Java Lambda 表达式是 Java 8 引入的一个新的功能，可以说是模拟函数式编程的一个语法糖，类似于 Javascript 中的闭包，但又有些不同，主要目的是提供一个函数化的语法来简化我们的编码。

Lambda 基本语法

Lambda 的基本结构为 (arguments) -> body，有如下几种情况：

参数类型可推导时，不需要指定类型，如 (a) -> System.out.println(a) 当只有一个参数且类型可推导时，不强制写 (), 如 a -> System.out.println(a) 参数指定类型时，必须有括号，如 (int a) -> System.out.println(a) 参数可以为空，如 () -> System.out.println(“hello”)

body 需要用 {} 包含语句，当只有一条语句时 {} 可省略

常见的写法如下：

(a) -> a * a

(int a, int b) -> a + b

(a, b) -> {return a - b;}

() -> System.out.println(Thread.currentThread().getId())

函数式接口 FunctionalInterface

概念

Java Lambda 表达式以函数式接口为基础。什么是函数式接口（FunctionalInterface）？ 简单说来就是只有一个方法（函数）的接口，这类接口的目的是为了一个单一的操作，也就相当于一个单一的函数了。常见的接口如：Runnable, Comparator 都是函数式接口，并且都标注了注解 @FunctionalInterface 。

举例

以 Thread 为例说明很容易理解。Runnable 接口是我们线程编程时常用的一个接口，就包含一个方法 void run()，这个方法就是线程的运行逻辑。按照以前的语法，我们新建线程一般要用到 Runnable 的匿名类，如下：

new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getId()); } }).start();

如果写多了，是不是很无聊，而基于 Lambda 的写法则变得简洁明了，如下：

new Thread(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getId())).start();

注意 Thread 的参数，Runnable 的匿名实现就通过一句就实现了出来，写成下面的更好理解

Runnable r = () -> System.out.println(Thread.currentThread().getId());

new Thread(r).start();

当然 Lambda 的目的不仅仅是写起来简洁，更高层次的目的等体会到了再总结。

再看一个比较器的例子，按照传统的写法，如下：

Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5}; Arrays.sort(a, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1 - o2; } });

Lambda 表达式写法如下：

Integer[] a = {1, 8, 3, 9, 2, 0, 5};

Arrays.sort(a, (o1, o2) -> o1 - o2);

JDK中的函数式接口

为了现有的类库能够直接使用 Lambda 表达式，Java 8 以前存在一些接口已经被标注为函数式接口的：

java.lang.Runnable java.util.Comparator java.util.concurrent.Callable java.io.FileFilter java.security.PrivilegedAction java.beans.PropertyChangeListener

Java 8 中更是新增加了一个包 java.util.function，带来了常用的函数式接口：

Function<T, R> - 函数：输入 T 输出 R BiFunction<T, U, R> - 函数：输入 T 和 U 输出 R 对象 Predicate<T> - 断言/判断：输入 T 输出 boolean BiPredicate<T, U> - 断言/判断：输入 T 和 U 输出 boolean Supplier<T> - 生产者：无输入，输出 T Consumer<T> - 消费者：输入 T，无输出 BiConsumer<T, U> - 消费者：输入 T 和 U 无输出 UnaryOperator<T> - 单元运算：输入 T 输出 T BinaryOperator<T> - 二元运算：输入 T 和 T 输出 T

另外还对基本类型的处理增加了更加具体的函数是接口，包括：BooleanSupplier, DoubleBinaryOperator, DoubleConsumer, DoubleFunction<R>, DoublePredicate, DoubleSupplier, DoubleToIntFunction, DoubleToLongFunction, DoubleUnaryOperator, IntBinaryOperator, IntConsumer, IntFunction<R>, IntPredicate, IntSupplier, IntToDoubleFunction, IntToLongFunction, IntUnaryOperator, LongBinaryOperator, LongConsumer,LongFunction<R>, LongPredicate, LongSupplier, LongToDoubleFunction,LongToIntFunction, LongUnaryOperator, ToDoubleBiFunction<T, U>, ToDoubleFunction<T>,ToIntBiFunction<T, U>, ToIntFunction<T>, ToLongBiFunction<T, U>, ToLongFunction<T> 。结合上面的函数式接口，对这些基本类型的函数式接口通过类名就能一眼看出接口的作用。

创建函数式接口

有时候我们需要自己实现一个函数式接口，做法也很简单，首先你要保证此接口只能有一个函数操作，然后在接口类型上标注注解 @FunctionalInterface 即可。

类型推导

类型推导是 Lambda 表达式的基础，类型推导的过程就是 Lambda 表达式的编译过程。以下面的代码为例：

Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);

编译期间，我理解的类型推导的过程如下：

先确定目标类型 Function Function 作为函数式接口，其方法签名为：Integer apply(String t) 检测 str -> Integer.parseInt(str) 是否与方法签名匹配（方法的参数类型、个数、顺序 和返回值类型） 如果不匹配，则报编译错误

这里的目标类型是关键，通过目标类型获取方法签名，然后和 Lambda 表达式做出对比。

方法引用

方法引用(Method Reference)的基础同样是函数式接口，可以直接作为函数式接口的实现，与 Lambda 表达式有相同的作用，同样依赖于类型推导。方法引用可以看作是只调用一个方法的 Lambda 表达式的简化。

方法引用的语法为： Type::methodName 或者 instanceName::methodName , 构造函数对应的 methodName 为 new。

例如上面曾用到例子：

Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);

对应的方法引用的写法为

Function<String, Integer> strToInt = Integer::parseInt;

根据方法的类型，方法引用主要分为一下几种类型，构造方法引用、静态方法引用、实例上实例方法引用、类型上实例方法引用等

构造方法引用

语法为： Type::new 。 如下面的函数为了将字符串转为数组

方法引用写法

Function<String, Integer> strToInt = Integer::new;

Lambda 写法

Function<String, Integer> strToInt = str -> new Integer(str);

传统写法

Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String str) { return new Integer(str); } };

数组构造方法引用

语法为： Type[]::new 。如下面的函数为了构造一个指定长度的字符串数组

方法引用写法

Function<Integer, String[]> fixedArray = String[]::new;

方法引用写法

Function<Integer, String[]> fixedArray = length -> new String[length];

传统写法

Function<Integer, String[]> fixedArray = new Function<Integer, String[]>() { @Override public String[] apply(Integer length) { return new String[length]; } };

静态方法引用

语法为： Type::new 。 如下面的函数同样为了将字符串转为数组

方法引用写法

Function<String, Integer> strToInt = Integer::parseInt;

Lambda 写法

Function<String, Integer> strToInt = str -> Integer.parseInt(str);

传统写法

Function<String, Integer> strToInt = new Function<String, Integer>() { @Override public Integer apply(String str) { return Integer.parseInt(str); } };

实例上实例方法引用

语法为： instanceName::methodName 。如下面的判断函数用来判断给定的姓名是否在列表中存在

List<String> names = Arrays.asList(new String[]{"张三", "李四", "王五"});

Predicate<String> checkNameExists = names::contains;

System.out.println(checkNameExists.test("张三"));

System.out.println(checkNameExists.test("张四"));

类型上实例方法引用

语法为： Type::methodName 。运行时引用是指上下文中的对象，如下面的函数来返回字符串的长度

Function<String, Integer> calcStrLength = String::length; System.out.println(calcStrLength.apply("张三")); List<String> names = Arrays.asList(new String[]{"zhangsan", "lisi", "wangwu"}); names.stream().map(String::length).forEach(System.out::println);

又比如下面的函数已指定的分隔符分割字符串为数组

BiFunction<String, String, String[]> split = String::split;

String[] names = split.apply("zhangsan,lisi,wangwu", ",");

System.out.println(Arrays.toString(names));

Stream 对象

概念

什么是 Stream ? 这里的 Stream 不同于 io 中的 InputStream 和 OutputStream，Stream 位于包 java.util.stream 中， 也是 java 8 新加入的，Stream 只的是一组支持串行并行聚合操作的元素，可以理解为集合或者迭代器的增强版。什么是聚合操作？简单举例来说常见的有平均值、最大值、最小值、总和、排序、过滤等。

Stream 的几个特征：

单次处理。一次处理结束后，当前Stream就关闭了。

支持并行操作

常见的获取 Stream 的方式

从集合中获取

Collection.stream();

Collection.parallelStream();

静态工厂

Arrays.stream(array)

Stream.of(T …)

IntStream.range()

这里只对 Stream 做简单的介绍，下面会有具体的应用。要说 Stream 与 Lambda 表达式有什么关系，其实并没有什么特别紧密的关系，只是 Lambda 表达式极大的方便了 Stream 的使用。如果没有 Lambda 表达式，使用 Stream 的过程中会产生大量的匿名类，非常别扭。

举例

以下的demo依赖于 Employee 对象，以及由 Employee 对象组成的 List 对象。

public class Employee { private String name; private String sex; private int age; public Employee(String name, String sex, int age) { super(); this.name = name; this.sex = sex; this.age = age; } public String getName() { return name; } public String getSex() { return sex; } public int getAge() { return age; } @Override public String toString() { StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append("Employee {name=").append(name).append(", sex=").append(sex).append(", age=").append(age) .append("}"); return builder.toString(); } } List<Employee> employees = new ArrayList<>(); employees.add(new Employee("张三", "男", 25)); employees.add(new Employee("李四", "女", 24)); employees.add(new Employee("王五", "女", 23)); employees.add(new Employee("周六", "男", 22)); employees.add(new Employee("孙七", "女", 21)); employees.add(new Employee("刘八", "男", 20));

打印所有员工

Collection 提供了 forEach 方法，供我们逐个操作单个对象。

employees.forEach(e -> System.out.println(e));

或者

employees.stream().forEach(e -> System.out.println(e));

按年龄排序

Collections.sort(employees, (e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge());

employees.forEach(e -> System.out.println(e));

或者

employees.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()).forEach(e -> System.out.println(e));

打印年龄最大的女员工

max/min 返回指定排序条件下最大/最小的元素

Employee maxAgeFemaleEmployee = employees.stream() .filter(e -> "女".equals(e.getSex())) .max((e1, e2) -> e1.getAge() - e2.getAge()) .get(); System.out.println(maxAgeFemaleEmployee);

打印出年龄大于20 的男员工

filter 可以过滤出符合条件的元素

employees.stream()

.filter(e -> e.getAge() > 20 && "男".equals(e.getSex()))

.forEach(e -> System.out.println(e));

打印出年龄最大的2名男员工

limit 方法截取有限的元素

employees.stream() .filter(e -> "男".equals(e.getSex())) .sorted((e1, e2) -> e2.getAge() - e1.getAge()) .limit(2) .forEach(e -> System.out.println(e));

打印出所有男员工的姓名，使用 , 分隔

map 将 Stream 中所有元素的执行给定的函数后返回值组成新的 Stream

String maleEmployeesNames = employees.stream() .map(e -> e.getName()) .collect(Collectors.joining(",")); System.out.println(maleEmployeesNames);

统计信息

IntSummaryStatistics, DoubleSummaryStatistics, LongSummaryStatistics 包含了 Stream 中的汇总数据。

IntSummaryStatistics stat = employees.stream() .mapToInt(Employee::getAge).summaryStatistics(); System.out.println("员工总数：" + stat.getCount()); System.out.println("最高年龄：" + stat.getMax()); System.out.println("最小年龄：" + stat.getMin()); System.out.println("平均年龄：" + stat.getAverage());

总结

Lambda 表达式确实可以减少很多代码，能提高生产力，当然也有弊端，就是复杂的表达式可读性会比较差，也可能是还不是很习惯的缘故吧，如果习惯了，相信会喜欢上的。凡事都有两面性，就看我们如何去平衡这其中的利弊了，尤其是在一个团队中。

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