Lambda与Stream✨让代码简洁高效的七大原则

在现代Java编程实践中，Lambda表达式和Stream API已成为提高代码可读性和执行效率的重要工具

本文基于 Effective Java Lambda与Stream章节汇总出7条相关原则（文末附案例链接）

Lambda优于匿名内部类

JDK8中只存在一个抽象方法的接口称为函数接口，并使用注解@FunctionalInterface标识

代码语言：java复制

@FunctionalInterface
public interface Comparator<T> {
    int compare(T o1, T o2);
    //...
}

在此之前，在方法中实现这种接口通常会使用匿名内部类

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List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
list.sort(new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2.compareTo(o1);
    }
});
//[6, 5, 4, 3, 2, 1]
System.out.println(list);

JDK 8时可以使用Lambda表达式来实现函数接口

代码语言：java复制

list.sort((o1, o2) -> o2.compareTo(o1));

对于这种简单易懂的函数接口使用Lambda表达式更容易实现、简洁 Lambda表达式优于匿名内部类

善用方法引用

JDK 8 还提供方法引用，一般情况下方法引用会比Lambda表达式还简洁

比如上面那个倒转排序可以使用方法引用来实现

代码语言：java复制

list.sort((o1, o2) -> o2.compareTo(o1));
//方法引用
list.sort(Comparator.reverseOrder());

实际上会调用其内部的方法

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public static <T extends Comparable<? super T>> Comparator<T> reverseOrder() {
    return Collections.reverseOrder();
}

但是在某些场景下，使用方法引用反而会太过简洁导致看不懂，因此哪种方式易懂就优先使用哪种方式

坚持使用标准函数接口

JDK 8 java.util.function提供几十种标准函数接口，其只需要记住基础函数接口，其他都是变体

Predicate 谓词返回布尔类型判断给定输入参数是否满足某种条件

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        @FunctionalInterface
        public interface Predicate<T> {
            boolean test(T t);
        }

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        // 创建一个谓词，检查数字是否是偶数
        Predicate<Integer> isEven = n -> n % 2 == 0;

        // 使用谓词过滤列表
        numbers.stream()
                .filter(isEven)
                .forEach(System.out::println);

Supplier 不需要传参提供一个结果

代码语言：java复制

        @FunctionalInterface
        public interface Supplier<T> {
            T get();
        }

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        // 创建一个Supplier，每次调用get方法都会生成一个新的随机数
        Supplier<Integer> randomIntSupplier = () -> (int) (Math.random() * 100);

        // 获取并打印5个随机数
        for (int i = 0; i < 5; i  ) {
            System.out.println(randomIntSupplier.get());
        }

Consumer 消费传入参数不返回

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        @FunctionalInterface
        public interface Consumer<T> {
            void accept(T t);
        }

代码语言：java复制

        List<String> greetings = Arrays.asList("Hello", "World", "!");

        // 创建一个consumer，用于打印接收到的消息
        Consumer<String> printer = message -> System.out.println(message);

        // 对列表中的每个元素应用consumer
        greetings.forEach(printer);

Function 函数传入T类型响应另一个R类型

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        @FunctionalInterface
        public interface Function<T, R> {
            R apply(T t);
        }

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        List<String> names = Arrays.asList("John Doe", "Jane Smith", "Alice Johnson");

        // 创建一个Function，将人名转换为姓氏
        Function<String, String> getLastName = name -> name.split(" ")[1];

        // 将所有名字转换为姓氏
        List<String> lastNames = names.stream()
                .map(getLastName)
                .collect(Collectors.toList());

        // 输出：[Doe, Smith, Johnson]
        System.out.println(lastNames);

当我们设计时优先使用标准函数接口，标准函数接口无法满足我们的需求时再自定义函数接口

（记得使用注解@FunctionalInterface）

谨慎使用Stream

JDK8提供流式处理，先将集合转换为流，再通过多重管道对流进行处理，最后调用终止操作结束

Stream还是链式编程，给编写代码带来极大简便

并不是所有处理都使用Stream会更好，如果业务中流程复杂、滥用Stream会降低代码的可读性、维护性

这种情况下Stream配合for循环迭代可能会更好

最好避免使用Stream来处理char类型，chars返回的实际上是IntStream

代码语言：java复制

        //3375633756303402151831471311692515133756
        "菜菜的后端私房菜".chars().forEach(System.out::print);
        //菜菜的后端私房菜
        "菜菜的后端私房菜".chars().forEach(x -> System.out.print((char) x));

优先选择Stream中无副作用的函数

副作用的函数指的是处理数据的同时改变原集合，比如 foreach

无副作用的函数则在处理过程中不影响原集合，比如filter、map、sorted

代码语言：java复制

        List<String> list = Arrays.asList("aaa", "b", "cc");

        List<Integer> lengths = list.stream()
                .map(String::length)
                .sorted()
                .collect(Collectors.toList());

使用完无副作用函数后再使用收集器转换为理想的容器

Stream优先用Collection为返回类型

使用Stream处理时，有些情况后续需要使用迭代，有些情况后续需要使用Stream

为了兼容多种情况，返回时应该优先使用Collection类型

比如Collection、Set、List等，它们都能转换为Stream或迭代器

代码语言：java复制

        List<String> lists = Arrays.asList(" 菜菜", " caicai ", "小菜 ", "", " ");
        Stream<String> stream = lists.stream()
                .filter(s -> !Objects.equals("", s.trim()))
                .map(s -> s.trim());

        //Collection List Set
        Collection<String> collect = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
		//获取迭代
        Iterator<String> iterator = collect.iterator();
		//获取Stream
        Stream<String> collectionStream = collect.stream();

        while (iterator.hasNext()) {
            System.out.println(iterator.next());
        }
        collectionStream.forEach(System.out::println);

谨慎使用Stream并行

多线程并行能够提高处理程序的速度，同时不熟悉并行时误操作也会带来数据一致性问题

并行最好使用在互不干扰的情况，避免出现数据不一致

比如数组长度为100，使用十个线程，每个线程负责处理十个长度的区间，并行处理时互不影响

比如ArrayList、HashMap等都是直接/间接基于数组实现的，使用并行加快速度

使用parallel()开启并行

代码语言：java复制

        static long piParallel(long n) {
            return LongStream.rangeClosed(2, n)
                    .parallel()
                    .mapToObj(BigInteger::valueOf)
                    .filter(i -> i.isProbablePrime(50))
                    .count();
        }

测试并行提升速度

代码语言：java复制

        long start = System.currentTimeMillis();
        piParallel(10_000_000);
        // 2150
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

        start = System.currentTimeMillis();
        pi(10_000_000);
        // 16363
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);