从串行到并行
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串行指一个步骤一个步骤地处理，也就是通常情况下，代码一行一行地执行。
如果将我们常用的迭代器式的循环展开的话，就是串行执行了循环体内所定义的操作：
sum += arr.get(0);
sum += arr.get(1);
sum += arr.get(2);
//...
在书的一开始，就提到Java需要支持集合的并行计算(而Lambda为这个需求提供了可能)。
这些功能将全部被实现于库代码中，对于我们使用者，实现并行的复杂性被大大降低(最低程度上只需要调用相关方法)。
另外，关于并发与并行这两个概念，其实是不同的，如果不明白的话请自行了解，在此只引用一句非常流行的话：
一个是关于代码结构，一个是关于代码执行。
如果我们想将一个计算任务均匀地分配给CPU的四个内核，我们会给每个核分配一个用于计算的线程，每个线程上进行整个任务的子任务。
书上有一段非常形象的伪代码：
if the task list contains more than N/4 elements {
leftTask = task.getLeftHalf()
rightTask = task.getRightHalf()
doInparallel {
leftResult = leftTask.solve()
rightResult = rightTask.solve()
}
result = combine(leftResult, rightResult)
} else {
result = task.solveSequentially()
}代码中，将每四个任务元素分为一组，用四个内核对其进行并行处理，然后每两组进行一次结果的合并，最终得到整个任务队列的最终结果。
从整体处理流程上看，先将任务队列递归地进行分组，并行处理每一组，然后将结果递归地进行合并(合并通过管道终止操作实现)。
Java8之前，开发者们使用一种针对集合的fork/join框架来实现该模式。
然而现在，想对代码进行性能优化，就是一件非常容易的事了。
还记得我们上一节中所得出的最终代码：
long validContactCounter = contactList.stream()
.map(s -> new Contact().setName(s))
.filter(Contact::call)
.count();
稍加改动：
long validContactCounter = contactList.parallelStream()
.map(s -> new Contact().setName(s))
.filter(Contact::call)
.count();
注意stream()变为parallelStream()
同时下图将展示如何根据四个核对上述任务进行分解处理，最终合并结果并终止管道。
注意递归分解的目的是使子任务们足够小来串行执行。
组合行为
Java写手应该知道，Java中并不存在纯粹的“函数”，只存在“方法”。也就是说，Java中的函数必须依赖于某一个类，或者作为类的某种行为存在。
而在其他语言中，存在纯函数，以CoffeeScript的语法，声明一个函数：
eat = (x) ->
alert("#{x} has been eatten!")这种写法与Lambda表达式的语法非常相近，也就是说，相比于匿名内部类，Lambda表达式看上去更像是一种函数表达式。
对于函数，一个核心操作便是组合。如果要求一元二次函数的其中一个解sqrt(sqr(b) - 4 * a * c)，便是对多个子函数进行了组合。
对于面向对象，我们通过解耦的方式来分解它，同样，我们也希望以此种方式分解一个函数行为。
首先，沿用上两节中使用的例子，对Contact类稍作修改，将name属性分拆为名和姓：
private String firstName;
private String lastName;
假设我们现在想要对联系人们进行排序，创建自定义排序的Java标准方式是创建一个Comparator：
public interface Comparator {
int compare(T o1, T o2);
//...
}
我们想通过比较名的首字母来为联系人排序：
Comparator byFirstName = new Comparator() {
@Override
public int compare(Contact o1, Contact o2) {
return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
}
};
Lambda写法：
Comparator byFirstNameLambdaForm = (o1, o2) ->
Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
写完这段代码后，IDEA立即提醒我代码可以替换为Comparator.comparingInt(...)，不过这是后话，暂且不表。
在上面的代码中，我们发现了组合行为，即Comparator的compare(...)方法里面还套用了o.getFirstName()与Character.compare(...)这两个方法(为了简洁，这里暂不考虑charAt(...))，在java.util.function中，我们找到了这种函数的原型：
public interface Function {
R apply(T t);
//...
}
接收一个T类型的参数，返回一个R类型的结果。
现在我们将“比较名的首字母”这个比较键的提取行为抽成一个函数对象的实例：
Function keyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0);
再将“比较首字母”这个具体的比较行为抽出来：
Comparator keyComparator = (c1, c2) -> Character.compare(c1, c2);
有了keyExtractor和keyComparator，我们再来重新装配一下Comparator：
Comparator byFirstNameAdvanced = (o1, o2) ->
keyComparator.compare(keyExtractor.apply(o1), keyExtractor.apply(o2));
到了这一步，我们牺牲了简洁性，但获得了相应的灵活性，也就是说，如果我们改变比较键为姓而非名，只需改动keyExtractor为：
Function keyExtractor = o -> o.getLastName().charAt(0);
值得庆幸的是，库的设计者考虑到了这一自然比较的需求的普遍性，因此为Comparator接口提供了静态方法comparing(...)，只需传入比较键的提取规则，就能针对该键生成相应的Comparator，是不是非常神奇：
Comparator compareByFirstName = Comparator.comparing(keyExtractor);
即使我们想改变比较的规则，比如比较联系人姓与名的长度，也只需做些许改动：
Comparator compareByNameLength = Comparator.comparing(p -> (p.getFirstName() + p.getLastName()).length());
这是一个重大的改进，它将我们所关注的焦点真正集中在了比较的规则上面，而不是大量地构建所必须的胶水代码。
comparing(...)通过接收一个简单的行为，进而基于这个行为构造出更加复杂的行为。
赞！
然而更赞的是，对于流和管道，我们所需要的改动甚至更少：
contacts.stream()
.sorted(compareByNameLength)
.forEach(c -> System.out.println(c.getFirstName() + " " + c.getLastName()));
小结
本章的代码：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.function.Function;
public class Bar {
public static void main(String[] args) {
// long validContactCounter = contactList.parallelStream()
// .map(s -> new Contact().setFirstName(s))
// .filter(Contact::call)
// .count();
List contacts = new ArrayList() {{
add(new Contact().setFirstName("Foo").setLastName("Jack"));
add(new Contact().setFirstName("Bar").setLastName("Ma"));
add(new Contact().setFirstName("Olala").setLastName("Awesome"));
}};
Comparator byFirstName = new Comparator() {
@Override
public int compare(Contact o1, Contact o2) {
return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
}
};
//--- Using Lambda form ---//
Comparator byFirstNameLambdaForm = (o1, o2) ->
Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
Function keyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0);
Comparator keyComparator = (c1, c2) ->
Character.compare(c1, c2);
Comparator byFirstNameAdvanced = (o1, o2) ->
keyComparator.compare(keyExtractor.apply(o1), keyExtractor.apply(o2));
Comparator compareByFirstName = Comparator.comparing(keyExtractor);
Comparator compareByNameLength = Comparator.comparing(p -> (p.getFirstName() + p.getLastName()).length());
contacts.stream()
.sorted(compareByNameLength)
.forEach(c -> System.out.println(c.getFirstName() + " " + c.getLastName()));
}
}以及运行结果：
Bar Ma
Foo Jack
Olala Awesome
以上所述是小编给大家介绍的Java中Lambda表达式并行与组合行为，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对创新互联网站的支持！
文章题目：Java中Lambda表达式并行与组合行为
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