reducing和reduce
在java中，分为Collectors.reducing和Stream#reduce
reduce是减少的意思，此处意为聚合
聚合是聚拢、合并的意思
我们来看看这俩函数的区别吧，下方我用了静态导入：
import java.math.BigDecimal;
import java.util.*;
import java.util.function.BinaryOperator;
import java.util.stream.Collector;
import java.util.stream.Stream;
import static java.util.stream.Collectors.*;首先是写法差异，对于只有一个参数的，这个参数指定了我们聚合的操作，此处我做一个累加，返回值为Optional证明有可能不存在值，就没有累加
Optional<Integer> sumOpt = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).collect(reducing(Integer::sum));
System.out.println(sumOpt); // Optional[45]
sumOpt = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).reduce(Integer::sum);
System.out.println(sumOpt); // Optional[45]两个参数的，这里第一个参数为默认值，这里返回的是默认值+累加后的结果，此处默认值只能指定为相同类型
Integer sum = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).collect(reducing(10, Integer::sum));
System.out.println(sum); // 55
sum = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).reduce(10, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 55到此为止，其实都差不多，下面是三个参数的，这个三参用于聚合为其他类型的默认值，第一个参数还是默认值，第二个参数和第三个参数就有区别了
BigDecimal sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).collect(
reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::new, BigDecimal::add));
System.out.println(sumDecimal); // 45
sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10)
.reduce(BigDecimal.ZERO, (d, i) -> d.add(new BigDecimal(i)), BigDecimal::add);
System.out.println(sumDecimal); // 45可以看出我们的Collectors.reducing第二个参数是一个Function<Integer,BigDecimal>，入参为Integer返回值为BigDecimal，并没有进行聚合运算，而是进行了一个转换，此处是由Integer去生成一个BigDecimal，调用的java.math.BigDecimal#BigDecimal(int)这个构造，而第三个参数才是我们的累加操作
但Stream#reduce中，第二个参数是一个BiFunction<BigDecimal, Integer, BigDecimal>，入参变为两个参数BigDecimal(已经累加的结果，并行流下值不可控)和Integer(本次参与运算的值)，返回值为BigDecimal(运算结果)，第三个参数是个BinaryOperator<BigDecimal>只在并行流场景下会用到，之前讲过，这里就不再表了，贴上链接：
第三个参数区别：
也就是说，我们在串行流中哪怕将Stream#reduce的第三个参数，改为任意操作，他都是不影响结果执行的，例如我们这里取最大值
BigDecimal sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).collect(
reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::new, BinaryOperator.maxBy(BigDecimal::compareTo)));
System.out.println(sumDecimal); // 9
sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10)
.reduce(BigDecimal.ZERO, (d, i) -> d.add(new BigDecimal(i)), BinaryOperator.maxBy(BigDecimal::compareTo));
System.out.println(sumDecimal); // 45可以看出，哪怕我们改为BinaryOperator.maxBy(BigDecimal::compareTo)，是不影响Stream#reduce的，哪怕我们改为null
BigDecimal sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10).collect(
reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::new, (l, r) -> null));
System.out.println(sumDecimal); // null
sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).limit(10)
.reduce(BigDecimal.ZERO, (d, i) -> d.add(new BigDecimal(i)), (l, r) -> null);
System.out.println(sumDecimal); // 45除非并行流场景下：
Optional<Integer> sumOpt = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).collect(reducing(Integer::sum));
System.out.println(sumOpt); // Optional[45]
sumOpt = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).reduce(Integer::sum);
System.out.println(sumOpt); // Optional[45]
Integer sum = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).collect(reducing(10, Integer::sum));
System.out.println(sum); // 145
sum = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).reduce(10, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 145
BigDecimal sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).collect(
reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::new, (l, r) -> null));
System.out.println(sumDecimal); // null
sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10)
.reduce(BigDecimal.ZERO, (d, i) -> d.add(new BigDecimal(i)), (l, r) -> null);
System.out.println(sumDecimal); // null我们再次改为求最大值
BigDecimal sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10).collect(
reducing(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::new, BinaryOperator.maxBy(BigDecimal::compareTo)));
System.out.println(sumDecimal); // 9
sumDecimal = Stream.iterate(0, i -> ++i).parallel().limit(10)
.reduce(BigDecimal.ZERO, (d, i) -> d.add(new BigDecimal(i)), BinaryOperator.maxBy(BigDecimal::compareTo));
System.out.println(sumDecimal); // 9可以看到并行流场景下均生效