如何善用函数式接口简化云服务业务代码开发
【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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对现有问题的语义化优化
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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）。
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";
};
JDK 1.8 之前已有的函数式接口:
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java.lang.Runnable
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java.util.concurrent.Callable
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java.util.Comparator
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java.io.FileFilter
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more
JDK 1.8 新增加的函数接口：
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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));
3.lambda表达式的基本语法
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声明：就是和lambda表达式绑定的接口类型
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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。
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操作符：->
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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));
总结：
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lambda表达式，必须和接口进行绑定。
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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
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匿名内部类型变量捕获
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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(); }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。
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表达式类型检查
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@FunctionalInterface interface MyInterface<T, R> { R strategy (T t, R r); }public static void test(MyInterface<String, List> inter) { List<String> list = inter.strategy("hello", new ArrayList()); System.out.println(list); } public static void main(String[] args) { test(new MyInterface<String, List>() { @Override public List strategy(String s, List list) { list.add(s); return list; } }); test((x, y) -> { y.add(x); return y; // x.add(y); // return x; }); /* (x,y)->{..} --> test(param) --> param==MyInterface --> lambda表达式-> MyInterface类型 这个就是对于lambda表达式的类型检查，MyInterface接口就是lambda表达式的目标类型(target typing) (x,y)->{..} --> MyInterface.strategy(T r, R r)--> MyInterface<String, List> inter --> T==String R==List --> lambda--> (x, y) == strategy(T t , R r)--> x==T==String y==R==List */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); // });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。
public class Test{ public static void main(String args[]){ ITest it = (message) -> System.out.println(message); it.markUp("lambda!"); // new Test$$Lambda$1().markUp("lambda"); } } interface ITest{ void markUp(String msg); }javac Test.java
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Compiled from "Test.java" public class Test { public Test(); public static void main(java.lang.String[]); private static void lambda$main$0(java.lang.String){ System.out.println(message); }; }finnal class Test$$Lambda$1 implements ITest{ private Test$$Lambda$1(){ } public void markUp(java.lang.String msg){ Test.lambda$main$0(msg); } }-
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声明一个final内部类型并实现接口
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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。
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静态方法引用
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实例方法引用
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构造方法引用
class Person { private String name; private String gender; private int age; // 静态方法引用 public static int compareByAge(Person p1, Person p2) { return p1.getAge() - p2.getAge(); } } class PersonUtil { // 增加一个实例方法 public int comprareByName(Person p1, Person p2) { return p1.getName().hashCode() - p2.getName().hashCode(); } interface IPerson { // 抽象方法：通过指定类型的构造方法初始化对象数据 Person initPerson(String name, String gender, int age); }public static void main(String[] args) { List<Person> list = new ArrayList<Person>(); list.add(new Person("shuke", "男", 29)); list.add(new Person("tom", "男", 16)); list.add(new Person("jerry", "男", 20)); list.add(new Person("beita", "女", 30)); // 1.匿名内部类实现 Collections.sort(list, new Comparator<Person>() { @Override public int compare(Person o1, Person o2) { return o1.getAge() - o2.getAge(); } }); // 2.lambda表达式实现 Collections.sort(list, (p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()); // 3.静态方法引用实现 Collections.sort(list, Person::compareByAge); // 4.实例方法引用 PersonUtil pu = new PersonUtil(); Collections.sort(list, pu::comprareByName); list.forEach(System.out::println); // 5.构造方法引用：绑定函数式接口 IPerson ip = Person::new; Person person = p1.initPerson("tom", "男", 18); System.out.println(person); }-
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。
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不存储数据，也不修改原始源。
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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。
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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。
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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。
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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<String> list = new ArrayList<String>(); 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);-
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。
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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。
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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
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数据源
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数据转换[可一到多次转换]
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获取结果
3.获取Stream对象
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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)
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BufferReader
BufferReader.lines()-> stream()
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静态工厂
java.util.stream.IntStream.range()..
java.nio.file.Files.walk()..
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自定构建
java.util.Spliterator
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更多的方式
Random.ints()
Pattern.spiltAsStream()..
4.中间操作API{intermediate}：
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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。
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中间操作就是业务逻辑处理
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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
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有状态：即处理数据时，受前置中间操作的影响
- distant/sorted/limit/skip
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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
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// 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);// 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());6.案例
问题一：将实例List转化为Map
对于List<Table>
//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;
使用问题一中的Table类，对于List<Table>，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。
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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<Table>> tablePartition = tableList .stream().collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getPartitionFlag() == true,Collectors.counting()));可输出符合要求的个数。
List<String> strings=Arrays.asList(“this”,”is”,”a”,”test”); Map<Integer, List<String>> stringsMap = strings .stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length);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<Table>
tableList.stream().sorted(comparingInt(Table::getColumnNum)).collect(Collectors.toList()).get(tableList.size() - 1);
添加中间操作reversed() 可获取最小columnNum的对象
List<Map.Entry<Table, Integer>> list = new ArrayList(tableMap.entrySet()); Collections.sort(list, (o1, o2) -> (o2.getValue() - o1.getValue())); list.get(0).getKey();
7.性能与安全
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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<Integer> lists = new ArrayList<Integer>(); // 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());
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