函数的嵌套，线性化无足轻重，所以这就是为什么经过了这么长的时间，lisp才支持操作符 "->>" 。

这些天常听到函粉对于集合管道的赞赏之声，夸奖函数式编程语言的强大，而又感叹面向对象设计语言的不足。这种说法其实非常片面，因为对于众多的 Smalltalk 开发者来说已经广泛的使用了集合管道。而集合管道在面向对象语言中例如 C++、Java 和 C# 中没有被支持的原因，有人说没有借鉴 Smalltalk 的 lambda，此外缺少足够丰富的集合操作。以至于很多面向对象开发人员栽进了集合管道里。 Java 大行其道时不支持lambdas，对于像我这样 Smalltalk 开发者常常会抱怨，但是又不得不忍受。 在 Java 中如何构造集合管道，有过各种尝试，而每种尝试都需要大量的代码来实现，使得即使技术熟练的人也被迫放弃。 在2000年左右我开始使用Ruby，重要原因是因为Ruby支持集合管道。有时候我会感概在我的 Smalltalk 时代，错过了很多有价值的东西。

lambdas 由于短小实用赢得了很多关注，C# 已经支持很多年，现在 Java 也开始支持。 如今你可以在许多语言中使用集合管道。