Java 8 访问接口的默认方法

Java 8 API提供了很多全新的函数式接口来让工作更加方便，有一些接口是来自Google Guava库里的，即便你对这些很熟悉了，还是有必要看看这些是如何扩展到lambda上使用的。

一、Optional接口

1、null 带来的种种问题

1）、它是错误之源：NullPointException 是目前Java程序开发中最典型的异常；
2）、它会使你的代码膨胀：它是让你的代码充斥着深度嵌套的null检查，代码的可读性槽糕透顶。
3）、它自身是毫无意义的。null自身没有任何的意义，尤其是，它代表的是静态类型语言中以一种错误的方式对缺失变量值得建模。
4)、它破坏了Java的哲学。Java一直试图避免让程序员意识到指针的存在，唯一的例外是：null指针。
5）、它是Java的类型系统上开了个口子：null并不属于任何类型，这意味着它可以被赋予值给任意引用类型的变量。这会导致问题，原因是当这个变量被传递到系统中的另外一个部分后，你将无法获知这个null变量最初的赋值到底是什么类型。

2、初识Optional

Optional 不是函数是接口，这是个用来防止NullPointerException异常的辅助类型，这是下一届中将要用到的重要概念，现在先简单的看看这个接口能干什么：
Optional 被定义为一个简单的容器，其值可能是null或者不是null。在Java 8之前一般某个函数应该返回非空对象但是偶尔却可能返回了null，而在Java 8中，不推荐你返回null而是返回Optional。

3、使用map

Optional optInsurance = Optional.ofNullable(insurance);
Optional name = optInsurance.map(Insurance::getName);
你可以把Optional对象看成一种特殊的集合数据，它至多包含一个元素。如果Optional包含一个值，那函数就将该值作为参数传递给map，对该值进行转换。如果Optional为空，就什么也不做。

3、使用flatMap

存在这样的变态代码：person.getCar().getInsurance().getName();
非空判断一定很伤心，使用flatmap轻松解决：person.flatMap(Person::getCar).flatMap(Car::getInsurance) .map(Insurance::getName).orElse("Unknown");

4、解引用Optional 对象

我们决定采用orElse方法读取这个变量的值，使用这种方式你还可以定义一个默认值，遭遇空的Optional变量时，默认值会作为该方法的调用返回值。Optional类提供了多种方法读取Optional实例中的变量值。
get()是这些方法中最简单但又最不安全的方法。如果变量存在，它直接返回封装的变量值，否则就抛出一个NoSuchElementException异常。
orElse(T other)允许你在Optional对象不包含值时提供一个默认值。
orElseGet(Supplier<? extends T> other)是orElse方法的延迟调用版，Supplier方法只有在Optional对象不含值时才执行调用。
orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier)和get方法非常类似，它们遭遇Optional对象为空时都会抛出一个异常，但是使用orElseThrow你可以定制希望抛出的异常类型。
ifPresent(Consumer<? super T>)让你能在变量值存在时执行一个作为参数传入的方法，否则就不进行任何操作。

5、 Optional类的方法

方法	描述
empty	返回一个optional实例
filter	如果值存在并且满足提供的谓词，就返回包含该值的optional对象；否则返回个空的optional对象
faltMap	如果值存在，就对该值执行提供的mapping函数调用，返回一个optional类型的值。否则返回一个空的optional对象
get	如果该值存在，就对该值用optional封装返回，否则抛出一个NoSunchElementException异常
ifPresent	如果值存在，就执行使用该值的方法调用，否则什么也不做
isPresent	如果该值存在就返回true，否则返回false
map	如果该值存在，就对该值执行提供的mapping函数调用
map	将指定值的optional封装之后返回，如果该值为null，则会抛出一个NullPointerException异常
ofNullable	将指定值用optional封装之后返回，如果返回为null，则返回个空的optional对象
ofElse	如果有值则将其返回，否则返回一个默认值
ofElseGet	如果有值则将其返回，否则返回一个由指定的supplier接口生成的值
ofElseThrow	如果有值则将其返回，否则返回一个由指定的supplier接口生成的异常

import java.util.Optional;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Optional<String> optional = Optional.of("hello world");

		optional.isPresent();           // true
		optional.get();                 // "hello world"
		optional.orElse("fall back");    // "hello world"

		System.out.println("optional.isPresent() :" + optional.isPresent()); 
		System.out.println("optional.get() :" + optional.get()); 
		System.out.println("optional.orElse('fall back') :" + optional.orElse("fall back")); 
		
		optional.ifPresent((s) -> System.out.println(s.charAt(0)));     // "h"
	}
}

二、Predicate 接口

Predicate 接口只有一个参数，返回boolean类型。该接口包含多种默认方法来将Predicate组合成其他复杂的逻辑（比如：与，或，非）：

import java.util.function.Predicate;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0;

		predicate.test("foo");              // true
		predicate.negate().test("foo");     // false

		System.out.println("predicate.test('foo') :" + predicate.test("foo")); 
		System.out.println("predicate.negate().test('foo') :" + predicate.negate().test("foo")); 
	}
}

三、Function 接口

Function 接口有一个参数并且返回一个结果，并附带了一些可以和其他函数组合的默认方法（compose, andThen

import java.util.function.Function;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf;
		Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);

		backToString.apply("123");     // "123"
		System.out.println("backToString.apply('123') :" + backToString.apply("123")); 
	}
}

四、Supplier 接口

Supplier 接口返回一个任意范型的值，和Function接口不同的是该接口没有任何参数

\(\color{red}{示例代码常用类}\)

import lombok.Data;

@Data
public class User implements Serializable{
	private static final long serialVersionUID = 1L;

	private String name;
	private String adress;
}

Supplier 接口示例

import java.util.function.Supplier;
import com.test.dao.User;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Supplier<User> personSupplier = User::new;
		personSupplier.get();   // new Person

		System.out.println("personSupplier.get() :" + personSupplier.get()); 
	}
}

五、Consumer 接口

Consumer 接口表示执行在单个参数上的操作。

import java.util.function.Consumer;
import com.test.dao.User;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Consumer<User> greeter = (u) -> System.out.println("Hello, " + u.getName()); //"Hello, LiSi"
		greeter.accept(new User("LiSi", "ShenZhen"));
	}
}

六、Comparator 接口

Comparator 是老Java中的经典接口， Java 8在此之上添加了多种默认方法：

import java.util.Comparator;
import com.test.dao.User;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		
		Comparator<User> comparator = (p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName());

		User p1 = new User("WangWu", "BeiJing");
		User p2 = new User("MaLiu", "ShangHai");

		comparator.compare(p1, p2);             // > 0 (comparator.compare(p1, p2) :10)
		comparator.reversed().compare(p1, p2);  // < 0 (comparator.reversed().compare(p1, p2) :-10)
		
		System.out.println("comparator.compare(p1, p2) :" + comparator.compare(p1, p2)); 
		System.out.println("comparator.reversed().compare(p1, p2) :" + comparator.reversed().compare(p1, p2)); 
	}
}

六、Stream 接口

java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行执行或者并行执行。

\(\color{red}{可以通过 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 来创建一个Stream,详细资料在二、Stream API已经阐述}\)

七、Filter 过滤

过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素，该操作属于中间操作，所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作（比如forEach）。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		stringCollection
	    .stream()
	    .filter((s) -> s.startsWith("a"))
	    .forEach(System.out::println); // "aaa2", "aaa1"

		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); 
}

八、Sort 排序

排序是一个中间操作，返回的是排序好后的Stream。如果你不指定一个自定义的Comparator则会使用默认排序。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		stringCollection
	    .stream()
	    .sorted()
	    .filter((s) -> s.startsWith("a"))
	    .forEach(System.out::println);// "aaa1", "aaa2"

//需要注意的是，排序只创建了一个排列好后的Stream，而不会影响原有的数据源，排序之后原数据stringCollection是不会被修改的。
		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); //[ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1]
	}
}

九、Map 映射

中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象，下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		stringCollection
	    .stream()
	    .map(String::toUpperCase)
	    .sorted((a, b) -> b.compareTo(a))
	    .forEach(System.out::println); //"DDD2", "DDD1", "CCC", "BBB3", "BBB2", "AAA2", "AAA1"
		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); //[ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1]
	}
}

十、Match 匹配

Stream提供了多种匹配操作，允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是最终操作，并返回一个boolean类型的值。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		boolean anyStartsWithA = 
			stringCollection
			      .stream()
			      .anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));

		System.out.println(anyStartsWithA);      // true

		boolean allStartsWithA = 
			stringCollection
			      .stream()
			      .allMatch((s) -> s.startsWith("a"));

		System.out.println(allStartsWithA);      // false

		boolean noneStartsWithZ = 
			stringCollection
			      .stream()
			      .noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));

		System.out.println(noneStartsWithZ);      // true

		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); //[ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1]
}

十一、Count 计数

计数是一个最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是long。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		long startsWithB = 
			    stringCollection
			        .stream()
			        .filter((s) -> s.startsWith("b"))
			        .count();

		System.out.println(startsWithB);    // 3

		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); // [ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1]
	}
}

十二、Reduce 规约

这是一个最终操作，允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素，规越后的结果是通过Optional接口表示的：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		List<String> stringCollection = new ArrayList<>();
		stringCollection.add("ddd2");
		stringCollection.add("aaa2");
		stringCollection.add("bbb1");
		stringCollection.add("aaa1");
		stringCollection.add("bbb3");
		stringCollection.add("ccc");
		stringCollection.add("bbb2");
		stringCollection.add("ddd1");
		
		Optional<String> reduced =
			    stringCollection
			        .stream()
			        .sorted()
			        .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);

			reduced.ifPresent(System.out::println); //aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2

		System.out.println("stringCollection :" + stringCollection); // [ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1]
	}
}

十三、并行Streams

前面提到过Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。
\(\color{red}{计算串行排序耗时多久}\)

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		int max = 1000000;
		List<String> values = new ArrayList<>(max);
		for (int i = 0; i < max; i++) {
		    UUID uuid = UUID.randomUUID();
		    values.add(uuid.toString());
		}

		long t0 = System.nanoTime();

		long count = values.stream().sorted().count();
		System.out.println(count);

		long t1 = System.nanoTime();

		long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
		System.out.println(String.format("sequential sort took: %d ms", millis));
        // sequential sort took: 658 ms执行几次，大概就是六百多毫秒
	}
}

\(\color{red}{计算串行排序耗时多久}\)

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Test {
 
	public static void main(String[] args) {
		int max = 1000000;
		List<String> values = new ArrayList<>(max);
		for (int i = 0; i < max; i++) {
		    UUID uuid = UUID.randomUUID();
		    values.add(uuid.toString());
		}
		
		
		long t0 = System.nanoTime();

		long count = values.parallelStream().sorted().count();
		System.out.println(count);

		long t1 = System.nanoTime();

		long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
		System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis));
		// parallel sort took: 379 ms 执行几次，大概就是三百多毫秒
		
	}
}

\(\color{red}{唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream(),速度直接快一倍}\)

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