转载:http://zh.lucida.me/blog/java-8-lambdas-inside-out-library-features/ 关于 深入理解 Java 8 Lambda(语言篇——lambda,方法引用,目标类型和默认方法) 深入理解 Java 8 Lambda(类库篇——Streams API,Collector 和并行) 深入理解 Java 8 Lambda(原理篇——Java 编译器如何处理 lambda) 本文是深入理解 Java 8 Lambda 系列的第二篇,主要介

背景 在使用Lamdba表达式,一直以为是内部类的方式实现的,但是一想如果每次调用都实例化一个内部类,性能肯定不好,难道Java里的lambda表达式真的是这么实现的吗?也许是该研究下原理了. 正文 测试代码: public class Test{ public void test() { Runnable r = () -> System.out.println(123); r.run(); } } 执行编译命令javac -g Test.java,得到class文件. 查看字节码 查看字节码

JDK8 使用一行 Lambda 表达式可以代替先前用匿名类五六行代码所做的事情,那么它是怎么实现的呢?从所周知,匿名类会在编译的时候生成与宿主类带上 $1, $2 的类文件,如写在 TestLambda 中的匿名类产生成类文件是 TestLambda$1.class, TestLambda$2.class 等. 我试验了一下,如果使用的是 Lambda 表达式并不会生成额外的类文件,那么字节码里是什么样子的?来看下用  javap -c 反编译出下面文件产生的 TestLambda.class

PDF文档已上传Github  Github:https://github.com/zwjlpeng/Angrily_Learn_Java_8 为了支持函数式编程,Java 8引入了Lambda表达式,那么在Java 8中到底是如何实现Lambda表达式的呢? Lambda表达式经过编译之后,到底会生成什么东西呢? 在没有深入分析前,让我们先想一想,Java 8中每一个Lambda表达式必须有一个函数式接口与之对应,函数式接口与普通接口的区别,可以参考前面的内容,那么你或许在想Lambda表达式

以下内容转自: 作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/java-8-lambdas-insideout-library-features 本文谢绝转载,如需转载需征得作者本人同意,谢谢. -------------------------------------内容分割线--------------------------------------------------------- 深入理解Java

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原文链接:http://zh.lucida.me/blog/java-8-lambdas-insideout-language-features/ 深入理解Java 8 Lambda(语言篇——lambda,方法引用,目标类型和默认方法) 2014年10月24日 | 评论 作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://lucida.me/blog/java-8-lambdas-insideout-language-features/ 关于 深入理

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

var personInfo = [ { name: "张三", age: 20, gender: "male" }, { name: "李四", age: 18, gender: "male" }, { name: "王五", age: 19, gender: "male" }, { name: "春香", age: 17, gender: "female

Java8 Stream原理深度解析 Author:Dorae Date:2017年11月2日19:10:39 转载请注明出处 上一篇文章中简要介绍了Java8的函数式编程,而在Java8中另外一个比较大且非常重要的改动就是Stream.在这篇文章中,将会对流的实现原理进行深度,解析,具体关于如何使用,请参考<Java8函数式编程>. 常用的流操作 在深入原理之前,我们有必要知道关于Stream的一些基础知识,关于Stream的操作分类,如表1-1所示. 表1-1 Stream的常用操作分类(

一. 函数式编程 Java8所有的新特性基本基于函数式编程的思想,函数式编程的带来,给Java注入了新鲜的活力. 下面来近距离观察一下函数式编程的几个特点: 函数可以作为变量.参数.返回值和数据类型. 基于表达式来替代方法的调用 函数无状态,可以并发和独立使用 函数无副作用,不会修改外部的变量 函数结果确定性:同样的输入,必然会有同样的结果. 下面jdk1.8里面对函数式编程的定义.只是一个  FunctionalInterface 接口.特别的简单. @Documented @Retentio

Lambda演进 小王在公司正在开发一个学生管理系统,产品经理向他提出一个需求,要筛选出年龄大于15的学生,于是小王写出了以下代码:     public static List<Student> filterAgeStudent(List<Student> students) {        List<Student> list = Lists.newArrayList();        for (Student student : students) {    

Lambda表达式介绍 Java 8的一个大亮点是引入Lambda表达式,使用它设计的代码会更加简洁.通过Lambda表达式,可以替代我们以前经常写的匿名内部类来实现接口.Lambda表达式本质是一个匿名函数: 体验Lambda表达式 我们通过一个小例子来体验下Lambda表达式: 我们定义一个计算接口 只有一个方法add: public class Program { public static void main(String[] args) { Cal c1=new Cal() { @Ov

fork/join作为一个并发框架在jdk7的时候就加入到了我们的java并发包java.util.concurrent中,并且在java 8 的lambda并行流中充当着底层框架的角色.这样一个优秀的框架设计,我自己想了解一下它的底层代码是如何实现的,所以我尝试的去阅读了JDK相关的源码.下面我打算分享一下阅读完之后的心得~.    1.fork/join的设计思路         了解一个框架的第一件事,就是先了解别人的设计思路!       fork/join大体的执行过程就如上图所示,先

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

这一段开发中一直在处理iOS多线程的问题,但是感觉知识太散了,所以就把iOS中多线程的知识点总结了一下. 1.基本概念 1)什么是进程?进程的特性是什么? 进程是指在系统中正在运行的一个应用程序.    特性: 每个进程之间都是独立的,每个进程都运行在其专用而且受保护的内存空间内. 2)什么是线程?线程和进程的关系是什么? 一个进程要想执行任务,必须要有线程(每一个进程至少要有一个线程),线程是进程的基本单元,一个进程中的所有任务都是在线程中执行 关系: 进程包含线程 3)什么叫多线程? 一个进

英文原文地址 中英文对照地址 History of Apache Storm and lessons learned --项目创建者 Nathan Marz Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要挑战来涵盖Storm历史的相关主题.本文前25%是

阅读目录 Storm来源 初探 再探 构建第一个版本 被Twitter收购 开源的Storm 发布之后 Storm的技术演进 构建开发者社区版 离开Twitter 提交到Apache Apache孵化 结论 Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现