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还有IntPipeline, LongPipeline, DoublePipeline没在图中画出，这三个类专门为三种基本类型（不是包装类型）而定制的，跟ReferencePipeline是并列关系。

图中Head用于表示第一个Stage，即调用调用诸如Collection.stream()方法产生的Stage，很显然这个Stage里不包含任何操作；StatelessOp和StatefulOp分别表示无状态和有状态的Stage，对应于无状态和有状态的中间操作。

Stream流水线组织结构示意图如下：

 

采用这种方式我们不但减少了迭代次数，也避免了存储中间结果，显然这就是流水线，因为我们把三个操作放在了一次迭代当中。只要我们事先知道用户意图，总是能够采用上述方式实现跟Stream API等价的功能，但问题是Stream类库的设计者并不知道用户的意图是什么。

如何在无法假设用户行为的前提下实现流水线，是类库的设计者要考虑的问题。

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Stream流水线解决方案

我们大致能够想到，应该采用某种方式记录用户每一步的操作，当用户调用结束操作时将之前记录的操作叠加到一起在一次迭代中全部执行掉。沿着这个思路，有几个问题需要解决：

1.  用户的操作如何记录？
2.  操作如何叠加？
3.  叠加之后的操作如何执行？
4.  执行后的结果（如果有）在哪里？

>> 操作如何记录

注意这里使用的是“操作(operation)”一词，指的是“Stream中间操作”的操作，很多Stream操作会需要一个回调函数（Lambda表达式），因此一个完整的操作是<数据来源，操作，回调函数>构成的三元组。

Stream中使用Stage的概念来描述一个完整的操作，并用某种实例化后的PipelineHelper来代表Stage，将具有先后顺序的各个Stage连到一起，就构成了整个流水线。跟Stream相关类和接口的继承关系图示。

 

这样做实现起来非常简单直观，但有两个明显的弊端：

1.  迭代次数多。迭代次数跟函数调用的次数相等。
2.  频繁产生中间结果。每次函数调用都产生一次中间结果，存储开销无法接受。

这些弊端使得效率底下，根本无法接受。如果不使用Stream API我们都知道上述代码该如何在一次迭代中完成，大致是如下形式：

 

第一次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，因为执行到skip，这个操作的意思就是跳过，下面的都不要执行了，也就是就相当于循环里面的continue，结束本次循环。输出：A1

第二次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，发现这是第二次skip，结束本次循环。输出：A2

...

第七次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，发现这是第七次skip，已经大于6了，它已经执行完了skip(6)的job了。这次skip就直接跳过，继续执行下面的操作。输出：A7B7C7

...直到循环结束。

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一种直白的实现方式

仍然考虑上述求最长字符串的程序，一种直白的流水线实现方式是为每一次函数调用都执一次迭代，并将处理中间结果放到某种数据结构中（比如数组，容器等）。

具体说来，就是调用filter()方法后立即执行，选出所有以A开头的字符串并放到一个列表list1中，之后让list1传递给mapToInt()方法并立即执行，生成的结果放到list2中，最后遍历list2找出最大的数字作为最终结果。程序的执行流程如如所示：

（编辑：阜阳站长网）

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