一、为改善可读性和灵活性重构代码

1.改善代码的可读性

Java 8的新特性也可以帮助提升代码的可读性:

  • 使用Java 8,你可以减少冗长的代码,让代码更易于理解
  • 通过方法引用和Stream API,你的代码会变得更直观

这里我们会介绍三种简单的重构,利用Lambda表达式、方法引用以及Stream改善程序代码的可读性:

  • 重构代码,用Lambda表达式取代匿名类
  • 用方法引用重构Lambda表达式
  • 用Stream API重构命令式的数据处理

2.从匿名类到 Lambda 表达式的转换

  • 在匿名类中,this代表的是类自身,但是在Lambda中,它代表的是包含类。其次,匿名类可以屏蔽包含类的变量,而Lambda表达式不
    能(它们会导致编译错误),譬如下面这段代码:

    int a = 10; Runnable r1 = () -> { int a = 2; //类中已包含变量aSystem.out.println(a); };
  • 对于参数相同的函数式接口,调用时会造成都符合Lambda表达式的结果,不过NetBeans和IntelliJ都支持这种重构,它们能自动地帮你检查,避免发生这些问题。

3.从Lambda 表达式到方法引用的转换

按照食物的热量级别对菜肴进行分类:

Map<CaloricLevel, List<Dish>> dishesByCaloricLevel =  menu.stream()  .collect(  groupingBy(dish -> {if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;  else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;  else return CaloricLevel.FAT;  }));

你可以将Lambda表达式的内容抽取到一个单独的方法中,将其作为参数传递给groupingBy
方法。变换之后,代码变得更加简洁,程序的意图也更加清晰了:

Map<CaloricLevel, List<Dish>> dishesByCaloricLevel =  menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getCaloricLevel)); 

为了实现这个方案,你还需要在Dish类中添加getCaloricLevel方法:

public class Dish{  …  public CaloricLevel getCaloricLevel(){  if (this.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;  else if (this.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;  else return CaloricLevel.FAT;  } }
  • 除此之外,我们还应该尽量考虑使用静态辅助方法,比如comparing、maxBy。
 inventory.sort(  (Apple a1, Apple a2) -> a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight()));  inventory.sort(comparing(Apple::getWeight));
  • 使用Collectors接口可以轻松得到和或者最大值,与采用Lambada表达式和底层的归约操作比起来,这种方式要直观得多.
int totalCalories =   menu.stream().map(Dish::getCalories)   .reduce(0, (c1, c2) -> c1 + c2);int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));

4.从命令式的数据处理切换到 Stream

原来:

List<String> dishNames = new ArrayList<>(); for(Dish dish: menu){  if(dish.getCalories() > 300){  dishNames.add(dish.getName());  } }

替换成流式:

menu.parallelStream()  .filter(d -> d.getCalories() > 300)  .map(Dish::getName)  .collect(toList());

5.增加代码的灵活性

(1)采用函数接口

用Lambda表达式带来的灵活性,它们分别是:有条件的延迟执行和环绕执行。

(2)有条件的延迟执行

如果你发现你需要频繁地从客户端代码去查询一个对象的状态,只是为了传递参数、调用该对象的一个方法(比如输出一条日志),那么可以考虑实现一个新的方法,以Lambda或者方法表达式作为参数,新方法在检查完该对象的状态之后才调用原来的方法。

(3)环绕执行

如果你发现虽然你的业务代码千差万别,但是它们拥有同样的准备和清理阶段,这时,你完全可以将这部分代码用Lambda实现。这种方式的好处是可以重用准备和清理阶段的逻辑,减少重复冗余的代码。

String oneLine =  processFile((BufferedReader b) -> b.readLine()); String twoLines =  processFile((BufferedReader b) -> b.readLine() + b.readLine()); public static String processFile(BufferedReaderProcessor p) throws  IOException {  try(BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("java8inaction/  chap8/data.txt"))){  return p.process(br);  } } public interface BufferedReaderProcessor{  String process(BufferedReader b) throws IOException; }

二、使用 Lambda 重构面向对象的设计模式

1.策略模式

策略模式代表了解决一类算法的通用解决方案,你可以在运行时选择使用哪种方案。
数字)。你可以从定义一个验证文本(以String的形式表示)的接口入手:

public interface ValidationStrategy {   boolean execute(String s); } 

其次,你定义了该接口的一个或多个具体实现:

public class IsAllLowerCase implements ValidationStrategy {   public boolean execute(String s){   return s.matches("[a-z]+");   } } 
public class IsNumeric implements ValidationStrategy {   public boolean execute(String s){   return s.matches("\\d+");   } } 

之后,你就可以在你的程序中使用这些略有差异的验证策略了:

public class Validator{   private final ValidationStrategy strategy;   public Validator(ValidationStrategy v){   this.strategy = v;  }   public boolean validate(String s){   return strategy.execute(s);   } } Validator numericValidator = new Validator(new IsNumeric()); boolean b1 = numericValidator.validate("aaaa"); Validator lowerCaseValidator = new Validator(new IsAllLowerCase ()); boolean b2 = lowerCaseValidator.validate("bbbb"); 

如果使用Lambda表达式,则为:

Validator numericValidator =  new Validator((String s) -> s.matches("[a-z]+")); boolean b1 = numericValidator.validate("aaaa"); Validator lowerCaseValidator =  new Validator((String s) -> s.matches("\\d+")); boolean b2 = lowerCaseValidator.validate("bbbb");

2.模板方法

如果你需要采用某个算法的框架,同时又希望有一定的灵活度,能对它的某些部分进行改进,那么采用模板方法设计模式是比较通用的方案。

abstract class OnlineBanking {  public void processCustomer(int id){  Customer c = Database.getCustomerWithId(id);  makeCustomerHappy(c);  }  abstract void makeCustomerHappy(Customer c); } 

processCustomer方法搭建了在线银行算法的框架:获取客户提供的ID,然后提供服务让用户满意。不同的支行可以通过继承OnlineBanking类,对该方法提供差异化的实现。
如果使用Lambda表达式:

public void processCustomer(int id, Consumer<Customer> makeCustomerHappy){  Customer c = Database.getCustomerWithId(id);  makeCustomerHappy.accept(c); } new OnlineBankingLambda().processCustomer(1337, (Customer c) ->  System.out.println("Hello " + c.getName());

3.观察者模式

例子:好几家报纸机构,比如《纽约时报》《卫报》以及《世界报》都订阅了新闻,他们希望当接收的新闻中包含他们感兴趣的关键字时,能得到特别通知。

interface Observer {  void notify(String tweet); }
class NYTimes implements Observer{  public void notify(String tweet) {  if(tweet != null && tweet.contains("money")){  System.out.println("Breaking news in NY! " + tweet);  }  } } class Guardian implements Observer{  public void notify(String tweet) {  if(tweet != null && tweet.contains("queen")){  System.out.println("Yet another news in London... " + tweet);  }  } } class LeMonde implements Observer{  public void notify(String tweet) {  if(tweet != null && tweet.contains("wine")){  System.out.println("Today cheese, wine and news! " + tweet);  }  } }
interface Subject{  void registerObserver(Observer o);  void notifyObservers(String tweet); }
class Feed implements Subject{  private final List<Observer> observers = new ArrayList<>();  public void registerObserver(Observer o) {  this.observers.add(o);  }  public void notifyObservers(String tweet) {  observers.forEach(o -> o.notify(tweet));  } }
Feed f = new Feed(); f.registerObserver(new NYTimes()); f.registerObserver(new Guardian()); f.registerObserver(new LeMonde()); f.notifyObservers("The queen said her favourite book is Java 8 in Action!");

使用Lambda表达式后,你无需显式地实例化三个观察者对象,直接传递Lambda表达式表示需要执行的行为即可:

f.registerObserver((String tweet) -> {  if(tweet != null && tweet.contains("money")){  System.out.println("Breaking news in NY! " + tweet);  } }); f.registerObserver((String tweet) -> {  if(tweet != null && tweet.contains("queen")){  System.out.println("Yet another news in London... " + tweet);  } });

4.责任链模式

责任链模式是一种创建处理对象序列(比如操作序列)的通用方案。一个处理对象可能需要在完成一些工作之后,将结果传递给另一个对象,这个对象接着做一些工作,再转交给下一个处理对象,以此类推。通常,这种模式是通过定义一个代表处理对象的抽象类来实现的,在抽象类中会定义一个字段来记录后续对象。一旦对象完成它的工作,处理对象就会将它的工作转交给它的后继。

public abstract class ProcessingObject<T> {  protected ProcessingObject<T> successor;  public void setSuccessor(ProcessingObject<T> successor){  this.successor = successor;  }  public T handle(T input){  T r = handleWork(input);  if(successor != null){  return successor.handle(r);  }  return r;  }  abstract protected T handleWork(T input); }
public class HeaderTextProcessing extends ProcessingObject<String> {  public String handleWork(String text){  return "From Raoul, Mario and Alan: " + text;  } } public class SpellCheckerProcessing extends ProcessingObject<String> {  public String handleWork(String text){  return text.replaceAll("labda", "lambda");  } }
ProcessingObject<String> p1 = new HeaderTextProcessing(); ProcessingObject<String> p2 = new SpellCheckerProcessing(); p1.setSuccessor(p2);//将两个处理对象链接起来String result = p1.handle("Aren't labdas really sexy?!!"); System.out.println(result); 

使用Lambda表达式
你可以将处理对象作为函数的一个实例,或者更确切地说作为UnaryOperator<String>的一个实例。为了链接这些函数,你需要使用andThen方法对其进行构造。

UnaryOperator<String> headerProcessing =  (String text) -> "From Raoul, Mario and Alan: " + text;UnaryOperator<String> spellCheckerProcessing =  (String text) -> text.replaceAll("labda", "lambda"); Function<String, String> pipeline =  headerProcessing.andThen(spellCheckerProcessing); String result = pipeline.apply("Aren't labdas really sexy?!!");

5.工厂模式

public class ProductFactory {   public static Product createProduct(String name){   switch(name){   case "loan": return new Loan();   case "stock": return new Stock();   case "bond": return new Bond();   default: throw new RuntimeException("No such product " + name);   }   } }Product p = ProductFactory.createProduct("loan");

使用Lambda表达式
第3章中,我们已经知道可以像引用方法一样引用构造函数。比如,下面就是一个引用贷款
(Loan)构造函数的示例:

构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致!因此,如果构造方法中有多个参数,需要自定义函数式接口。
Supplier<Product> loanSupplier = Loan::new; Loan loan = loanSupplier.get(); 

通过这种方式,你可以重构之前的代码,创建一个Map,将产品名映射到对应的构造函数:

final static Map<String, Supplier<Product>> map = new HashMap<>(); static {  map.put("loan", Loan::new);  map.put("stock", Stock::new);  map.put("bond", Bond::new); } 

现在,你可以像之前使用工厂设计模式那样,利用这个Map来实例化不同的产品。

public static Product createProduct(String name){  Supplier<Product> p = map.get(name);  if(p != null) return p.get();  throw new IllegalArgumentException("No such product " + name); }

三、测试 Lambda 表达式

  • 你可以借助某个字段访问Lambda函数
  • 要对使用Lambda表达式的方法进行测试
  • 一种策略是将Lambda表达式转换为方法引用,然后按照常规方式
  • 接受函数作为参数的方法或者返回一个函数的方法(所谓的“高阶函数”,higher-order function,我们在第14章会深入展开介绍)更难测试。如果一个方法接受Lambda表达式作为参数,你可以采用的一个方案是使用不同的Lambda表达式对它进行测试。

文中提到了List的equals方法
ArrayList、Vector两者都实现了List接口、继承AbstractList抽象类,其equals方法是在AbstractList类中定义的,源代码如下:

public boolean equals(Object o) {      if (o == this)             return true;      // 判断是否是List列表,只要实现了List接口就是List列表  if (!(o instanceof List))             return false;      // 遍历list所有元素  ListIterator<E> e1 = listIterator();  ListIterator e2 = ((List) o).listIterator();      while (e1.hasNext() && e2.hasNext()) {      E o1 = e1.next();      Object o2 = e2.next();              // 有不相等的就退出      if (!(o1==null ? o2==null : o1.equals(o2)))                      return false;   }       // 长度是否相等   return !(e1.hasNext() || e2.hasNext());

从源码可以看出,equals方法并不关心List的具体实现类,只要是实现了List接口,并且所有元素相等、长度也相等的话就表明两个List是相等的,所以例子中才会返回true。

四、调试

1.查看栈跟踪

由于Lambda表达式没有名字,它的栈跟踪可能很难分析,编译器只能为它们指定一个名字,如果你使用了大量的类,其中又包含多个Lambda表达式,这就成了一个非常头痛的问题,这是Java编译器未来版本可以改进的一个方面。

2.使用日志调试

这就是流操作方法peek大显身手的时候。peek的设计初衷就是在流的每个元素恢复运行之前,插入执行一个动作。但是它不像forEach那样恢复整个流的运行,而是在一个元素上完成操作之后,它只会将操作顺承到流水线中的下一个操作。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(2, 3, 4, 5);List<Integer> result =  numbers.stream()  .peek(x -> System.out.println("from stream: " + x))//输出来自数据源的当前元素值 .map(x -> x + 17)  .peek(x -> System.out.println("after map: " + x)) //输 出 map操作的结果 .filter(x -> x % 2 == 0)  .peek(x -> System.out.println("after filter: " + x))//输出经过filter操作之后,剩下的元素个数 .limit(3)  .peek(x -> System.out.println("after limit: " + x))//输出经过limit操作之后,剩下的元素个数 .collect(toList());

输出结果:

from stream: 2 after map: 19 from stream: 3 after map: 20 after filter: 20 after limit: 20 from stream: 4 after map: 21 from stream: 5 after map: 22 after filter: 22 after limit: 22