从串行到并行

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<T> {
 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<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写法：

Comparator<Contact> 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<Contact>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<T, R> {
 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<Contact, Character> 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<Character> keyComparator = (c1, c2) -> Character.compare(c1, c2);

有了keyExtractor和keyComparator，我们再来重新装配一下Comparator：

Comparator<Contact> 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<Contact, Character> 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<Contact> 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<Contact> 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<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网站的支持！

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