Java8之重构代码

第7章 并行数据处理与性能

1、将顺序流转换为并行流

1）parallel方法：

public static long parallelSum(long n) {
         return Stream.iterate(1L, i -> i + 1)
                 .limit(n)
                 .parallel()
                 .reduce(0L, Long::sum);
} 

• 转换成并行流之后的图解

2) 当然也可以转回来-sequential方法

stream.parallel()
     .filter(...)
     .sequential()
     .map(...)
     .parallel()
     .reduce();

并行流内部使用了默认的ForkJoinPool（7.2节会进一步讲到分支/合并框架），它默认的 线程数量就是你的处理器数量，这个值是由 Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到的。 但是你可以通过系统属性 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common. parallelism来改变线程池大小，如下所示： System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism","12"); 这是一个全局设置，因此它将影响代码中所有的并行流。反过来说，目前还无法专为某个 并行流指定这个值。一般而言，让ForkJoinPool的大小等于处理器数量是个不错的默认值。

* 并行处理的性能-流的数据源和可分解性

按照可分解性总结了一些流数据源适不适于并行。

• 调并行流背后使用的基础架构是Java 7中引入的分支/合并框架。

2、分支/合并框架-Java7的框架

> 分支/合并框架的目的是以递归方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任 务的结果合并起来生成整体结果。它是ExecutorService接口的一个实现，它把子任务分配给 线程池（称为ForkJoinPool）中的工作线程。

1) 使用 RecursiveTask

要把任务提交到这个池，必须创建RecursiveTask的一个子类，其中R是并行化任务（以 及所有子任务）产生的结果类型，或者如果任务不返回结果，则是RecursiveAction类型（当 然它可能会更新其他非局部机构）。

• 要定义RecursiveTask，只需实现它唯一的抽象方法 compute：

protected abstract R compute();

上面的方法实现大概如下：

if (任务足够小或不可分) {
 顺序计算该任务
} else {
 将任务分成两个子任务
 递归调用本方法，拆分每个子任务，等待所有子任务完成
 合并每个子任务的结果
} 

• Java7的框架暂不做记录，本篇将专注Java8

3、Spliterator接口

Spliterator是Java 8中加入的另一个新接口；这个名字代表“可分迭代器”（splitable iterator）。和Iterator一样，Spliterator也用于遍历数据源中的元素，但它是为了并行执行 而设计的。

Java 8已经为集合框架中包含的所有数据结构提供了一个 默认的Spliterator实现。集合实现了Spliterator接口，接口提供了一个spliterator方法。 这个接口定义了若干方法，如下面的代码清单所示。

• Spliterator接口

public interface Spliterator<T> {
     boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action);
     Spliterator<T> trySplit();
     long estimateSize();
     int characteristics();
} 

1) 拆分过程

将Stream拆分成多个部分的算法是一个递归过程，第一步是对第一个 Spliterator调用trySplit，生成第二个Spliterator。第二步对这两个Spliterator调用 trysplit，这样总共就有了四个Spliterator。这个框架不断对Spliterator调用trySplit 直到它返回null，表明它处理的数据结构不能再分割，如第三步所示。最后，这个递归拆分过 程到第四步就终止了，这时所有的Spliterator在调用trySplit时都返回了null。

** 第三部分 **

第八章 高效Java8编程

1、为改善可读性和灵活性重构代码

1） 改善代码的可读性

通常的理解是，“别人理解这段代码的难易程度”

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

i、 Runnable

• 创建 Runnable对象的匿名类

这段代码及其对应的Lambda表达式实现如下：

//传统方法
Runnable r1 = new Runnable(){
 public void run(){
 	System.out.println("Hello");
 }
};

//Java8
Runnable r2 = () -> System.out.println("Hello");

• 请注意,Lambda形式的匿名类里面不可使用与外部同名的局部变量，否则会报错

如下:

int a = 10;
Runnable r1 = () -> {
     int a = 2;
     System.out.println(a);
}; 

3) 从 Lambda 表达式到方法引用的转换

Lambda表达式非常适用于需要传递代码片段的场景。不过，为了改善代码的可读性，也请 尽量使用方法引用。因为方法名往往能更直观地表达代码的意图。

i、提取方法

• 比如按照食物的热量级别对菜肴进行分类:groupingBy

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;
 }));

• 可以将if提取出来作为方法，这样调用更为直观，比如：

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

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;
     }
}

ii、静态辅助方法，比如comparing、maxBy。

比如

• 原来代码

inventory.sort(
 	(Apple a1, Apple a2) -> a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight()));

• 可以写成

inventory.sort(Comparator.comparing(Apple::getWeight));

再比如,

很多通用的归约操作，比如sum、maximum，都有内建的辅助方法可以和方法引用结 合使用。比如，在我们的示例代码中，使用Collectors接口可以轻松得到和或者最大值

• 原来代码

int totalCalories =
     menu.stream().map(Dish::getCalories)
     .reduce(0, (c1, c2) -> c1 + c2); 

• 可以写成

int totalCalories = menu.stream().collect(Collectors.summingInt(Dish::getCalories));

4) 从命令式的数据处理切换到 Stream

比如

• 原来代码

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

• 可以改成

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

2、使用 Lambda 重构面向对象的设计模式

对设计经验的归纳总结被称为设计模式①。设计软件时，如果你愿意，可以复用这些方式方 法来解决一些常见问题。这看起来像传统建筑工程师的工作方式，对典型的场景（比如悬挂桥、 拱桥等）都定义有可重用的解决方案。

• 例如，访问者模式常用于分离程序的算法和它的操作对象。
• 单例模式一般用于限制类的实例化，仅生成一份对象。

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。

策略模式包含三部分内容：

• 一个代表某个算法的接口（它是策略模式的接口）。
• 一个或多个该接口的具体实现，它们代表了算法的多种实现（比如，实体类ConcreteStrategyA或者ConcreteStrategyB）。
• 一个或多个使用策略对象的客户。

假设希望验证输入的内容是否根据标准进行了恰当的格式化（比如只包含小写字母或 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，定义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+");
     }
} 

• 验证策略

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

其实ValidationStrategy已经是一个函数接口,与Predicate<String>具有同样的函数描述

• 所以可以将上面的代码修改成:

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"); 

• 这个地方，其实就是省掉了impl接口实现方法了，如果用实现方法的话，万一需要大量的策略就得创建大量的实现方法，这其实也是策略模式的弊端，这时候直接用Lambda表达式来代替实现方法，Lambda表达式避免了采用策略设计模式时僵化的模板代码。

2) 模板方法

模板方法模式在你“希望使用这个算法，但是需要对其中的某些行进行改进，才能达到希望的效果” 时是非常有用的。

​ 假设需要编写一个简单的在线银行 应用。通常，用户需要输入一个用户账户，之后应用才能从银行的数据库中得到用户的详细信息， 最终完成一些让用户满意的操作。不同分行的在线银行应用让客户满意的方式可能还略有不同， 比如给客户的账户发放红利，或者仅仅是少发送一些推广文件。你可能通过下面的抽象类方式来 实现在线银行应用：

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

• Lambda表达式方式

向processCustomer方法引入了第二个参数，它是一个Consumer类型的参数，与前文定义的makeCustomerHappy的特征保持一致：

public void processCustomer(int id, Consumer<Customer> makeCustomerHappy){
     Customer c = Database.getCustomerWithId(id);
     makeCustomerHappy.accept(c);
}

• 现在可以通过传递Lambda表达式，直接插入不同的行为，不再需要继承 OnlineBanking类了：

new OnlineBankingLambda().processCustomer(1337, (Customer c) ->
									 System.out.println("Hello " + c.getName()); 

3) 观察者模式

观察者模式是一种比较常见的方案，某些事件发生时（比如状态转变），如果一个对象（通 常我们称之为主题）需要自动地通知其他多个对象（称为观察者），就会采用该方案。

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。

下面是原始的方式实现新闻通知，根据新闻的内容通知不同的观察者（新闻机构）

• 首先定义一个观察者接口

interface Observer {
	 void notify(String tweet);
} 

• 再定义不同的观察者实现上面的接口

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);
        }
    }
} 

• 然后再定义一个接口主题接口，用来提供注册观察者和实现通知

interface Subject{
     void registerObserver(Observer o);
     void notifyObservers(String tweet);
} 

• 实现上面的接口

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));
    }
}

• 最后就可以进行注册并通知

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!"); 

这个时候Guardian会收到消息，即打印内容
以上是观察者模式的一个完整的步骤，但是应该也能发现，依然需要定义很多的方法去实现观察者接口，所以可以用Lambda表达式来简化他们。

• 比如

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);
    }
});

• 当然，以上不的意思并不是希望让所有的观察者模式都简化成Lambda表达式这样，因为当观察者的逻辑有可能十分复杂时，它们可能还持有状态，抑或定义了多个方法，在这些情形下，还是应该继续使用类的方式。

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。

代码示例

• 先定义一个抽象类，来控制

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);
}

handle方法提供了如何进行 工作处理的框架。不同的处理对象可以通过继承ProcessingObject类，提供handleWork方法 来进行创建。

• 创建两个处理对象，它们的功能是进行一些文 本处理工作。

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");
    }
}

• 将这两个处理对象结合起来，构造一个操作序列

ProcessingObject<String> p1 = new HeaderTextProcessing();
ProcessingObject<String> p2 = new SpellCheckerProcessing();
p1.setSuccessor(p2);
String result = p1.handle("Aren't labdas really sexy?!!");
System.out.println(result);

打印结果为：打印输出“From Raoul, Mario and Alan: Aren't lambdas really sexy?!!”

请注意labdas已经变化为lambdas

• 接下来使用Lambda表达式--andthen方法

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

使用工厂模式，你无需向客户暴露实例化的逻辑就能完成对象的创建。

比如，我们假定你为 一家银行工作，他们需要一种方式创建不同的金融产品：贷款、期权、股票，等等。 通常，你会创建一个工厂类，它包含一个负责实现不同对象的方法，如下所示：

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

引用贷款 （Loan）构造函数的示例：

Supplier<Product> loanSupplier = Loan::new;
Loan loan = loanSupplier.get(); 

所以通过这种方式，就可以将最上面的代码重构,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);
}

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);
}

• 当然如果工厂方法createProduct需要接收多个传递给产品构造方法的参数，这种方式的扩展性不是很 好。

为了完成这个任务，你需要创建一个特殊的函数接口TriFunction。最终 的结果是Map变得更加复杂。

public interface TriFunction<T, U, V, R>{
    R apply(T t, U u, V v);
}
Map<String, TriFunction<Integer, Integer, String, Product>> map
    = new HashMap<>();

3、调试Lambda 表达式--peek

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。

• 使用peek输出了Stream流水线操作之前和操作之后的中间值：

List<Integer> result =
    numbers.stream()
    .peek(x -> System.out.println("from stream: " + x))
    .map(x -> x + 17)
    .peek(x -> System.out.println("after map: " + x))
    .filter(x -> x % 2 == 0)
    .peek(x -> System.out.println("after filter: " + x))
    .limit(3)
    .peek(x -> System.out.println("after limit: " + x))
    .collect(toList());