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在上一篇文章中我们学习了guava和他的优点，下面来详细的学习一下他的集合类
Guava 核心工具类深度解析
1. Iterables 工具类详解
作用与价值
Iterables 是 Guava 提供的高效 Iterable 操作工具类，解决了 JDK 集合框架在处理非内存数据集时的痛点：
- 处理数据库查询结果等大型数据集（无法一次性加载到内存）
- 操作不支持 size() 方法的数据流
- 提供更强大的集合操作能力
核心方法及用法
| 方法 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
concat() | 合并多个 Iterable | Iterables.concat(list1, list2) |
frequency() | 统计元素出现次数 | Iterables.frequency(data, "key") |
partition() | 分割集合 | Iterables.partition(data, 100) |
getFirst() | 安全获取首个元素 | Iterables.getFirst(data, null) |
getLast() | 安全获取最后元素 | Iterables.getLast(data) |
elementsEqual() | 判断集合相等 | Iterables.elementsEqual(list1, list2) |
unmodifiableIterable() | 创建不可修改视图 | Iterables.unmodifiableIterable(data) |
limit() | 限制元素数量 | Iterables.limit(data, 10) |
getOnlyElement() | 获取唯一元素 | Iterables.getOnlyElement(singleton) |
使用场景示例：
// 处理数据库查询结果集
Iterable<Record> queryResults = getDatabaseResults();
int pageSize = 50;// 分页处理
for (List<Record> page : Iterables.partition(queryResults, pageSize)) {processPage(page);
}// 统计关键词出现次数
int count = Iterables.frequency(queryResults, "error");
2. FluentIterable 流式操作
作用与价值
FluentIterable 提供链式调用(fluent API)风格，使集合操作更简洁、可读性更强：
- 函数式风格操作集合
- 避免中间集合创建开销
- 延迟执行提高性能
核心方法及用法
FluentIterable.from(database.getLogs()).filter(log -> log.getLevel() == Level.ERROR) // 过滤.transform(Log::getMessage) // 转换.limit(100) // 限制数量.copyInto(new ArrayList<>()); // 结果收集
主要方法：
filter(Predicate)：元素过滤transform(Function)：元素转换limit(int)：限制结果数量toList()/toSet()：转为集合toImmutableList()：转为不可变集合
使用场景：
// 从多个来源收集数据并处理
FluentIterable.from(Iterables.concat(source1, source2, source3)).filter(item -> item.getValue() > 100).transform(Item::getName).toImmutableList();
3. BiMap 双向映射
与 HashMap 的区别
| 特性 | HashMap | BiMap |
|---|---|---|
| 方向性 | 单向(键→值) | 双向(键↔值) |
| 值唯一性 | 不要求 | 强制要求 |
| 反向查找 | 需遍历全表 | inverse()直接获取 |
| 重复值 | 允许 | 抛异常 |
| 典型实现 | HashMap | HashBiMap |
核心方法详解
// 创建双向映射
BiMap<String, Integer> nameToId = HashBiMap.create();// 添加元素 (值必须唯一)
nameToId.put("Alice", 101); // 成功
nameToId.put("Bob", 102); // 成功
nameToId.put("Alice2", 101); // 抛 IllegalArgumentException// 强制添加 (覆盖现有值)
nameToId.forcePut("Alice2", 101); // 移除Alice的映射// 获取反向视图
BiMap<Integer, String> idToName = nameToId.inverse();// 值查找
String name = idToName.get(102); // "Bob"
Integer id = nameToId.get("Bob"); // 102// 其他方法
nameToId.containsValue(101); // 检查值是否存在
nameToId.inverse().keySet(); // 获取值集合
使用场景
- 国家代码映射：国家名称 ↔ ISO代码
- 产品SKU ↔ 产品ID
- 用户ID ↔ 用户名
4. Guava Sets 工具类
与 JDK Set 的区别
| 功能 | JDK Set | Guava Sets |
|---|---|---|
| 集合运算 | 无 | 支持并集/交集/差集 |
| 笛卡尔积 | 无 | cartesianProduct() |
| 幂集 | 无 | powerSet() |
| 过滤 | 无 | filter() |
| 预期大小 | 手动计算 | newHashSetWithExpectedSize() |
核心方法及用法
Set<String> set1 = Sets.newHashSet("A", "B", "C");
Set<String> set2 = Sets.newHashSet("B", "C", "D");// 集合运算
Set<String> union = Sets.union(set1, set2); // [A,B,C,D]
Set<String> intersection = Sets.intersection(set1, set2); // [B,C]
Set<String> difference = Sets.difference(set1, set2); // [A]// 高级操作
Set<Set<String>> powerSet = Sets.powerSet(set1); // 所有子集
Set<List<String>> cartesian = Sets.cartesianProduct(set1, set2); // 笛卡尔积// 创建带预期大小的Set
Set<String> largeSet = Sets.newHashSetWithExpectedSize(10000);
使用场景
// 权限系统：计算角色权限
Set<Permission> adminPermissions = ...;
Set<Permission> userPermissions = ...;// 管理员独有权限
Set<Permission> adminOnly = Sets.difference(adminPermissions, userPermissions);// 公共权限
Set<Permission> common = Sets.intersection(adminPermissions, userPermissions);
5. MapMaker 缓存构建器
作用与演进
MapMaker 是 Guava 早期提供的并发映射构建器，用于创建具有缓存特性的映射：
- 定位：构建具有缓存特性的并发映射
- 演进：已被 CacheBuilder 取代（更强大的缓存API）
- 核心功能：
- 弱引用键/值
- 基本过期策略
- 并发控制
- 移除监听器
核心方法（旧版）
ConcurrentMap<Key, Resource> cache = new MapMaker().concurrencyLevel(4) // 并发级别.weakKeys() // 弱引用