现在有这样的一个需求： 老板让把所有的员工按年龄进行分组，然后统计各个年龄的人数 。

这个需求，如果是在数据库中，可以直接使用一个 group by 语句进行统计即可，那么在 Java 中的话，可以借助于 Java 8 中 Collectors 类提供的 groupingBy() 方法来实现， groupingBy() 方法返回的是一个 Map 集合，如果通过 groupingBy() 分组的属性 key 值为null，就会抛出空指针异常。

1、分组示例代码

首先来定义一个员工类 Staff 。

package com.magic.stream;public class Staff {    private String name;    private Integer age;    public Staff(String name, Integer age) {        this.name = name;        this.age = age;    }    public String getName() {        return name;    }    public void setName(String name) {        this.name = name;    }    public Integer getAge() {        return age;    }    public void setAge(Integer age) {        this.age = age;    }    @Override    public String toString() {        return "Staff{" +                "name='" + name + '\'' +                ", age=" + age +                '}';    }}
再创建一个 Test.java 类，用来验证将 List 转换为 Map> ，即按年龄将员工进行分组。
package com.magic.stream;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class Test {    public static void main(String[] args) {        List staffs = new ArrayList<>();        staffs.add(new Staff("张三", 24));        staffs.add(new Staff("李四", 26));        staffs.add(new Staff("王五", 27));        staffs.add(new Staff("赵六", 24));        Map> staffMap = staffs.stream().collect(Collectors.groupingBy(Staff::getAge));        System.out.println(staffMap);    }}
运行程序，输出信息如下：
{24=[Staff{name='张三', age=24}, Staff{name='赵六', age=24}], 26=[Staff{name='李四', age=26}], 27=[Staff{name='王五', age=27}]}<
如果只需要统计各个年龄的员工数量，那么可以直接使用 Collectors.counting() 方法进行统计，代码如下：
Map staffCountMap = staffs.stream().collect(Collectors.groupingBy(Staff::getAge, Collectors.counting()));System.out.println(staffCountMap);
运行后，输出信息如下：
{24=2, 26=1, 27=1}
此时再向员工表中添加一个周七，但是不设置年龄，如下：
public static void main(String[] args) {    List staffs = new ArrayList<>();    staffs.add(new Staff("张三", 24));    staffs.add(new Staff("李四", 26));    staffs.add(new Staff("王五", 27));    staffs.add(new Staff("赵六", 24));    staffs.add(new Staff("周七", null));    Map> staffMap = staffs.stream().collect(Collectors.groupingBy(Staff::getAge));    System.out.println(staffMap);}
再次运行，此时就会抛出空指针异常，错误信息如下：
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException: element cannot be mapped to a null key    at java.util.Objects.requireNonNull(Objects.java:228)    at java.util.stream.Collectors.lambda$groupingBy$45(Collectors.java:907)    at java.util.stream.ReduceOps$3ReducingSink.accept(ReduceOps.java:169)    at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1374)    at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481)    at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:471)    at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)    at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)    at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)    at com.magic.stream.Test.main(Test.java:21)
2、异常源码分析
这个错误信息是如何报出的呢？下面一起来分析一下 Collectors.groupingBy() 这个方法的源码了。
public static  Collector>>    groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier) {    return groupingBy(classifier, toList());}
该方法的入参是 Function<? super T, ? extends K> classifier ，指分类器，也就是上面示例代码中的 Staff::getAge ，在该方法中，又调用了重载方法 groupingBy() ，其定义如下：
public static     Collector> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,                                          Collector<? super T, A, D> downstream) {    // 在默认情况下，使用 groupingBy 方法得到的是 HashMap 类型    // 如果希望返回的是 LinkedHashMap 或者 TreeMap，也可以参考下面的方式    return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);}
这个方法有两个参数，一个是 classifier ，另一个是 downstream ，这个 downstream 用于如何对分组后的数据进行归并操作，上一个方法中直接传入了 toList() 方法，但是在这个方法中，也并没有看到具体的实现，而是继续调用了另一个重载方法，其定义如下：
public static >    Collector groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,                                  Supplier mapFactory,                                  Collector<? super T, A, D> downstream) {    // 用于存放可变结果的容器    Supplier downstreamSupplier = downstream.supplier();    // 用于将结果值保存到可变容器    BiConsumer downstreamAccumulator = downstream.accumulator();    BiConsumer, T> accumulator = (m, t) -> {        // 获取 key 值，对应于上面的示例中，就是调用 Staff 的 getAge() 方法获取员工的年龄        // 此处会对获取的值进行 null 校验        K key = Objects.requireNonNull(classifier.apply(t), "element cannot be mapped to a null key");        A container = m.computeIfAbsent(key, k -> downstreamSupplier.get());        downstreamAccumulator.accept(container, t);    };    // 创建一个合并器    BinaryOperator> merger = Collectors.>mapMerger(downstream.combiner());    @SuppressWarnings("unchecked")    Supplier> mangledFactory = (Supplier>) mapFactory;    // 判断 finisher 函数是否为恒等函数，如果是则可以忽略，否则需要构建 finisher    if (downstream.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) {        // 使用 CollectorImpl 类构建 Map 集合        return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, CH_ID);    }    else {        @SuppressWarnings("unchecked")        Function downstreamFinisher = (Function) downstream.finisher();        Function, M> finisher = intermediate -> {            intermediate.replaceAll((k, v) -> downstreamFinisher.apply(v));            @SuppressWarnings("unchecked")            M castResult = (M) intermediate;            return castResult;        };        return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, finisher, CH_NOID);    }}
这个方法就是 groupingBy() 的最终实现，从上面的代码分析可以看出，在具体的分组过程中，会使用 Objects.requireNonNull() 方法对 key 值进行校验，如果 key 值为空，则会直接抛出异常了，此方法定义如下：
public static  T requireNonNull(T obj, String message) {    if (obj == null)        throw new NullPointerException(message);    return obj;}
3、异常解决方法
对于这种空指针异常，该如何处理呢？一般有两种方式：
排除掉空值，空值本身没有任何含义，可以去掉空值数据再进行分组；
将空值替换为一个默认值，再进行分组；
下面分别使用上面的两种方式改写代码：
3.1 排除掉空值
public static void main(String[] args) {    List staffs = new ArrayList<>();    staffs.add(new Staff("张三", 24));    staffs.add(new Staff("李四", 26));    staffs.add(new Staff("王五", 27));    staffs.add(new Staff("赵六", 24));    staffs.add(new Staff("周七", null));    Map> staffMap = staffs.stream().filter(s -> Objects.nonNull(s.getAge())).collect(Collectors.groupingBy(Staff::getAge));    System.out.println(staffMap);}
上面使用了 Objects.nonNull() 方法过滤掉了 age 字段为 null 的数据，运行程序，输出结果如下：
{24=[Staff{name='张三', age=24}, Staff{name='赵六', age=24}], 26=[Staff{name='李四', age=26}], 27=[Staff{name='王五', age=27}]}
3.2 将空值替换为一个默认值
public static void main(String[] args) {    List staffs = new ArrayList<>();    staffs.add(new Staff("张三", 24));    staffs.add(new Staff("李四", 26));    staffs.add(new Staff("王五", 27));    staffs.add(new Staff("赵六", 24));    staffs.add(new Staff("周七", null));    // 如果年龄为 null ，则赋值 -1，表示异常数据    staffs.stream().filter(s -> Objects.isNull(s.getAge())).forEach(s -> s.setAge(-1));    Map> staffMap = staffs.stream().collect(Collectors.groupingBy(Staff::getAge));    System.out.println(staffMap);}
运行程序，输出结果如下：