JDK8--02：为什么要使用lambda

lambda是一个匿名函数，我们可以把lambda理解为一个可以传递的代码（将代码像数据一样传递），可以写出更简洁更灵活的代码。
首先看一下原来的匿名内部类实现方式（以比较器为例）

    //原来的匿名内部类实现方式
    public void test1(){
        //定义一个匿名内部类comparator
        Comparator<Integer> comparator = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return Integer.compare(o1,o2);
            }
        };
        //将匿名内部类作为对象传入
        TreeSet<Integer> treeSet = new TreeSet<>(comparator);
    }

　以上代码实际上实际有用的代码只有两行（第7行），但是却需要写这么多代码，非常痛苦，lambda就很好的解决了该问题。

　lambda实现方式

    //lambda表达式实现
    public void test2(){
        //lambda表达式
        Comparator<Integer> comparator = (x,y)->Integer.compare(x,y);
        //将匿名内部类作为对象传入
        TreeSet<Integer> treeSet = new TreeSet<>(comparator);
    }

　通过以上可以看到，原来的多行代码，变为了一行实现，代码量大大减少，但是，如果只是这样的一个结论，显然不能说服人（匿名内部类我直接就可以一键生成，对开发来说影响并不是很大，反而要学习一个新的语法，这种投入产出比不太大）
　所以再举一个例子来说明lambda的优势：

　需求1：获取公司中年龄大于35岁的员工

　　先创建实体类

package com.example.jdk8demo.lambda;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.ToString;

@Data
@RequiredArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public class Employer {
    private String name;
    private Integer age;
    private double salary;
}

　　为了方便演示，就不再进行数据库操作，直接模拟一个员工集合

/**
     * 模拟员工集合
     */
    private List<Employer> list = Arrays.asList(
            new Employer("张三",18,2222.22),
            new Employer("李四",32,3333.33),
            new Employer("王五",52,4444.44),
            new Employer("赵六",44,5555.55),
            new Employer("田七",8,4235.32),
            new Employer("牛八",28,3256.52)
    );

　　然后就是实现逻辑代码，我们一般会直接定义一个方法去实现，如下代码所示

/**
     * 查询年龄大于35岁的员工
     * @return
     */
    public List<Employer> getEmpolyerByAge(){
        List<Employer> employerList = new ArrayList<>();
        for (Employer employer : list){
            if(employer.getAge() > 35){
                employerList.add(employer);
            }
        }
        return employerList;
    }

　　那么如果此时，又来了一个需求

　需求2：查询工资大于4000的员工

　　我们还需要再写一个实现方法

/**
     * 查询工资大于4000的员工
     * @return
     */
    public List<Employer> getEmpolyerBySalary(){
        List<Employer> employerList = new ArrayList<>();
        for (Employer employer : list){
            if(employer.getSalary() > 4000){
                employerList.add(employer);
            }
        }
        return employerList;
    }

　　可以发现，两个方法中，只有  employer.getAge() > 35 和 employer.getSalary() > 4000 是不同的，其余的代码都一样，如果后续还有新的类似需求增加，呢么冗余代码会越来越多，因此我们就需要对代码进行优化。

优化方案一：使用策略模式

　　一般情况下，对于这种冗余代码，我们的优化会使用策略模式进行优化

　　首先，先创建一个接口

package com.example.jdk8demo.lambda;

public interface EmpolyerService<T> {
    boolean filter(T t);
}

　　然后针对不同的需求，做不同的实现类

　　第一个实现类是针对查询年龄大于35的员工

package com.example.jdk8demo.lambda;

public class EmpolyerImplByage implements EmpolyerService<Employer> {
    @Override
    public boolean filter(Employer employer) {
        return employer.getAge() > 35;
    }
}

　　第二个实现类是针对查询公司大于4000的员工

package com.example.jdk8demo.lambda;

public class EmpolyerImplBySalary implements EmpolyerService<Employer> {
    @Override
    public boolean filter(Employer employer) {
        return employer.getSalary() > 4000;
    }
}

　　然后就是使用策略模式进行查询，方法的入参是接口的实现类，然后根据实现类中对接口方法的不同实现进行不同的处理。

/**
     * 使用策略模式查询员工信息
     * @param empolyerService
     * @return
     */
    public List<Employer> getEmpolyerList(EmpolyerService<Employer> empolyerService){
        List<Employer> employerList = new ArrayList<>();
        for (Employer employer : list){
            if(empolyerService.filter(employer)){
                employerList.add(employer);
            }
        }
        return employerList;
    }

　　最后所有需求都统一调用新增的策略模式方法，具体的入参就是接口具体的实现类

/**
     * 优化一：采用策略模式
     */
    public void test5(){
        List<Employer> employerList = getEmpolyerList(new EmpolyerImplByage());
        for (Employer employer : employerList){
            log.info(employer.toString());
        }
        log.info("=============================================");
        employerList = getEmpolyerList(new EmpolyerImplBySalary());
        for (Employer employer : employerList){
            log.info(employer.toString());
        }
    }

　　这种优化也有不好的地方，就是一个需求就要创建一个实现类，随着需求的增加，实现类会越来越多，所以可以进一步进行优化

优化方案二：使用匿名内部类

　　由于采用策略模式，一个需求就需要创建一个实现类，导致文件增多，因此可以将策略模式改为使用匿名内部类，使用匿名内部类，仍然需要上述的过滤接口，但是无需再使用接口的实现类

/**
     * 优化方式二：匿名内部类
     */
    public void test6(){
        List<Employer> employerList = getEmpolyerList(new EmpolyerService<Employer>() {
            @Override
            public boolean filter(Employer employer) {
                return employer.getAge() > 20;
            }
        });
        for (Employer employer : employerList){
            log.info(employer.toString());
        }
        log.info("=============================================");
        employerList = getEmpolyerList(new EmpolyerService<Employer>() {
            @Override
            public boolean filter(Employer employer) {
                return employer.getSalary() > 3000;
            }
        });
        for (Employer employer : employerList){
            log.info(employer.toString());
        }
    }

　　由此已经对应了本文刚开始的时候，匿名内部类中有用的代码实际就一行，但是缺需要写大量其他无用的代码，因此可以使用lambda进行优化。

优化方案三：使用lambda

/**
     * 优化方式七：lambda表达式
     */
    public void test7(){
        LambdaTest lambdaTest = new LambdaTest();
        List<Employer> employerList = lambdaTest.getEmpolyerList((e) -> e.getAge()>30);
        employerList.forEach(System.out::println);
        log.info("=============================================");
        employerList = lambdaTest.getEmpolyerList((e)->e.getSalary()>3000);
        employerList.forEach(System.out::println);
    }

　　可以发现，使用lambda表达式后，代码简单、简洁。到此处，为什么要使用lambda已经描述完毕，但是对于java8来说，还有更简洁的优化方式，就是Stream流。

优化方式四：Stream流

　　此种实现，不需要像前三种优化方式一样新建接口，这里直接使用流式过滤即可。

/**
     * 使用StreamAPI查询员工信息
     */
    public void test8(){
        list.stream()//流式处理
                .filter((e)->e.getSalary()>2000)//过滤出工资大于2000的员工
                .filter((e)->e.getAge()>30)//过滤出年龄大于30的员工
                .limit(2)//只查询前两条
                .forEach(System.out::println);//循环打印
    }