本文介绍如何使用 java 8 streams 的 `collectors.tomap()` 配合自定义合并逻辑，将数据库查询出的多条部分填充记录（如 id 相同、字段互补）智能聚合为完整的 `pmap` 对象，并生成以 `id` 为键的 `map
在实际数据库查询中，常因表结构设计（如 EAV 模式）或 JOIN 策略导致同一实体（如电影）的属性分散在多行中——每行只填充部分字段，而 id 作为关联主键重复出现。此时需在内存中完成“行级补全”（row pivoting），而非依赖 SQL 聚合。Java Streams 提供了简洁、函数式且线程安全的解决方案。
核心思路是：利用 Collectors.toMap() 的三参数重载，指定
- 键映射器（keyMapper）：提取 pMap.id 作为 Map 的 key；
- 值映射器（valueMapper）：保留原对象（Function.identity()）；
- 合并器（mergeFunction）：当遇到相同 id 的两个 pMap 实例时，对每个字段做“非空优先”合并（即优先取非 null 值）。
以下是完整可运行示例：
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
@Data
static class pMap {
long id;
String rating;
String movieName;
// 显式构造函数便于合并逻辑复用（推荐）
public pMap(long id, String rating, String movieName) {
this.id = id;
this.rating = rating;
this.movieName = movieName;
}
}
// 示例数据构建
List myList = Arrays.asList(
new pMap(1, "PG-13", null),
new pMap(1, null, "Avatar"),
new pMap(2, null, "Avatar 2"),
new pMap(2, "PG", null)
);
// 使用 toMap 进行智能合并
Map result = myList.stream()
.collect(Collectors.toMap(
p -> p.id, // key: id
Function.identity(), // value: 原对象
(p1, p2) -> new pMap(
p1.id,
firstNonNull(p1.rating, p2.rating), // rating 取首个非 null
firstNonNull(p1.movieName, p2.movieName) // movieName 取首个非 null
)
));
// 辅助方法：返回第一个非 null 值（更清晰、可复用）
private static String firstNonNull(String a, String b) {
return Objects.nonNull(a) ? a : b;
} ✅ 输出结果：
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{1=pMap(id=1, rating=PG-13, movieName=Avatar),
2=pMap(id=2, rating=PG, movieName=Avatar 2)}⚠️ 注意事项：
- 若原始列表中存在 id 完全相同的多个对象，且所有字段均为 null，合并后仍为 null 字段——建议在入库或查询层确保至少一个字段有值；
- toMap 在遇到重复 key 时若未提供 mergeFunction，会直接抛出 IllegalStateException；
- 如需支持并发处理，可改用 Collectors.toConcurrentMap()，但需确保 pMap 是不可变或线程安全的；
- 若字段类型更多（如 int year, boolean isAvailable），合并逻辑应扩展为逐字段判空或使用 Optional.ofNullable(...).or(() -> ...) 链式调用。
该方案兼具表达力与性能，避免了传统 for-loop + Map 手动遍历的冗余代码，是 Java 函数式数据聚合的典型实践。
