Java8简化代码(1)

Lambda 表达式

Lambda 表达式的初衷是，进一步简化匿名类的语法

//匿名类 new Thread(new Runnable(){ @Override public void run(){ System.out.println("hello1"); } }).start(); //Lambda表达式 new Thread(() -> System.out.println("hello2")).start();

使用 Java 8 简化代码

使用 Stream 简化集合操作；使用 Optional 简化判空逻辑；JDK8 结合 Lambda 和 Stream 对各种类的增强。

使用 Stream 简化集合操作

Lambda 表达式可以帮我们用简短的代码实现方法的定义，给了我们复用代码的更多可能性。利用这个特性，我们可以把集合的投影、转换、过滤等操作抽象成通用的接口，然后通过 Lambda 表达式传入其具体实现，这也就是 Stream 操作。

我们看一个具体的例子。这里有一段 20 行左右的代码，实现了如下的逻辑：

把整数列表转换为 Point2D 列表；遍历 Point2D 列表过滤出 Y 轴 >1 的对象；计算 Point2D 点到原点的距离；累加所有计算出的距离，并计算距离的平均值。 private static double calc(List<Integer> ints) { //临时中间集合 List<Point2D> point2DList = new ArrayList<>(); for (Integer i : ints) { point2DList.add(new Point2D.Double((double) i % 3, (double) i / 3)); } //临时变量，纯粹是为了获得最后结果需要的中间变量 double total = 0; int count = 0; for (Point2D point2D : point2DList) { //过滤 if (point2D.getY() > 1) { //算距离 double distance = point2D.distance(0, 0); total += distance; count++; } } //注意count可能为0的可能 return count >0 ? total / count : 0; }

现在，我们可以使用 Stream 配合 Lambda 表达式来简化这段代码。简化后一行代码就可以实现这样的逻辑，更重要的是代码可读性更强了，通过方法名就可以知晓大概是在做什么事情。比如：

map 方法传入的是一个 Function，可以实现对象转换；filter 方法传入一个 Predicate，实现对象的布尔判断，只保留返回 true 的数据；mapToDouble 用于把对象转换为 double；通过 average 方法返回一个 OptionalDouble，代表可能包含值也可能不包含值的可空 double。

下面的第三行代码，就实现了上面方法的所有工作：

List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8); double average = calc(ints); double streamResult = ints.stream() .map(i -> new Point2D.Double((double) i % 3, (double) i / 3)) .filter(point -> point.getY() > 1) .mapToDouble(point -> point.distance(0, 0)) .average() .orElse(0);

Java 8 类对于函数式 API 的增强

要通过 HashMap 实现一个缓存的操作，在 Java 8 之前我们可能会写出这样的 getProductAndCache 方法：先判断缓存中是否有值；如果没有值，就从数据库搜索取值；最后，把数据加入缓存。

private Map<Long, Product> cache = new ConcurrentHashMap<>(); private Product getProductAndCache(Long id) { Product product = null; //Key存在，返回Value if (cache.containsKey(id)) { product = cache.get(id); } else { //不存在，则获取Value //需要遍历数据源查询获得Product for (Product p : Product.getData()) { if (p.getId().equals(id)) { product = p; break; } } //加入ConcurrentHashMap if (product != null) cache.put(id, product); } return product; }

而在 Java 8 中，我们利用 ConcurrentHashMap 的 computeIfAbsent 方法，用一行代码就可以实现这样的繁琐操作：

private Product getProductAndCacheCool(Long id) { return cache puteIfAbsent(id, i -> //当Key不存在的时候提供一个Function来代表根据Key获取Value的过程 Product.getData().stream() .filter(p -> p.getId().equals(i)) //过滤 .findFirst() //找第一个，得到Optional<Product> .orElse(null)); //如果找不到Product，则使用null } }

computeIfAbsent 方法在逻辑上相当于：

if (map.get(key) == null) { V newValue = mappingFunction.apply(key); if (newValue != null) map.put(key, newValue); }