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【修炼内功】[Java8] Lambda表达式带来的编程新思路

该文章已收录【修炼内功】跃迁之路

Lambda表达式，可以理解为简洁地表示可传递的匿名函数的一种方式：它没有名称，但它有参数列表、函数主体、返回类型。

这里，默认您已对Java8的Lambda表达式有一定了解，并且知道如何使用。

Java8中引入的Lambda表达式，为编程体验及效率带来了极大的提升。

行为参数化

行为参数化，是理解函数式编程的一个重要概念。简单来说便是，一个方法接受多个不同的行为作为参数，并在内部使用它们，完成不同行为的能力。更为通俗的讲，行为参数化是指，定义一段代码，这段代码并不会立即执行，而是可以像普通变量/参数一样进行传递，被程序的其他部分调用。

我们通过一个特别通用的筛选苹果的例子，来逐步了解如何使用Lambda表达式实现行为参数化。(如果对行为参数化已十分了解，可直接跳过本节)

需求1 ：筛选绿色苹果

我们需要将仓库中绿色的苹果过滤出来，对于这样的问题，大多数人来说都是手到擒来 ( step1: 面向过程 )

public static List<Apple> filterGreenApples(List<Apple> apples) {
    List<apple> filteredApples = new LinkedList<>();
    for (Apple apple: apples) {
        if ("green".equals(apple.getColor())) {
            filteredApples.add(apple);
        }
    }
    return filteredApples;
}

List<Apple> greenApples = filterGreenApples(inventory);

需求2： 筛选任意颜色苹果

对于这样的需求变更，可能也不是很难

public static List<Apple> filterApplesByColor(List<Apple> apples, String color) {
    List<apple> filteredApples = new LinkedList<>();
    for (Apple apple: apples) {
        if (color.equals(apple.getColor())) {
            filteredApples.add(apple);
        }
    }
    return filteredApples;
}

List<Apple> someColorApples = filterApplesByColor(inventory, "red");

需求3 ：筛选重量大于150克的苹果

有了先前的教训，可能会学聪明一些，不会把重量直接写死到程序里，而是提供一个入参

public static List<Apple> filterApplesByWeight(List<Apple> apples, int minWeight) {
    List<apple> filteredApples = new LinkedList<>();
    for (Apple apple: apples) {
        if (apple.getWeight() > minWeight) {
            filteredApples.add(apple);
        }
    }
    return filteredApples;
}

List<Apple> heavyApples = filterApplesByColor(inventory, 150);

需求4 ：筛选颜色为红色且重量大于150克的苹果

如果照此下去，程序将变得异常难于维护，每一次小的需求变更，都需要进行大范围的改动。为了避免永无休止的加班，对于了解设计模式的同学，可能会将筛选逻辑抽象出来 ( step2: 面向对象 )

public interface Predicate<Apple> {
    boolean test(Apple apple);
}

预先定义多种筛选策略，将策略动态的传递给筛选函数

public static List<Apple> filterApples(List<Apple> apples, Predicate predicate) {
    List<apple> filteredApples = new LinkedList<>();
    for (Apple apple: apples) {
        if (predicate.test(apple)) {
            filteredApples.add(apple);
        }
    }
    return filteredApples;
}

Predicate predicate = new Predicate() {
    @override
    public boolean test(Apple apple) {
        return "red".equals(apple.getColor()) && apple.getWeight > 150;
    }
};

List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(inventory, predicate);

或者直接使用匿名类，将筛选逻辑传递给筛选函数

List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(inventory, new Predicate() {
    @override
    public boolean test(Apple apple) {
        return "red".equals(apple.getColor()) && apple.getWeight > 150;
    }
});

至此，已经可以满足大部分的需求，但对于这种十分啰嗦、被Java程序员诟病了多年的语法，在Lambda表达式出现后，便出现了一丝转机 ( step3: 面向函数 )

@FunctionalInterface
public interface Predicate<Apple> {
    boolean test(Apple apple);
}

public List<Apple> filterApples(List<Apple> apples, Predicate<Apple> predicate) {
    return apples.stream.filter(predicate::test).collect(Collectors.toList());
}

List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(inventory, apple -> "red".equals(apple.getColor()) && apple.getWeight > 150);

以上示例中使用了Java8的stream及lambda表达式，关于stream及lambda表达式的具体使用方法，这里不再赘述，重点在于解释什么是 行为参数化 ，示例中直接将筛选逻辑(红色且重量大于150克)的代码片段作为参数传递给了函数（确切的说是将lambda表达式作为参数传递给了函数），而这段代码片段会交由筛选函数进行执行。

Lambda表达式与匿名类很像，但本质不同，关于Lambda表达式及匿名类的区别，会在之后的文章详细介绍

如果想让代码更为简洁明了，可以继续将筛选逻辑提取为函数，使用方法引用进行参数传递

private boolean isRedColorAndWeightGt150(Apple apple) {
    return "red".equals(apple.getColor()) && apple.getWeight > 150;
}

List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(inventory, this::isRedColorAndWeightGt150);

至此，我们完成了从 面向过程 到 面向对象 再到 面向函数 的编程思维转变，代码也更加具有语义化，不论是代码阅读还是维护，都较之前有了很大的提升

等等，如果需要过滤颜色为黄色并且重量在180克以上的苹果，是不是还要定义一个 isYellowColorAndWeightGt180 的函数出来，貌似又陷入了无穷加班的怪圈~

还有没有优化空间？能否将筛选条件抽离到单一属性，如 byColor 、 byMinWeight 等，之后再做与或计算传递给筛选函数？

接下来就是我们要介绍的 高阶函数

高阶函数

高阶函数是一个函数，它接收函数作为参数或将函数作为输出返回

接受至少一个函数作为参数
返回的结果是一个函数

以上的定义听起来可能有些绕口。结合上节示例，我们的诉求是将苹果的颜色、重量或者其他筛选条件也抽离出来，而不是硬编码到代码中

private Predicate<apple> byColor(String color) {
    return (apple) -> color.equals(apple.getColor);
}

private Predicate<Apple> byMinWeight(int minWeight) {
    return (apple) -> apple.getWeight > minWeight;
}

以上两个函数的返回值，均为Predicate类型的Lambda表达式，或者可以说，以上两个函数的返回值也是函数

接下来我们定义与运算，只有传入的所有条件均满足才算最终满足

private Predicate<Apple> allMatches(Predicate<Apple> ...predicates) {
    return (apple) -> predicates.stream.allMatch(predicate -> predicate.test(apple));
}

以上函数，是将多个筛选逻辑做与计算，注意，该函数接收多个函数(Lambda)作为入参，并返回一个函数(Lambda)，这便是 高阶函数

如何使用该函数？作为苹果筛选示例的延伸，我们可以将上一节最后一个示例代码优化如下

List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(inventory, allMatches(byColor("red"), byMinWeight(150)));

至此，还可以抽象出 anyMatches 、 nonMatches 等高阶函数，组合使用

// 筛选出 颜色为红色 并且 重量在150克以上 并且 采摘时间在1周以内 并且 产地在中国、美国、加拿大任意之一的苹果
List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(
    inventory, 
    allMatches(
        byColor("red"), 
        byMinWeight(150),
        apple -> apple.pluckingTime - currentTimeMillis() < 7L * 24 * 3600 * 1000,
        anyMatches(byGardens("中国"), byGardens("美国"), byGardens("加拿大")
    )
);

如果使用jvm包中的 java.util.function.Predicate ，我们还可以继续优化，使代码更为语义化

// 筛选出 颜色为红色 并且 重量在150克以上 并且 采摘时间在1周以内 并且 产地在中国、美国、加拿大任意之一的苹果
List<Apple> satisfactoryApples = filterApples(
    inventory, 
    byColor("red")
      .and(byMinWeight(150))
      .and(apple -> apple.pluckingTime - currentTimeMillis() < 7L * 24 * 3600 * 1000)
      .and(byGardens("中国").or(byGardens("美国").or(byGardens("加拿大")))
);

这里使用了Java8中的默认函数，默认函数允许你在接口interface中定义函数的默认行为，从某方面来讲也可以实现类的多继承

示例中， and / or 函数接收一个Predicate函数(Lambda表达式)作为参数，并返回一个Predicate函数(Lambda表达式)，同样为高阶函数

关于默认函数的使用，会在之后的文章详细介绍

闭包

闭包(Closure)，能够读取其他函数内部变量的函数

又是一个比较抽象的概念，其实在使用Lambda表达式的过程中，经常会使用到闭包，比如

public Future<List<Apple>> filterApplesAsync() {
    List<Apple> inventory = getInventory();
    
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> filterApples(inventory, byColor("red")));
}

在提交异步任务时，传入了内部函数(Lambda表达式)，在内部函数中使用了父函数 filterApplesAsync 中的局部变量 inventory ，这便是 闭包 。

如果该示例不够明显的话，可以参考如下示例

private Supplier<Integer> initIntIncreaser(int i) {
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(i);
    return () -> atomicInteger.getAndIncrement();
}

Supplier<Integer> increaser = initIntIncreaser(1);
System.out.println(increaser.get());
System.out.println(increaser.get());
System.out.println(increaser.get());
System.out.println(increaser.get());

//[out]: 1
//[out]: 2
//[out]: 3
//[out]: 4

initIntIncreaser 函数返回另一个函数(内部函数)，该函数( increaser )使用了父函数 initIntIncreaser 的局部变量 atomicInteger ，该变量会被函数 increaser 持有，并且会在调用 increaser 时使用(更改)

柯里化

柯里化是逐步传值，逐步缩小函数的适用范围，逐步求解的过程。

如，设计一个函数，实现在延迟一定时间之后执行给定逻辑，并可以指定执行的执行器

public ScheduledFuture executeDelay(Runnable runnable, ScheduledExecutorService scheduler, long delay, TimeUnit timeunit) {
    return scheduler.schedule(runnable, delay, timeunit);
}

目前有一批任务，需要使用执行器 scheduler1 ，并且均延迟5分钟执行

另一批任务，需要使用执行器 scheduler2 ，并且均延迟15分钟执行

可以这样实现

executeDelay(runnable11, scheduler1, 5, TimeUnit.SECONDS);
executeDelay(runnable12, scheduler1, 5, TimeUnit.SECONDS);
executeDelay(runnable13, scheduler1, 5, TimeUnit.SECONDS);

executeDelay(runnable21, scheduler2, 15, TimeUnit.SECONDS);
executeDelay(runnable22, scheduler2, 15, TimeUnit.SECONDS);
executeDelay(runnable23, scheduler2, 15, TimeUnit.SECONDS);

其实，我们发现这里是有规律可循的，比如，使用 某个执行器 在多久之后执行什么，我们可以将 executeDelay 函数进行第一次柯里化

public Function3<ScheduledFuture, Runnable, Integer, TimeUnit> executeDelayBySomeScheduler(ScheduledExecutorService scheduler) {
    return (runnable, delay, timeunit) -> executeDelay(runable, scheduler, delay, timeunit);
}

Function3<ScheduledFuture, Runnable, Integer, TimeUnit> executeWithScheduler1 = executeDelayBySomeScheduler(scheduler1);

Function3<ScheduledFuture, Runnable, Integer, TimeUnit> executeWithScheduler2 = executeDelayBySomeScheduler(scheduler2);

executeWithScheduler1.apply(runnable11, 5, TimeUnit.SECONDS);
executeWithScheduler1.apply(runnable12, 5, TimeUnit.SECONDS);
executeWithScheduler1.apply(runnable13, 5, TimeUnit.SECONDS);

executeWithScheduler2.apply(runnable21, 15, TimeUnit.SECONDS);
executeWithScheduler2.apply(runnable22, 15, TimeUnit.SECONDS);
executeWithScheduler2.apply(runnable23, 15, TimeUnit.SECONDS);

函数 executeDelay 接收4个参数，函数 executeWithScheduler1 / executeWithScheduler2 接收3个参数，我们通过 executeDelayBySomeScheduler 将具体的执行器封装在了 executeWithScheduler1 / executeWithScheduler2 中

进一步，我们可以做第二次柯里化，将延迟时间也封装起来

public Function<ScheduledFuture, Runnable> executeDelayBySomeSchedulerOnDelay(ScheduledExecutorService scheduler, long delay, TimeUnit timeunit) {
    return (runnable) -> executeDelay(runable, scheduler, delay, timeunit);
}

Function<ScheduledFuture, Runnable> executeWithScheduler1After5M = executeDelayBySomeSchedulerOnDelay(scheduler1, 5, TimeUnit.SECONDS);

Function<ScheduledFuture, Runnable> executeWithScheduler2After15M = executeDelayBySomeSchedulerOnDelay(scheduler2, 15, TimeUnit.SECONDS);

Stream.of(runnable11, runnable12,runnable13).forEach(this::executeWithScheduler1After5M);
Stream.of(runnable21, runnable22,runnable23).forEach(this::executeWithScheduler2After15M);

将具体的执行器及延迟时间封装在 executeWithScheduler1After5M / executeWithScheduler2After15M 中，调用的时候，只需要关心具体的执行逻辑即可

环绕执行(提取共性)

有时候我们会发现，很多代码块十分相似，但又有些许不同

比如，目前有两个接口可以查询汇率， queryExchangeRateA 及 queryExchangeRateB ，我们需要在开关 exchangeRateSwitch 打开的时候使用 queryExchangeRateA 查询，否则使用 queryExchangeRateB 查询，同时在一个接口异常失败的时候，自动降低到另一个接口进行查询

同样，目前有两个接口可以查询关税， queryTariffsA 及 queryTariffsB ，同样地，我们需要在开关 tariffsSwitch 打开的时候使用 queryTariffsA 查询，否则使用 queryTariffsB 查询，同时在一个接口异常失败的时候，自动降低到另一个接口进行查询

其实，以上两种场景，除了开关及具体的接口逻辑外，整体流程是一致的

【修炼内功】[Java8] Lambda表达式带来的编程新思路

再分析，其实接口调用的降级逻辑也是一样的

这里不再列举如何使用抽象类的方法如解决该类问题，我们直接使用Java8的Lambda表达式

首先，可以将降级逻辑提取为一个函数

@FunctionalInterface
interface ThrowingSupplier<T> {
    T get() throw Exception;
}

/**
 * 1. 执行A
 * 2. 如果A执行异常，则执行B
 */
public <T> ThrowingSupplier<T> executeIfThrowing(ThrowingSupplier<T> supplierA, ThrowingSupplier<T> supplierB) throws Exception {
    try {
        return supplierA.get();
    } catch(Exception e) {
        // dill with exception
        return supplierB.get();
    }
}

至此，我们完成了降级的逻辑。接来下，将开关逻辑提取为一个函数

/**
 * 1. switcher打开，执行A
 * 2. switcher关闭，执行B
 */
public <T> T invoke(Supplier<Boolean> switcher, ThrowingSupplier<T> executeA, ThrowingSupplier<T> executeB) throws Exception {
    return switcher.get() ? executeIfThrowing(this::queryExchangeRateA, this::queryExchangeRateB) : executeIfThrowing(this::queryExchangeRateB, this::queryExchangeRateA);
}

回到上边的两个需求，查询汇率及关税，我们可以

/**
 * 查询汇率
 */
val exchangeRate = invoke(
    exchangeRateSwitch::isOpen, 
    this::queryExchangeRateA,
    this::queryExchangeRateB
)

/**
 * 查询关税
 */
val queryTariffs = invoke(
    tariffsSwitch::isOpen, 
    this::queryTariffsA,
    this::queryTariffsB
)

以上，用到了ThrowingSupplier，该点会在《 [Java] Lambda表达式“陷阱”》中详细介绍