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我們等待了良久lambda為java帶來閉包的概念，然則假如我們不在聚集中應用它的話，就喪失了很年夜價值。現有接口遷徙成為lambda作風的成績曾經經由過程default methods處理了，在這篇文章將深刻解析Java聚集外面的批量數據操作（bulk operation），解開lambda最強感化的奧秘面紗。
1.關於JSR335
JSR是Java Specification Requests的縮寫，意思是Java 標准要求,Java 8 版本的重要改良是 Lambda 項目（JSR 335），其目標是使 Java 更容易於為多核處置器編寫代碼。JSR 335=lambda表達式+接口改良（默許辦法）+批量數據操作。加上後面兩篇，我們已經是完全的進修了JSR335的相干內容了。
2.內部VS外部迭代
之前Java聚集是不克不及夠表達外部迭代的，而只供給了一種內部迭代的方法，也就是for或許while輪回。
List persons = asList(new Person("Joe"), new Person("Jim"), new Person("John"));
for (Person p : persons) {
p.setLastName("Doe");
}
下面的例子是我們之前的做法，也就是所謂的內部迭代，輪回是固定的次序輪回。在如今多核的時期，假如我們想並行輪回，不能不修正以上代碼。效力能有多年夜晉升還說定，且會帶來必定的風險（線程平安成績等等）。
要描寫外部迭代，我們須要用到Lambda如許的類庫,上面應用lambda和Collection.forEach重寫下面的輪回
persons.forEach(p->p.setLastName("Doe"));
如今是由jdk 庫來掌握輪回了，我們不須要關懷last name是怎樣被設置到每個person對象外面去的，庫可以依據運轉情況來決議怎樣做，並行，亂序或許懶加載方法。這就是外部迭代，客戶端將行動p.setLastName當作數據傳入api外面。
外部迭代其實和聚集的批量操作並沒有親密的接洽，借助它我們感觸感染到語法表達上的變更。真正成心思的和批量操作相干的是新的流（stream）API。新的java.util.stream包曾經添加進JDK 8了。
3.Stream API
流（Stream）僅僅代表著數據流，並沒稀有據構造，所以他遍歷完一次以後便再也沒法遍歷（這點在編程時刻須要留意，不像Collection，遍歷若干次外面都還稀有據），它的起源可所以Collection、array、io等等。
3.1中央與起點辦法
流感化是供給了一種操作年夜數據接口，讓數據操作更輕易和更快。它具有過濾、映照和削減遍歷數等辦法，這些辦法分兩種：中央辦法和終端辦法，“流”籠統生成就該是連續的，中央辦法永久前往的是Stream，是以假如我們要獲得終究成果的話，必需應用起點操作能力搜集流發生的終究成果。辨別這兩個辦法是看他的前往值，假如是Stream則是中央辦法，不然是起點辦法。詳細請參照Stream的api。
簡略引見下幾個中央辦法（filter、map）和起點辦法（collect、sum）
3.1.1Filter
在數據流中完成過濾功效是起首我們可以想到的最天然的操作了。Stream接口裸露了一個filter辦法，它可以接收表現操作的Predicate完成來應用界說了過濾前提的lambda表達式。
List persons = …
Stream personsOver18 = persons.stream().filter(p -> p.getAge() > 18);//過濾18歲以上的人
3.1.2Map
借使我們如今過濾了一些數據，好比轉換對象的時刻。Map操作許可我們履行一個Function的完成（Function<T,R>的泛型T,R分離表現履行輸出和履行成果），它接收入參並前往。起首，讓我們來看看如何以匿名外部類的方法來描寫它：
Stream adult= persons
.stream()
.filter(p -> p.getAge() > 18)
.map(new Function() {
@Override
public Adult apply(Person person) {
return new Adult(person);//將年夜於18歲的人轉為成年人
}
});
如今，把上述例子轉換成應用lambda表達式的寫法：
Stream map = persons.stream()
.filter(p -> p.getAge() > 18)
.map(person -> new Adult(person));
3.1.3Count
count辦法是一個流的起點辦法，可以使流的成果終究統計，前往int，好比我們盤算一下知足18歲的總人數：
int countOfAdult=persons.stream()
.filter(p -> p.getAge() > 18)
.map(person -> new Adult(person))
.count();
3.1.4Collect
collect辦法也是一個流的起點辦法，可搜集終究的成果
List adultList= persons.stream()
.filter(p -> p.getAge() > 18)
.map(person -> new Adult(person))
.collect(Collectors.toList());
或許，假如我們想應用特定的完成類來搜集成果：
List adultList = persons
.stream()
.filter(p -> p.getAge() > 18)
.map(person -> new Adult(person))
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
篇幅無限，其他的中央辦法和起點辦法就紛歧一引見了，看了下面幾個例子，年夜家明確這兩種辦法的差別便可，前面可依據需求來決議應用。
3.2次序流與並行流
每一個Stream都有兩種形式：次序履行和並行履行。
次序流：
List <Person> people = list.getStream.collect(Collectors.toList());
並行流：
List <Person> people = list.getStream.parallel().collect(Collectors.toList());
望文生義，當應用次序方法去遍用時，每一個item讀完後再讀下一個item。而應用並行去遍用時，數組會被分紅多個段，個中每個都在分歧的線程中處置，然後將成果一路輸入。
3.2.1並行流道理：
List originalList = someData;
split1 = originalList(0, mid);//將數據分小部門
split2 = originalList(mid,end);
new Runnable(split1.process());//小部門履行操作
new Runnable(split2.process());
List revisedList = split1 + split2;//將成果歸並
3.2.2次序與並行機能測試比較
假如是多核機械，實際上並行流則會比次序流快上一倍，上面是測試代碼
long t0 = System.nanoTime();
//初始化一個規模100萬整數流,求能被2整除的數字，toArray（）是起點辦法
int a[]=IntStream.range(0, 1_000_000).filter(p -> p % 2==0).toArray();
long t1 = System.nanoTime();
//和下面功效一樣，這裡是用並行流來盤算
int b[]=IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().filter(p -> p % 2==0).toArray();
long t2 = System.nanoTime();
//我本機的成果是serial: 0.06s, parallel 0.02s，證實並行流確切比次序流快
System.out.printf("serial: %.2fs, parallel %.2fs%n", (t1 - t0) * 1e-9, (t2 - t1) * 1e-9);
3.3關於Folk/Join框架
運用硬件的並行性在java 7就有了，那就是 java.util.concurrent 包的新增功效之一是一個 fork-join 作風的並行分化框架，異樣也很壯大高效，有興致的同窗去研討，這裡不詳談了，比擬Stream.parallel()這類方法，我更偏向於後者。
4.總結
假如沒有lambda，Stream用起來相當別扭，他會發生年夜量的匿名外部類，好比下面的3.1.2map例子，假如沒有default method，聚集框架更改必將會惹起年夜量的修改，所以lambda+default method使得jdk庫加倍壯大，和靈巧，Stream和聚集框架的改良就是最好的證實。
