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從串行到并行
串行指一個(gè)步驟一個(gè)步驟地處理，也就是通常情況下，代碼一行一行地執(zhí)行。
如果將我們常用的迭代器式的循環(huán)展開的話，就是串行執(zhí)行了循環(huán)體內(nèi)所定義的操作：
sum += arr.get(0); sum += arr.get(1); sum += arr.get(2); //...
在書的一開始，就提到Java需要支持集合的并行計(jì)算(而Lambda為這個(gè)需求提供了可能)。
這些功能將全部被實(shí)現(xiàn)于庫(kù)代碼中，對(duì)于我們使用者，實(shí)現(xiàn)并行的復(fù)雜性被大大降低(最低程度上只需要調(diào)用相關(guān)方法)。
另外，關(guān)于并發(fā)與并行這兩個(gè)概念，其實(shí)是不同的，如果不明白的話請(qǐng)自行了解，在此只引用一句非常流行的話：
一個(gè)是關(guān)于代碼結(jié)構(gòu)，一個(gè)是關(guān)于代碼執(zhí)行。
如果我們想將一個(gè)計(jì)算任務(wù)均勻地分配給CPU的四個(gè)內(nèi)核，我們會(huì)給每個(gè)核分配一個(gè)用于計(jì)算的線程，每個(gè)線程上進(jìn)行整個(gè)任務(wù)的子任務(wù)。
書上有一段非常形象的偽代碼：
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()
}
代碼中，將每四個(gè)任務(wù)元素分為一組，用四個(gè)內(nèi)核對(duì)其進(jìn)行并行處理，然后每?jī)山M進(jìn)行一次結(jié)果的合并，最終得到整個(gè)任務(wù)隊(duì)列的最終結(jié)果。
從整體處理流程上看，先將任務(wù)隊(duì)列遞歸地進(jìn)行分組，并行處理每一組，然后將結(jié)果遞歸地進(jìn)行合并(合并通過管道終止操作實(shí)現(xiàn))。
Java8之前，開發(fā)者們使用一種針對(duì)集合的fork/join框架來實(shí)現(xiàn)該模式。
然而現(xiàn)在，想對(duì)代碼進(jìn)行性能優(yōu)化，就是一件非常容易的事了。
還記得我們上一節(jié)中所得出的最終代碼：
long validContactCounter = contactList.stream() .map(s -> new Contact().setName(s)) .filter(Contact::call) .count();
稍加改動(dòng)：
long validContactCounter = contactList.parallelStream() .map(s -> new Contact().setName(s)) .filter(Contact::call) .count();
注意stream()變?yōu)閜arallelStream()
同時(shí)下圖將展示如何根據(jù)四個(gè)核對(duì)上述任務(wù)進(jìn)行分解處理，最終合并結(jié)果并終止管道。
注意遞歸分解的目的是使子任務(wù)們足夠小來串行執(zhí)行。
組合行為
Java寫手應(yīng)該知道，Java中并不存在純粹的“函數(shù)”，只存在“方法”。也就是說，Java中的函數(shù)必須依賴于某一個(gè)類，或者作為類的某種行為存在。
而在其他語(yǔ)言中，存在純函數(shù)，以CoffeeScript的語(yǔ)法，聲明一個(gè)函數(shù)：
eat = (x) ->
alert("#{x} has been eatten!")
這種寫法與Lambda表達(dá)式的語(yǔ)法非常相近，也就是說，相比于匿名內(nèi)部類，Lambda表達(dá)式看上去更像是一種函數(shù)表達(dá)式。
對(duì)于函數(shù)，一個(gè)核心操作便是組合。如果要求一元二次函數(shù)的其中一個(gè)解sqrt(sqr(b) - 4 * a * c)，便是對(duì)多個(gè)子函數(shù)進(jìn)行了組合。
對(duì)于面向?qū)ο?，我們通過解耦的方式來分解它，同樣，我們也希望以此種方式分解一個(gè)函數(shù)行為。
首先，沿用上兩節(jié)中使用的例子，對(duì)Contact類稍作修改，將name屬性分拆為名和姓：
private String firstName; private String lastName;
假設(shè)我們現(xiàn)在想要對(duì)聯(lián)系人們進(jìn)行排序，創(chuàng)建自定義排序的Java標(biāo)準(zhǔn)方式是創(chuàng)建一個(gè)Comparator：
public interface Comparator<T> {
int compare(T o1, T o2);
//...
}
我們想通過比較名的首字母來為聯(lián)系人排序：
Comparator<Contact> byFirstName = new Comparator<Contact>() {
@Override
public int compare(Contact o1, Contact o2) {
return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
}
};
Lambda寫法：
Comparator<Contact> byFirstNameLambdaForm = (o1, o2) -> Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
寫完這段代碼后，IDEA立即提醒我代碼可以替換為Comparator.comparingInt(...)，不過這是后話，暫且不表。
在上面的代碼中，我們發(fā)現(xiàn)了組合行為，即Comparator<Contact>的compare(...)方法里面還套用了o.getFirstName()與Character.compare(...)這兩個(gè)方法(為了簡(jiǎn)潔，這里暫不考慮charAt(...))，在java.util.function中，我們找到了這種函數(shù)的原型：
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
//...
}
接收一個(gè)T類型的參數(shù)，返回一個(gè)R類型的結(jié)果。
現(xiàn)在我們將“比較名的首字母”這個(gè)比較鍵的提取行為抽成一個(gè)函數(shù)對(duì)象的實(shí)例：
Function<Contact, Character> keyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0);
再將“比較首字母”這個(gè)具體的比較行為抽出來：
Comparator<Character> keyComparator = (c1, c2) -> Character.compare(c1, c2);
有了keyExtractor和keyComparator，我們?cè)賮碇匦卵b配一下Comparator：
Comparator<Contact> byFirstNameAdvanced = (o1, o2) -> keyComparator.compare(keyExtractor.apply(o1), keyExtractor.apply(o2));
到了這一步，我們犧牲了簡(jiǎn)潔性，但獲得了相應(yīng)的靈活性，也就是說，如果我們改變比較鍵為姓而非名，只需改動(dòng)keyExtractor為：
Function<Contact, Character> keyExtractor = o -> o.getLastName().charAt(0);
值得慶幸的是，庫(kù)的設(shè)計(jì)者考慮到了這一自然比較的需求的普遍性，因此為Comparator接口提供了靜態(tài)方法comparing(...)，只需傳入比較鍵的提取規(guī)則，就能針對(duì)該鍵生成相應(yīng)的Comparator，是不是非常神奇：
Comparator<Contact> compareByFirstName = Comparator.comparing(keyExtractor);
即使我們想改變比較的規(guī)則，比如比較聯(lián)系人姓與名的長(zhǎng)度，也只需做些許改動(dòng)：
Comparator<Contact> compareByNameLength = Comparator.comparing(p -> (p.getFirstName() + p.getLastName()).length());
這是一個(gè)重大的改進(jìn)，它將我們所關(guān)注的焦點(diǎn)真正集中在了比較的規(guī)則上面，而不是大量地構(gòu)建所必須的膠水代碼。
comparing(...)通過接收一個(gè)簡(jiǎn)單的行為，進(jìn)而基于這個(gè)行為構(gòu)造出更加復(fù)雜的行為。
贊！
然而更贊的是，對(duì)于流和管道，我們所需要的改動(dòng)甚至更少：
contacts.stream() .sorted(compareByNameLength) .forEach(c -> System.out.println(c.getFirstName() + " " + c.getLastName()));
小結(jié)
本章的代碼：
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<Contact> contacts = new ArrayList<Contact>() {{
add(new Contact().setFirstName("Foo").setLastName("Jack"));
add(new Contact().setFirstName("Bar").setLastName("Ma"));
add(new Contact().setFirstName("Olala").setLastName("Awesome"));
}};
Comparator<Contact> byFirstName = new Comparator<Contact>() {
@Override
public int compare(Contact o1, Contact o2) {
return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
}
};
//--- Using Lambda form ---//
Comparator<Contact> byFirstNameLambdaForm = (o1, o2) ->
Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0));
Function<Contact, Character> keyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0);
Comparator<Character> keyComparator = (c1, c2) ->
Character.compare(c1, c2);
Comparator<Contact> byFirstNameAdvanced = (o1, o2) ->
keyComparator.compare(keyExtractor.apply(o1), keyExtractor.apply(o2));
Comparator<Contact> compareByFirstName = Comparator.comparing(keyExtractor);
Comparator<Contact> compareByNameLength = Comparator.comparing(p -> (p.getFirstName() + p.getLastName()).length());
contacts.stream()
.sorted(compareByNameLength)
.forEach(c -> System.out.println(c.getFirstName() + " " + c.getLastName()));
}
}
以及運(yùn)行結(jié)果：
Bar Ma Foo Jack Olala Awesome
以上所述是小編給大家介紹的Java中Lambda表達(dá)式并行與組合行為，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)億速云網(wǎng)站的支持！
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