摘要:在云服务业务开发中,善于使用代码新特性,往往能让开发效率大大提升,这里简单介绍下lambad表达式及函数式接口特性。
在云服务业务开发中,善于使用代码新特性,往往能让开发效率大大提升,这里简单介绍下lambad表达式及函数式接口特性。
1.Lambda 表达式
Lambda表达式也被称为箭头函数、匿名函数、闭包。他允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递到方法中),体现出轻量级函数式编程思想。
为什么引入lambda?
Model Code as Data,编码及数据,尽可能轻量级的将代码封装为数据。
解决方案:接口&实现类(匿名内部类)
存在问题:语法冗余,this关键字、变量捕获、数据控制等
public static void main (String[] args){
// 1. 传统模式下,新线程的创建
new Thread (new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("threading..." + Thread.currentThread().getId())
}
}).start();
// 2. lambda表达式优化线程模式
new Thread(()->{
System.out.println("lambda threading..." + Thread.currentThread().getId());
})
}
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- 不是解决未知问题的新技术
- 对现有问题的语义化优化
- 需要根据实际需求考虑性能问题
2.函数式接口(Functional Interface)
函数式接口就是Java类型系统中的接口,是只包含一个抽象方法的特殊接口(可以有很多非抽象方法)。
语言化检测注解:@FunctionalInterface 检测合法性
java1.8支持接口内包含:抽象方法、默认接口方法、静态接口方法、来自Object继承的方法
/**
* 用户身份认证标记接口
*/
@FunctionalInterface
public interface IUserCredential {
/**
* 通过用户账号,验证用户身份信息的接口
* @param username 要验证的用户账号
* @return 返回身份信息[系统管理员、用户管理员、普通用户]
*/
String verifyUser(String username);
default String getCredential(String username) {
if ("admin".equals(username)) {
return "admin + 系统管理员用户";
} else if("manager".equals(username)){ return "manager + 用户管理员用户"; } else { return "commons + 普通会员用户"; } } String toString(); /** * 消息合法性验证方法 * @param msg 要验证的消息 * @return 返回验证结果 */ static boolean verifyMessage(String msg) { if (msg != null) { return true; } return false; }} // 匿名内部类,实现接口的抽象方法 IUserCredential ic = new IUserCredential() { @Override
public String verifyUser(String username) { return "admin".equals(username)?"管理员":"会员"; } }; // lambda表达式是函数式接口的一种简单实现 IUserCredential ic2 = (username) -> { return "admin".equals(username)?"lbd管理员": "lbd会员"; };
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JDK 1.8 之前已有的函数式接口:
- java.lang.Runnable
- java.util.concurrent.Callable
- java.security.PrivilegedAction
- java.util.Comparator
- java.io.FileFilter
- more
JDK 1.8 新增加的函数接口:
java.util.function
/* java.util.function提供了大量的函数式接口 Predicate 接收参数T对象,返回一个boolean类型结果 Consumer 接收参数T对象,没有返回值 Function 接收参数T对象,返回R对象 Supplier 不接受任何参数,直接通过get()获取指定类型的对象 UnaryOperator 接口参数T对象,执行业务处理后,返回更新后的T对象 BinaryOperator 接口接收两个T对象,执行业务处理后,返回一个T对象 */ Predicate<String> pre = (String username) -> { return "admin".equals(username); }; System.out.println(pre.test("manager")); Consumer<String> con = (String message) -> { System.out.println("要发送的消息:" + message); }; con.accept("lambda expression."); Function<String, Integer> fun = (String gender) -> { return "male".equals(gender)?1:0; }; System.out.println(fun.apply("male")); Supplier<String> sup = () -> { return UUID.randomUUID().toString(); }; System.out.println(sup.get()); UnaryOperator<String> uo = (String img)-> { img += "[100x200]"; return img; }; System.out.println(uo.apply("原图--")); BinaryOperator<Integer> bo = (Integer i1, Integer i2) -> { return i1 > i2? i1: i2; }; System.out.println(bo.apply(12, 13)); 复制代码
3.lambda表达式的基本语法
基本语法
- 声明:就是和lambda表达式绑定的接口类型
- 参数:包含在一对圆括号中,和绑定的接口中的抽象方法中的参数个数及顺序一致。
- 操作符:->
- 执行代码块:包含在一对大括号中,出现在操作符号的右侧
[接口声明] = (参数) -> {执行代码块};
// 没有参数,没有返回值的lambda表达式绑定的接口
interface ILambda1{
void test();
}
// 带有参数,没有返回值的lambda表达式
interface ILambda2{
void test(String name, int age);
}
// 带有参数,带有返回值的lambda表达式
interface ILambda3 {
int test(int x, int y);
}
ILambda1 i1 = () -> System.out.println("hello boys!");
i1.test();
ILambda2 i21 = ( n, a) -> {
System.out.println(n + "say: my year's old is " + a);
};
i21.test("jerry", 18);
ILambda2 i22 = (n, a) ->
System.out.println(n + " 说:我今年" + a + "岁了.");
i22.test("tom", 22);
ILambda3 i3 = (x, y) -> {
int z = x + y;
return z;
};
System.out.println(i3.test(11, 22));
ILambda3 i31 = (x, y) -> x + y;
System.out.println(i31.test(100, 200));
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总结:
- lambda表达式,必须和接口进行绑定。
- lambda表达式的参数,可以附带0个到n个参数,括号中的参数类型可以不用指定,jvm在运行时,会自动根据绑定的抽象方法中的参数进行推导。
- lambda表达式的返回值,如果代码块只有一行,并且没有大括号,不用写return关键字,单行代码的执行结果,会自动返回。 如果添加了大括号,或者有多行代码,必须通过return关键字返回执行结果。
变量捕获
- 匿名内部类型变量捕获
lambda表达式变量捕获
// 1. 匿名内部类型中对于变量的访问 String s1 = "全局变量"; public void testInnerClass() { String s2 = "局部变量"; new Thread(new Runnable() { String s3 = "内部变量"; @Override public void run() { // 访问全局变量 // System.out.println(this.s1);// this关键字~表示是当前内部类型的对象(报错) System.out.println(s1); System.out.println(s2);// 局部变量的访问,不能对局部变量进行数据的修改final // s2 = "hello"; System.out.println(s3); System.out.println(this.s3); } }).start(); } // 2. lambda表达式变量捕获 public void testLambda() { String s2 = "局部变量lambda"; new Thread(() -> { String s3 = "内部变量lambda"; // 访问全局变量 // 不再建立对象域 System.out.println(this.s1);// this关键字,表示的就是所属方法所在类型的对象 // 访问局部变量 System.out.println(s2); // s2 = "hello";// 不能进行数据修改,默认推导变量的修饰符:final System.out.println(s3); s3 = "labmda 内部变量直接修改"; System.out.println(s3); }).start(); } 复制代码
总结:Lambda表达式优化了匿名内部类类型中的this关键字,不再单独建立对象作用域,表达式本身就是所属类型对象的一部分,在语法语义上使用更加简洁。
类型检查
对于语法相同的表达式,Jvm在运行的过程中,在底层通过解释及重构,进行类型的自动推导。
- 表达式类型检查
- 参数类型检查
方法重载
interface Param1 {
void outInfo(String info);
}
interface Param2 {
void outInfo(String info);
}
// 定义重载的方法
public void lambdaMethod(Param1 param) {
param.outInfo("hello param1 imooc!");
}
public void lambdaMethod(Param2 param) {
param.outInfo("hello param2 imooc");
}
test.lambdaMethod(new Param1() {
@Override
public void outInfo(String info) {
System.out.println(info);
}
});
test.lambdaMethod(new Param2() {
@Override
public void outInfo(String info) {
System.out.println("------");
System.out.println(info);
}
});
/*
lambda表达式存在类型检查-> 自动推导lambda表达式的目标类型
lambdaMethod() -> 方法 -> 重载方法
-> Param1 函数式接口
-> Param2 函数式接口
调用方法-> 传递Lambda表达式-> 自动推导->
-> Param1 | Param2
*/
// 报错 Ambigus Method call
// test.lambdaMethod( (String info) -> {
// System.out.println(info);
// });
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总结:出现方法重载的类型中参数都是函数式接口的情况,需使用匿名内部类实现替代lambda表达式。
底层构建原理
public class Test{
public static void main(String args[]){
ITest it = (message) -> System.out.println(message);
it.markUp("lambda!");
// new Test$$Lambda$1().markUp("lambda");
}
}
interface ITest{
void markUp(String msg);
}
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javac Test.java
javap -p Test.class (javap反解析工具 -p显示所有类与成员)
- java -Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses Test
- 声明一个私有静态方法,对Lambda表达式做一个具体的方法实现
- 声明一个final内部类型并实现接口
- 在实现接口后的重写方法中利用外部类调用该私有静态方法
4.方法引用
方法引用提供了非常有用的语法,可以直接引用已有Java类或对象(实例)的方法或构造器。与lambda联合使用,方法引用可以使语言的构造更紧凑简洁,减少冗余代码。
- 静态方法引用
- 实例方法引用
- 构造方法引用
5.Stream
- 新添加的Stream流—是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。把真正的函数式编程风格引入到Java中。
- 不存储数据,也不修改原始源。
- Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
- Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
- 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, 比如筛选, 排序,聚合等。
- 元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
// 1. for循环实现 List list = new ArrayList(); for (String s : list) { if (s.length() > 3) { lista.add(s); } } System.out.println(lista);
// 2. 迭代器实现
List<String> listb = new ArrayList<>();
Iterator<String> it = list.iterator();
while(it.hasNext()) {
String s = it.next();
if(s.length() > 3) {
listb.add(s);
}
}
System.out.println(listb);
// 3. stream实现
List listc = list.stream().filter(s->s.length()>3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(listc);
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几者关系
- lambda表达式是传统方法的语法糖,简化并且改造传统内部类实现设计方案的另一种实现模式。
- 方法引用又是lambda基础上的语法糖,和Stream没有关系,简化方法调用的。
- Stream是针对数据和集合的强化优化操作,可以和lambda结合起来简化编码过程。
常见API介绍
1.聚合操作
2.Stream的处理流程
- 数据源
- 数据转换[可一到多次转换]
- 获取结果
3.获取Stream对象
- 从集合或者数组中获取
Collection.stream(), 如list.stream()
Collection.parallelstream(), 获得支持并发处理的流
Arrays.stream(T t)
- BufferReader
BufferReader.lines()-> stream()
- 静态工厂
java.util.stream.IntStream.range()..
java.nio.file.Files.walk()..
- 自定构建
java.util.Spliterator
- 更多的方式
Random.ints()
Pattern.spiltAsStream()..
4.中间操作API{intermediate}:
- 操作结果是一个Stream对象,所以中间操作可有一个或多个连续的中间操作,需要注意的是中间操作只记录操作方式,不做具体执行,直到结束操作发生时,才做数据的最终执行。
- 中间操作就是业务逻辑处理
- 操作过程分为有状态和无状态
无状态:即处理数据时,不受前置中间操作的影响
- map/filter/peek/parallel/sequential/unordered
- 有状态:即处理数据时,受前置中间操作的影响
- distant/sorted/limit/skip
5.终结操作|结束操作{Terminal}
一个steam对象只能有一个Terminal操作。这个操作不可逆,一旦发生,就会真实处理数据生成对应结果
- 非短路操作:当前的Stream对象必须处理完集合中所有的数据,才能得到处理结果
forEach/forEachOrdered/toArray/reduce/collect/min/max/count/iterator
- 短路操作:当前的Stream对象在处理过程中,一旦满足某个条件,就可以得到结果
anyMatch/AllMatch/noneMatch/findfirst/findAny等
short-circuiting : 在无限大的stream 中返回有限大的stream 需要包含短路操作是有必要的
Stream转换
// 1. 批量数据 -> Stream对象
// 多个数据
Stream stream = Stream.of("admin", "tom", "jerry");
// 数组
String [] strArrays = new String[] {"xueqi", "biyao"};
Stream stream2 = Arrays.stream(strArrays);
// 列表
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("aaa");
list.add("bbb");
list.add("ccc");
Stream stream3 = list.stream();
// 集合
Set<String> set = new HashSet<>();
set.add("aaa");
set.add("bbb");
set.add("ccc");
Stream stream4 = set.stream();
// Map
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("tom", 1000);
map.put("jerry", 1200);
map.put("shuke", 1000);
Stream stream5 = map.entrySet().stream();
//2. Stream对象对于基本数据类型的功能封装
//int / long / double
IntStream.of(new int[] {10, 20, 30}).forEach(System.out::println); //只做一次拆箱装箱
IntStream.range(1, 5).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 5).forEach(System.out::println);
// 3. Stream对象 --> 转换得到指定的数据类型
// 数组
Object [] objx = stream.toArray(String[]::new);
// 字符串
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
System.out.println(str);
// 列表
//List<String> listx = (List<String>) stream.collect(Collectors.toList());
System.out.println(listx);
// 集合
//Set<String> setx = (Set<String>) stream.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(setx);
// Map
//Map<String, String> mapx = (Map<String, String>) stream.collect(Collectors.toMap(x->x, y->"value:"+y));
System.out.println(mapx);
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Stream常见操作
// Stream中常见的API操作
List<String> accountList = new ArrayList<>();
accountList.add("tom");
accountList.add("jerry");
accountList.add("apha");
accountList.add("beta");
accountList.add("shuke");
// map() 中间操作,map()方法接收一个Functional接口
accountList = accountList.stream().map(x->"name:" + x).collect(Collectors.toList());
// filter() 添加过滤条件,过滤符合条件的用户
accountList = accountList.stream().filter(x-> x.length() > 3).collect(Collectors.toList());
// forEach 增强型循环
accountList.forEach(x-> System.out.println("forEach->" + x));
// peek() 中间操作,迭代数据完成数据的依次处理过程
accountList.stream()
.peek(x -> System.out.println("peek 1: " + x))
.peek(x -> System.out.println("peek 2:" + x))
.forEach(System.out::println);// 合并多个过程 迭代只发生一次
accountList.forEach(System.out::println);
// Stream中对于数字运算的支持
List<Integer> intList = new ArrayList<>();
intList.add(20);
intList.add(19);
intList.add(7);
intList.add(8);
intList.add(86);
intList.add(11);
intList.add(3);
intList.add(20);
// skip() 中间操作,有状态,跳过部分数据
intList.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
// limit() 中间操作,有状态,限制输出数据量
intList.stream().skip(3).limit(2).forEach(System.out::println);
// distinct() 中间操作,有状态,剔除重复的数据
intList.stream().distinct().forEach(System.out::println);
// sorted() 中间操作,有状态,排序
// max() 获取最大值
Optional optional = intList.stream().max((x, y)-> x-y);
System.out.println(optional.get());
// min() 获取最小值
// reduce() 合并处理数据
Optional optional2 = intList.stream().reduce((sum, x)-> sum + x);
System.out.println(optional2.get());
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6.案例
问题一:将实例List转化为Map
对于List
来说,我需要将其形变为Map<Table.id,Table>,用如下流处理代码
//Table类
public class DmTable {
private Integer id;
private String tableName;
private String tableComment;
private Integer datasourceId;
private Integer directoryId;
private Boolean partitionFlag;
private Integer columnNum;
// ......
}
tableMap=TableList.stream().collect(Collectors.toMap(Table::getId, b -> b);
// 等效于
tableMap=TableList.stream().collect(Collectors.toMap(Table::getId, Function.identity()));// 静态方法 实现 return t -> t;
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问题二:将集合分成若干类别
使用问题一中的Table类,对于List
,我需要将其按照partitionFlag分类,Collector提供两种方法partitioningBy()、groupingBy()。前者分成满足条件与不满足条件两类,后者可按条件分成若干类别的Map。
Map<Boolean, List<Table>> tablePartition = tableList
.stream().collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getPartitionFlag() == true));
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- 有的时候,我们关注的不光是元素还有元素的个数,流处理可以再进行后期处理。
Map<Boolean, List
tablePartition = tableList .stream().collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getPartitionFlag() == true,Collectors.counting()));
可输出符合要求的个数。
groupingBy()可对字符串长度分组。
List<String> strings=Arrays.asList(“this”,”is”,”a”,”test”);
Map<Integer, List<String>> stringsMap = strings
.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length);
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结果输出多分类的map,key值为字符串长度。
注意:如果是从数据库获取数据,务必将分组操作放在数据库中执行,java8新增方法只适合处理内存中的数据。
问题三:从list中得到某个特定的对象
获得List
中columnNum最多的table对象
tableList.stream().sorted(comparingInt(Table::getColumnNum)).collect(Collectors.toList()).get(tableList.size() - 1);
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添加中间操作reversed() 可获取最小columnNum的对象
问题四: 得到Map<Table,Table.columnNum>中最大columnNum的table
List<Map.Entry<Table, Integer>> list = new ArrayList(tableMap.entrySet());
Collections.sort(list, (o1, o2) -> (o2.getValue() - o1.getValue()));
list.get(0).getKey();
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7.性能与安全
- 串行Stream的性能小于传统的for循环、 迭代器
并行Stream的性能与传统的for循环、 迭代器差不多,在处理对象(复杂数据类型)的情况下,并行性能最佳
// 整数列表 List lists = new ArrayList(); // 增加数据 for (int i = 0; i < 1000; i++){ lists.add(i); }
// 串行Stream List<Integer> list2 = new ArrayList<>(); lists.stream().forEach(x->list2.add(x)); System.out.println(lists.size()); System.out.println(list2.size()); // 并行Stream 线程不安全 丢失 List<Integer> list3 = new ArrayList<>(); lists.parallelStream().forEach(x-> list3.add(x)); System.out.println(list3.size()); // collect 当并行执行时可以实例化、填充和合并多个中间结果,以保持可变数据结构的隔离 List<Integer> list4 = lists.parallelStream().collect(Collectors.toList()); System.out.println(list4.size()); 复制代码
本文分享自华为云社区《如何善用函数式接口简化云服务业务代码开发》,原文作者:luanzhen 。
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