Java 8新特性探究(3):解开lambda最强作用的神秘面纱

开发 后端
JSR是Java Specification Requests的缩写,意思是Java 规范请求,Java 8 版本的主要改进是 Lambda 项目(JSR 335),其目的是使 Java 更易于为多核处理器编写代码。JSR 335=lambda表达式+接口改进(默认方法)+批量数据操作。加上前面两篇,我们已是完整的学习了JSR335的相关内容了。

 

我们期待了很久lambda为java带来闭包的概念,但是如果我们不在集合中使用它的话,就损失了很大价值。现有接口迁移成为lambda风格的问题已经通过default methods解决了,在这篇文章将深入解析Java集合里面的批量数据操作(bulk operation),解开lambda***作用的神秘面纱。

1.关于JSR335

JSR是Java Specification Requests的缩写,意思是Java 规范请求,Java 8 版本的主要改进是 Lambda 项目(JSR 335),其目的是使 Java 更易于为多核处理器编写代码。JSR 335=lambda表达式+接口改进(默认方法)+批量数据操作。加上前面两篇,我们已是完整的学习了JSR335的相关内容了。

2.外部VS内部迭代

以前Java集合是不能够表达内部迭代的,而只提供了一种外部迭代的方式,也就是for或者while循环。

  1. List persons = asList(new Person("Joe"), new Person("Jim"), new Person("John"));  
  2. for (Person p :  persons) {  
  3.    p.setLastName("Doe");  

上面的例子是我们以前的做法,也就是所谓的外部迭代,循环是固定的顺序循环。在现在多核的时代,如果我们想并行循环,不得不修改以上代码。效率能有多大提升还说定,且会带来一定的风险(线程安全问题等等)。
要描述内部迭代,我们需要用到Lambda这样的类库,下面利用lambda和Collection.forEach重写上面的循环

  1. persons.forEach(p->p.setLastName("Doe")); 

现在是由jdk 库来控制循环了,我们不需要关心last name是怎么被设置到每一个person对象里面去的,库可以根据运行环境来决定怎么做,并行,乱序或者懒加载方式。这就是内部迭代,客户端将行为p.setLastName当做数据传入api里面。

内部迭代其实和集合的批量操作并没有密切的联系,借助它我们感受到语法表达上的变化。真正有意思的和批量操作相关的是新的流(stream)API。新的java.util.stream包已经添加进JDK 8了。

3.Stream API

流(Stream)仅仅代表着数据流,并没有数据结构,所以他遍历完一次之后便再也无法遍历(这点在编程时候需要注意,不像Collection,遍历多少次里面都还有数据),它的来源可以是Collection、array、io等等。

3.1中间与终点方法

流作用是提供了一种操作大数据接口,让数据操作更容易和更快。它具有过滤、映射以及减少遍历数等方法,这些方法分两种:中间方法和终端方法,“流”抽象天生就该是持续的,中间方法永远返回的是Stream,因此如果我们要获取最终结果的话,必须使用终点操作才能收集流产生的最终结果。区分这两个方法是看他的返回值,如果是Stream则是中间方法,否则是终点方法。具体请参照Stream的api

简单介绍下几个中间方法(filter、map)以及终点方法(collect、sum)

3.1.1Filter

在数据流中实现过滤功能是首先我们可以想到的最自然的操作了。Stream接口暴露了一个filter方法,它可以接受表示操作的Predicate实现来使用定义了过滤条件的lambda表达式。

  1. List persons = …  
  2. Stream personsOver18 = persons.stream().filter(p -> p.getAge() > 18);//过滤18岁以上的人 

3.1.2Map

假使我们现在过滤了一些数据,比如转换对象的时候。Map操作允许我们执行一个Function的实现(Function<T,R>的泛型T,R分别表示执行输入和执行结果),它接受入参并返回。首先,让我们来看看怎样以匿名内部类的方式来描述它:

  1. Stream adult= persons  
  2.               .stream()  
  3.               .filter(p -> p.getAge() > 18)  
  4.               .map(new Function() {  
  5.                   @Override 
  6.                   public Adult apply(Person person) {  
  7.                      return new Adult(person);//将大于18岁的人转为成年人  
  8.                   }  
  9.               }); 

现在,把上述例子转换成使用lambda表达式的写法:

  1. Stream map = persons.stream()  
  2.                     .filter(p -> p.getAge() > 18)  
  3.                     .map(person -> new Adult(person)); 

3.1.3Count

count方法是一个流的终点方法,可使流的结果最终统计,返回int,比如我们计算一下满足18岁的总人数

  1. int countOfAdult=persons.stream()  
  2.                        .filter(p -> p.getAge() > 18)  
  3.                        .map(person -> new Adult(person))  
  4.                        .count(); 

3.1.4Collect

collect方法也是一个流的终点方法,可收集最终的结果

  1. List adultList= persons.stream()  
  2.                        .filter(p -> p.getAge() > 18)  
  3.                        .map(person -> new Adult(person))  
  4.                        .collect(Collectors.toList()); 

或者,如果我们想使用特定的实现类来收集结果:

  1. List adultList = persons  
  2.                  .stream()  
  3.                  .filter(p -> p.getAge() > 18)  
  4.                  .map(person -> new Adult(person))  
  5.                  .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); 

篇幅有限,其他的中间方法和终点方法就不一一介绍了,看了上面几个例子,大家明白这两种方法的区别即可,后面可根据需求来决定使用。

3.2顺序流与并行流

每个Stream都有两种模式:顺序执行和并行执行。
顺序流:

  1. List <Person> people = list.getStream.collect(Collectors.toList()); 

并行流:

  1. List <Person> people = list.getStream.parallel().collect(Collectors.toList()); 

顾名思义,当使用顺序方式去遍历时,每个item读完后再读下一个item。而使用并行去遍历时,数组会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。

3.2.1并行流原理:

  1. List originalList = someData;  
  2. split1 = originalList(0, mid);//将数据分小部分  
  3. split2 = originalList(mid,end);  
  4. new Runnable(split1.process());//小部分执行操作  
  5. new Runnable(split2.process());  
  6. List revisedList = split1 + split2;//将结果合并 

大家对hadoop有稍微了解就知道,里面的 MapReduce  本身就是用于并行处理大数据集的软件框架,其 处理大数据的核心思想就是大而化小,分配到不同机器去运行map,最终通过reduce将所有机器的结果结合起来得到一个最终结果,与MapReduce不同,Stream则是利用多核技术可将大数据通过多核并行处理,而MapReduce则可以分布式的。

3.2.2顺序与并行性能测试对比

如果是多核机器,理论上并行流则会比顺序流快上一倍,下面是测试代码

  1. long t0 = System.nanoTime();  
  2.  
  3. //初始化一个范围100万整数流,求能被2整除的数字,toArray()是终点方法  
  4.  
  5. int a[]=IntStream.range(0, 1_000_000).filter(p -> p % 2==0).toArray();  
  6.  
  7. long t1 = System.nanoTime();  
  8.  
  9. //和上面功能一样,这里是用并行流来计算  
  10.  
  11. int b[]=IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().filter(p -> p % 2==0).toArray();  
  12.  
  13. long t2 = System.nanoTime();  
  14.  
  15. //我本机的结果是serial: 0.06s, parallel 0.02s,证明并行流确实比顺序流快  
  16.  
  17. System.out.printf("serial: %.2fs, parallel %.2fs%n", (t1 - t0) * 1e-9, (t2 - t1) * 1e-9); 

3.3关于Folk/Join框架

应用硬件的并行性在java 7就有了,那就是 java.util.concurrent 包的新增功能之一是一个 fork-join 风格的并行分解框架,同样也很强大高效,有兴趣的同学去研究,这里不详谈了,相比Stream.parallel()这种方式,我更倾向于后者。

 

4.总结

如果没有lambda,Stream用起来相当别扭,他会产生大量的匿名内部类,比如上面的3.1.2map例子,如果没有default method,集合框架更改势必会引起大量的改动,所以lambda+default method使得jdk库更加强大,以及灵活,Stream以及集合框架的改进便是***的证明。

java 8特性探究系列写了3篇了,作为大餐,将java 8的重量级特性lambda与default method写在前面,下篇上个小菜,荤素搭配,也是语言相关的,JEP104 Java 类型的注解的探究,同时谢谢大家的支持,欢迎提出建议。如果你想了解哪些特性,欢迎给我发留言。

原文链接:http://my.oschina.net/benhaile/blog/177148

责任编辑:林师授 来源: oschina
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