[Java] Stream에서 데이터 축약하기: reduce와 Collectors.reducing

Java 8 이후로 스트림을 사용하면 대량의 데이터를 선언적이고 함수형 스타일로 손쉽게 다룰 수 있습니다. 특히 여러 연산을 통해 데이터를 하나의 값으로 축약(리듀스) 하는 기능이 자주 필요한데, 이를 위해 reduce와 Collectors.reducing 메서드를 활용할 수 있습니다. 이 두 방법은 모두 “데이터 집합을 하나의 결과로 축약한다”는 공통된 목적을 수행하지만, 사용하는 시점과 시그니처가 다릅니다. 이번 포스팅에서는 각각을 자세히 살펴보고, 사용 예시와 활용 팁을 알아보겠습니다.

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1. reduce 메서드 (Stream 인터페이스)

1.1 reduce란?

reduce 메서드는 스트림의 모든 요소를 하나의 값으로 축약하기 위한 종결 연산(Terminal Operation)입니다. Java 8 스트림에서는 다음과 같은 오버로드 버전을 제공합니다.

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);

 

• reduce(BinaryOperator<T> accumulator):
  스트림 요소를 순회하며 연산(accumulator)을 수행한 결과를 Optional<T>로 반환합니다. 스트림이 비어 있으면 Optional.empty()가 됩니다.
• reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator):
  identity라는 초깃값을 제공하기 때문에, 빈 스트림이라도 identity를 반환하므로 Optional<T>가 아닌 T 타입을 반환합니다.
• reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner):
  스트림 요소 T를 결과 타입 U로 축약하는 경우에 사용합니다. 병렬 스트림에서도 안전하게 합산할 수 있도록 combiner가 추가되었습니다.

1.2 사용 예시

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 1) 기본 방식
Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b);
sum.ifPresent(System.out::println); // 출력: 15

// 2) 초깃값 제공
int product = numbers.stream()
    .reduce(1, (a, b) -> a * b);
System.out.println(product); // 120

// 3) U 타입으로 결과를 만들기
List<String> words = Arrays.asList("Hello", "Java", "Streams");
String combined = words.stream()
    .reduce("", (acc, s) -> acc + s + " ", (s1, s2) -> s1 + s2);
System.out.println(combined.trim()); // "Hello Java Streams"

 

reduce는 간단한 합산, 곱셈, 문자열 결합 등에서 자주 사용됩니다. 병렬 스트림에서 사용 시, 세 번째 시그니처로 combiner를 지정해 주는 것이 안전합니다.

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2. Collectors.reducing 메서드

2.1 Collector로 축약하기

Java 8의 스트림에서는 collect를 통한 Collector 기반의 종결 연산도 자주 사용합니다. 이때 Collectors.reducing 메서드를 이용하면, 축약 로직을 Collector 형태로 정의할 수 있습니다.

public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op)
public static <T> Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op)
public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing(
    U identity,
    Function<? super T, ? extends U> mapper,
    BinaryOperator<U> op)

 

• reducing(BinaryOperator<T> op):
  스트림 요소를 op로 축약해 Optional<T>를 반환하는 Collector를 생성합니다.
• reducing(T identity, BinaryOperator<T> op):
  초깃값이 있는 축약 로직으로, 비어 있는 스트림이라도 identity를 반환합니다.
• reducing(U identity, Function<? super T, ? extends U> mapper, BinaryOperator<U> op):
  먼저 mapper로 스트림 요소 T를 U로 변환한 뒤, op로 축약합니다.

2.2 사용 예시

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

// 1) 기본 reducing Collector
Optional<Integer> sum = numbers.stream()
    .collect(Collectors.reducing((a, b) -> a + b));
sum.ifPresent(System.out::println); // 15

// 2) 초깃값 제공
int product = numbers.stream()
    .collect(Collectors.reducing(1, (a, b) -> a * b));
System.out.println(product); // 120

// 3) 변환 후 축약
List<String> words = Arrays.asList("Hello", "Java", "Streams");
String combined = words.stream()
    .collect(Collectors.reducing(
        "",               // identity
        s -> s + " ",     // mapper
        (s1, s2) -> s1 + s2
    ));
System.out.println(combined.trim()); // "Hello Java Streams"

 

이처럼 Collectors.reducing도 reduce와 유사한 로직을 수행하지만, Collector 형태로 정의되므로, 다른 Collector와 조합(예: groupingBy, partitioningBy)하기 쉽습니다.

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3. 언제 reduce vs reducing?

3.1 reduce (Stream 인터페이스)

• 직접적으로 스트림 요소를 축약해서 단일 결과를 도출하고자 할 때
• 예: stream.reduce(0, Integer::sum); 처럼 간단한 합계를 구하는 경우
• 병렬 스트림 지원을 위해 세 번째 시그니처(직접 combiner)를 사용할 수도 있음

3.2 reducing (Collectors 메서드)

• Collector 기반 종결 연산을 구성할 때
• collect(Collectors.reducing(...)) 형태로 다른 Collector와 조합해서 복합적인 연산을 수행하기 좋음

Map<Boolean, Optional<Integer>> groupedSum = numbers.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        n -> n % 2 == 0,
        Collectors.reducing((a, b) -> a + b)
    ));

짝수와 홀수로 그룹핑한 뒤, 각각의 합을 구할 수 있음

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4. 요약

• reduce: 스트림의 종결 연산으로, 모든 요소를 축약해 하나의 결과를 만든다.
  • 오버로드된 세 가지 시그니처로 유연한 연산이 가능
  • 가장 직접적이고 단순한 축약 연산 방법
• Collectors.reducing: 축약 로직을 Collector 형태로 정의할 때 사용.
  • .collect(...) 종결 연산에서 다른 Collector와 결합 가능
  • groupingBy, partitioningBy 등과 함께 멀티스텝 연산을 구성하기 좋음

두 방법 모두 데이터 축약을 담당하지만, 어떤 상황에서 사용하느냐가 다릅니다. 간단한 경우 reduce가 충분하지만, 복합적인 수집 로직(예: 그룹핑 후 축약)을 구성한다면 Collectors.reducing을 활용해보세요.