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最简单的Lambda入门教程

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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:

(parameters) -> expression

或者

(parameters) -> { statements; }

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1。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:

//示例1:不需要接受参数,直接返回10
()->10

//示例2:接受两个int类型的参数,并返回这两个参数相加的和
(int x,int y)->x+y;

//示例2:接受x,y两个参数,该参数的类型由JVM根据上下文推断出来,并返回两个参数的和
(x,y)->x+y;

//示例3:接受一个字符串,并将该字符串打印到控制到,不反回结果
(String name)->System.out.println(name);

//示例4:接受一个推断类型的参数name,并将该字符串打印到控制台
name->System.out.println(name);

//示例5:接受两个String类型参数,并分别输出,不反回
(String name,String sex)->{System.out.println(name);System.out.println(sex)}

//示例6:接受一个参数x,并返回该该参数的两倍
x->2*x

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:

  @FunctionalInterface
  interface Converter<F, T>{

      T convert(F from);

}

首先用传统的方式来使用该接口:

  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:

Converter<String ,Integer> converter=(param) -> Integer.valueOf(param);
        Integer result = converter.convert("101");
        System.out.println(result);

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:

new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello lambda");
            }
        }).start();

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:

new Thread(() -> System.out.println("hello lambda")).start();

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:

ObjectRef::methodName

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:

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);
    }
}

这时候如果用静态引用会使的代码更加简洁:

 Converter<String, Integer> converter = ReferenceTest::String2Int;
 converter.convert("120");

2. 实例方法引用

我们也可能会写下这样的代码:

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);
        }
    }
}

同样用实例方法引用会显得更加简洁:

  Helper helper = new Helper();
  Converter<String, Integer> converter = helper::String2Int;
  converter.convert("120");

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:

class Animal{
        private String name;
        private int age;

        public Animal(String name, int age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }

       public void behavior(){

        }
    }

接下来,我们在定义两个Animal的子类: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");
    }
}

随后我们定义工厂接口:

 interface Factory<T extends Animal> {
        T create(String name, int age);
    }

接下来我们还是用传统的方法来创建Dog类和Bird类的对象:

 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);

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:

  Factory<Animal> dogFactory =Dog::new;
  Animal dog = dogFactory.create("alias", 4);

  Factory<Bird> birdFactory = Bird::new;
  Bird bird = birdFactory.create("smook", 3);

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。

public class ReferenceTest {
    public static void main(String[] args) {

        int n = 3;
        Calculate calculate = param -> {
            //n=10; 编译错误
            return n + param;
        };
        calculate.calculate(10);
    }

    @FunctionalInterface
    interface Calculate {
        int calculate(int value);
    }

}

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。

public class ReferenceTest {
    public int count = 1;
    public static int num = 2;

    public void test() {
        Calculate calculate = param -> {
            num = 10;//修改静态变量
            count = 3;//修改成员变量
            return n + param;
        };
        calculate.calculate(10);
    }

    public static void main(String[] args) {


    }

    @FunctionalInterface
    interface Calculate {
        int calculate(int value);
    }

}

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:

    @Test
    public void predicateTest() {
        Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0;
        boolean test = predicate.test("test");
        System.out.println("字符串长度大于0:" + test);

        test = predicate.test("");
        System.out.println("字符串长度大于0:" + test);

        test = predicate.negate().test("");
        System.out.println("字符串长度小于0:" + test);

        Predicate<Object> pre = Objects::nonNull;
        Object ob = null;
        test = pre.test(ob);
        System.out.println("对象不为空:" + test);
        ob = new Object();
        test = pre.test(ob);
        System.out.println("对象不为空:" + test);
    }

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,

    @Test
    public  void functionTest() {
        Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf;
        //toInteger的执行结果作为第二个backToString的输入
        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)

    @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)

    @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:

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。

 public static void streamFilterTest() {
        lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);

        //等价于以上操作
        Predicate<String> predicate = (s) -> s.startsWith("a");
        lists.stream().filter(predicate).forEach(System.out::println);

        //连续过滤
        Predicate<String> predicate1 = (s -> s.endsWith("1"));
        lists.stream().filter(predicate).filter(predicate1).forEach(System.out::println);
    }

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。

   public static void streamSortedTest() {
        System.out.println("默认Comparator");
        lists.stream().sorted().filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);

        System.out.println("自定义Comparator");
        lists.stream().sorted((p1, p2) -> p2.compareTo(p1)).filter((s -> s.startsWith("a"))).forEach(System.out::println);

    }

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。

  public static void streamMapTest() {
        lists.stream().map(String::toUpperCase).sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);

        System.out.println("自定义映射规则");
        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:

 public static void streamMatchTest() {
        //流对象中只要有一个元素匹配就返回true
        boolean anyStartWithA = lists.stream().anyMatch((s -> s.startsWith("a")));
        System.out.println(anyStartWithA);
        //流对象中每个元素都匹配就返回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:

 public static void streamCollectTest() {
        List<String> list = lists.stream().filter((p) -> p.startsWith("a")).sorted().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);

    }

计数(Count)

类似sql的count,用来统计流中元素的总数,例如:

 public static void streamCountTest() {
        long count = lists.stream().filter((s -> s.startsWith("a"))).count();
        System.out.println(count);
    }

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:

 public static void streamReduceTest() {
        Optional<String> optional = lists.stream().sorted().reduce((s1, s2) -> {
            System.out.println(s1 + "|" + s2);
            return s1 + "|" + s2;
        });
    }

执行结果如下:

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:

  List<String> bigLists = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            UUID uuid = UUID.randomUUID();
            bigLists.add(uuid.toString());
        }

测试串行流下排序所用的时间:

 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));

    }

测试并行流下排序所用的时间:

    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));

    }

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:


 //递增序列
  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("元素个数:"+stream.map((param) -> {
            return param;
        }).limit(1000).count());

    }

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。


  1. java8中对类型推断进行了增强
    [1]: http://blog.csdn.net/dd864140130/article/details/50521125
    [2]: http://blog.csdn.net/dd864140130/article/details/50521125 ↩

本文链接http://element-ui.cn/news/show-532944.aspx