Java 8里面lambda的最佳实践
Java 8已经推出一段时间了,越来越多开发人员选择升级JDK,这条热门动弹里面看出,JDK7最多,其次是6和8,这是好事!
在8 里面Lambda是最火的主题,不仅仅是因为语法的改变,更重要的是带来了函数式编程的思想,我觉得优秀的程序员,有必要学习一下函数式编程的思想以开阔思路。所以这篇文章聊聊Lambda的应用场景,性能,也会提及下不好的一面。
Java为何需要Lambda
1996年1月,Java 1.0发布了,此后计算机编程领域发生了翻天覆地的变化。商业发展需要更复杂的应用,大多数程序都跑在更强大的装备多核CPU的机器上。带有高效运行期编译器的Java虚拟机(JVM)的出现,使得程序员将精力更多放在编写干净、易于维护的代码上,而不是思考如何将每一个CPU时钟、每一字节内存物尽其用。
多核CPU的出现成了“房间里的大象”,无法忽视却没人愿意正视。算法中引入锁不但容易出错,而且消耗时间。人们开发了java.util.concurrent包和很多第三方类库,试图将并发抽象化,用以帮助程序员写出在多核CPU上运行良好的程序。不幸的是,到目前为止,我们走得还不够远。
那些类库的开发者使用Java时,发现抽象的级别还不够。处理大数据就是个很好的例子,面对大数据,Java还欠缺高效的并行操作。Java 8允许开发者编写复杂的集合处理算法,只需要简单修改一个方法,就能让代码在多核CPU上高效运行。为了编写并行处理这些大数据的类库,需要在语言层面上修改现有的Java:增加lambda表达式。
当然,这样做是有代价的,程序员必须学习如何编写和阅读包含lambda表达式的代码,但是,这不是一桩赔本的买卖。与手写一大段复杂的、线程安全的代码相比,学习一点新语法和一些新习惯容易很多。开发企业级应用时,好的类库和框架极大地降低了开发时间和成本,也扫清了开发易用且高效的类库的障碍。
如果你还未接触过Lambda的语法,可以看这里。
Lambda的应用场景
你有必要学习下函数式编程的概念,比如函数式编程初探,但下面我将重点放在函数式编程的实用性上,包括那些可以被大多数程序员理解和使用的技术,我们关心的如何写出好代码,而不是符合函数编程风格的代码。
1.使用() -> {} 替代匿名类
现在Runnable线程,Swing,JavaFX的事件监听器代码等,在java 8中你可以使用Lambda表达式替代丑陋的匿名类。
//Before Java 8:
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Before Java8 ");
}
}).start(); //Java 8 way:
new Thread(() -> System.out.println("In Java8!")); // Before Java 8:
JButton show = new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
System.out.println("without lambda expression is boring");
}
}); // Java 8 way:
show.addActionListener((e) -> {
System.out.println("Action !! Lambda expressions Rocks");
});
2.使用内循环替代外循环
外循环:描述怎么干,代码里嵌套2个以上的for循环的都比较难读懂;只能顺序处理List中的元素;
内循环:描述要干什么,而不是怎么干;不一定需要顺序处理List中的元素
//Prior Java 8 :
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method",
"Stream API", "Date and Time API");
for (String feature : features) {
System.out.println(feature);
} //In Java 8:
List features = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", "Stream API",
"Date and Time API");
features.forEach(n -> System.out.println(n)); // Even better use Method reference feature of Java 8
// method reference is denoted by :: (double colon) operator
// looks similar to score resolution operator of C++
features.forEach(System.out::println); Output:
Lambdas
Default Method
Stream API
Date and Time API
3.支持函数编程
为了支持函数编程,Java 8加入了一个新的包java.util.function,其中有一个接口java.util.function.Predicate是支持Lambda函数编程:
public static void main(args[]){
List languages = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp"); System.out.println("Languages which starts with J :");
filter(languages, (str)->str.startsWith("J")); System.out.println("Languages which ends with a ");
filter(languages, (str)->str.endsWith("a")); System.out.println("Print all languages :");
filter(languages, (str)->true); System.out.println("Print no language : ");
filter(languages, (str)->false); System.out.println("Print language whose length greater than 4:");
filter(languages, (str)->str.length() > 4);
} public static void filter(List names, Predicate condition) {
names.stream().filter((name) -> (condition.test(name)))
.forEach((name) -> {System.out.println(name + " ");
});
} Output:
Languages which starts with J :
Java
Languages which ends with a
Java
Scala
Print all languages :
Java
Scala
C++
Haskell
Lisp
Print no language :
Print language whose length greater than 4:
Scala
Haskell
4.处理数据?用管道的方式更加简洁
Java 8里面新增的Stream API ,让集合中的数据处理起来更加方便,性能更高,可读性更好
假设一个业务场景:对于20元以上的商品,进行9折处理,最后得到这些商品的折后价格。
final BigDecimal totalOfDiscountedPrices = prices.stream()
.filter(price -> price.compareTo(BigDecimal.valueOf(20)) > 0)
.map(price -> price.multiply(BigDecimal.valueOf(0.9)))
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add); System.out.println("Total of discounted prices: " + totalOfDiscountedPrices);
想象一下:如果用面向对象处理这些数据,需要多少行?多少次循环?需要声明多少个中间变量?
关于Stream API的详细信息,可以查看我之前写的文章 。
Lambda的性能
Oracle公司的性能工程师Sergey Kuksenko有一篇很好的性能比较的文档: JDK 8: Lambda Performance study, 详细而全面的比较了lambda表达式和匿名函数之间的性能差别。这里是视频。 16页讲到最差(capture)也和inner class一样, non-capture好的情况是inner class的5倍。
lambda开发组也有一篇ppt, 其中也讲到了lambda的性能(包括capture和非capture的情况)。看起来lambda最差的情况性能内部类一样, 好的情况会更好。
Java 8 Lambdas - they are fast, very fast也有篇文章 (需要翻墙),表明lambda表达式也一样快。
Lambda的阴暗面
前面都是讲Lambda如何改变Java程序员的思维习惯,但Lambda确实也带来了困惑
JVM可以执行任何语言编写的代码,只要它们能编译成字节码,字节码自身是充分OO的,被设计成接近于Java语言,这意味着Java被编译成的字节码非常容易被重新组装。
但是如果不是Java语言,差距将越来越大,Scala源码和被编译成的字节码之间巨大差距是一个证明,编译器加入了大量合成类 方法和变量,以便让JVM按照语言自身特定语法和流程控制执行。
我们首先看看Java 6/7中的一个传统方法案例:
// simple check against empty strings
public static int check(String s) {
if (s.equals("")) {
throw new IllegalArgumentException();
}
return s.length();
} //map names to lengths List lengths = new ArrayList(); for (String name : Arrays.asList(args)) {
lengths.add(check(name));
}
如果一个空的字符串传入,这段代码将抛出错误,堆栈跟踪如下:
at LmbdaMain.check(LmbdaMain.java:19)
at LmbdaMain.main(LmbdaMain.java:34)
再看看Lambda的例子
Stream lengths = names.stream().map(name -> check(name)); at LmbdaMain.check(LmbdaMain.java:19)
at LmbdaMain.lambda$0(LmbdaMain.java:37)
at LmbdaMain$$Lambda$1/821270929.apply(Unknown Source)
at java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:193)
at java.util.Spliterators$ArraySpliterator.forEachRemaining(Spliterators.java:948)
at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:512)
at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:502)
at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
at java.util.stream.LongPipeline.reduce(LongPipeline.java:438)
at java.util.stream.LongPipeline.sum(LongPipeline.java:396)
at java.util.stream.ReferencePipeline.count(ReferencePipeline.java:526)
at LmbdaMain.main(LmbdaMain.java:39)
这非常类似Scala,出错栈信息太长,我们为代码的精简付出力代价,更精确的代码意味着更复杂的调试。
但这并不影响我们喜欢Lambda!
总结
在Java世界里面,面向对象还是主流思想,对于习惯了面向对象编程的开发者来说,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。现实世界中,数据和行为并存,程序也是如此,因此这两种编程方式我们都得学。
这种新的抽象方式还有其他好处。很多人不总是在编写性能优先的代码,对于这些人来说,函数式编程带来的好处尤为明显。程序员能编写出更容易阅读的代码——这种代码更多地表达了业务逻辑,而不是从机制上如何实现。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
在写回调函数和事件处理器时,程序员不必再纠缠于匿名内部类的冗繁和可读性,函数式编程让事件处理系统变得更加简单。能将函数方便地传递也让编写惰性代码变得容易,只有在真正需要的时候,才初始化变量的值。
总而言之,Java更趋于完美了。
转自:https://my.oschina.net/benhaile/blog/408377
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