Java Lambda 初體驗，就遇到 Project Reactor 的 GroupedFlux

在練習書上的（不負責任的）範例時，遇到了「流中流」的問題，就是 Stream of Stream，一般都是用 flatMap 去打平，但這個 GroupedFlux 不太一樣。

先來說說需求，就是輸入一堆單字，然後統計每個字母（不分大小寫）的出現次數。

舉例來說，輸入「java」、「"hibernate」和「spring」三個單字，要得到以下的結果：

A => 3
B => 1
E => 2
G => 1
H => 1
I => 2
J => 1
N => 2
P => 1
R => 2
S => 1
T => 1
V => 1

第一次嘗試，試了好久才免強得到結果，但不符合我目前理解的標準。

Flux.just("java", "hibernate", "spring")// 1
        .map(String::toUpperCase)// 2
        .flatMap(s -> Flux.fromArray(s.split("")))// 3
        .groupBy(String::toString)// 4
        .sort((o1, o2) -> o1.key().compareTo(o2.key()))// 5
        .map(t -> t.key() + " => " + t.count().block())// 6
        .subscribe(System.out::println);// 7

1. 先用 Flux.just() 這個 static 方法建立 String 流（在 Java 8 叫做 Stream，但在 Project Reactor 叫做 Flux，本質雖然類似，但實際上有很大的差異，就是非同步和非阻塞）。
2. 為了不分大小寫，先用 Flux.map() 轉成大寫。
3. 為了統計每個字母的數量，先用 String.split() 將字串拆成字母陣列，再用 Flux.fromArray() 將字母陣列轉換成 Flux<string>，這時候就是簡單的流中流（Flux of Flux），最後用 Flux.flapMap() 打平成單一個 Flux<string>，此時的 String 是單一字母。
4. 使用 Flux.groupBy() 將 Flux<string>依照字母做統計，最終得到 GroupedFlux<string, String>，這時就是最棘手的流中流，Flux of GroupedFlux。
5. 使用 Flux.sort() 將字母排序。
6. 使用 Flux.map() 將 GroupedFlux 轉成目標字串，就是「字母 => 數量」，但問題來了，GroupedFlux.count() 回傳的是 Mono<long>，可以說是另一種流，Flux  可以看作是容納 0 到 無限多物件的容器，而 Mono 是容納 0 到 1 個物件的容器，有點像是 Java 8 的 Optional，目前找不到方法可以得到 Mono<long> 裡的 Long，最終用了我覺得不該用的 Mono.block()，雖然可以得到數量，但 Mono.block() 就像是 Flux.subscribe()，是流的終點，是不是不應該在流的中間呼叫這樣的 API 呢？
7. 最後呼叫 Flux.subscribe() 將內容輸出。

第二次嘗試，將 Mono.block() 的呼叫放到最後的 Flux.subscribe()，不過好像還是怪怪的。

Flux.just("java", "hibernate", "spring")// 1
        .map(String::toUpperCase)// 2
        .flatMap(s -> Flux.fromArray(s.split("")))// 3
        .groupBy(String::toString)// 4
        .sort((o1, o2) -> o1.key().compareTo(o2.key()))// 5
        .subscribe(g -> System.out.println(g.key() + " => " + g.count().block()));// 6

最後終於試出一種比較像樣的結果。

Flux.just("java", "hibernate", "spring")// 1
        .map(String::toUpperCase)// 2
        .flatMap(s -> Flux.fromArray(s.split("")))// 3
        .groupBy(String::toString)// 4
        .sort((o1, o2) -> o1.key().compareTo(o2.key()))// 5
        .flatMap(g -> g.count().map(count -> g.key() + " => " + count))// 6
        .subscribe(System.out::println); // 7

差別在第 6 步驟用 Flux.flatMap() 去打平 Flux of GroupedFlux，但特別的地方在對 GroupedFlux.count()  回傳的 Mono<Long> 去呼叫它的 map()，因為 Mono<Long> 也是流，所以可以呼叫 Mono.map() 來得到內容（也就是數量）再組成字串，不過因為是流的關係，所以最後要用 flatMap 去打平。
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