Java 8为什么需要Lambda表达式

函数编程在C#、Python、JavaScript中都得到充分体现。而Java直到最新的Java 8才开始正式支持函数编程,最明显的改进就是对Lamba表达式的支持。正如C#之父Anders Hejlsberg在那篇文章 编程语言大趋势 中所讲,未来的编程语言将逐渐融合各自的特性,而不存在单纯的声明式语言(如之前的Java)或者单纯的函数编程语言。将来声明式编程语言借鉴函数编程思想,函数编程语言融合声明式编程特性...这几乎是一种必然趋势。如下图所示:

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影响力较大的三个趋势

那具体而言我们为什么需要Lambda表达式呢?难道Java的OO和命令式编程(imperative programming)特性不够强大吗?下面让我们来分析下其原因。

1、内部循环和外部循环

先看一个大家耳熟能详的例子:

  1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(123456);
  2. for (int number : numbers) {
  3.     System.out.println(number);
  4. }

是不是很常见呢?这个叫外部循环(External Iteration)。但是外部循环有什么问题呢?简单来说存在下面三个缺点:

1.只能顺序处理List中的元素(process one by one)

2.不能充分利用多核CPU

3.不利于编译器优化

而如果利用内部循环,代码写成下面这样:

  1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
  2. numbers.forEach((Integer value) -> System.out.println(value));

这样就能规避上面的三个问题:

1.不一定需要顺序处理List中的元素,顺序可以不确定

2.可以并行处理,充分利用多核CPU的优势

3.有利于JIT编译器对代码进行优化

类似的C#从4.0版本开始也支持集合元素并行处理,代码如下:

  1. List<int> nums = new List<int> { 123456 };
  2. Parallel.ForEach(nums, (value) =>
  3. {
  4.    Console.WriteLine(value);
  5. });

2、传递行为,而不仅仅是传值

如果你使用C#有一段时间的话,那么你很可能已经明白这个标题的意思了。在C#中,经常看到一些函数的参数是Action或者Func类型,比如下面这个:

  1. public class ArticleDac {
  2.    ...
  3.    public Article GetArticles(Func<IDbSet<Article>, Article> func)   // 这里传递的就是行为
  4.    {
  5.       using(var db = xx) {
  6.          return func(db.Articles);
  7.       }
  8.    }
  9.    ...
  10. }
  11. // 下面是调用
  12. int articleId = 119;
  13. var firstArticle = new ArticleDac().GetArticles(
  14.     articleDbSet =>
  15.     articleDbSet.AsQueryable().FirstOrDefault(x => x.id == articleId)
  16. );

看不懂?没关系。我们先来看一个体现传值局限性的场景吧,上代码:

  1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(123456);
  2. public int sumAll(List<Integer> numbers) {
  3.     int total = 0;
  4.     for (int number : numbers) {
  5.         total += number;
  6.     }
  7.     return total;
  8. }

sumAll算法很简单,完成的是将List中所有元素相加。某一天如果我们需要增加一个对List中所有偶数求和的方法sumAllEven,如下:

  1. public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {
  2.     int total = 0;
  3.     for (int number : numbers) {
  4.         if (number % 2 == 0) {
  5.             total += number;
  6.         }
  7.     }
  8.     return total;
  9. }

又有一天,我们需要增加第三个方法:对List中所有大于3的元素求和,那是不是继续加下面的方法呢?

  1. public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {
  2.     int total = 0;
  3.     for (int number : numbers) {
  4.         if (number > 3) {
  5.             total += number;
  6.         }
  7.     }
  8.     return total;
  9. }

比较这三个方法,我们发现了一个很明显的“代码臭味”—— 代码重复(详情参考《重构》),三个方法的唯一区别在于if判断这一行代码。如果脱离这里的上下文,我们会怎么做呢?我首先会先想到利用策略模式重构代码如下:

  1. public interface Strategy {
  2.    public boolean test(int num);
  3. }
  4. public class SumAllStrategy implements Strategy {
  5.    public boolean test(int num) {
  6.       return true;
  7.    }
  8. }
  9. public class SumAllEvenStrategy implements Strategy {
  10.    public boolean test(int num) {
  11.       return num % 2 == 0;
  12.    }
  13. }
  14. public class ContextClass {
  15.    private Strategy stragegy = null;
  16.    private final static Strategy DEFAULT_STRATEGY = new SumAllStrategy();
  17.    public ContextClass() {
  18.       this(null);
  19.    }
  20.    public ContextClass(Stragegy stragegy) {
  21.       if(strategy != null) {
  22.          this.strategy = strategy;
  23.       }
  24.       else {
  25.          this.strategy = DEFAULT_STRATEGY;
  26.       }
  27.    }
  28.    public int sumAll(List<Integer> numbers) {
  29.       int total = 0;
  30.       for (int number : numbers) {
  31.          if (strategy.test(number)) {
  32.             total += number;
  33.          }
  34.       }
  35.       return total;
  36.    }
  37. }
  38. // 调用
  39. ContextClass context = new ContextClass();
  40. context.sumAll(numbers);

设计模式在这里发挥了作用,OO特性还是蛮强大的!但这是唯一的解决方案吗(当然不考虑用其他设计模式来解决,因为都是OO范畴!)?当然有,该轮到Java 8 Lambda表达式中的谓词(Predicate)发挥作用了!

  1. public int sumAll(List<Integer> numbers, Predicate<Integer> p) {
  2.     int total = 0;
  3.     for (int number : numbers) {
  4.         if (p.test(number)) {
  5.             total += number;
  6.         }
  7.     }
  8.     return total;
  9. }
  10. sumAll(numbers, n -> true);
  11. sumAll(numbers, n -> n % 2 == 0);
  12. sumAll(numbers, n -> n > 3);

代码是不是比上面简洁很多了?语义应该也很明确,就不多解释了,如果实在看不懂,请参考我的另外一篇文章:http://www.cnblogs.com/feichexia/archive/2012/11/15/Java8_LambdaExpression.html 从这里也可以看出未引入Lambda表达式之前的Java代码的冗长(Java这点被很多人诟病)。

当然C#早已经支持这种用法,用C#改写上面的代码如下:

  1. public int SumAll(IEnumerable<int> numbers, Predicate<int> predicate) {
  2.    return numbers.Where(i => predicate(i)).Sum();
  3. }
  4. SumAll(numbers, n => true);
  5. SumAll(numbers, n => n % 2 == 0);
  6. SumAll(numbers, n => n > 3);

3、Consumer与Loan Pattern

比如我们有一个资源类Resource:

  1. public class Resource {
  2.     public Resource() {
  3.         System.out.println("Opening resource");
  4.     }
  5.     public void operate() {
  6.         System.out.println("Operating on resource");
  7.     }
  8.     public void dispose() {
  9.         System.out.println("Disposing resource");
  10.     }
  11. }

我们必须这样调用:

  1. Resource resource = new Resource();
  2. try {
  3.     resource.operate();
  4. finally {
  5.     resource.dispose();
  6. }

因为对资源对象resource执行operate方法时可能抛出RuntimeException,所以需要在finally语句块中释放资源,防止可能的内存泄漏。

但是有一个问题,如果很多地方都要用到这个资源,那么就存在很多段类似这样的代码,这很明显违反了DRY(Don't Repeat It Yourself)原则。而且如果某位程序员由于某些原因忘了用try/finally处理资源,那么很可能导致内存泄漏。那咋办呢?Java 8提供了一个Consumer接口,代码改写为如下:

  1. public class Resource {
  2.     private Resource() {
  3.         System.out.println("Opening resource");
  4.     }
  5.     public void operate() {
  6.         System.out.println("Operating on resource");
  7.     }
  8.     public void dispose() {
  9.         System.out.println("Disposing resource");
  10.     }
  11.     public static void withResource(Consumer<Resource> consumer) {
  12.         Resource resource = new Resource();
  13.         try {
  14.             consumer.accept(resource);
  15.         } finally {
  16.             resource.dispose();
  17.         }
  18.     }
  19. }

调用代码如下:

  1. Resource.withResource(resource -> resource.operate());

外部要访问Resource不能通过它的构造函数了(private),只能通过withResource方法了,这样代码清爽多了,而且也完全杜绝了因人为疏忽而导致的潜在内存泄漏。

4、stream+laziness => efficiency

像之前一样先来一段非常简单的代码:

  1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(123456);
  2. for (int number : numbers) {
  3.     if (number % 2 == 0) {
  4.         int n2 = number * 2;
  5.         if (n2 > 5) {
  6.             System.out.println(n2);
  7.             break;
  8.         }
  9.     }
  10. }

这段代码有什么问题? 没错,可读性非常差。第一步,我们利用《重构》一书中的最基础的提取小函数重构手法来重构代码如下:

  1. public boolean isEven(int number) {
  2.     return number % 2 == 0;
  3. }
  4. public int doubleIt(int number) {
  5.     return number * 2;
  6. }
  7. public boolean isGreaterThan5(int number) {
  8.     return number > 5;
  9. }
  10. for (int number : numbers) {
  11.     if (isEven(number)) {
  12.         int n2 = doubleIt(number);
  13.         if (isGreaterThan5(n2)) {
  14.             System.out.println(n2);
  15.             break;
  16.         }
  17.     }
  18. }

OK,代码的意图清晰多了,但是可读性仍然欠佳,因为循环内嵌套一个if分支,if分支内又嵌套另外一个分支,于是继续重构代码如下:

  1. public boolean isEven(int number) {
  2.     return number % 2 == 0;
  3. }
  4. public int doubleIt(int number) {
  5.     return number * 2;
  6. }
  7. public boolean isGreaterThan5(int number) {
  8.     return number > 5;
  9. }
  10. List<Integer> l1 = new ArrayList<Integer>();
  11. for (int n : numbers) {
  12.     if (isEven(n)) l1.add(n);
  13. }
  14. List<Integer> l2 = new ArrayList<Integer>();
  15. for (int n : l1) {
  16.     l2.add(doubleIt(n));
  17. }
  18. List<Integer> l3 = new ArrayList<Integer>();
  19. for (int n : l2) {
  20.     if (isGreaterThan5(n)) l3.add(n);
  21. }
  22. System.out.println(l3.get(0));

现在代码够清晰了,这是典型的“流水线”风格代码。但是等等,现在的代码执行会占用更多空间(三个List)和时间,我们来分析下。首先第二版代码的执行流程是这样的:

  1. isEven: 1
  2. isEven: 2
  3. doubleIt: 2
  4. isGreaterThan5: 2
  5. isEven: 3
  6. isEven: 4
  7. doubleIt: 4
  8. isGreaterThan5: 4
  9. 8

而我们的第三版代码的执行流程是这样的:

  1. isEven: 1
  2. isEven: 2
  3. isEven: 3
  4. isEven: 4
  5. isEven: 5
  6. isEven: 6
  7. doubleIt: 2
  8. doubleIt: 4
  9. doubleIt: 6
  10. isGreaterThan5: 2
  11. isGreaterThan5: 4
  12. isGreaterThan5: 6
  13. 8

步骤数是13:9,所以有时候重构得到可读性强的代码可能会牺牲一些运行效率(但是一切都得实际衡量之后才能确定)。那么有没有“三全其美”的实现方法呢?即:

1.代码可读性强

2.代码执行效率不比第一版代码差

3.空间消耗小

Streams come to rescue! Java 8提供了stream方法,我们可以通过对任何集合对象调用stream()方法获得Stream对象,Stream对象有别于Collections的几点如下:

1.不存储值:Streams不会存储值,它们从某个数据结构的流水线型操作中获取值(“酒肉穿肠过”)

2.天生的函数编程特性:对Stream对象操作能得到一个结果,但是不会修改原始数据结构

3.Laziness-seeking(延迟搜索):Stream的很多操作如filter、map、sort和duplicate removal(去重)可以延迟实现,意思是我们只要检查到满足要求的元素就可以返回

4.可选边界:Streams允许Client取足够多的元素直到满足某个条件为止。而Collections不能这么做

上代码:

  1. System.out.println(
  2.     numbers.stream()
  3.             .filter(Lazy::isEven)
  4.             .map(Lazy::doubleIt)
  5.             .filter(Lazy::isGreaterThan5)
  6.             .findFirst()
  7. );

现在的执行流程是:

  1. isEven: 1
  2. isEven: 2
  3. doubleIt: 2
  4. isGreaterThan5: 4
  5. isEven: 3
  6. isEven: 4
  7. doubleIt: 4
  8. isGreaterThan5: 8
  9. IntOptional[8]

流程基本和第二版代码一致,这归功于Laziness-seeking特性。怎么理解呢?让我来构造下面这个场景:

  1. Stream流对象要经过下面这种流水线式处理:
  2. 过滤出偶数 => 乘以2 => 过滤出大于5的数 => 取出第一个数
  3. 注意:=> 左边的输出是右边的输入

而Laziness-seeking意味着 我们在每一步只要一找到满足条件的数字,马上传递给下一步去处理并且暂停当前步骤。比如先判断1是否偶数,显然不是;继续判断2是否偶数,是偶数;好,暂停过滤偶数操作,将2传递给下一步乘以2,得到4;4继续传递给第三步,4不满足大于5,所以折回第一步;判断3是否偶数,不是;判断4是否偶数,是偶数;4传递给第二步,乘以2得到8;8传递给第三步,8大于5;所以传递给最后一步,直接取出得到 IntOptional[8]。

IntOptional[8]只是简单包装了下返回的结果,这样有什么好处呢?如果你接触过Null Object Pattern的话就知道了,这样可以避免无谓的null检测。

参考自:

http://java.dzone.com/articles/why-we-need-lambda-expressions

http://java.dzone.com/articles/why-we-need-lambda-expressions-0

原文链接:http://my.oschina.net/feichexia/blog/119805

作者:jxqlove来源:oschina


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