如何使流减少线程安全？
Java 流 API 提供了一种通用.reduce(identity, accumulator)方法。
从 javadocs 中可以清楚地看出累加器应该是一个无状态函数。
但是，我有一个关于identity对象的问题，即它应该是线程安全的吗？
假设 anidentity是一个 java 对象，并且 anaccumulator以修改不是原子的方式修改该对象，例如accumulator查看identity's状态，然后决定如何准确地修改它的内部状态。很明显，可能会同时运行多个 reduce 操作。在这种情况下，会出现几个问题：
- 这个减少操作应该在
identity对象范围内是原子的吗？ - 仅仅让
identity对象不可变并在每次减少时返回一个新实例就足够了吗？
回答
通常，accumulator是一个英文单词，意思是：“如果你想要并行性，你就完蛋了”。就在这个词中：积累 - 随着时间的推移聚集。没有办法做对，只能从头开始，然后积累直到完成。
但是，java 通过添加 2 个要求来解决这个问题：
- 关联性。
a X (b X c)必须产生与 相同的结果(a X b) X c，其中 X 是累加器函数。 - 身份功能。
ident X a必须等于a，其中ident是您传递给的身份reduce，X 是累加器函数。
让我们以 function(a, b) -> a + b和 identity为例0，如果您的意图是对列表求和，它可以满足这两个要求。
Java 可以通过对任意项求和然后对这些项的结果求和来并行化这一点。[1, 5, 9, 12]可以通过首先将列表一分为二，然后将这两个子列表交给线程单独求和，然后对每个线程提供的答案求和来求和。这意味着 java 将在流中的任意点多次开始累积，并将在任意点任意次数应用身份作为其累积的一部分，如果您的身份对象本身是可变的，这会带来迅速的问题。
基本上没有办法将可变identity对象的概念和 java 的reduce函数结合起来。它从根本上不是为了那样工作而设计的。
对比 sum 例子：不是修改(a, b) -> a + b累加器中的 a，a 和 b 都没有被修改；相反，它们被组合成一个新创建的第三个值，这就是您应该如何使用此方法。
与foldLeft某些其他语言形成对比，这些语言既不需要accumulatorFunction(ident, A)等于 A，也不需要关联性，但根据定义，它根本无法并行化。该 foldLeft可用于可变状态。例如，这是一个使用 foldLeft 进行求和的实现，在伪代码中：（注意new int[1]这里用作可变整数）：
int sum = stream.foldLeft(new int[1], (int[] a, int b) -> a[0] += b)[0];
这个概念（你的累加器函数的 LHS 总是相同的东西，即你的身份对象，在你沿着它移动时被修改以整合流中的每个值）与 java 的 reduce不兼容，并且据我所知回想一下，java 没有（简单的）方法可以对流做这种事情。
因此：情况更糟！“线程安全”还不够好，它需要是不可变的。一旦它是不可变的，它就是线程安全的。
仅仅使标识对象不可变并在每次减少时返回一个新实例就足够了吗？
这不仅仅是“足够好”，这或多或少是使用reduce.
- You should not use the term “identity object” in the context of foldLeft. Besides that, `collect(() -> new int[1], (a,b) -> a[0] += b, (a1,a2) -> a1[0] += a2[0])[0]` is not so much harder…
回答
这包含在文档中，但不是直接的，它是隐含的。
标识值必须是累加器函数的标识。这意味着对于所有 t， accumulator.apply(identity, t) 等于 t。
一旦identity被修改，就像你说的那样，即使以线程安全的方式，也违反了上述规则；因此不能保证预期的结果。
对于第二个问题，答案稍微复杂一些。你不具备让identity一成不变的，只要没人的残害，是（通过修改其内部状态）。当然，immutable在这方面制作它有很大帮助。
- One of your earlier answers that could relate and explain with example https://stackoverflow.com/questions/45054372/what-do-the-stream-reduce-requirements-exactly-entail