lambda&Stream

1. lambda
- 1.1 函数式接口
- 1.2 表达式编写方法
2. Stream
- 2.1 Stream介绍
- 2.2 流的三种操作
- - 2.2.1 生成流
  - 2.2.2 中间操作
  - 2.2.3 终值操作
- 2.3 流的执行顺序
- 2.4 IDEA可视化Stream
- 2.5 知识汇总（※）

1. lambda

Lambada 简介：

Lambda 表达式，也可称为闭包，它是推动 Java 8 发布的最重要新特性。

Lambda 允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递进方法中）。使用 Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑

记住：函数作为参数传递进方法中

两个东西：函数参数、方法

示例：

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

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

上述例子：

方法：Thread().start();

函数参数：()->System.out.println(“hello”)

这个函数参数实际上是Runnable中的run函数

编译器会将 “System.out.println(“hello”)” 编译成Runnable.run 的执行指令。

可代码中我们并没有指明Run方法，这是因为 run 方法是Runnable接口的唯一方法，也就是说如果Runable有多个方法是不能使用Lambada表达示的，这种支持Lambada的接口统称函数式接口。

函数参数的写法：

() -> {}

    ()：接口方法的括号，接口方法如果有参数，也需要写参数。若只有一个参数时，括号可以省略。
    -> : 分割左右部分。
    {} : 要实现的方法体。只有一行代码时，可以不加括号，可以不写return。

1.1 函数式接口

必须是函数式接口才可以使用lambada 表达示，函数式接口笼统的讲就是只有一个抽像方法接口就是函数式接口，其详细特征如下：

接口中只有一个抽像方法会被编译器自动认识成函数式接口
有多个方法，但是Object类提供的方法和default方法除外

1.2 表达式编写方法

expression/ɪkˈspreʃn/：单条语句表达式

statement：语句块

reference：方法引用

package com.lrm.web;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        //参数声明
        creat((a,b)->a+b);

        //单行语句块：必须要有结果
        creat((a,b)->a+b);

        //多行语句块
        creat((a,b)->{
            System.out.println("1");
            return a+b;
        });

        //静态引用
        creat(Test::staticMethod);//引用Test类下的static_me方法
        //非静态引用
        creat(new Test()::notStatic);
        //工具类方法引用
        creat(String::concat);
    }

    private String notStatic(String name,String message){
        return name+message;
    }

    private static String staticMethod(String name, String message){
        return name+message;
    }

    private static void creat(myInter myInter){
        myInter.build("11","22");
    }

    public interface myInter{
        String build(String name, String message);
    }

}

2. Stream

2.1 Stream介绍

java8 中的stream 与InputStream和OutputStream是完全不同的概念, stream 是用于对集合迭代器的增强，使之完成能够完成更高效的聚合操作（过滤、排序、统计分组）或者大批量数据操作。此外与stream 与lambda 表达示结合后编码效率与大大提高，并且可读性更强。

示例展示：

// 获取所有红色苹果的总重量
appleStore.stream().filter(a -> "red".equals(a.getColor()))
.mapToInt(w -> w.getWeight()).sum()


// 基于颜色统计平均重量
appleStore.stream().collect(Collectors.groupingBy(a -> a.getColor(),
        Collectors.averagingInt(a -> a.getWeight()))).forEach((k, v) -> {
    System.out.println(k + ":" + v);
});

stream 产生背景

‘获取所有红色苹果的总重量’，如果用SQL其实非常好实现，为什么不在直接关系数据库来实现呢?

//获取所有红色苹果的总重量
select sum(a.weight) from apple as a  where a.color='red';
// 基于颜色分组统计重量
select a.color,sum(a.weight) from apple as a group by color;

遍历在传统的javaEE 项目中数据源比较单而且集中，像这类的需求都我们可能通过关系数据库中进行获取计算。但现在的互联网项目数据源成多样化有：关系数据库、NoSQL、Redis、mongodb、ElasticSearch、Cloud Server 等。这时就需我们从各数据源中汇聚数据并进行统计。这在Stream出现之前只能过遍历实现非常繁琐。

Stream可以解决多数据源的数据操作相关问题

场景：跨库join的问题

查询一个店铺的订单信息，需要用到订单表与会员表在传统数据库单一例中可以通过jon 关联轻松实现，但在分布场景中这两张表分别存储在于交易库和会员库两个实例中，join不能用。只能在服务端实现其流程如下：

查询订单表数据

找出订单中所有会员的ID

根据会员ID查询会员表信息

将订单数据与会员数据进行合并

这用传统迭代方法非常繁琐，而这正是stream 所擅长的。示例代码如下：

// 获取所有会员ID 并去重
List<Integer> ids = orders.stream().map(o -> o.getMemberId()).distinct().collect(Collectors.toList());
//  合并会员信息 至订单信息
orders.stream().forEach(o -> {
    Member member = members.stream().filter(m -> m.getId() == o.getMemberId()).findAny().get();
    o.setMemberName(member.getName());
});

2.2 流的三种操作

2.2.1 生成流

处理容器
处理数组

2.2.2 中间操作

非静态、返回Stream的方法，都是中间操作（惰性操作）

惰性操作：如果没有终值操作，中间操作不会被执行

2.2.3 终值操作

非中间操作的都是终值操作，只能有一个且为最后一个，Stream的结果为终值方法的返回值

2.3 流的执行顺序

public void test(){
	appleStore.stream(){
		.peek(a->System.out.println(a.getColor()))//打印颜色
		.peek(a->System.out.println(a.getOrigin()))//打印产地
		.toArray();
}

上述代码相当于

public void test(){
	for(Apple apple : appleStore){
		System.out.println(a.getColor());//打印颜色
		System.out.println(a.getOrigin());//打印产地
}

因此执行顺序为：

以对象为基本单位，依次操作

2.4 IDEA可视化Stream

Java lambda&Stream1. lambda2. Stream

debug的时候点击：

Java lambda&Stream1. lambda2. Stream

2.5 知识汇总（※）

示意图

Java lambda&Stream1. lambda2. Stream

操作特性

不存储数据
不改变数据源
不可重复使用（对一个流进行操作之后，要么生成新的流继续操作，要么终值操作）

流的操作类型

stream 所有操作组合在一起即变成了管道，管道中有以下两种操作：

中间操作(intermediate /,ɪntə’miːdɪət/): 调用中间操作方法会返回一个新的流。通过连续执行多个操作倒便就组成了Stream中的执行管道（pipeline）。需要注意的是这些管道被添加后并不会真正执行，只有等到调用终值操作之后才会执行。
终值操作(terminal /'tɜːmɪn(ə)l/)：在调用该方法后，将执行之前所有的中间操作，获返回结果结束对流的使用

流的执行顺序说明：其每个元素挨着作为参数去调用中间操作及终值操作，而不是遍历完一个方法，在遍历下一个方法。

流的并形操作

调用Stream.parallel() 方法可以将流基于多个线程并行执行

流的生成

Collection#stream

Arrays#stream

Stream#Stream

Stream#generate

Stream 中的常用API及场景

方法	描述	操作类型
filter	接收一个Boolean表达示来过滤元素	中间操作
map	将流中元素 1:1 映谢成另外一个元素	中间操作
mapToInt	将流中元素映谢成int，mapToLong、mapToDouble操作类似目的减少装箱拆箱带来的损耗	中间操作
flatMap	如map时返回的是一个List, 将会进一步拆分。详见flatMap示例	中间操作
forEach	遍历流中所有元素	终值操作
sorted	排序	中间操作
peek	遍历流中所有元素，如forEach不同在于不会结束流	中间操作
toArray	将流中元素转换成一个数组返回	终值操作
reduce	归约合并操作	中间操作
collect	采集数据，返回一个新的结果参数说明 Supplier<R>：采集需要返回的结果BiConsumer<R, ? super T>：传递结果与元素进行合并。BiConsumer<R, R>：在并发执行的时候结果合并操作。详见 collec示例	终值操作
distinct	基于equal 表达示去重	中间操作
max	通过比较函数返回最大值	终值操作
anyMatch	流中是否有任一元素满足表达示	终值操作
allMatch	流中所有元素满足表达示返回true	终值操作
noneMatch	与allMatch 相反，都不满足的情况下返回 true	终值操作
findFirst	找出流中第一个元素	终值操作
of	生成流	生成流操作
iterate	基于迭代生成流	生成流操作
generate	基于迭代生成流，与iterate 不同的是不后一元素的生成，不依懒前一元素	生成流操作
concat	合并两个相同类型的类	生成流操作

示例

@Test
    public void filterTest() {
        appleStore.stream().filter(a -> a.getColor().equals("red")).forEach(a -> {
            System.out.println(a.getColor());
        });
    }

    @Test
    public void mapTest() {
        appleStore.stream().map(a -> a.getOrigin()).forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void flatMapTest() throws IOException {
        Stream<String> lines = Files.lines(new File("G:\\git\\tuling-java8\\src\\main\\java\\com\\tuling\\java8\\stream\\bean\\Order.java").toPath());
        lines.flatMap(a -> Arrays.stream(a.split(" "))).forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void sortedTest() {
        appleStore.stream().sorted((a, b) -> a.getWeight() - b.getWeight())
                .map(a -> a.getWeight()).forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void peekTest() {
        appleStore.stream().peek(a -> {
            System.out.println(a.getId());
        }).map(a -> a.getOrigin())
                .peek(System.out::println).forEach(a -> {
        });
    }

    @Test
    public void reduceTest() {
        // 找出最重的那个苹果
        appleStore.stream().reduce((a, b) -> a.getWeight() > b.getWeight() ? a : b)
                .ifPresent(a -> {
                    System.out.println(a.getWeight());
                });
    }

    @Test
    public void collectTest() {
        // 将结果转换成id作为key map<Integer,Apple>
        HashMap<Integer, Apple> map = appleStore.stream().collect(HashMap::new, (m, a) -> m.put(a.getId(), a), (m1, m2) -> m1.putAll(m2));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k);
            System.out.println(v);
        });
        // Map<String,List<Apple>>
        //  基于颜色分组， 并获取其平均重量


    }

Collectors 中的常用API及场景

方法	描述
toList	转换成list
toMap	转换成map
groupingBy	统计分组
averagingInt	求平均值
summingInt	求总值
maxBy	获取最大值

Collectors 使用例子

// 获得所有颜色苹果的平均重量
    @Test
public void groupByTest() {
        Collector<Apple, ?, Map<String, Double>> groupCollect =
                Collectors.groupingBy((Apple a) -> a.getColor(), Collectors.averagingInt((Apple a) -> a.getWeight()));
        appleStore.stream().collect(groupCollect).forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + ":" + v);
        });
    }

流的关闭机制

一般情况使用完流之后不需要调用close 方法进行关闭，除非是使用channel FileInputStream 这类的操作需要关闭,可调用 java.util.stream.BaseStream#onClose() 添加关闭监听.

Java lambda&Stream1. lambda2. Stream

lambda&Stream

1. lambda

1.1 函数式接口

1.2 表达式编写方法

2. Stream

2.1 Stream介绍

2.2 流的三种操作

2.2.1 生成流

2.2.2 中间操作

2.2.3 终值操作

2.3 流的执行顺序

2.4 IDEA可视化Stream

2.5 知识汇总（※）

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2.3 流的执行顺序

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