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:

Java 8为什么需要Lambda表达式

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:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  


 



for (int number : numbers) {  



    System.out.println(number);  


} 

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:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  


 


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:

List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };  


Parallel.ForEach(nums, (value) =>  


{  


   Console.WriteLine(value);  


}); 

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:

public class ArticleDac {  


   ...  



   public Article GetArticles(Func<IDbSet<Article>, Article> func)   // 这里传递的就是行为  



   {  


      using(var db = xx) {  



         return func(db.Articles);  



      }    


   }  


   ...  


}  



// 下面是调用  




int articleId = 119;  




var firstArticle = new ArticleDac().GetArticles(  



    articleDbSet =>  


    articleDbSet.AsQueryable().FirstOrDefault(x => x.id == articleId)  


); 

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:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  


 



public int sumAll(List<Integer> numbers) {  




    int total = 0;  




    for (int number : numbers) {  



        total += number;  


    }  



    return total;  



} 

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:

public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {  



    int total = 0;  




    for (int number : numbers) {  




        if (number % 2 == 0) {  



            total += number;  


        }  


    }  



    return total;  



} 

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?

public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {  



    int total = 0;  




    for (int number : numbers) {  




        if (number > 3) {  



            total += number;  


        }  


    }  



    return total;  



} 

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:

public interface Strategy {  



   public boolean test(int num);  



}  


 



public class SumAllStrategy implements Strategy {  




   public boolean test(int num) {  




      return true;  



   }  


}  


 



public class SumAllEvenStrategy implements Strategy {  




   public boolean test(int num) {  




      return num % 2 == 0;  



   }  


}  


 



public class ContextClass {  




   private Strategy stragegy = null;  




   private final static Strategy DEFAULT_STRATEGY = new SumAllStrategy();  



 



   public ContextClass() {  




      this(null);  



   }  


 



   public ContextClass(Stragegy stragegy) {  




      if(strategy != null) {  




         this.strategy = strategy;   



      }  



      else {  




         this.strategy = DEFAULT_STRATEGY;  



      }  


   }  


 



   public int sumAll(List<Integer> numbers) {  




      int total = 0;  




      for (int number : numbers) {  




         if (strategy.test(number)) {  



            total += number;  


         }  


      }  


 



      return total;  



   }  


}  


 


 



// 调用  




ContextClass context = new ContextClass();  



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!

public int sumAll(List<Integer> numbers, Predicate<Integer> p) {  



    int total = 0;  




    for (int number : numbers) {  




        if (p.test(number)) {  



            total += number;  


        }  


    }  



    return total;  



}  


 



sumAll(numbers, n -> true);  




sumAll(numbers, n -> n % 2 == 0);  




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:

public int SumAll(IEnumerable<int> numbers, Predicate<int> predicate) {       



   return numbers.Where(i => predicate(i)).Sum();   



}   


 



SumAll(numbers, n => true);  




SumAll(numbers, n => n % 2 == 0);  




SumAll(numbers, n => n > 3); 

3、Consumer与Loan Pattern

比如我们有一个资源类Resource:

public class Resource {  


 



    public Resource() {  




        System.out.println("Opening resource");  



    }  


 



    public void operate() {  




        System.out.println("Operating on resource");  



    }  


 



    public void dispose() {  




        System.out.println("Disposing resource");  



    }  


} 

我们必须这样调用:

Resource resource = new Resource();  



try {  



    resource.operate();  



} finally {  



    resource.dispose();  


} 

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:

public class Resource {  


 



    private Resource() {  




        System.out.println("Opening resource");  



    }  


 



    public void operate() {  




        System.out.println("Operating on resource");  



    }  


 



    public void dispose() {  




        System.out.println("Disposing resource");  



    }  


 



    public static void withResource(Consumer<Resource> consumer) {  




        Resource resource = new Resource();  




        try {  



            consumer.accept(resource);  



        } finally {  



            resource.dispose();  


        }  


    }  


} 

调用代码如下:

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:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  


 



for (int number : numbers) {  




    if (number % 2 == 0) {  




        int n2 = number * 2;  




        if (n2 > 5) {  



            System.out.println(n2);  



            break;  



        }  


    }  


} 

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:

public boolean isEven(int number) {  



    return number % 2 == 0;  



}  


 



public int doubleIt(int number) {  




    return number * 2;  



}  


 



public boolean isGreaterThan5(int number) {  




    return number > 5;  



}  


 



for (int number : numbers) {  




    if (isEven(number)) {  




        int n2 = doubleIt(number);  




        if (isGreaterThan5(n2)) {  



            System.out.println(n2);  



            break;  



        }  


    }  


} 

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:

public boolean isEven(int number) {  



    return number % 2 == 0;  



}  


 



public int doubleIt(int number) {  




    return number * 2;  



}  


 



public boolean isGreaterThan5(int number) {  




    return number > 5;  



}  


 



List<Integer> l1 = new ArrayList<Integer>();  




for (int n : numbers) {  




    if (isEven(n)) l1.add(n);  



}  


 



List<Integer> l2 = new ArrayList<Integer>();  




for (int n : l1) {  



    l2.add(doubleIt(n));  


}  


 



List<Integer> l3 = new ArrayList<Integer>();  




for (int n : l2) {  




    if (isGreaterThan5(n)) l3.add(n);  



}  


 



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:

isEven: 1  


isEven: 2  


doubleIt: 2  


isGreaterThan5: 2  


isEven: 3  


isEven: 4  


doubleIt: 4  


isGreaterThan5: 4  


8 

而我们的第三版代码的执行流程是这样的:

isEven: 1 



isEven: 2 




isEven: 3 




isEven: 4 




isEven: 5 




isEven: 6 




doubleIt: 2 




doubleIt: 4 




doubleIt: 6 




isGreaterThan5: 2 




isGreaterThan5: 4 




isGreaterThan5: 6 




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:

System.out.println(  


    numbers.stream()  


            .filter(Lazy::isEven)  


            .map(Lazy::doubleIt)  


            .filter(Lazy::isGreaterThan5)  


            .findFirst()  


); 

现在的执行流程是:

isEven: 1 



isEven: 2 




doubleIt: 2 




isGreaterThan5: 4 




isEven: 3 




isEven: 4 




doubleIt: 4 




isGreaterThan5: 8 




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:

Stream流对象要经过下面这种流水线式处理:  



过滤出偶数 => 乘以2 => 过滤出大于5的数 => 取出第一个数  



 



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

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