快速入門Java中的Lambda表達式
Lambda簡介
Lambda表達式是Java SE 8中一個重要的新特性。lambda表達式允許你通過表達式來代替功能接口。 lambda表達式就和方法一樣,它提供了一個正常的參數(shù)列表和一個使用這些參數(shù)的主體(body,可以是一個表達式或一個代碼塊)。
Lambda表達式還增強了集合庫。 Java SE 8添加了2個對集合數(shù)據(jù)進行批量操作的包: java.util.function 包以及 java.util.stream 包。 流(stream)就如同迭代器(iterator),但附加了許多額外的功能。 總的來說,lambda表達式和 stream 是自Java語言添加泛型(Generics)和注解(annotation)以來最大的變化。
Lambda表達式本質(zhì)上是匿名方法，其底層還是通過invokedynamic指令來生成匿名類來實現(xiàn)。它提供了更為簡單的語法和寫作方式，允許你通過表達式來代替函數(shù)式接口。在一些人看來，Lambda就是可以讓你的代碼變得更簡潔，完全可以不使用——這種看法當(dāng)然沒問題，但重要的是lambda為Java帶來了閉包。得益于Lamdba對集合的支持，通過Lambda在多核處理器條件下對集合遍歷時的性能提高極大，另外我們可以以數(shù)據(jù)流的方式處理集合——這是非常有吸引力的。
Lambda語法
Lambda的語法極為簡單，類似如下結(jié)構(gòu):
(parameters) -> expression
或者
(parameters) -> { statements; }
Lambda表達式由三部分組成：
1、paramaters：類似方法中的形參列表，這里的參數(shù)是函數(shù)式接口里的參數(shù)。這里的參數(shù)類型可以明確的聲明也可不聲明而由JVM隱含的推斷。另外當(dāng)只有一個推斷類型時可以省略掉圓括號。
2、->：可理解為“被用于”的意思
3、方法體：可以是表達式也可以代碼塊，是函數(shù)式接口里方法的實現(xiàn)。代碼塊可返回一個值或者什么都不反回，這里的代碼塊塊等同于方法的方法體。如果是表達式，也可以返回一個值或者什么都不反回。
我們通過以下幾個示例來做說明：
//示例1：不需要接受參數(shù)，直接返回10
()->10
//示例2：接受兩個int類型的參數(shù)，并返回這兩個參數(shù)相加的和
(int x,int y)->x+y;
//示例2：接受x,y兩個參數(shù)，該參數(shù)的類型由JVM根據(jù)上下文推斷出來，并返回兩個參數(shù)的和
(x,y)->x+y;
//示例3：接受一個字符串，并將該字符串打印到控制到，不反回結(jié)果
(String name)->System.out.println(name);
//示例4：接受一個推斷類型的參數(shù)name，并將該字符串打印到控制臺
name->System.out.println(name);
//示例5：接受兩個String類型參數(shù)，并分別輸出，不反回
(String name,String sex)->{System.out.println(name);System.out.println(sex)}
//示例6：接受一個參數(shù)x，并返回該該參數(shù)的兩倍
x->2*x
Lambda用在哪里
在[函數(shù)式接口][1]中我們知道Lambda表達式的目標(biāo)類型是函數(shù)性接口——每一個Lambda都能通過一個特定的函數(shù)式接口與一個給定的類型進行匹配。因此一個Lambda表達式能被應(yīng)用在與其目標(biāo)類型匹配的任何地方，lambda表達式必須和函數(shù)式接口的抽象函數(shù)描述一樣的參數(shù)類型，它的返回類型也必須和抽象函數(shù)的返回類型兼容，并且他能拋出的異常也僅限于在函數(shù)的描述范圍中。
接下來，我們看一個自定義的函數(shù)式接口示例：
@FunctionalInterface
interface Converter<F, T>{
T convert(F from);
}
首先用傳統(tǒng)的方式來使用該接口：
Converter<String ,Integer> converter=new Converter<String, Integer>() {
@Override
public Integer convert(String from) {
return Integer.valueOf(from);
}
};
Integer result = converter.convert("200");
System.out.println(result);
很顯然這沒任何問題，那么接下里就是Lambda上場的時刻，用Lambda實現(xiàn)Converter接口：
Converter<String ,Integer> converter=(param) -> Integer.valueOf(param);
Integer result = converter.convert("101");
System.out.println(result);
通過上例，我想你已經(jīng)對Lambda的使用有了個簡單的認識，下面，我們在用一個常用的Runnable做演示：
在以前我們可能會寫下這種代碼：
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("hello lambda");
}
}).start();
在某些情況下，大量的匿名類會讓代碼顯得雜亂無章?，F(xiàn)在可以用Lambda來使它變得簡潔：
new Thread(() -> System.out.println("hello lambda")).start();
方法引用
方法引用是Lambda表達式的一個簡化寫法。所引用的方法其實是Lambda表達式的方法體的實現(xiàn)，其語法結(jié)構(gòu)為:
ObjectRef::methodName
左邊可以是類名或者實例名，中間是方法引用符號”::”，右邊是相應(yīng)的方法名。
方法引用被分為三類：
1. 靜態(tài)方法引用
在某些情況下，我們可能寫出這樣的代碼：
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) {
Converter<String ,Integer> converter=new Converter<String, Integer>() {
@Override
public Integer convert(String from) {
return ReferenceTest.String2Int(from);
}
};
converter.convert("120");
}
@FunctionalInterface
interface Converter<F,T>{
T convert(F from);
}
static int String2Int(String from) {
return Integer.valueOf(from);
}
}
這時候如果用靜態(tài)引用會使的代碼更加簡潔：
Converter<String, Integer> converter = ReferenceTest::String2Int;
converter.convert("120");
2. 實例方法引用
我們也可能會寫下這樣的代碼：
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) {
Converter<String, Integer> converter = new Converter<String, Integer>() {
@Override
public Integer convert(String from) {
return new Helper().String2Int(from);
}
};
converter.convert("120");
}
@FunctionalInterface
interface Converter<F, T> {
T convert(F from);
}
static class Helper {
public int String2Int(String from) {
return Integer.valueOf(from);
}
}
}
同樣用實例方法引用會顯得更加簡潔：
Helper helper = new Helper();
Converter<String, Integer> converter = helper::String2Int;
converter.convert("120");
3. 構(gòu)造方法引用
現(xiàn)在我們來演示構(gòu)造方法的引用。首先我們定義一個父類Animal:
class Animal{
private String name;
private int age;
public Animal(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public void behavior(){
}
}
接下來，我們在定義兩個Animal的子類：Dog、Bird
public class Bird extends Animal {
public Bird(String name, int age) {
super(name, age);
}
@Override
public void behavior() {
System.out.println("fly");
}
}
class Dog extends Animal {
public Dog(String name, int age) {
super(name, age);
}
@Override
public void behavior() {
System.out.println("run");
}
}
隨后我們定義工廠接口：
interface Factory<T extends Animal> {
T create(String name, int age);
}
接下來我們還是用傳統(tǒng)的方法來創(chuàng)建Dog類和Bird類的對象：
Factory factory=new Factory() {
@Override
public Animal create(String name, int age) {
return new Dog(name,age);
}
};
factory.create("alias", 3);
factory=new Factory() {
@Override
public Animal create(String name, int age) {
return new Bird(name,age);
}
};
factory.create("smook", 2);
僅僅為了創(chuàng)建兩個對象就寫了十多號代碼，現(xiàn)在我們用構(gòu)造函數(shù)引用試試：
Factory<Animal> dogFactory =Dog::new;
Animal dog = dogFactory.create("alias", 4);
Factory<Bird> birdFactory = Bird::new;
Bird bird = birdFactory.create("smook", 3);
這樣代碼就顯得干凈利落了。通過Dog::new這種方式來穿件對象時，Factory.create函數(shù)的簽名選擇相應(yīng)的造函數(shù)。
Lambda的域以及訪問限制
域即作用域，Lambda表達式中的參數(shù)列表中的參數(shù)在該Lambda表達式范圍內(nèi)（域）有效。在作用Lambda表達式內(nèi)，可以訪問外部的變量：局部變量、類變量和靜態(tài)變量，但操作受限程度不一。
訪問局部變量
在Lambda表達式外部的局部變量會被JVM隱式的編譯成final類型，因此只能訪問外而不能修改。
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) {
int n = 3;
Calculate calculate = param -> {
//n=10; 編譯錯誤
return n + param;
};
calculate.calculate(10);
}
@FunctionalInterface
interface Calculate {
int calculate(int value);
}
}
訪問靜態(tài)變量和成員變量
在Lambda表達式內(nèi)部，對靜態(tài)變量和成員變量可讀可寫。
public class ReferenceTest {
public int count = 1;
public static int num = 2;
public void test() {
Calculate calculate = param -> {
num = 10;//修改靜態(tài)變量
count = 3;//修改成員變量
return n + param;
};
calculate.calculate(10);
}
public static void main(String[] args) {
}
@FunctionalInterface
interface Calculate {
int calculate(int value);
}
}
Lambda不能訪問函數(shù)接口的默認方法
java8增強了接口，其中包括接口可添加default關(guān)鍵詞定義的默認方法，這里我們需要注意，Lambda表達式內(nèi)部不支持訪問默認方法。
Lambda實踐
在[函數(shù)式接口][2]一節(jié)中，我們提到java.util.function包中內(nèi)置許多函數(shù)式接口，現(xiàn)在將對常用的函數(shù)式接口做說明。
Predicate接口
輸入一個參數(shù)，并返回一個Boolean值，其中內(nèi)置許多用于邏輯判斷的默認方法:
@Test
public void predicateTest() {
Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0;
boolean test = predicate.test("test");
System.out.println("字符串長度大于0:" + test);
test = predicate.test("");
System.out.println("字符串長度大于0:" + test);
test = predicate.negate().test("");
System.out.println("字符串長度小于0:" + test);
Predicate<Object> pre = Objects::nonNull;
Object ob = null;
test = pre.test(ob);
System.out.println("對象不為空:" + test);
ob = new Object();
test = pre.test(ob);
System.out.println("對象不為空:" + test);
}
Function接口
接收一個參數(shù)，返回單一的結(jié)果，默認的方法（andThen）可將多個函數(shù)串在一起，形成復(fù)合Funtion（有輸入，有輸出）結(jié)果，
@Test
public void functionTest() {
Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf;
//toInteger的執(zhí)行結(jié)果作為第二個backToString的輸入
Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);
String result = backToString.apply("1234");
System.out.println(result);
Function<Integer, Integer> add = (i) -> {
System.out.println("frist input:" + i);
return i * 2;
};
Function<Integer, Integer> zero = add.andThen((i) -> {
System.out.println("second input:" + i);
return i * 0;
});
Integer res = zero.apply(8);
System.out.println(res);
}
Supplier接口
返回一個給定類型的結(jié)果，與Function不同的是，Supplier不需要接受參數(shù)(供應(yīng)者，有輸出無輸入)
@Test
public void supplierTest() {
Supplier<String> supplier = () -> "special type value";
String s = supplier.get();
System.out.println(s);
}
Consumer接口
代表了在單一的輸入?yún)?shù)上需要進行的操作。和Function不同的是，Consumer沒有返回值(消費者，有輸入，無輸出)
@Test
public void consumerTest() {
Consumer<Integer> add5 = (p) -> {
System.out.println("old value:" + p);
p = p + 5;
System.out.println("new value:" + p);
};
add5.accept(10);
}
以上四個接口的用法代表了java.util.function包中四種類型，理解這四個函數(shù)式接口之后，其他的接口也就容易理解了，現(xiàn)在我們來做一下簡單的總結(jié)：
Predicate用來邏輯判斷，Function用在有輸入有輸出的地方，Supplier用在無輸入，有輸出的地方，而Consumer用在有輸入，無輸出的地方。你大可通過其名稱的含義來獲知其使用場景。
Stream
Lambda為java8帶了閉包，這一特性在集合操作中尤為重要：java8中支持對集合對象的stream進行函數(shù)式操作，此外，stream api也被集成進了collection api，允許對集合對象進行批量操作。
下面我們來認識Stream。
Stream表示數(shù)據(jù)流，它沒有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本身也不存儲元素，其操作也不會改變源Stream，而是生成新Stream.作為一種操作數(shù)據(jù)的接口，它提供了過濾、排序、映射、規(guī)約等多種操作方法，這些方法按照返回類型被分為兩類：凡是返回Stream類型的方法，稱之為中間方法（中間操作），其余的都是完結(jié)方法（完結(jié)操作）。完結(jié)方法返回一個某種類型的值，而中間方法則返回新的Stream。中間方法的調(diào)用通常是鏈式的，該過程會形成一個管道，當(dāng)完結(jié)方法被調(diào)用時會導(dǎo)致立即從管道中消費值，這里我們要記住：Stream的操作盡可能以“延遲”的方式運行，也就是我們常說的“懶操作”，這樣有助于減少資源占用，提高性能。對于所有的中間操作（除sorted外）都是運行在延遲模式下。
Stream不但提供了強大的數(shù)據(jù)操作能力，更重要的是Stream既支持串行也支持并行，并行使得Stream在多核處理器上有著更好的性能。
Stream的使用過程有著固定的模式：
1、創(chuàng)建Stream
2、通過中間操作，對原始Stream進行“變化”并生成新的Stream
3、使用完結(jié)操作，生成最終結(jié)果
也就是
創(chuàng)建——>變化——>完結(jié)
Stream的創(chuàng)建
對于集合來說，可以通過調(diào)用集合的stream()或者parallelStream()來創(chuàng)建，另外這兩個方法也在Collection接口中實現(xiàn)了。對于數(shù)組來說，可以通過Stream的靜態(tài)方法of(T … values)來創(chuàng)建，另外，Arrays也提供了有關(guān)stream的支持。
除了以上基于集合或者數(shù)組來創(chuàng)建Stream,也可以通過Steam.empty()創(chuàng)建空的Stream,或者利用Stream的generate（）來創(chuàng)建無窮的Stream。
下面我們以串行Stream為例，分別說明Stream幾種常用的中間方法和完結(jié)方法。首先創(chuàng)建一個List集合：
List<String> lists=new ArrayList<String >();
lists.add("a1");
lists.add("a2");
lists.add("b1");
lists.add("b2");
lists.add("b3");
lists.add("o1");
中間方法
過濾器（Filter）
結(jié)合Predicate接口，F(xiàn)ilter對流對象中的所有元素進行過濾,該操作是一個中間操作，這意味著你可以在操作返回結(jié)果的基礎(chǔ)上進行其他操作。
public static void streamFilterTest() {
lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
//等價于以上操作
Predicate<String> predicate = (s) -> s.startsWith("a");
lists.stream().filter(predicate).forEach(System.out::println);
//連續(xù)過濾
Predicate<String> predicate1 = (s -> s.endsWith("1"));
lists.stream().filter(predicate).filter(predicate1).forEach(System.out::println);
}
排序（Sorted）
結(jié)合Comparator接口，該操作返回一個排序過后的流的視圖，原始流的順序不會改變。通過Comparator來指定排序規(guī)則，默認是按照自然順序排序。
public static void streamSortedTest() {
System.out.println("默認Comparator");
lists.stream().sorted().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
System.out.println("自定義Comparator");
lists.stream().sorted((p1, p2) -> p2.compareTo(p1)).filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);
}
映射（Map）
結(jié)合Function接口，該操作能將流對象中的每個元素映射為另一種元素，實現(xiàn)元素類型的轉(zhuǎn)換。
public static void streamMapTest() {
lists.stream().map(String::toUpperCase).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
System.out.println("自定義映射規(guī)則");
Function<String, String> function = (p) -> {
return p + ".txt";
};
lists.stream().map(String::toUpperCase).map(function).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);
}
在上面簡單介紹了三種常用的操作，這三種操作極大簡化了集合的處理。接下來，介紹幾種完結(jié)方法：
完結(jié)方法
“變換”過程之后，需要獲取結(jié)果，即完成操作。下面我們來看相關(guān)的操作：
匹配（Match）
用來判斷某個predicate是否和流對象相匹配，最終返回Boolean類型結(jié)果，例如：
public static void streamMatchTest() {
//流對象中只要有一個元素匹配就返回true
boolean anyStartWithA = lists.stream().anyMatch((s -> s.startsWith("a")));
System.out.println(anyStartWithA);
//流對象中每個元素都匹配就返回true
boolean allStartWithA
= lists.stream().allMatch((s -> s.startsWith("a")));
System.out.println(allStartWithA);
}
收集（Collect）
在對經(jīng)過變換之后，我們將變換的Stream的元素收集，比如將這些元素存至集合中，此時便可以使用Stream提供的collect方法，例如：
public static void streamCollectTest() {
List<String> list = lists.stream().filter((p) -> p.startsWith("a")).sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
}
計數(shù)（Count）
類似sql的count，用來統(tǒng)計流中元素的總數(shù)，例如：
public static void streamCountTest() {
long count = lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).count();
System.out.println(count);
}
規(guī)約（Reduce）
reduce方法允許我們用自己的方式去計算元素或者將一個Stream中的元素以某種規(guī)律關(guān)聯(lián)，例如：
public static void streamReduceTest() {
Optional<String> optional = lists.stream().sorted().reduce((s1, s2) -> {
System.out.println(s1 + "|" + s2);
return s1 + "|" + s2;
});
}
執(zhí)行結(jié)果如下：
a1|a2 a1|a2|b1 a1|a2|b1|b2 a1|a2|b1|b2|b3 a1|a2|b1|b2|b3|o1
并行Stream VS 串行Stream
到目前我們已經(jīng)將常用的中間操作和完結(jié)操作介紹完了。當(dāng)然所有的的示例都是基于串行Stream。接下來介紹重點戲——并行Stream（parallel Stream）。并行Stream基于Fork-join并行分解框架實現(xiàn)，將大數(shù)據(jù)集合切分為多個小數(shù)據(jù)結(jié)合交給不同的線程去處理，這樣在多核處理情況下，性能會得到很大的提高。這和MapReduce的設(shè)計理念一致：大任務(wù)化小，小任務(wù)再分配到不同的機器執(zhí)行。只不過這里的小任務(wù)是交給不同的處理器。
通過parallelStream（）創(chuàng)建并行Stream。為了驗證并行Stream是否真的能提高性能，我們執(zhí)行以下測試代碼：
首先創(chuàng)建一個較大的集合：
List<String> bigLists = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
bigLists.add(uuid.toString());
}
測試串行流下排序所用的時間：
private static void notParallelStreamSortedTest(List<String> bigLists) {
long startTime = System.nanoTime();
long count = bigLists.stream().sorted().count();
long endTime = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
System.out.println(System.out.printf("串行排序: %d ms", millis));
}
測試并行流下排序所用的時間：
private static void parallelStreamSortedTest(List<String> bigLists) {
long startTime = System.nanoTime();
long count = bigLists.parallelStream().sorted().count();
long endTime = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);
System.out.println(System.out.printf("并行排序: %d ms", millis));
}
結(jié)果如下：
串行排序: 13336 ms
并行排序: 6755 ms
看到這里，我們確實發(fā)現(xiàn)性能提高了約么50%，你也可能會想以后都用parallel Stream不久行了么？實則不然，如果你現(xiàn)在還是單核處理器，而數(shù)據(jù)量又不算很大的情況下，串行流仍然是這種不錯的選擇。你也會發(fā)現(xiàn)在某些情況，串行流的性能反而更好，至于具體的使用，需要你根據(jù)實際場景先測試后再決定。
懶操作
上面我們談到Stream盡可能以延遲的方式運行，這里通過創(chuàng)建一個無窮大的Stream來說明：
首先通過Stream的generate方法來一個自然數(shù)序列，然后通過map變換Stream：
//遞增序列
class NatureSeq implements Supplier<Long> {
long value = 0;
@Override
public Long get() {
value++;
return value;
}
}
public void streamCreateTest() {
Stream<Long> stream = Stream.generate(new NatureSeq());
System.out.println("元素個數(shù)："+stream.map((param) -> {
return param;
}).limit(1000).count());
}
執(zhí)行結(jié)果為：
元素個數(shù)：1000
我們發(fā)現(xiàn)開始時對這個無窮大的Stream做任何中間操作（如：filter,map等，但sorted不行）都是可以的，也就是對Stream進行中間操作并生存一個新的Stream的過程并非立刻生效的（不然此例中的map操作會永遠的運行下去，被阻塞?。?，當(dāng)遇到完結(jié)方法時stream才開始計算。通過limit()方法，把這個無窮的Stream轉(zhuǎn)為有窮的Stream。
總結(jié)
以上就是Java Lambda快速入門詳解的全部內(nèi)容，看完本文后大家是不是對Java Lambda有了更深的了解，希望本文對大家學(xué)習(xí)Java Lambda能有所幫助。
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