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Java8相关底层

Java8是往并行方向走的。由面向对象到函数式编程。

在支持函数式编程的同时还可以支持面向对象的开发。

在JDK1.8里面，接口里面可以有实现方法的！默认方法，default。实现这个接口。

接口里面可以有静态方法

注意Lambda表达式的类型势函数。但是在Java中，Lambda表达式是对象！他们必须依赖于一类特别的对象类型-函数式接口

关于Function<T,R>接口

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        //传递行为
        System.out.println(functionTest.compute(1, value -> {return 10 * value;}));
    }

    public int compute (int a, Function<Integer, Integer> function){
        // 实现，由调用者去实现之
        int result = function.apply(a);
        return  result;
    }
}

解析：

单独吧Lambda抽取出来：

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        //先把Lambda定义好
        Function<Integer, Integer> function = value -> value * 2;
        FunctionTest functionTest =  new FunctionTest();
        System.out.println(functionTest.compute(5, function));

    }

    public int compute(int a, Function<Integer, Integer> function){
        int result = function.apply(a);
        return result;
    }

}

多个function之间的串联与先后关系的指定：

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        System.out.println(functionTest.compute1(2, value -> value * 3, value -> value *value));
        System.out.println(functionTest.compute2(2, value -> value * 3, value -> value *value));
    }

    public int compute1(int a, Function<Integer, Integer> function1, Function<Integer, Integer> function2) {
        return function1.compose(function2).apply(a);
    }

    public int compute2(int a, Function<Integer, Integer> function1, Function<Integer, Integer> function2) {
        return function1.andThen(function2).apply(a);
    }
}

compose源码：

对比上面的例子，先执行function2 然后将结果赋值给function1去执行

andThen是相反的。

所以，对于 R apply(T t); 要想实现两个输入一个输出，是做不到的。可以通过 BiFunction得到。

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        System.out.println(functionTest.compute4(2,3, (value1, value2) -> value1 + value2, value -> value * value));
    }

    public int compute4(int a, int b, BiFunction<Integer, Integer, Integer> biFunction, Function<Integer, Integer> function){
        return biFunction.andThen(function).apply(a,b);
    }
}

Predicate

filter的参数类型就是Predicate！

函数式编程提供了更高层次的抽象化:

test() 名字都是抽象的，不具体。比较宏观。

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7);
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        functionTest.conditionFilter(list, item -> item % 2 == 0);
    }

   public void conditionFilter(List<Integer> list, Predicate<Integer> predicate){
        for (Integer integer : list){
           if (predicate.test(integer)){
               System.out.println(integer);
           }
        }
   }
}

对于Predicate的default函数：

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7);
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        functionTest.conditionFilter(list, item -> item % 2 == 0, item -> item < 6);
    }

    public void conditionFilter(List<Integer> list, Predicate<Integer> predicate1, Predicate<Integer> predicate2){
        for (Integer integer : list){
            // and 返回的是Predicate! 所以继续 .test
            if (predicate1.and(predicate2).test(integer)){
//                if (predicate1.or(predicate2).test(integer)){
                if (predicate1.negate().test(integer)){  // 取反。满足条件后剩下的
            // 如果两个都满足
                System.out.println(integer);
            }
        }
   }
}

静态方法：返回的也是Predicate

作用就是判断两个参数是否相等。

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        FunctionTest functionTest = new FunctionTest();
        //isEqual传进来的是test 然后和参数 “test”比较
        System.out.println(functionTest.isEqual(new Date()).test(new Date()));
    }
    public Predicate<Date> isEqual(Object object){
        return Predicate.isEqual(object);
    }
}

Comparator 还是个函数式接口。里面有好几个函数式接口

结合BinaryOperator

Optional 是个容器，可能包含空值，非空值

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
//        Optional<String> optional = Optional.empty();
        Optional<String> optional = Optional.of("valueTest");
        optional.ifPresent(item -> System.out.println(item));
        System.out.println(optional.orElse("world"));
        System.out.println(optional.orElseGet( () -> "hello"));
    }

}

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        Employee employee1 = new Employee();
        employee1.setName("123");

        Employee employee2 = new Employee();
        employee2.setName("456");

        Company company = new Company();
        company.setName("c1");

        List<Employee> employees = Arrays.asList(employee1, employee2);

        company.setEmployees(employees);

        List<Employee> result = company.getEmployees();

//        if (result != null){
//            return result;
//        }else {
//            return new ArrayList<>();
//        }
        //一行代码搞定
        Optional<Company> optional = Optional.ofNullable(company);
        System.out.println(optional.map( item -> item.getEmployees()).orElse(Collections.emptyList()));
    }

}

注意 Optional类型，不用做参数类型！因为没有序列化！

作为返回类型，规避null！

方法引用类似于函数指针。‘’

Remember：

function 接收一个返回一个

Supplier 只返回不接受

总结方法引用分4类：

1. 类名：：静态方法名

2. 引用名（对象名）：：实例方法名

3. 类名：：实例方法名

4. 构造方法引用：：类名：：new

流有个好处，支持并行化，对一个集合进行迭代，流可以并行，多个线程进行处理。对于多核处理性能大大提升。

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");
        String[] strings = stream.toArray(length -> new String[length]);
        Arrays.asList(strings).forEach(System.out::println);
    }

}

改造成Lambda表达式构造函数引用: 通过构造函数引用的方式将数组传递进去

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");
        String[] strings = stream.toArray(String[]::new);
        Arrays.asList(strings).forEach(System.out::println);
    }

}

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");
        List<String> list1 = stream.collect(() -> new ArrayList(),
                (theList, item) -> theList.add(item),
                (theList1, theList2) -> theList1.addAll(theList2));

        //方法二
        List<String> list2 = stream.collect(LinkedList::new, LinkedList::add, LinkedList::addAll);
        list.stream().forEach(System.out::println);
    }

}

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c", "d");
        String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
        System.out.println(str);
    }
}

flatMap去操作:

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<List<Integer>> listStream = Stream.of(Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6));
        //每个List转成Stream
        listStream.flatMap( theList -> theList.stream())
                .map( item -> item * item).forEach(System.out::println);
    }
}

正确使用Optional:

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.generate(UUID.randomUUID()::toString);
        //返回的是个Optional可以调用get方法。 流里面的第一个元素为啥返回Optional。避免异常。如果流里面没有元素呢？规避之
        System.out.println(stream.findFirst().get());
        //如果存在元素的话...
        stream.findFirst().ifPresent(System.out::println);
        //可以创建空的流
        Stream<String> stream1 = Stream.empty();
        stream1.findFirst().ifPresent(System.out::println);

    }
}

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, item -> item + 2).limit(6);
        IntSummaryStatistics summaryStatistics = stream.filter(item -> item > 2)
                .mapToInt(item -> item * 2).skip(2).limit(2).summaryStatistics();

        System.out.println( summaryStatistics.getMax());
        System.out.println( summaryStatistics.getMin());
    }
}

例子：Map：中间操作，延迟操作。遇到终止操作时候才会执行之

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("hello", "world", "how are you");
        list.stream().map(
                item -> {
                    String result = item.substring(0, 1).toUpperCase() + item.substring(1);
                    System.out.println("----->");
                    return result;
                }
        ).forEach( System.out::println);
    }
}

Map和flatMap

 public static void main(String[] args) {

      List<String> list = Arrays.asList("hello welcome", "world hello");
//返回的List  string类型的数组   四个数组对象不是不同的！

        List<String[]> result = list.stream()
                //   <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
                .map(item -> item.split(" ")).distinct().collect(Collectors.toList());
        result.forEach(
                item -> Arrays.asList(item).forEach(System.out::println)
        );

// flatMap System.out.println("----->flatMap"); List<String> resultFlatMap = list.stream().map(item -> item.split(" ")) //<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
　　　　　　　　　　//将数组类型 转成 String类型

                .flatMap(Arrays::stream) // 接收的是一个数组类型。返回Stream类型。这样返回四个Stream。 调用FlatMap把四个Stream合并成一个！
                .distinct().collect(Collectors.toList());
        resultFlatMap.forEach(System.out::println);
    }

分析 FlatMap将结果打平了，结果放在一个流里面。

上述对于 FlatMap的使用，首先map映射成字符串数组类型的内容，然后将字符串数组打平。打平成一个Stream。即：将 Stream<Strimg[]> ------> Stream<String>

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        List<String> list1 = Arrays.asList("你好", "哈哈");
        List<String> list2 = Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu");

        List<String> result = list1.stream().flatMap(item -> list2.stream().map(item2 -> item + " " + item2)).collect(Collectors.toList());
        result.forEach(System.out::println);
    }
}

Stream:

和迭代器不同的是，Stream可以并行化操作，迭代器只能命令式、串行化操作

当使用串行方式遍历时，每特item读完后再读下一个

使用并行去遍历时，数据会被分成多段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。

Stream的并行操作依赖于Java7中引入的Fork/Join框架。任务分解成小任务。

集合关注的是数据与数据存储

流关注的是数计算，流与迭代器类似的一点是：流复发重复使用或者消费的。

中间操作都会返回一个Stream对象，比如 Stream<Integer> Stream<Strimg> 比如 mapToInt返回 Stream<Integer>

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        Employee employee1 = new Employee("a");
        Employee employee2 = new Employee("a");
        Employee employee3 = new Employee("b");
        Employee employee4 = new Employee("c");
        List<Employee> list = Arrays.asList(employee1, employee2, employee3, employee4);
        Map<String, Long> nameCountMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getName, Collectors.counting()));
        System.out.println(nameCountMap);

    }
}

 list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getName, Collectors.averagingDouble(Employee::getScore));

分组：group by

分区： partition by 区别group by 只能分两组，比如 true false。 90以上及格，以下不及格

collect是Stream提供的一个方法。Collector作为Collect方法的参数。Collector接口非常重要，分析之：

Collector是一个接口，文档解释“它是一个可变的汇聚操作，将输入元素累积到一个可变的结果容器中；它会在所有元素处理完毕之后，将累积结果转换为一个最终的表示（这是一个可选操作。支持串行并行两种方式执行。

注意: 并行不一定比串行块，因为并行涉及到线程切换。比如cpu 2核的，生成四个线程。势必四个线程去增强这两个核心，会存在上下文切换。

Collectors本身提供了关于Collectors的常见汇聚实现，Collectors本身是一个工厂。

Collector是由四个元素组成的

combiner函数，有四个线程同时去执行，那么就会生成四个部分结果。然后合并成一个。用在并行流的场景。

为了确保串行与并行操作的结果等价性，Collector函数需要满足两个条件，identity(同一性)与associativity(结合性)。

public interface Collector<T,A,R>    T:集合或者流中的每个元素类型， A可变容器类型， R：结果类型

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        Employee employee1 = new Employee("a", 12);
        Employee employee2 = new Employee("a", 23);
        Employee employee3 = new Employee("b", 43);
        Employee employee4 = new Employee("c", 34);
        List<Employee> employees = Arrays.asList(employee1, employee2, employee3, employee4);

        String collect1 = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(","));

        //连续分组
        Map<Integer, Map<String, List<Employee>>> collect = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getScore, Collectors.groupingBy(Employee::getName)));
        
        //分区
        Map<Boolean, List<Employee>> collect2 = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getScore() > 3));
        
        //连续分区
        Map<Boolean, Map<Boolean, List<Employee>>> collect3 = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getScore() > 80, Collectors.partitioningBy(e -> e.getScore() > 5)));

        //综合实战
        Map<Boolean, Long> collect4 = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy(employee -> employee.getScore() > 90, Collectors.counting()));

        Map<String, Employee> collect5 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getName,
                // 收集然后XXX
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(Employee::getScore)),
                        Optional::get)));

    }
}

排序：

Collector.sort() 本质上是调用 list.sort()

public class FunctionTest {
    public static void main(String[] args) {

        List<String> list = Arrays.asList("helloWorld", "nihao", "java");
        Collections.sort(list, (item1, item2) -> {return (item1.length() - item2.length());});
        System.out.println(list);
        //当lambda没法推断类型时候，指定下
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt((String item) -> item.length()).reversed());
        list.sort(Comparator.comparingInt(String::length).reversed());
        list.sort(Comparator.comparingInt((String item) -> item.length()).reversed());
        //不区分大小写的排序,两个排序规则. 先升序，然后XXX.两个比较规则，第一个相同就调用第二个方法。
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).thenComparing(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER));
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).thenComparing( (item1, item2) -> item1.toLowerCase().compareTo(item2.toLowerCase())));
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).thenComparing(Comparator.comparing(String::toLowerCase)));
        //长度希望等的，才需要进行第二次比较。小写进行比较，小写逆序。
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).thenComparing(Comparator.comparing(String::toLowerCase, Comparator.reverseOrder())));
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).reversed().thenComparing(Comparator.comparing(String::toLowerCase, Comparator.reverseOrder())));
        //多级排序
        Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(String::length).reversed()
                // 相同的(比较结果为0的，继续使用下面的方法)
                .thenComparing(Comparator.comparing(String::toLowerCase, Comparator.reverseOrder()))
                // 是否起作用，取决于前面的比较情况结果
                .thenComparing(Comparator.reverseOrder()));
    }
}

定义实现自己的收集器：

/**
 * 1.实现接口时候，要定义好泛型
 * 2.
 */
public class MySetCollector<T> implements Collector<T, Set<T>, Set<T>> {

    /**
     * 提供一个空的容器，供accumulator 后续方法调用
     * @return
     */
    @Override
    public Supplier<Set<T>> supplier() {
        System.out.println("-----> supplier");
        return HashSet<T>::new;
    }

    /**
     * 累加器类型的，接收两个参数不返回值
     * @return
     */
    @Override
    public BiConsumer<Set<T>, T> accumulator() {
        System.out.println("-----> accumulator");
        //通过方法引用的方式返回了一个 BiConsumer 对象
//        return Set<T>::add;
     return (set, item) -> set.add(item);
    }

    /**
     * 将并行流，多个线程所执行的结果合并起来
     * @return
     */
    @Override
    public BinaryOperator<Set<T>> combiner() {
        // 把一个部分结果，添加到另外一个部分结果中
        System.out.println("------> combiner");
        return (set1, set2) -> {
            set1.addAll(set2);
            return set1;
        };
    }

    /**
     * 多线程情况下，最后一步要执行的。返回最终的结果类型。返回结果容器给用户。
     * @return
     */
    @Override
    public Function<Set<T>, Set<T>> finisher() {
     //   return t -> t;
        return Function.identity();
    }

    /**
     * 返回一个set集合，表示当前的收集器诸多独特性。
     * @return
     */
    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        System.out.println("----->characteristics");
        // 直接返回一个不可变的集合,参数为指定的特性
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(IDENTITY_FINISH, UNORDERED));
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("hello", "world", "welcome", "hello");
        Set<String> collect = list.stream().collect(new MySetCollector<>());
        System.out.println(collect);
    }
}

看下面例子：

public class MySetCollector2<T> implements Collector<T,Set<T>, Map<T,T>> {


    @Override
    public Supplier<Set<T>> supplier() {
        System.out.println("supplier invoked");
        return HashSet::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<Set<T>, T> accumulator() {
        System.out.println("accumulator invoked");
        return (set, item) -> {
            set.add(item);
        };
    }

    @Override
    public BinaryOperator<Set<T>> combiner() {
        System.out.println("combiner invoked");
        return (set1, set2) -> {
            set1.addAll(set2);
            return set1;
        };
    }

    @Override
    public Function<Set<T>, Map<T, T>> finisher() {
        System.out.println("finisher invoked");
        return set -> {
            Map<T,T> map = new HashMap<>();
            set.stream().forEach(
                    item -> map.put(item, item)
            );
            return map;
        };
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        System.out.println("characteristics invoked!");
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Characteristics.UNORDERED));
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("hello", "world", "welcome", "a", "b", "c");
        Set<String> set = new HashSet<>();
        set.addAll(list);
        System.out.println("set"+ set);

        Map<String, String> collect = set.stream().collect(new MySetCollector2<>());
        System.out.println(collect);
    }
}

收集器：

对于Collectors惊天工厂类来说，其实现一共分为两种情况：

通过ColletcorImpl来实现
通过reduceing方法来实现（reducing方法本身又是通过CollectorImpl来实现）

关于toList()

 public static <T>
    Collector<T, ?, List<T>> toList() {
        return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
                                   (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
                                   CH_ID);
    }

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原文地址：https://www.cnblogs.com/toov5/p/11518183.html