可变缩减缩减获取一个值序列并将它缩减为单个值，比如数列的和或它的最大值。但是有时您不想要单个汇总值；您想将结果组织为类似 List 或 Map 的数据结构，或者将它缩减为多个汇总值。在这种情况下，您应该使用缩减 的可变类似方法，也称为收集。
考虑将元素累积到一个 List 中的简单情况。使用累加器反模式，您可以这样编写它：
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| ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
for (Person p : people)
list.add(p.toString());
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当累加器变量是一个简单值时，缩减是累加的更好替代方法，与此类似，在累加器结果是更复杂的数据结构时，也有一种更好的替代方法。缩减的构建块是一个身份值和一种将两个值组合成新值的途径；可变缩减的类似方法包括：
- 一种生成空结果容器的途径
- 一种将新元素合并到结果容器中的途径
- 一种合并两个结果容器的途径
这些构建块可以轻松地表达为函数。这些函数中的第 3 个支持并行执行可变缩减：您可以对数据集进行分区，为每一部分生成一个中间累加结果，然后合并中间结果。Streams 库有一个 collect() 方法，它接受以下 3 个函数：
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| <R> collect(Supplier<R> resultSupplier,
BiConsumer<R, T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner)
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在前一节中，您看到了一个使用缩减来计算字符串串联的示例。该代码会生成正确的结果，但是，因为 Java 中的字符串是不可变的，而且串联要求复制整个字符串，所以它还有 O(n2) 运行时（一些字符串将复制多次）。您可以通过将结果收集到 StringBuilder 中，更高效地表达字符串串联：
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| StringBuilder concat = strings.stream()
.collect(() -> new StringBuilder(),
(sb, s) -> sb.append(s),
(sb, sb2) -> sb.append(sb2));
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此方法使用 StringBuilder 作为结果容器。传递给 collect() 的 3 个函数使用默认构造函数创建了一个空容器，append(String) 方法将一个元素添加到容器中，append(StringBuilder) 方法将一个容器合并到另一个容器中。使用方法引用可能可以比拉姆达表达式更好地表达此代码：
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| StringBuilder concat = strings.stream()
.collect(StringBuilder::new,
StringBuilder::append,
StringBuilder::append);
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类似地，要将一个流收集到一个 HashSet 中，您可以这样做：
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| Set<String> uniqueStrings = strings.stream()
.collect(HashSet::new,
HashSet::add,
HashSet::addAll);
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在这个版本中，结果容器是一个 HashSet 而不是 StringBuilder，但方法是一样的：使用默认构造函数创建一个新的结果容器，使用 add() 方法将一个新元素合并到结果集中，使用 addAll() 方法合并两个结果集。很容易看到如何将此代码调整为其他任何类型的集合。
您可能会想，因为使用了可变结果容器（StringBuilder 或 HashSet），所以这也是累加器反模式的一个例子。但其实不然。累加器反模式在这种情况下采用的类似方法是：
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| Set<String> set = new HashSet<>();
strings.stream().forEach(s -> set.add(s));
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“可将收集器组合到一起来形成更复杂的聚合。”
就像只要组合函数是结合性的，且没有相互干扰的副作用，就可以安全地并行化缩减一样，如果满足一些简单的一致性要求（在 collect() 的规范中列出），就可以安全地并行化使用了 Stream.collect() 的可变缩减。关键区别在于，对于 forEach() 版本，多个线程会同时尝试访问一个结果容器，而对于并行 collect()，每个线程拥有自己的本地结果容器，会在以后合并其中的结果。
收集器传递给 collect() 的 3 个函数（创建、填充和合并结果容器）之间的关系非常重要，所以有必要提供它自己的抽象 Collector 和 collect() 的相应简化版本。字符串串联示例可重写为：
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| String concat = strings.stream().collect(Collectors.joining());
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收集到结果集的示例可重写为：
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| Set<String> uniqueStrings = strings.stream().collect(Collectors.toSet());
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Collectors 类包含许多常见聚合操作的因素，比如累加到集合中、字符串串联、缩减和其他汇总计算，以及创建汇总表（通过 groupingBy()）。表 1 包含部分内置收集器的列表，而且如果它们不够用，编写您自己的收集器也很容易（请参阅 “” 部分）。
表 1. 内置收集器收集器行为toList() 将元素收集到一个 List 中。toSet() 将元素收集到一个 Set 中。toCollection(Supplier<Collection>)将元素收集到一个特定类型的 Collection 中。toMap(Function<T, K>, Function<T, V>)将元素收集到一个 Map 中，依据提供的映射函数将元素转换为键值。summingInt(ToIntFunction<T>)计算将提供的 int 值映射函数应用于每个元素（以及 long 和 double 版本）的结果的总和。summarizingInt(ToIntFunction<T>)计算将提供的 int 值映射函数应用于每个元素（以及 long 和 double 版本）的结果的 sum、min、max、count 和 average。reducing() 向元素应用缩减（通常用作下游收集器，比如用于 groupingBy）（各种版本）。 partitioningBy(Predicate<T>)将元素分为两组：为其保留了提供的预期的组和未保留预期的组。partitioningBy(Predicate<T>, Collector)将元素分区，使用指定的下游收集器处理每个分区。groupingBy(Function<T,U>) 将元素分组到一个 Map 中，其中的键是所提供的应用于流元素的函数，值是共享该键的元素列表。groupingBy(Function<T,U>, Collector)将元素分组，使用指定的下游收集器来处理与每个组有关联的值。minBy(BinaryOperator<T>) 计算元素的最小值（与 maxBy() 相同）。mapping(Function<T,U>, Collector)将提供的映射函数应用于每个元素，并使用指定的下游收集器（通常用作下游收集器本身，比如用于 groupingBy）进行处理。joining() 假设元素为 String 类型，将这些元素联结到一个字符串中（或许使用分隔符、前缀和后缀）。counting() 计算元素数量。（通常用作下游收集器。）
将收集器函数分组到 Collector 抽象中在语法上更简单，但实际收益来自您开始将收集器组合在一起时，比如您想要创建复杂的汇总结果（比如 groupingBy() 收集器创建的摘要）的时候，该收集器依据来自元素的一个键将元素收集到 Map 中。例如，要创建超过 1000 美元的交易的 Map，可以使用卖家作为键：
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| Map<Seller, List<Txn>> bigTxnsBySeller =
txns.stream()
.filter(t -> t.getAmount() > 1000)
.collect(groupingBy(Txn::getSeller));
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但是，假设您不想要每个卖家的交易 List，而想要来自每个卖家的最大交易。您仍希望使用卖家作为结果的键，但您希望进一步处理与卖家关联的交易，以便将它缩减为最大的交易。可以使用 groupingBy() 的替代版本，无需将每个键的元素收集到列表中，而是将它们提供给另一个收集器（downstream 收集器）。对于下游收集器，您可以选择 maxBy() 等缩减方法：
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| Map<Seller, Txn> biggestTxnBySeller =
txns.stream()
.collect(groupingBy(Txn::getSeller,
maxBy(comparing(Txn::getAmount))));
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在这里，您将交易分组到以卖家作为键的映射中，但该映射的值是使用 maxBy() 收集器收集该卖家的所有销售的结果。如果您不想要该卖家的最大交易，而想要总和，可以使用 summingInt() 收集器：
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| Map<Seller, Integer> salesBySeller =
txns.stream()
.collect(groupingBy(Txn::getSeller,
summingInt(Txn::getAmount)));
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要获得多级汇总结果，比如每个区域和卖家的销售，可以使用另一个 groupingBy 收集器作为下游收集器：
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| Map<Region, Map<Seller, Integer>> salesByRegionAndSeller =
txns.stream()
.collect(groupingBy(Txn::getRegion,
groupingBy(Txn::getSeller,
summingInt(Txn::getAmount))));
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举一个不同领域的例子：要计算一个文档中的词频直方图，可以使用 BufferedReader.lines() 将文档拆分为行，使用 Pattern.splitAsStream() 将它分解为一个单词流，然后使用 collect() 和 groupingBy() 创建一个 Map，后者的键是单词，值是这些单词的数量，如清单 3 所示。
清单 3. 使用 Streams 计算单词数量直方图1
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| Pattern whitespace = Pattern.compile("\\s+");
Map<String, Integer> wordFrequencies =
reader.lines()
.flatMap(s -> whitespace.splitAsStream())
.collect(groupingBy(String::toLowerCase),
Collectors.counting());
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