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摘要: 这篇文章将深入解析Java集合里面的批量数据操作（bulk operation）我们期待了很久lambda为java带来闭包的概念，但是如果我们不在集合中使用它的话，就损失了很大价值。现有接口迁移成为lambda风格的问题已经通过default methods解决了，在这篇文章将深入解析Java集合里面的批量数据操作（bulk operation），解开lambda最强作用的神秘面纱。1.关于JSR335JSR是Java Specification Requests的缩写，意思是Java 规范请求,Java 8 版本的主要改进是 Lambda 项目（JSR 335），其目的是使 Java 更易于为多核处理器编写代码。JSR 335=lambda表达式+接口改进（默认方法）+批量数据操作。加上前面两篇，我们已是完整的学习了JSR335的相关内容了。2.外部VS内部迭代以前Java集合是不能够表达内部迭代的，而只提供了一种外部迭代的方式，也就是for或者while循环。List persons = asList(new Person("Joe"), new Person("Jim"), new Person("John"));for (Person p : persons) { p.setLastName("Doe");}上面的例子是我们以前的做法，也就是所谓的外部迭代，循环是固定的顺序循环。在现在多核的时代，如果我们想并行循环，不得不修改以上代码。效率能有多大提升还说定，且会带来一定的风险（线程安全问题等等）。 要描述内部迭代，我们需要用到Lambda这样的类库,下面利用lambda和Collection.forEach重写上面的循环 persons.forEach(p->p.setLastName("Doe"));现在是由jdk 库来控制循环了，我们不需要关心last name是怎么被设置到每一个person对象里面去的，库可以根据运行环境来决定怎么做，并行，乱序或者懒加载方式。这就是内部迭代，客户端将行为p.setLastName当做数据传入api里面。 内部迭代其实和集合的批量操作并没有密切的联系，借助它我们感受到语法表达上的变化。真正有意思的和批量操作相关的是新的流（stream）API。新的java.util.stream包已经添加进JDK 8了。3.Stream API流（Stream）仅仅代表着数据流，并没有数据结构，所以他遍历完一次之后便再也无法遍历（这点在编程时候需要注意，不像Collection，遍历多少次里面都还有数据），它的来源可以是Collection、array、io等等。3.1中间与终点方法流作用是提供了一种操作大数据接口，让数据操作更容易和更快。它具有过滤、映射以及减少遍历数等方法，这些方法分两种：中间方法和终端方法，“流”抽象天生就该是持续的，中间方法永远返回的是Stream，因此如果我们要获取最终结果的话，必须使用终点操作才能收集流产生的最终结果。区分这两个方法是看他的返回值，如果是Stream则是中间方法，否则是终点方法。具体请参照Stream的api。简单介绍下几个中间方法（filter、map）以及终点方法（collect、sum）3.1.1Filter在数据流中实现过滤功能是首先我们可以想到的最自然的操作了。Stream接口暴露了一个filter方法，它可以接受表示操作的Predicate实现来使用定义了过滤条件的lambda表达式。List persons = …Stream personsOver18 = persons.stream().filter(p -> p.getAge() > 18);//过滤18岁以上的人3.1.2Map假使我们现在过滤了一些数据，比如转换对象的时候。Map操作允许我们执行一个Function的实现（Function 的泛型T,R分别表示执行输入和执行结果），它接受入参并返回。首先，让我们来看看怎样以匿名内部类的方式来描述它：Stream adult= persons .stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(new Function() { @Override public Adult apply(Person person) { return new Adult(person);//将大于18岁的人转为成年人 } });现在，把上述例子转换成使用lambda表达式的写法：Stream map = persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person));3.1.3Countcount方法是一个流的终点方法，可使流的结果最终统计，返回int，比如我们计算一下满足18岁的总人数int countOfAdult=persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .count();3.1.4Collectcollect方法也是一个流的终点方法，可收集最终的结果List adultList= persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .collect(Collectors.toList());或者，如果我们想使用特定的实现类来收集结果：List adultList = persons .stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));篇幅有限，其他的中间方法和终点方法就不一一介绍了，看了上面几个例子，大家明白这两种方法的区别即可，后面可根据需求来决定使用。3.2顺序流与并行流每个Stream都有两种模式：顺序执行和并行执行。顺序流：List people = list.getStream.collect(Collectors.toList());并行流：List people = list.getStream.parallel().collect(Collectors.toList());顾名思义，当使用顺序方式去遍历时，每个item读完后再读下一个item。而使用并行去遍历时，数组会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。3.2.1并行流原理：List originalList = someData;split1 = originalList(0, mid);//将数据分小部分split2 = originalList(mid,end);new Runnable(split1.process());//小部分执行操作new Runnable(split2.process());List revisedList = split1 + split2;//将结果合并大家对hadoop有稍微了解就知道，里面的 MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架，其 处理大数据的核心思想就是大而化小，分配到不同机器去运行map，最终通过reduce将所有机器的结果结合起来得到一个最终结果，与MapReduce不同，Stream则是利用多核技术可将大数据通过多核并行处理，而MapReduce则可以分布式的。3.2.2顺序与并行性能测试对比如果是多核机器，理论上并行流则会比顺序流快上一倍，下面是测试代码long t0 = System.nanoTime(); //初始化一个范围100万整数流,求能被2整除的数字，toArray（）是终点方法 int a[]=IntStream.range(0, 1_000_000).filter(p -> p % 2==0).toArray(); long t1 = System.nanoTime(); //和上面功能一样，这里是用并行流来计算 int b[]=IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().filter(p -> p % 2==0).toArray(); long t2 = System.nanoTime(); //我本机的结果是serial: 0.06s, parallel 0.02s，证明并行流确实比顺序流快 System.out.printf("serial: %.2fs, parallel %.2fs%n", (t1 - t0) * 1e-9, (t2 - t1) * 1e-9);3.3关于Folk/Join框架应用硬件的并行性在java 7就有了，那就是 java.util.concurrent 包的新增功能之一是一个 fork-join 风格的并行分解框架，同样也很强大高效，有兴趣的同学去研究，这里不详谈了，相比Stream.parallel()这种方式，我更倾向于后者。4.总结如果没有lambda，Stream用起来相当别扭，他会产生大量的匿名内部类，比如上面的3.1.2map例子，如果没有default method，集合框架更改势必会引起大量的改动，所以lambda+default method使得jdk库更加强大，以及灵活，Stream以及集合框架的改进便是最好的证明。java 8特性探究系列写了3篇了，作为大餐，将java 8的重量级特性lambda与default method写在前面，下篇上个小菜，荤素搭配，也是语言相关的，JEP104 Java 类型的注解的探究，同时谢谢大家的支持，欢迎提出建议。如果你想了解哪些特性，欢迎给我发留言。转载时候请注明出处。 http://my.oschina.net/benhaile 根据userCode分组，并统计每个userCode的个数Map map=list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserCode,Collectors.counting()));根据userCode分组，并统计另一个字段的和Map dou=details.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getUserCode,Collectors.summarizingDouble(v-> v.getAmount().doubleValue())));//1.获得最大最小值(persons为List )Function getLevel = p->p.age; Comparator comparator = Comparator.comparing(getLevel);Optional maxOptional=persons.stream.collect(Collectors.maxBy(comparator));Optional minOptional=list.stream().collect(Collectors.minBy(comparator));if (optional.isPresent()){ return minOptional.get();} IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = persons.stream().mapToInt(person-> person.getAge()).summaryStatistics(); System.out.println("最大年龄："+intSummaryStatistics.getMax()); //最大值 System.out.println("最小年龄："+intSummaryStatistics.getMin()); //最小值 System.out.println("年龄总和："+intSummaryStatistics.getSum()); //总计 System.out.println("人数："+intSummaryStatistics.getCount()); //个数 System.out.println("平均年龄："+intSummaryStatistics.getAverage());//平均数返回的是double类型 求和list.stream().mapToDouble(s->s.getAmount().doubleValue()).sum()