30 分钟 Java Lambda 入门教程

Lambda简介

Lambda作为函数式编程中的基础部分,在其他编程语言(例如:Scala)中早就广为使用,但在Java领域中发展较慢,直到java8,才开始支持Lambda。

抛开数学定义不看,直接来认识Lambda。Lambda表达式本质上是匿名方法,其底层还是通过invokedynamic指令来生成匿名类来实现。它提供了更为简单的语法和写作方式,允许你通过表达式来代替函数式接口。在一些人看来,Lambda就是可以让你的代码变得更简洁,完全可以不使用——这种看法当然没问题,但重要的是lambda为Java带来了闭包。得益于Lamdba对集合的支持,通过Lambda在多核处理器条件下对集合遍历时的性能提高极大,另外我们可以以数据流的方式处理集合——这是非常有吸引力的。

Lambda语法

Lambda的语法极为简单,类似如下结构:

或者

Lambda表达式由三部分组成:

  1. paramaters:类似方法中的形参列表,这里的参数是函数式接口里的参数。这里的参数类型可以明确的声明也可不声明而由JVM隐含的推断。另外当只有一个推断类型时可以省略掉圆括号。
  2. ->:可理解为“被用于”的意思
  3. 方法体:可以是表达式也可以代码块,是函数式接口里方法的实现。代码块可返回一个值或者什么都不反回,这里的代码块块等同于方法的方法体。如果是表达式,也可以返回一个值或者什么都不反回。

我们通过以下几个示例来做说明:

Lambda用在哪里

在[函数式接口][1]中我们知道Lambda表达式的目标类型是函数性接口——每一个Lambda都能通过一个特定的函数式接口与一个给定的类型进行匹配。因此一个Lambda表达式能被应用在与其目标类型匹配的任何地方,lambda表达式必须和函数式接口的抽象函数描述一样的参数类型,它的返回类型也必须和抽象函数的返回类型兼容,并且他能抛出的异常也仅限于在函数的描述范围中。

接下来,我们看一个自定义的函数式接口示例:

首先用传统的方式来使用该接口:

很显然这没任何问题,那么接下里就是Lambda上场的时刻,用Lambda实现Converter接口:

通过上例,我想你已经对Lambda的使用有了个简单的认识,下面,我们在用一个常用的Runnable做演示:

在以前我们可能会写下这种代码:

在某些情况下,大量的匿名类会让代码显得杂乱无章。现在可以用Lambda来使它变得简洁:

方法引用

方法引用是Lambda表达式的一个简化写法。所引用的方法其实是Lambda表达式的方法体的实现,其语法结构为:

左边可以是类名或者实例名,中间是方法引用符号”::”,右边是相应的方法名。方法引用被分为三类:

1. 静态方法引用

在某些情况下,我们可能写出这样的代码:

这时候如果用静态引用会使的代码更加简洁:

2. 实例方法引用

我们也可能会写下这样的代码:

同样用实例方法引用会显得更加简洁:

3. 构造方法引用

现在我们来演示构造方法的引用。首先我们定义一个父类Animal:

接下来,我们在定义两个Animal的子类:Dog、Bird

随后我们定义工厂接口:

接下来我们还是用传统的方法来创建Dog类和Bird类的对象:

仅仅为了创建两个对象就写了十多号代码,现在我们用构造函数引用试试:

这样代码就显得干净利落了。通过Dog::new这种方式来穿件对象时,Factory.create函数的签名选择相应的造函数。

Lambda的域以及访问限制

域即作用域,Lambda表达式中的参数列表中的参数在该Lambda表达式范围内(域)有效。在作用Lambda表达式内,可以访问外部的变量:局部变量、类变量和静态变量,但操作受限程度不一。

访问局部变量

在Lambda表达式外部的局部变量会被JVM隐式的编译成final类型,因此只能访问外而不能修改。

访问静态变量和成员变量

在Lambda表达式内部,对静态变量和成员变量可读可写。

Lambda不能访问函数接口的默认方法

java8增强了接口,其中包括接口可添加default关键词定义的默认方法,这里我们需要注意,Lambda表达式内部不支持访问默认方法。

Lambda实践

在[函数式接口][2]一节中,我们提到java.util.function包中内置许多函数式接口,现在将对常用的函数式接口做说明。

Predicate接口

输入一个参数,并返回一个Boolean值,其中内置许多用于逻辑判断的默认方法:

Function接口

接收一个参数,返回单一的结果,默认的方法(andThen)可将多个函数串在一起,形成复合Funtion(有输入,有输出)结果,

Supplier接口

返回一个给定类型的结果,与Function不同的是,Supplier不需要接受参数(供应者,有输出无输入)

Consumer接口

代表了在单一的输入参数上需要进行的操作。和Function不同的是,Consumer没有返回值(消费者,有输入,无输出)

以上四个接口的用法代表了java.util.function包中四种类型,理解这四个函数式接口之后,其他的接口也就容易理解了,现在我们来做一下简单的总结:

Predicate用来逻辑判断,Function用在有输入有输出的地方,Supplier用在无输入,有输出的地方,而Consumer用在有输入,无输出的地方。你大可通过其名称的含义来获知其使用场景。

Stream

Lambda为java8带了闭包,这一特性在集合操作中尤为重要:java8中支持对集合对象的stream进行函数式操作,此外,stream api也被集成进了collection api,允许对集合对象进行批量操作。

下面我们来认识Stream。

Stream表示数据流,它没有数据结构,本身也不存储元素,其操作也不会改变源Stream,而是生成新Stream.作为一种操作数据的接口,它提供了过滤、排序、映射、规约等多种操作方法,这些方法按照返回类型被分为两类:凡是返回Stream类型的方法,称之为中间方法(中间操作),其余的都是完结方法(完结操作)。完结方法返回一个某种类型的值,而中间方法则返回新的Stream。中间方法的调用通常是链式的,该过程会形成一个管道,当完结方法被调用时会导致立即从管道中消费值,这里我们要记住:Stream的操作尽可能以“延迟”的方式运行,也就是我们常说的“懒操作”,这样有助于减少资源占用,提高性能。对于所有的中间操作(除sorted外)都是运行在延迟模式下。

Stream不但提供了强大的数据操作能力,更重要的是Stream既支持串行也支持并行,并行使得Stream在多核处理器上有着更好的性能。

Stream的使用过程有着固定的模式:

  1. 创建Stream
  2. 通过中间操作,对原始Stream进行“变化”并生成新的Stream
  3. 使用完结操作,生成最终结果 也就是
创建——>变化——>完结

Stream的创建

对于集合来说,可以通过调用集合的stream()或者parallelStream()来创建,另外这两个方法也在Collection接口中实现了。对于数组来说,可以通过Stream的静态方法of(T … values)来创建,另外,Arrays也提供了有关stream的支持。

除了以上基于集合或者数组来创建Stream,也可以通过Steam.empty()创建空的Stream,或者利用Stream的generate()来创建无穷的Stream。

下面我们以串行Stream为例,分别说明Stream几种常用的中间方法和完结方法。首先创建一个List集合:

中间方法

过滤器(Filter)

结合Predicate接口,Filter对流对象中的所有元素进行过滤,该操作是一个中间操作,这意味着你可以在操作返回结果的基础上进行其他操作。

排序(Sorted)

结合Comparator接口,该操作返回一个排序过后的流的视图,原始流的顺序不会改变。通过Comparator来指定排序规则,默认是按照自然顺序排序。

映射(Map)

结合Function接口,该操作能将流对象中的每个元素映射为另一种元素,实现元素类型的转换。

在上面简单介绍了三种常用的操作,这三种操作极大简化了集合的处理。接下来,介绍几种完结方法:

完结方法

“变换”过程之后,需要获取结果,即完成操作。下面我们来看相关的操作:

匹配(Match)

用来判断某个predicate是否和流对象相匹配,最终返回Boolean类型结果,例如:

收集(Collect)

在对经过变换之后,我们将变换的Stream的元素收集,比如将这些元素存至集合中,此时便可以使用Stream提供的collect方法,例如:

计数(Count)

类似sql的count,用来统计流中元素的总数,例如:

规约(Reduce)

reduce方法允许我们用自己的方式去计算元素或者将一个Stream中的元素以某种规律关联,例如:

执行结果如下:

并行Stream VS 串行Stream

到目前我们已经将常用的中间操作和完结操作介绍完了。当然所有的的示例都是基于串行Stream。接下来介绍重点戏——并行Stream(parallel Stream)。并行Stream基于Fork-join并行分解框架实现,将大数据集合切分为多个小数据结合交给不同的线程去处理,这样在多核处理情况下,性能会得到很大的提高。这和MapReduce的设计理念一致:大任务化小,小任务再分配到不同的机器执行。只不过这里的小任务是交给不同的处理器。

通过parallelStream()创建并行Stream。为了验证并行Stream是否真的能提高性能,我们执行以下测试代码:

首先创建一个较大的集合:

测试串行流下排序所用的时间:

测试并行流下排序所用的时间:

结果如下:

串行排序: 13336 ms
并行排序: 6755 ms

看到这里,我们确实发现性能提高了约么50%,你也可能会想以后都用parallel Stream不久行了么?实则不然,如果你现在还是单核处理器,而数据量又不算很大的情况下,串行流仍然是这种不错的选择。你也会发现在某些情况,串行流的性能反而更好,至于具体的使用,需要你根据实际场景先测试后再决定。

懒操作

上面我们谈到Stream尽可能以延迟的方式运行,这里通过创建一个无穷大的Stream来说明:

首先通过Stream的generate方法来一个自然数序列,然后通过map变换Stream:

执行结果为:

元素个数:1000

我们发现开始时对这个无穷大的Stream做任何中间操作(如:filter,map等,但sorted不行)都是可以的,也就是对Stream进行中间操作并生存一个新的Stream的过程并非立刻生效的(不然此例中的map操作会永远的运行下去,被阻塞住),当遇到完结方法时stream才开始计算。通过limit()方法,把这个无穷的Stream转为有穷的Stream。

原文发布于微信公众号 - java一日一条(mjx_java)

原文发表时间:2018-01-07

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