流 API 是在資料序列中迭代元素的簡潔而進階的方法。套件 java.util.stream 和 java.util.function 包含了用於流 API 和相關函數式程式設計建構的新函式庫。當然，程式碼範例勝過千言萬語。
下面的程式碼片段用大約2,000 個隨機整數值填入了一個 List：
Random rand = new Random2();List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); // 空 listfor (int i = 0; i < 2048; i++) list.add(rand.nextInt()); // 填充它
另外用一個 for 迴圈可用來遍歷填充列表，以將偶數值收集到另一個列表中。
串流API 提供了一個更簡潔的方法來執行此操作：
List <Integer> evens = list .stream() // 流化 list .filter(n -> (n & 0x1) == 0) // 过滤出奇数值 .collect(Collectors.toList()); // 收集偶数值
這個範例有三個來自流API 的函數：
stream 函數可以將集合轉換為流，而流則是每次可存取一個值的傳送帶。流化是惰性的（因此也是高效的），因為值是根據需要產生的，而不是一次性產生的。
filter 函數決定哪些流的值（如果有的話）通過了處理管道中的下一個階段，即 collect 階段。 filter 函數是
，因為它的參數是一個函數—— 在這個例子中是一個lambda 表達式，它是一個未命名的函數，並且是Java 新的函數式程式設計結構的核心。
lambda 語法與傳統的Java 完全不同：
n -> (n & 0x1) == 0
箭頭（一個減號後面緊跟著一個大於號）將左邊的參數列表與右邊的函數體分隔開。參數 n 雖然未明確類型，但也可以明確。在任何情況下，編譯器都會發現 n 是個 Integer。如果有多個參數，這些參數將被括在括號中，並用逗號分隔。
在本例中，函數體檢查一個整數的最低位元（最右）是否為零，這用來表示偶數。過濾器應傳回一個布林值。雖然可以，但該函數的主體中沒有明確的 return。如果主體沒有明確的 return，則主體的最後一個表達式就是回傳值。在這個例子中，主體按照 lambda 程式設計的想法編寫，由一個簡單的布林表達式 (n & 0x1) == 0 組成。
collect 函數將偶數值收集到引用為 evens 的清單中。如下例所示，collect 函數是執行緒安全的，因此，即使在多個執行緒之間共享了過濾操作，該函數也可以正常運作。
在生產環境中，資料流的來源可能是檔案或網路連線。為了學習流 API, Java 提供了諸如 IntStream 這樣的類型，它可以用各種類型的元素產生流。這裡有一個 IntStream 的範例：
IntStream // 整型流 .range(1, 2048) // 生成此范围内的整型流 .parallel() // 为多个线程分区数据 .filter(i -> ((i & 0x1) > 0)) // 奇偶校验 - 只允许奇数通过 .forEach(System.out::println); // 打印每个值
IntStream 型別包含一個 range 函數，該函數在指定的範圍內產生一個整數值流，在本例中，以1 為增量，從1 遞增到2048。 parallel 函數會自動分割該工作到多個執行緒中，在各個執行緒中進行過濾和列印。 （執行緒數通常與主機系統上的CPU 數量相符。）函數 forEach 參數是一個方法參考，在本例中是對封裝在 #System.out 中的 println 方法的引用，方法輸出型別為 PrintStream。方法和構造器引用的語法將在稍後討論。
由於具有多線程，因此整數值整體上以任意順序列印，但在給定線程中是按順序列印的。例如，如果線程 T1 打印 409 和 411，那麼 T1 將按照順序 409-411 打印，但是其它某個線程可能會預先打印 2045。 parallel 呼叫後面的執行緒是並發執行的，因此它們的輸出順序是不確定的。
map/reduce 模式在處理大型資料集方面變得很流行。一個 map/reduce 宏操作由兩個微操作所構成。首先，將資料分散（）到各個工作程序中，然後將單獨的結果收集在一起 —— 也可能收集統計起來成為一個值，即。歸約可以採用不同的形式，如下例所示。
下面 Number 類別的實例用 EVEN 或 ODD 表示有奇偶校驗的整數值：
public class Number { enum Parity { EVEN, ODD } private int value; public Number(int n) { setValue(n); } public void setValue(int value) { this.value = value; } public int getValue() { return this.value; } public Parity getParity() { return ((value & 0x1) == 0) ? Parity.EVEN : Parity.ODD; } public void dump() { System.out.format("Value: %2d (parity: %s)\n", getValue(), (getParity() == Parity.ODD ? "odd" : "even")); }}下面的程式碼示範了用 Number 流進行map/reduce 的情形，從而表明流API 不僅可以處理 int 和 float 等基本類型，還可以處理程序員自訂的類別類型。
在下面的代码段中，使用了 parallelStream 而不是 stream 函数对随机整数值列表进行流化处理。与前面介绍的 parallel 函数一样，parallelStream 变体也可以自动执行多线程。
final int howMany = 200;Random r = new Random();Number[] nums = new Number[howMany];for (int i = 0; i < howMany; i++) nums[i] = new Number(r.nextInt(100));List<Number> listOfNums = Arrays.asList(nums); // 将数组转化为 list Integer sum4All = listOfNums .parallelStream() // 自动执行多线程 .mapToInt(Number::getValue) // 使用方法引用，而不是 lambda .sum(); // 将流值计算出和值System.out.println("The sum of the randomly generated values is: " + sum4All);高阶的 mapToInt 函数可以接受一个 lambda 作为参数，但在本例中，它接受一个方法引用，即 Number::getValue。getValue 方法不需要参数，它返回给定的 Number 实例的 int 值。语法并不复杂：类名 Number 后跟一个双冒号和方法名。回想一下先前的例子 System.out::println，它在 System 类中的 static 属性 out 后面有一个双冒号。
方法引用 Number::getValue 可以用下面的 lambda 表达式替换。参数 n 是流中的 Number 实例中的之一：
mapToInt(n -> n.getValue())
通常，lambda 表达式和方法引用是可互换的：如果像 mapToInt 这样的高阶函数可以采用一种形式作为参数，那么这个函数也可以采用另一种形式。这两个函数式编程结构具有相同的目的 —— 对作为参数传入的数据执行一些自定义操作。在两者之间进行选择通常是为了方便。例如，lambda 可以在没有封装类的情况下编写，而方法则不能。我的习惯是使用 lambda，除非已经有了适当的封装方法。
当前示例末尾的 sum 函数通过结合来自 parallelStream 线程的部分和，以线程安全的方式进行归约。但是，程序员有责任确保在 parallelStream 调用引发的多线程过程中，程序员自己的函数调用（在本例中为 getValue）是线程安全的。
最后一点值得强调。lambda 语法鼓励编写，即函数的返回值仅取决于传入的参数（如果有）；纯函数没有副作用，例如更新一个类中的 static 字段。因此，纯函数是线程安全的，并且如果传递给高阶函数的函数参数（例如 filter 和 map ）是纯函数，则流 API 效果最佳。
对于更细粒度的控制，有另一个流 API 函数，名为 reduce，可用于对 Number 流中的值求和:
Integer sum4AllHarder = listOfNums .parallelStream() // 多线程 .map(Number::getValue) // 每个 Number 的值 .reduce(0, (sofar, next) -> sofar + next); // 求和
此版本的 reduce 函数带有两个参数，第二个参数是一个函数：
第一个参数（在这种情况下为零）是特征值，该值用作求和操作的初始值，并且在求和过程中流结束时用作默认值。
第二个参数是累加器，在本例中，这个 lambda 表达式有两个参数：第一个参数（sofar）是正在运行的和，第二个参数（next）是来自流的下一个值。运行的和以及下一个值相加，然后更新累加器。请记住，由于开始时调用了 parallelStream，因此 map 和 reduce 函数现在都在多线程上下文中执行。
在到目前为止的示例中，流值被收集，然后被规约，但是，通常情况下，流 API 中的 Collectors 可以累积值，而不需要将它们规约到单个值。正如下一个代码段所示，收集活动可以生成任意丰富的数据结构。该示例使用与前面示例相同的 listOfNums：
Map<Number.Parity, List<Number>> numMap = listOfNums .parallelStream() .collect(Collectors.groupingBy(Number::getParity)); List<Number> evens = numMap.get(Number.Parity.EVEN);List<Number> odds = numMap.get(Number.Parity.ODD);
第一行中的 numMap 指的是一个 Map，它的键是一个 Number 奇偶校验位（ODD 或 EVEN），其值是一个具有指定奇偶校验位值的 Number 实例的 List。同样，通过 parallelStream 调用进行多线程处理，然后 collect 调用（以线程安全的方式）将部分结果组装到 numMap 引用的 Map 中。然后，在 numMap 上调用 get 方法两次，一次获取 evens，第二次获取 odds。
实用函数 dumpList 再次使用来自流 API 的高阶 forEach 函数：
private void dumpList(String msg, List<Number> list) { System.out.println("\n" + msg); list.stream().forEach(n -> n.dump()); // 或者使用 forEach(Number::dump)}这是示例运行中程序输出的一部分：
The sum of the randomly generated values is: 3322The sum again, using a different method: 3322 Evens: Value: 72 (parity: even)Value: 54 (parity: even)...Value: 92 (parity: even) Odds: Value: 35 (parity: odd)Value: 37 (parity: odd)...Value: 41 (parity: odd)
函数式结构（如方法引用和 lambda 表达式）非常适合在流 API 中使用。这些构造代表了 Java 中对高阶函数的主要简化。即使在糟糕的过去，Java 也通过 Method 和 Constructor 类型在技术上支持高阶函数，这些类型的实例可以作为参数传递给其它函数。由于其复杂性，这些类型在生产级 Java 中很少使用。例如，调用 Method 需要对象引用（如果方法是非静态的）或至少一个类标识符（如果方法是静态的）。然后，被调用的 Method 的参数作为对象实例传递给它，如果没有发生多态（那会出现另一种复杂性！），则可能需要显式向下转换。相比之下，lambda 和方法引用很容易作为参数传递给其它函数。
但是，新的函数式结构在流 API 之外具有其它用途。考虑一个 Java GUI 程序，该程序带有一个供用户按下的按钮，例如，按下以获取当前时间。按钮按下的事件处理程序可能编写如下：
JButton updateCurrentTime = new JButton("Update current time");updateCurrentTime.addActionListener(new ActionListener() { @Override public void actionPerformed(ActionEvent e) { currentTime.setText(new Date().toString()); }});这个简短的代码段很难解释。关注第二行，其中方法 addActionListener 的参数开始如下：
new ActionListener() {这似乎是错误的，因为 ActionListener 是一个抽象接口，而抽象类型不能通过调用 new 实例化。但是，事实证明，还有其它一些实例被实例化了：一个实现此接口的未命名内部类。如果上面的代码封装在名为 OldJava 的类中，则该未命名的内部类将被编译为 OldJava$1.class。actionPerformed 方法在这个未命名的内部类中被重写。
现在考虑使用新的函数式结构进行这个令人耳目一新的更改：
updateCurrentTime.addActionListener(e -> currentTime.setText(new Date().toString()));
lambda 表达式中的参数 e 是一个 ActionEvent 实例，而 lambda 的主体是对按钮上的 setText 的简单调用。
到目前为止，使用的 lambda 已经写好了。但是，为了方便起见，我们可以像引用封装方法一样引用 lambda 表达式。以下一系列简短示例说明了这一点。
考虑以下接口定义：
@FunctionalInterface // 可选，通常省略interface BinaryIntOp { abstract int compute(int arg1, int arg2); // abstract 声明可以被删除}注释 @FunctionalInterface 适用于声明唯一抽象方法的任何接口；在本例中，这个抽象接口是 compute。一些标准接口，（例如具有唯一声明方法 run 的 Runnable 接口）同样符合这个要求。在此示例中，compute 是已声明的方法。该接口可用作引用声明中的目标类型：
BinaryIntOp div = (arg1, arg2) -> arg1 / arg2;div.compute(12, 3); // 4
包 java.util.function 提供各种函数式接口。以下是一些示例。
下面的代码段介绍了参数化的 Predicate 函数式接口。在此示例中，带有参数 String 的 Predicate<String> 类型可以引用具有 String 参数的 lambda 表达式或诸如 isEmpty 之类的 String 方法。通常情况下，Predicate 是一个返回布尔值的函数。
Predicate<String> pred = String::isEmpty; // String 方法的 predicate 声明String[] strings = {"one", "two", "", "three", "four"};Arrays.asList(strings) .stream() .filter(pred) // 过滤掉非空字符串 .forEach(System.out::println); // 只打印空字符串在字符串长度为零的情况下，isEmpty Predicate 判定结果为 true。 因此，只有空字符串才能进入管道的 forEach 阶段。
下一段代码将演示如何将简单的 lambda 或方法引用组合成更丰富的 lambda 或方法引用。考虑这一系列对 IntUnaryOperator 类型的引用的赋值，它接受一个整型参数并返回一个整型值：
IntUnaryOperator doubled = n -> n * 2;IntUnaryOperator tripled = n -> n * 3;IntUnaryOperator squared = n -> n * n;
IntUnaryOperator 是一个 FunctionalInterface，其唯一声明的方法为 applyAsInt。现在可以单独使用或以各种组合形式使用这三个引用 doubled、tripled 和 squared：
int arg = 5;doubled.applyAsInt(arg); // 10tripled.applyAsInt(arg); // 15squared.applyAsInt(arg); // 25
以下是一些函数组合的样例：
int arg = 5;doubled.compose(squared).applyAsInt(arg); // 5 求 2 次方后乘 2：50tripled.compose(doubled).applyAsInt(arg); // 5 乘 2 后再乘 3：30doubled.andThen(squared).applyAsInt(arg); // 5 乘 2 后求 2 次方：100squared.andThen(tripled).applyAsInt(arg); // 5 求 2 次方后乘 3：75
函数组合可以直接使用 lambda 表达式实现，但是引用使代码更简洁。
构造器引用是另一种函数式编程构造，而这些引用在比 lambda 和方法引用更微妙的上下文中非常有用。再一次重申，代码示例似乎是最好的解释方式。
考虑这个 POJO 类：
public class BedRocker { // 基岩的居民 private String name; public BedRocker(String name) { this.name = name; } public String getName() { return this.name; } public void dump() { System.out.println(getName()); }}该类只有一个构造函数，它需要一个 String 参数。给定一个名字数组，目标是生成一个 BedRocker 元素数组，每个名字代表一个元素。下面是使用了函数式结构的代码段：
String[] names = {"Fred", "Wilma", "Peebles", "Dino", "Baby Puss"}; Stream<BedRocker> bedrockers = Arrays.asList(names).stream().map(BedRocker::new);BedRocker[] arrayBR = bedrockers.toArray(BedRocker[]::new); Arrays.asList(arrayBR).stream().forEach(BedRocker::dump);在较高的层次上，这个代码段将名字转换为 BedRocker 数组元素。具体来说，代码如下所示。Stream 接口（在包 java.util.stream 中）可以被参数化，而在本例中，生成了一个名为 bedrockers 的 BedRocker 流。
Arrays.asList 实用程序再次用于流化一个数组 names，然后将流的每一项传递给 map 函数，该函数的参数现在是构造器引用 BedRocker::new。这个构造器引用通过在每次调用时生成和初始化一个 BedRocker 实例来充当一个对象工厂。在第二行执行之后，名为 bedrockers 的流由五项 BedRocker 组成。
这个例子可以通过关注高阶 map 函数来进一步阐明。在通常情况下，一个映射将一个类型的值（例如，一个 int）转换为另一个相同类型的值（例如，一个整数的后继）:
map(n -> n + 1) // 将 n 映射到其后继
然而，在 BedRocker 这个例子中，转换更加戏剧化，因为一个类型的值（代表一个名字的 String）被映射到一个不同类型的值，在这个例子中，就是一个 BedRocker 实例，这个字符串就是它的名字。转换是通过一个构造器调用来完成的，它是由构造器引用来实现的：
map(BedRocker::new) // 将 String 映射到 BedRocker
传递给构造器的值是 names 数组中的其中一项。
此代码示例的第二行还演示了一个你目前已经非常熟悉的转换：先将数组先转换成 List，然后再转换成 Stream：
Stream<BedRocker> bedrockers = Arrays.asList(names).stream().map(BedRocker::new);
第三行则是另一种方式 —— 流 bedrockers 通过使用数组构造器引用 BedRocker[]::new 调用 toArray 方法:
BedRocker[ ] arrayBR = bedrockers.toArray(BedRocker[]::new);
该构造器引用不会创建单个 BedRocker 实例，而是创建这些实例的整个数组：该构造器引用现在为 BedRocker[]:new，而不是 BedRocker::new。为了进行确认，将 arrayBR 转换为 List，再次对其进行流式处理，以便可以使用 forEach 来打印 BedRocker 的名字。
FredWilmaPeeblesDinoBaby Puss
该示例对数据结构的微妙转换仅用几行代码即可完成，从而突出了可以将 lambda，方法引用或构造器引用作为参数的各种高阶函数的功能。
柯里化函数是指减少函数执行任何工作所需的显式参数的数量（通常减少到一个）。（该术语是为了纪念逻辑学家 Haskell Curry。）一般来说，函数的参数越少，调用起来就越容易，也更健壮。（回想一下一些需要半打左右参数的噩梦般的函数！）因此，应将柯里化视为简化函数调用的一种尝试。java.util.function 包中的接口类型适合于柯里化，如以下示例所示。
引用的 IntBinaryOperator 接口类型是为函数接受两个整型参数，并返回一个整型值：
IntBinaryOperator mult2 = (n1, n2) -> n1 * n2;mult2.applyAsInt(10, 20); // 200mult2.applyAsInt(10, 30); // 300
引用 mult2 强调了需要两个显式参数，在本例中是 10 和 20。
前面介绍的 IntUnaryOperator 比 IntBinaryOperator 简单，因为前者只需要一个参数，而后者则需要两个参数。两者均返回整数值。因此，目标是将名为 mult2 的两个参数 IntBinraryOperator 柯里化成一个单一的 IntUnaryOperator 版本 curriedMult2。
考虑 IntFunction<R> 类型。此类型的函数采用整型参数，并返回类型为 R 的结果，该结果可以是另一个函数 —— 更准确地说，是 IntBinaryOperator。让一个 lambda 返回另一个 lambda 很简单：
arg1 -> (arg2 -> arg1 * arg2) // 括号可以省略
完整的 lambda 以 arg1 开头，而该 lambda 的主体以及返回的值是另一个以 arg2 开头的 lambda。返回的 lambda 仅接受一个参数（arg2），但返回了两个数字的乘积（arg1 和 arg2）。下面的概述，再加上代码，应该可以更好地进行说明。
以下是如何柯里化 mult2 的概述：
类型为 IntFunction<IntUnaryOperator> 的 lambda 被写入并调用，其整型值为 10。返回的 IntUnaryOperator 缓存了值 10，因此变成了已柯里化版本的 mult2，在本例中为 curriedMult2。
然后使用单个显式参数（例如，20）调用 curriedMult2 函数，该参数与缓存的参数（在本例中为 10）相乘以生成返回的乘积。。
这是代码的详细信息：
// 创建一个接受一个参数 n1 并返回一个单参数 n2 -> n1 * n2 的函数，该函数返回一个（n1 * n2 乘积的）整型数。IntFunction<IntUnaryOperator> curriedMult2Maker = n1 -> (n2 -> n1 * n2);
调用 curriedMult2Maker 生成所需的 IntUnaryOperator 函数：
// 使用 curriedMult2Maker 获取已柯里化版本的 mult2。// 参数 10 是上面的 lambda 的 n1。IntUnaryOperator curriedMult2 = curriedMult2Maker2.apply(10);
值 10 现在缓存在 curriedMult2 函数中，以便 curriedMult2 调用中的显式整型参数乘以 10：
curriedMult2.applyAsInt(20); // 200 = 10 * 20curriedMult2.applyAsInt(80); // 800 = 10 * 80
缓存的值可以随意更改：
curriedMult2 = curriedMult2Maker.apply(50); // 缓存 50curriedMult2.applyAsInt(101); // 5050 = 101 * 50
当然，可以通过这种方式创建多个已柯里化版本的 mult2，每个版本都有一个 IntUnaryOperator。
柯里化充分利用了 lambda 的强大功能：可以很容易地编写 lambda 表达式来返回需要的任何类型的值，包括另一个 lambda。
以上是Java資料流和函數式程式設計如何實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
