Java函数式编程

我们从小学数学开始，就会慢慢形成函数的概念，简单的说，函数描述的就是自变量与因变量的映射关系。不管是在编程语言中，还是一个在系统设计中，都会用到函数思想来设计。它就像是一个黑箱子，我们在调用函数的时候，不用在乎函数内部的实现，只需要保证输入参数调用能返回想要的结果。运用函数思想去思考许多问题，都能简化模型，比如，调用一个接口或一个微服务，我只需关注传入的参数和返回正确的结果，而不需要过多关注内部实现。

一、Lambda

对于Java开发人员来说，抽象的概念并不陌生，面向对象编程是对数据进行抽象，而函数式编程是对行为进行抽象，数据和行为这两种方式结合使用，才能开发出更易读、易维护、可靠的代码。尤其是在写回调函数和事件处理程序时，不用编写繁杂的，可读性差的匿名内部类，使用函数式编程会更简单。

1. Lambda表达式

Lambda表达式是JDK8提供的一种新语法，来简化匿名内部类，Lambda表达式使用 -> 箭头来连接参数和方法体，对于函数接口才能使用Lambda表达式来实现。要想使用Lambda表达式，定义的函数接口只能存在一个接口方法，不包括默认方法。所以，在定义函数接口的时候会使用 @FunctionInterface 注解来标注这是一个函数接口。例如：

@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {

    void accept(T t);

    default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };
    }
}

2. 函数接口

在JDK自带的 java.util.function 包下提供了几类常用的函数接口。在后面我们讲的函数接口中，只讲一般形式，不讲衍生形式，比如：Function 类接口只会讲 Function 接口，不会讲它的衍生接口，像 IntFunction, IntToDoubleFunction, DoubleFunction等，因为一般形式掌握了，衍生形式也就没问题了。

2.1 Function

Function 一般接口提供了一个含有一个参数并有返回结果的方法。例如使用 Function 接口来求一个数的平方：

Function<Integer, Integer> f = x -> x * x;
System.out.println(f.apply(2));

2.2 Consumer

Consumer 一般接口提供了一个含有一个参数没有返回结果的方法。例如使用 Consumer 接口来在控制台打印字符串：

Consumer<String> f = System.out::println;
f.accept("Hello world");

2.3 Supplier

Supplier 一般接口提供了一个没有参数有返回结果的方法。例如使用 Supplier 接口来获取一个随机整数：

Supplier<Integer> f = () -> new Random().nextInt();
System.out.println(f.get());

2.4 Predicate

Predicate 一般接口提供了一个含有一个参数并返回 boolean 结果的方法。例如使用 Predicate 接口来判断一个数是否为偶数：

Predicate<Integer> f = x -> x % 2 == 0;
System.out.println(f.test(3));

2.5 Operator

Operator 类接口提供了一些含有一个或两个参数并有返回结果的方法。例如使用 BinaryOperator 接口求直角三角形已知两直角边求斜边：

BinaryOperator<Double> f = (x, y) -> Math.sqrt(x * x + y * y);
System.out.println(f.apply(3.0, 4.0));

二、流

JDK8还增加了流（Stream）操作，它结合函数式接口使得集合的操作变得更加简单和方便，而且还使并行编程变得简单。把对集合的操作转向对流的操作，利用流更丰富的API来使代码变得简洁、高效。

并行不同于并发，并发是在一个CPU上的通过时间调度来完成任务的，并行是多个CPU同时执行任务，效率更高，并行化编程会充分利用多核CPU的优势，从而加快程序运行效率。

1. 定义流

Stream 接口提供的 empty() 方法可以定义一个没有任何元素的流，如下：

Stream<?> stream = Stream.empty();

Stream 接口提供的 of(T...) 方法可以使用一组初始值来定义一个流，如下：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);

也可以从现有的集合或者数组中生成一个流，如下：

// 使用 Collection 接口中的 stream() 方法生成
List<Integer> list = new ArrayList<>();
Stream<Integer> stream = list.stream();

// 使用 Arrays 工具类中的 stream(T[] array) 方法生成
Integer[] array = new Integer[5];
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(array);

2. 流操作

我们在进行流操作前，先定义示例数据，新建以下示例类：

// 老师
public class Teacher {
    private String name;
}

// 学生
public class Student {
    private String name;
    private Integer age;
    private Boolean gender;    // true：男生，false：女生
    private Double score;
}

// 班级
public class Clazz {
    private String no;
    private List<Teacher> teachers;
    private List<Student> students;
}

上面的示例中，每个班级中有多个老师和多个学生。

2.1 filter

filter 方法可以通过给定条件来过滤流中的元素，Predicate 函数参数提供过滤条件。操作示意图如下：

例如，已知一个班级的所有学生信息，返回这个班级的所有男生信息：

List<Student> boys = students.stream()
		.filter(Student::getGender)
		.collect(Collectors.toList());

上面代码中的 collect(Collectors.toList()) 收集器是将流转换成List的操作，收集器会在后面说到。

2.2 map、flatMap

map 方法可以转一个类型转换成另外一个类型，所以可以将一个流转换成另外一个流，Function 函数参数提供转换的操作。操作示意图如下：

例如，已知一个班级的所有学生信息，返回这个班级的学生姓名列表：

List<String> nameList = students.stream()
		.map(student -> student.getName())
    	.collect(Collectors.toList());

衍生操作：mapToInt, mapToLong, mapToDouble，这些操作固定了转换的类型。

flatMap 方法可以将一个类型转换成另一个流类型，并且将多个流合并成一个流，Function 函数参数提供转换的操作，它与 map 方法的不同是 map 函数参数返回其他类型，而它的函数参数返回流类型。操作示意图如下：

[外链图片转存失败(img-4CGFhuWf-1563114572524)(function/stream-flatMap.png)]

例如，已知学校所有的班级信息，返回全校所有学生的信息：

List<Student> students = classes.stream()
        .flatMap(clazz -> clazz.getStudents().stream())
        .collect(Collectors.toList());

衍生操作：flatMapToInt, flatMapToLong, flatMapToDouble，这些操作固定了转换的类型。

2.3 distinct、sorted、peek

distinct 方法根据对象的 equals() 方法来对流中的元素进行去重操作。如果自己定义的类型需要重写 equals() 方法。例如去除学生列表中的重复数据：

List<Student> list = students.stream()
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());

sorted 方法对一个流中的元素进行排序操作，如果不传比较器参数，元素对象需要实现 Comparable 接口来定义该类型的比较方法，下面通过带比较器参数的 sorted 方法来实现一个班级学生信息按照成绩倒序排序：

List<Student> list = students.stream()
        .sorted((o1, o2) -> -o1.getScore().compareTo(o2.getScore()))
        .collect(Collectors.toList());

peek 方法可以对元素进行操作，但不会转换元素类型，Consumer 函数参数可以进行操作。例如打印一个班级学生的姓名：

List<Student> list = students.stream()
        .peek(student -> System.out.println(student.getName()))
        .collect(Collectors.toList());

2.4 limit、skip

limit 方法可以根据传入的最大个数参数对流进行截取。例如获取一个班级学生的前三名：

List<Student> list = students.stream()
        .sorted(((o1, o2) -> -o1.getScore().compareTo(o2.getScore())))
        .limit(3)
        .collect(Collectors.toList());

流操作过程是先根据成绩倒序排序，再截取前三个元素。

skip 方法可以跳过前面几个元素对流进行操作时，如果跳过的个数不小于流的元素个数，将会返回一个空的流。例如获取一个班级学生从第四名开始的学生：

List<Student> list = students.stream()
        .sorted(((o1, o2) -> -o1.getScore().compareTo(o2.getScore())))
        .skip(3)
        .collect(Collectors.toList());

2.5 forEach、forEachOrdered

forEach 和 forEachOrdered 都是遍历流的操作，但在并行流操作的时候，forEach 方法不能保证元素是按顺序处理的，如果需要保证顺序，则需要使用 forEachOrdered，当然有顺序操作会影响并行操作的效率。

2.6 min、max、count

min 方法和 max 方法是通过传入比较器来返回流中最小和最大的元素。例如获取一个班级中成绩最好的同学和成绩最差的同学：

Student student = students.stream()
        .max(Comparator.comparing(Student::getScore))
        .orElse(null);

Student student = students.stream()
        .min(Comparator.comparing(Student::getScore))
        .orElse(null);

min 方法和 max 方法返回 Optional 对象。

count 方法返回当前流中元素的个数。

2.7 anyMatch、allMatch、noneMatch

anyMatch 方法可以在流中匹配是否含有某个元素，只要匹配的元素存在一个或一个以上，返回 true，Predicate 函数参数给定了匹配的规则。操作示意图如下：

例如，已知一个班级的学生信息，判断这个班级的学生中是否含有男生：

boolean haveBoy = students.stream()
    	.anyMatch(Student::getGender);

allMatch 方法可以判断流中所有元素是否符合匹配规则，匹配的元素必须为流中所有的元素，才返回 true。操作示意图如下：

例如，已知一个班级的学生信息，判断这个班级的学生成绩是否全部及格：

boolean good = students.stream()
    	.allMatch(student -> student.getScore().compareTo(60.0) > 0);

noneMatch 方法可以判断流中所有元素是否都不符合匹配规则，匹配的元素流中一个都没有，返回 true。操作示意图如下：

例如，已知一个班级的学生信息，判断这个班级的学生成绩是否一个满分的都没有：

boolean perfect = students.stream()
		.noneMatch(student -> student.getScore() == 100.0);

2.8 findFirst、findAny

findFirst 和 findAny 方法都可以从流中获取一个元素，在串行流中，这两个方法都会返回流的第一个元素，但在并行流中，findAny 方法返回的是最快执行完操作的那个元素，如果操作对顺序没有要求，findAny 的效率要高于 findFirst，这两个方法返回的都是 Optional 类。例如返回流中第一个元素：

Student student = students.stream()
        .findFirst()
        .orElse(null);

2.9 reduce、collect

reduce 方法可以用来对流进行聚合，它有三个重载方法，可以针对不同场合使用。第一个方法如下：

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

// 功能等效于下面操作
boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : stream) {
    if (!foundAny) {
        foundAny = true;
        result = element;
    } else {
        result = accumulator.apply(result, element);
    }
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();

注意该方法返回的是一个 Optional 类，该方法从流中第一个元素开始通过 accumulator 函数进行聚合，accumulator 函数的第一个参数为聚合结果，第二个参数为元素，例如对一个整型数据流进行求和：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
Integer sum = stream.reduce((a, b) -> a + b).orElse(0);

第二个重载方法添加了一个初始值，方法如下：

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

// 功能等效于下面操作
T result = identity;
for (T element : stream) {
    result = accumulator.apply(result, element);
}
return result;

该方法与第一个方法功能一样，只不过在聚合时提供了一个初始值参数，例如对一个整型数据流基于5进行求和：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
Integer sum = stream.reduce(5, (a, b) -> a + b);

第三个重载方法与第二个功能类似，返回类型可以转换，方法如下：

<U> U reduce(U identity,
             BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
             BinaryOperator<U> combiner);

该方法用于串行流中，第三个函数参数不会执行，无论返回什么都不会执行，功能与第二个方法一模一样，但在并行流中，第三个参数用来定义组合操作，与前面两个方法不同的是，第三个方法可以返回与流中元素不同类型的返回值。下面分别使用串行和并行流来进行 reduce 操作：

// 串行 执行后no的值为：N1234
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
String no = stream.reduce("N", (a, b) -> a + b, (a, b) -> a + b);

// 并行 执行后no的值为: N1N2N3N4
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
String no = stream.parallel().reduce("N", (a, b) -> a + b, (a, b) -> a + b);

所以在并行流中，无论是使用 reduce 的第二个方法，还是第三个方法，对初始值的处理会不同于串行流，并行流中看上去是流中每个元素都与初始值进行了操作。

collect 方法看上去与 reduce 方法功能一样，只是操作的函数由 BiFunction 换成了 BiConsumer，所以我们可以看出，collect 对流进行聚合操作的时候，不用返回结果，只是可以在结果的引用上进行修改。它有两个重载方法，第一个方法如下：

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
              BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
              BiConsumer<R, R> combiner);

// 功能等效于下面操作
R result = supplier.get();
for (T element : stream)
    accumulator.accept(result, element);
return result;

这个方法看上去和 reduce 的第三个方法一样，只是初始值的提供换成了 Supplier 函数参数提供，accumulator 聚合操作换成了 BiConsumer 函数。我们使用这个方法来模拟前面一直用的 collect(Collectors.toList()) 方法：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
List<Integer> list = stream
		.collect(() -> new ArrayList<>(),
				(res, ele) -> res.add(ele),
				(left, right) -> left.addAll(right));

第一个函数参数提供一个初始集合容器，第二个函数参数提供聚合元素的操作，第三个函数参数在并行流中提供将并行执行的结果进行组合操作，这一套路和 reduce 一样。

collect 的第二个重载方法更简单了，JDK将常用的一些聚合的操作都封装成了 Collectors 收集器，方法如下 ：

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

三、收集器

前面我们已经讲过了流的聚合操作，在对流进行一系列操作后，最终再聚合成我们想要的数据结构，我们可以使用JDK提供的收集器，也可以自己定义一个收集器。

1. 定义收集器

定义一个收集器只需要实现 Collector 接口，然后使用流的 collect 方法来使用，下面我们自己模拟 Collectors.joining() 收集器，首先定义收集器：

public class StringCollector implements Collector<Object, StringJoiner, String> {
    @Override
    public Supplier<StringJoiner> supplier() {
        return () -> new StringJoiner(",", "[", "]");
    }

    @Override
    public BiConsumer<StringJoiner, Object> accumulator() {
        return ((stringJoiner, o) -> stringJoiner.add(o.toString()));
    }

    @Override
    public BinaryOperator<StringJoiner> combiner() {
        return StringJoiner::merge;
    }

    @Override
    public Function<StringJoiner, String> finisher() {
        return StringJoiner::toString;
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        return Collections.emptySet();
    }
}

使用上面定义的收集器：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
String str = stream.collect(new StringCollector());
// str的值为：[1,2,3,4]

2. 自带收集器

2.1 toCollection

将流转换成集合。例如：

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
List<Integer> collection = stream.collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>()));
List<Integer> list = stream.collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = stream.collect(Collectors.toSet());

三个收集器：

• toCollection：通过函数提供集合类型，可以用于自己封装的集合类型
• toList：将流转换成List集合
• toSet：将流转换成Set集合

2.2 toMap

将流转成Map，例如，已知一个班级的学生信息，将学生列表转换成以姓名为Key，学生信息为Value的Map：

Map<String, Student> map = students.stream()
    	.collect(Collectors.toMap(Student::getName, Function.identity()));

2.3 joining

将流中每个元素通过指定分隔符拼接成字符串。例如，已知一个班级的学生信息，将学生的姓名拼接成用逗号隔开的字符串：

String collect = students.stream()
        .map(Student::getName)
        .collect(Collectors.joining(","));

可以使用 joining 的另一个重载方法指定结果字符串的前缀和后缀。

2.4 mapping

将流中的元素类型转成成另一种类型，与 map 方法类似。例如，获取学生的姓名列表：

List<String> collect = students.stream()
    	.collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()));

// 等效于
List<String> collect = students.stream()
        .map(Student::getName)
        .collect(Collectors.toList());

这种与流中方法类似的集合器的还有:

• minBy 等效于 min
• maxBy 等效于 max
• counting 等效于 count
• reducing 等效于 reduce

2.5 summingInt、summarizingInt、averagingInt

summingInt、summingLong、summingDouble 都是用来对相应类型的数据进行统计的，返回值对应 IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics、DoubleSummaryStatistics，它们都包含统计项：计数、最小值、最大值、平均值、总和。例如，已知一个班级的学生信息，统计学生的成绩：

DoubleSummaryStatistics statistics = students.stream()
    	.collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getScore));
// {count=6, sum=500.000000, min=59.000000, average=83.333333, max=95.000000}

averagingInt、averagingLong、averagingDouble 只是用来统计平均值。

summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble 只是用来统计总和。

2.6 groupingBy、partitioningBy

groupingBy 方法可以分组收集流数据，会生成一个以分组字段为Key的Map，如果要按自己定义的类分组，该类需要重写 hashCode 方法。例如，已知一个班级的学生信息，按性别分组：

Map<Boolean, List<Student>> collect = students.stream()
    	.collect(Collectors.groupingBy(Student::getGender));

partitioningBy 是用于分区，功能和 groupingBy 类似，返回结果类型也一样，但分区方法的返回Map的Key只能是 Boolean 类型，所以结果只能分为两组。

2.8 collectingAndThen

collectingAndThen 方法可以对流进行聚合后，再添加后置操作，该方法第一个参数是收集器，第二个参数是 Function 函数，用于后置操作。例如将流收集成List后再返回集合的大小：

Integer collect = students.stream()
    	.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

四、并行

数据并行化是将原有的数据集合分割成多个部分，然后给每个部分分配单独的处理单元。比如使用多核CPU的计算机，并行处理就会把数据分发到这多个CPU上单独处理。它与并发不同，并发是在单核上根据时间调度来处理的。当然并行计算并不意味着代码性能就一定能得到提升，影响并行计算的几个主要因素有：

• 数据大小，数据量必须足够大，这样并行任务的拆分和结果的合并这些额外的开销可以忽略。
• 源数据结构，通常是集合，分割相对容易。
• 装箱，处理基本类型比处理装箱类型要快。
• 核的数量，计算机只有一个内核，没必要并行。
• 单元处理开销，流中每个元素的操作时间越长，并行的性能提升越明显。

流的并行化操作非常简单，有两种方式可以生成并行流：

Stream<Student> stream = students.parallelStream();
Stream<Student> stream = students.stream().parallel();

1. fork/join

并行流的底层操作使用了 fork/join 框架，JDK自带的 ForkJoinPool 线程池就可以实现这项操作，它的原理很简单，将现有的任务以递归的形式一层一层拆分成多个子任务，然后多个子任务并行操作，执行完成后将子任务的结果再合并成最终结果。操作示意图如下：

参考文献

[1]：《Java8函数式编程》王群锋译，[英] Richard Warburton著