Java 流 API 提供了一种通用方法。.reduce(identity, accumulator)
从javadocs中可以很清楚地看出，累加器应该是一个无状态函数。
但是，我对该对象有疑问，即它应该是线程安全的吗？identity
假设 an 是一个 java 对象，而 an 以一种非原子的方式修改该对象，例如 查看状态，然后决定如何精确地修改其内部状态。显然，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：identityaccumulatoraccumulatoridentity's
identityidentity通常，这是一个英语单词，意思是：“如果你想要并行性，你就完全被软管化了”。它就在这个词中：积累 - 随着时间的推移而聚集。除了从头开始，并应用积累直到完成之外，没有办法把它做好。accumulator
但是，java通过添加2个要求来解决这个问题：
a X (b X c)(a X b) X cident X aaidentreduce让我们以函数和标识为例，如果您的意图是求和列表，则满足这两个要求。(a, b) -> a + b0
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。 可以通过以下方式求和：首先将列表分成两部分，然后将这两个子列表交给线程进行单独求和，然后对每个线程提供的答案求和。这意味着java将在流中的任意点开始多次累积，并将在任意点上应用标识作为其累积的一部分，并且如果您的标识对象本身是可变的，这将带来快速的问题。[1, 5, 9, 12]
基本上没有办法将可变对象的概念和java的功能结合起来。从根本上说，它的设计目的不是以这种方式工作的。identityreduce
与总和示例相反：不是在累加器中修改 a，而是既不修改 a 也不修改 b;相反，它们被组合成新创建的第三个值，这就是你应该如何使用这种方法。(a, b) -> a + b
与某些其他语言相反，其他语言既不要求等于A，也不要求关联性，但根据定义，根本无法并行化它。foldLeft可以与可变状态一起使用。例如，下面是在伪代码中使用 foldLeft 求和的 impl：（请注意，此处用作可变整数）：foldLeftaccumulatorFunction(ident, A)new int[1]
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总是一样的，即你的身份对象，当你沿着它移动时，它被修改以集成流中的每个值）与java的reduce不兼容，据我所知，java没有（简单的）方法来对流做这种事情。
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”，这或多或少是唯一合理的使用方式。reduce
这在文档中有所涉及，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。
一旦被修改，就像你说的，即使以线程安全的方式，上面的规则也被违反了;因此不能保证预期的结果。identity
对于第二个问题，答案稍微复杂一些。您不必使不可变，只要没有人滥用它（通过修改其内部状态）。当然，在这方面，制作它有很大帮助。identityimmutable
