Java 8 Lambda（类库篇——Streams API，Collector和并行）
参考资料：
http://ju.outofmemory.cn/entry/104364
https://blog.csdn.net/lsmsrc/article/details/41120127
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/
1、背景
自从lambda表达式成为Java语言的一部分之后，Java集合（Collections）API就面临着大幅变化。为了不推到重来，所以对现有的API进行改进。
为现有的接口（例如Collection，List和Stream）增加扩展方法；
在类库中增加新的流（stream，即java.util.stream.Stream）抽象以便进行聚集（aggregation）操作；
改造现有的类型使之可以提供流视图（stream view）；
改造现有的类型使之可以容易的使用新的编程模式，这样用户就不必抛弃使用以久的类库（并不是说集合API会常驻永存）。
提供更加易用的并行（Parallelism）库。提供显式（explicit）但非侵入（unobstrusive）的并行。
2、内部迭代和外部迭代
目前的集合库主要依赖于外部迭代：应用程序负责了做什么和怎么做
外部迭代的循环是串行的，且集合框架无法对控制流程进行优化（排序、短路求值等）。
内部迭代，将流程控制权交给类库：应用程序只负责做什么，怎么做交由类库
3、流（Stream）
每个流代表一个值序列，流提供一系列常用的聚集操作，使得我们可以便捷的在它上面进行各种运算。
java 7 实现：发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合
List
groceryTransactions = new Arraylist<>(); for(Transaction t: transactions){
if(t.getType() == Transaction.GROCERY){
groceryTransactions.add(t);
}
}
Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){
public int compare(Transaction t1, Transaction t2){
return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());
}
});
List
transactionIds = new ArrayList<>(); for(Transaction t: groceryTransactions){
transactionsIds.add(t.getId());
}
java 8 的实现：发现 type 为 grocery 的所有交易，然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合
List
transactionsIds = transactions.parallelStream(). filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY).
sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()).
map(Transaction::getId).
collect(toList());
数据源：任何可以用Iterator描述的对象都可以成为流的数据源，包括Collection类型、BufferedReader、Random、BitSet以及数组（Arrays.stream()）；流中元素的遍历顺序与数据源的遍历顺序一致。
流的构成：获取一个数据源（source）→ 数据转换（返回新的流）→执行操作获取想要的结果。
流的操作主要分为两类：
中间（Intermediate）：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作，每个操作返回一个新的流；这类操作都是惰性化的（lazy），并没有真正开始流的遍历。
map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
终止（Terminal）：一个流只能有一个 terminal 操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果。
forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator
还有一类比较特别的操作Short-circuiting：用于处理操作一个无限大的流。
anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit
4、流和集合
集合主要用来对其元素进行有效（effective）的管理和访问（access），而流并不支持对其元素进行直接操作或直接访问，只是通过声明式操作在其上进行运算然后得到结果。
无存储：流并不存储值；流的元素源自数据源（可能是某个数据结构、生成函数或I/O通道等等），通过一系列计算步骤得到；
天然的函数式风格（Functional in nature）：对流的操作会产生一个结果，但流的数据源不会被修改；
惰性求值：多数流操作（包括过滤、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作，并可以用短路操作提供更高效的实现；
无需上界（Bounds optional）：不少问题都可以被表达为无限流（infinite stream）：用户不停地读取流直到满意的结果出现为止（比如说，枚举完美数这个操作可以被表达为在所有整数上进行过滤）。集合是有限的，但流不是（操作无限流时我们必需使用短路操作，以确保操作可以在有限时间内完成）；
5、惰性
假设我们现在要统计一个List
里面的男性个数 public int countMan(){
return personList.stream().filter(person -> person.getGender().equal(“男”)).count();
}
Stream流处理的工作：获取所有人；过滤“男性”；计数。
我们最后调用count()就是获取结果，相当于获取新的List的size。实际上，Stream并没有new一个新List。如果我们不调用count，那么Stream什么都不做。下面这段代码不会打印任何东西：
public void function(){
personList.stream().filter(person -> {
System.out.println(“Go!”);
person.getGender().equal(“男”);
});
}
6、并行
java 8的Stream流的并行处理是以java 7推出的fork/join框架来处理的。
流水线既可以串行执行也可以并行执行，并行或串行是流的属性。
虽然需要显示的指定并行流，但是是非侵入式的（侵入式一般需要实现某个接口，重写某个方法等），不需要开发人员手动实现并行代码。
并行
串行
int sum = shapes.parallelStream()
.filter(s -> s.getColor = BLUE)
.mapToInt(s -> s.getWeight())
.sum();
int sum = shapes.stream()
.filter(s -> s.getColor = BLUE)
.mapToInt(s -> s.getWeight())
.sum();
因为并行的存在，所以stream流的操作应保证无干扰性：
不要干扰数据源（这个条件和遍历集合时所需的条件相似，如果集合在遍历时被修改，绝大多数的集合实现都会抛出ConcurrentModificationException）。
不要干扰其它lambda表达式，当一个lambda在修改某个可变状态而另一个lambda在读取该状态时就会产生这种干扰（所以在lambda表达式只允许使用有效只读的变量，对应用开放，对值封闭）。
7、应用示例
遍历所有声明的方法，然后根据方法名称、返回类型以及参数的数量和类型进行匹配。
不使用Stream流 |
|---|
for (Method method : enclosingInfo.getEnclosingClass().getDeclaredMethods()) { if (method.getName().equals(enclosingInfo.getName())) { Class< ? >[] candidateParamClasses = method.getParameterTypes(); if (candidateParamClasses.length == parameterClasses.length) { boolean matches = true; for (int i = 0; i < candidateParamClasses.length; i += 1) { if (!candidateParamClasses[i].equals(parameterClasses[i])) { matches = false; break; } } if (matches) { // finally, check return type if (method.getReturnType().equals(returnType)) { return method; } } } } } throw new InternalError("Enclosing method not found"); |
使用Stream流 |
|---|
return Arrays.stream(enclosingInfo.getEnclosingClass().getDeclaredMethods()) .filter(m -> Objects.equal(m.getName(), enclosingInfo.getName())) .filter(m -> Arrays.equal(m.getParameterTypes(), parameterClasses)) .filter(m -> Objects.equals(m.getReturnType(), returnType)) .findFirst() .orElseThrow(() -> new InternalError("Enclosing method not found")); |
比较可以发现，Stream流不仅消除了所有的临时变量，而且代码更加紧凑，可读性更好，也不容易出错。
假设我们需要得到一个按名字排序的专辑列表，专辑列表里面的每张专辑都至少包含一首四星及四星以上的音轨，为了构建这个专辑列表，我们可以这么写：
不使用Stream流： 使用Stream流： |
8、收集器（Collectors）
流通过.collect()方法返回一个集合，该方法接收一个类型为Collector的参数。
Collectors提供了大量常用的工厂方法，根据不同的入参返回不同的实现，有 toList()、toSet()、toMap(K,V)等，其中toMap方法还可以指定容器和解决key冲突方式。
groupingBy(Classify)，还可以指定Map容器和收集器类型
Map
9、并行的实质
以java 7引入的Fork/Join模型为基础实现Stream流的并行计算
Fork/Join的实现原理如下，为了能够并行化任意流上的所有操作，我们把流抽象为Spliterator（支持顺序依次访问数据，也支持分解数据）：
把问题分解为子问题；
串行解决子问题从而得到部分结果（partial result）；
合并部分结果合为最终结果。
Spliterator与Iterator的用法区别在于，如果开发者还知道源的其他元数据时（数据大小），类库就可以通过Spliterator提供一个更加高效的实现（就像JDK中所有的集合一样）。
Stream.iterate(0,n->n+3); ArrayList arrayList = new ArrayList(); Spliterator spliterator = arrayList.spliterator(); Iterator iterator = arrayList.iterator(); boolean parallel = true; StreamSupport.stream(spliterator,parallel); StreamSupport.stream(Spliterators.spliterator(iterator,arrayList.size(),Spliterator.DISTINCT),parallel);
10、比较器工厂（Comparator）
Comparator接口中新增了若干用于生成比较器的实用方法
静态方法Comparator.comparing()接收一个函数，返回一个Comparator。这种方式不仅简洁了代码（无需匿名类），而且便于进行各种组合操作。
//比较器反序 people.sort(comparing(p -> p.getLastName()).reversed()); //多条件排序 Comparatorc = Comparator.comparing(p -> p.getLastName()) .thenComparing(p -> p.getFirstName()); people.sort(c);