Java 函数式编程（Lambda表达式）与Stream API

1 函数式编程

函数式编程（Functional Programming）是编程范式的一种。最常见的编程范式是命令式编程（Impera Programming），比如面向过程、面向对象编程都属于命令式编程，大家用得最多、最熟悉。函数式编程并非近几年的新技术或新思维，其诞生已有50多年时间。

在函数式编程里面，一切都是数学函数。当然，函数式编程语言里也可以有对象，但这些对象是不可变的——要么是函数参数要么是返回值。函数式编程语言里没有for等循环，而是通过递归、把函数当成参数传递的方式实现循环效果。

简而言之，函数式编程的特点：一切皆函数（称算子？）、一切数据皆不可变，一切计算都是函数作用在不可变数据上产生新不可变数据的过程。

 

注：Java 8的主要变化（详情可参阅 Java8 新特性）

  • lambda表达式
  • 函数式接口
  • 方法引用
  • 接口默认方法
  • Stream
  • 用Optional取代null
  • 新的日志和时间：推荐用Instant代替Date、用LocalDateTime代替Calendar、用DateTimeFormatter代替SimpleDateFormat
  • CompletableFuture
  • 去除了永久代（PermGen）， 被元空间（Metaspace）代替

 

2 Java 8函数式编程（Lambda表达式）

Java 8开始支持函数式编程，其是通过Lambda表达式语法来支持的。

Java SE 8 adds a relatively small number of new language features -- lambda expressions, method references, default and static methods in interfaces, and more widespread use of type inference

2.1 Lambda表达式

Lambda表达式可以看成是对 特定接口的匿名实现类语法 的简写（只是语法上看如是，它们在JVM层面是有明显区别的，见后文），这里的“特定接口”是指函数式接口，若不是函数式接口则传参时若使用Lambda表达式编译器会报错。示例：

new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
    }
});//通过匿名内部类创建Runnable接口实现类作为Thread的参数

new Thread(() -> {
});//通过Labmda表达式创建Thread的参数

Comparator<String> c = (s1, s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2);
Comparator<String> c = (String s1, String s2) -> s1.compareToIgnoreCase(s2);
FileFilter java = f -> f.getName().endsWith(".java");
button.addActionListener(e -> ui.dazzle(e.getModifiers()));
Supplier<Runnable> c = () -> () -> { System.out.println("hi"); };
Callable<Integer> c = flag ? (() -> 23) : (() -> 42);

Lambda表达式代替匿名内部类作为函数的参数时，相当于向函数传递了个算子。与匿名内部类相比，Lambda表达式省略了方法名、方法的参数类型有无均可，当然最好不要写类型以由编译器自动推断从而提高灵活性。

2.2 函数式接口

函数式接口：接口中【与Objec的方法签名不同的抽象方法有且只有一个】的接口。

注：

由于java中Object是任意类或接口的父类，故该抽象方法签名不能与Object中的方法一样。可以一样，但此时该方法不会被认为是函数式接口的抽象方法。

接口中可有非抽象方法，如default、static method等。

可在接口上加@FunctionalInterface，此时编译器会检查接口是否符合函数式接口规范。

可见：【抽象方法有且只有一个是是函数式接口的充要条件】，注意【有且只有一个抽象方法】不是【是函数式接口】的充要条件，体会两者的区别。也就是函数式接口中允许有非抽象方法存在。

示例：

    @FunctionalInterface
    public interface CallBack {
        public String run();// 须有且只有一个抽象方法
        public String toString();//允许，但不会被认为是函数式接口的抽象方法，因与Object中的方法的signature一样
        default String getName() {// 允许有default方法
            return "zhangsan";
        }
        public static String getVersion() {// 允许有static方法
            return "1";
        }
    }

Java 8 定义了一系列常用的函数式接口（java.util.function包下），可覆盖绝大多数需求场景，可直接使用这些而不是自己另外定义。主要有：

函数接口 抽象方法 功能 示例
Predicate<T> boolean test(T t) 根据输入的T值得到布尔值 身高大于177cm？
Supplier<T> T get() 产生T类型的消息  
Consumer<T> void accept(T t) 消费T类型的消息  
Function<T, R> R apply(T t) 将T类型值转换成R类型值 根据student对象获取名字
BiPredicate<T, U> boolean test(T t, U u) 根据输入的T、U两值得到布尔值  
BiConsumer<T, U> void accept(T t, U u) 消费T、U两种类型的两个消息  
BiFunction<T, R, R> R apply(T t, U u) 将T、U类型值转成R类型值 两个数乘积
UnaryOperator T apply(T t) Function的特例，一元操作 整数取反
BinaryOperator T apply(T t, T u) BiFunction的特例，二元操作 两数求和
IntPredicate boolean test(int t) Predicate的特例，只不过输入值为int类型  
IntSupplier int getAsInt() 类似于Supplier，只不过返回值为int类型  
IntConsumer void accept(int t) Consumer的特例，只不过输入轴为int类型  
IntFunction<R> R apply(int t) Function的特例，只不过输入值为int类型  
IntUnaryOperator int applyAsInt(int operand) 类似于UnaryOperator，只不过输入值为int类型  
IntBinaryOperator int applyAsInt(int left, int right) 类似于BinaryOperator，只不过输入值为int类型   
ToIntFunction<T> int applyAsInt(T t) 类似于Function，只不过返回值为int类型  
ToIntBiFunction<T, U> int applyAsInt(T t, U u) 类似于BiFunction，只不过返回值为int类型  
IntToLongFunction long applyAsLong(int value) 类似于Function，只不过输入和返回值类型分别为int、long  

关于上述各函数使用的详细介绍，首推去看源码（也可参阅：Java8新特性指南之函数式接口），这些函数式接口结合Java 8中引入的Stream一起使用能够可以很大程度提高开发者的编码效率。 

除了上述几种函数式接口外，还提供了int、long、double 的primitive specializations，如IntSupplier、LongBinaryOperator、LongToDoubleFunction等，其他primitive types的可以转换为这三个primitive types的。详情可参阅 java.util.function 包下的源码。

Lambda表达式和匿名内部类的区别：

匿名内部类编译后编译器会为匿名类也单独生成class文件，lambda表达式则不会。=> lambda表达式中的this的意义跟在表达式外的一样。示例：

 1 public class Hello {
 2   Runnable r1 = () -> { System.out.println(this); }
 3   Runnable r2 = () -> { System.out.println(toString()); }
 4 
 5   public String toString() { return "Hello, world!"; }
 6 
 7   public static void main(String... args) {
 8     new Hello().r1.run();
 9     new Hello().r2.run();
10   }
11 }
12 //结果：输出两个“Hello, world!”
13 //若r1、r2用匿名内部类，则输出的两个结果不同，类似于：Hello$1@5b89a773 and Hello$2@537a7706
meaning of this in lambda

关于Lambda表达式，推荐参阅：Lambda-State-final

关于Java Lambda表达式的易懂介绍，见：Java Lambda表达式简介

2.3 方法引用

若lambda表达式仅仅是调用某个方法，则可以写成方法引用，这种情况下使得方法引用代码更简洁易读。示例：

list.forEach(new Consumer() {
    @Override
    public void accept(Object s) {
        System.out.println(s);
    }
});//1 匿名内部类
list.forEach(s->System.out.println(s));//2 lambda表达式
list.forEach(System.out::println);//3 方法引用

方法引用有很多种，语法如下：

  • 静态方法引用：ClassName::methodName
  • 实例上的实例方法引用：instanceReference::methodName
  • 父类的实例方法引用：super::methodName
  • 类型上的实例方法引用：ClassName::methodName
  • 构造方法引用：Class::new
  • 数组构造方法引用：TypeName[]::new

 

 

3 Java 8 Stream

Java 8的interface引入了default method，以对集合框架Collection进行了扩展（从而其继承者如List、Set、Map也扩展了）：增加了很多default method以支持Stream及Lambda表达式操作。

3.1 what

Java 8 API添加了新的抽象Stream（这里的Stream不是IO中的流），可以让我们以声明的方式处理数据。这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，如筛选、排序、聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由终止操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

示例：

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

Stream并不是某种数据结构，它更像是数据源（数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等）的一种迭代器（Iterator），单向、不可重复、数据源只能遍历一次。要得到一个Stream通常不会手动创建，而是调用对应的工具方法，如：list1.stream()、list1.parallelStream()、Arrays.stream(T[] array)

3.2 Stream的特点

无存储：stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等，且可以是无限的。

无状态（为函数式编程而生）：对stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。

惰式执行：stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。

可消费性：stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成stream。

 

3.3 stream使用

对stream的操作分为两类，中间操作(intermediate operations)和终止操作(terminal operations)：

中间操作总是会惰式执行——调用中间操作只是生成一个标记了该操作的新stream，仅此而已，不会执行数据计算，而是进行函数计算，如Function接口里的compose方法内部就是进行了函数计算，源码：

    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {
        Objects.requireNonNull(before);
        return (V v) -> apply(before.apply(v));
    }
View Code

结束操作会触发数据计算，计算发生时会把所有中间操作积攒的操作以pipeline的方式执行，这样可以减少迭代次数。计算完成之后stream就会失效。

 

Stream“以声明的方式处理数据”，其提供了一系列操作，主要有：

forEach

distinct、filter、sorted

map、flatMap

reduce（虽也提供了max、min、count、sum，但这些均可由reduce实现等价效果）

collect，收集器，方法声明为 <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner) ，三个参数分别指定目标容器是什么、元素如何产生、若是并行执行则多个结果如何合并。

实际用得更多的是只有一个Collector参数的collect方法，java.util.stream.Collectors工具类封装了生成大多数常用Collector的静态方法。如：

joining

summingDouble

生成列表：

toList、toSet：返回的集合类型为接口，具体类型由库决定

toCollection(ArrayList::new)：返回的集合具体类型自己指定

生成map：

partitioningBy //只能分为两组，key为Boolean类型

groupingBy //可分为多组，类似于SQL中的group by操作

toMap

在使用时，就是通过为这些操作指定Lambda表达式（亦可称算子或函数？）来指定操作逻辑的。示例：

// 1. Collection集合的stream()或者parallelStream()
List<String> list = Lists.newArrayList();
Stream<String> stream1 = list.stream();

// 2. 调用Arrays.stream(T[] array)静态方法
Integer[] array = {1, 2, 3};
Stream<Integer> stream2 = Arrays.stream(array);

// 3. 调用Stream.of(T... values)静态方法
Stream<String> stream3 = Stream.of("aa", "bb", "cc");

// 4. 调用Stream.iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)，创建无限流
// (x) -> x + 2 为函数式接口，传入x返回x+2，0为最开始的值
Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
// 一直输出 0 2 4 6 8 10 12 ...
stream4.forEach(System.out::println);

// 5. 调用调用Stream.generate()，创建无限流
Stream<Integer> stream5 = Stream.generate(() -> 10);
// 一直输出10，你可以用Random等类随机生成哈
stream5.forEach(System.out::println);
stream creation demo
 1 //reduce
 2 Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (acc, x) -> acc+ 1);//相当于count
 3 
 4 //map
 5 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
 6 students.add(new Student("路飞", 22, 175));
 7 students.add(new Student("红发", 40, 180));
 8 students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
 9 List<String> names = students.stream().map(student -> student.getName()).collect(Collectors.toList());
10 
11 //flateMap
12 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
13         students.add(new Student("路飞", 22, 175));
14         students.add(new Student("红发", 40, 180));
15         students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
16         List<Student> studentList = Stream.of(students,
17                 asList(new Student("艾斯", 25, 183),
18                         new Student("雷利", 48, 176)))
19                 .flatMap(students1 -> students1.stream()).collect(Collectors.toList());
20 
21 
22 //toSet
23 Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet()); // (2)
24 
25 //toCollection
26 HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));// (4)
27 
28 //toMap
29 // 使用toMap()统计学生GPA
30 Map<Student, Double> studentToGPA =
31    students.stream().collect(Collectors.toMap(Function.identity(),// 如何生成key
32                                      student -> computeGPA(student)));// 如何生成value
33 
34 //partitioningBy
35 Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()
36          .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
37 
38 //groupingBy
39 Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()
40             .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
41             
42 Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()// 使用下游收集器统计每个部门的人数
43                     .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
44                                                    Collectors.counting()));// 下游收集器
45 
46 Map<Department, List<String>> byDept = employees.stream()// 按照部门对员工分布组，并只保留员工的名字
47                 .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
48                         Collectors.mapping(Employee::getName,// 下游收集器
49                                 Collectors.toList())));// 更下游的收集器
50 
51 //joining
52 List<Student> students = new ArrayList<>(3);
53 students.add(new Student("路飞", 22, 175));
54 students.add(new Student("红发", 40, 180));
55 students.add(new Student("白胡子", 50, 185));
56 
57     String names = students.stream()
58         .map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",","[","]"));
stream api demo

 

3.4 Stream工作流执行原理（stream-pipeline）

参阅：https://objcoding.com/2019/03/04/lambda/#stream-pipelines 

 

3.5 parallel Stream

java并行API演变：

  • 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
  • 5.0 中的 java.util.concurrent
  • 6.0 中的 Phasers 等
  • 7.0 中的 Fork/Join 框架
  • 8.0 中的 parallelStream

parallelStream是java 8引入的，用于并行操作。其内部用了Fork/Join框架。

适用场景：CPU密集型

为何可比普通的多线程或线程池快：使用Fork/Join框架（ForkJoinPool.commonPool()），ForkJoinPool会自动将大任务拆解成无交集的子任务给不同线程并行执行，最后汇集结果。与线程池不同的是，还采取了工作窃取（work-stealing）算法，当有线程完成计算任务时会从其他线程的任务队列取任务来执行，从而整体上提高执行效率。

优点：代码简介，执行效率高；缺点：黑箱、不好跟踪调试

使用：尽可能用Stream API，多核情况下尽可能用parallelStream

参阅：

parallelStream原理：https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/7-ParallelStream.md

Stream API性能测试：https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/8-Stream%20Performance.md

 

4 参考资料

使用：https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5981400.html、http://www.jiangxinlingdu.com/thought/2019/09/06/jdk8s.html 

原理：https://objcoding.com/2019/03/04/lambda/

Java 8新特性介绍

 

posted @ 2019-11-25 12:07  March On  阅读(751)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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