Java中Lambda表达式并行与组合行为
从串行到并行
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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{ 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:
ComparatorbyFirstName = new Comparator () { @Override public int compare(Contact o1, Contact o2) { return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0)); } };
Lambda写法:
ComparatorbyFirstNameLambdaForm = (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
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{ 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:
FunctionkeyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0);
再将“比较首字母”这个具体的比较行为抽出来:
ComparatorkeyComparator = (c1, c2) -> Character.compare(c1, c2);
有了keyExtractor和keyComparator,我们再来重新装配一下Comparator:
ComparatorbyFirstNameAdvanced = (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:
FunctionkeyExtractor = 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:
ComparatorcompareByFirstName = 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:
ComparatorcompareByNameLength = 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(); Listcontacts = new ArrayList () {{ add(new Contact().setFirstName("Foo").setLastName("Jack")); add(new Contact().setFirstName("Bar").setLastName("Ma")); add(new Contact().setFirstName("Olala").setLastName("Awesome")); }}; Comparator byFirstName = new Comparator () { @Override public int compare(Contact o1, Contact o2) { return Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0)); } }; //--- Using Lambda form ---// Comparator byFirstNameLambdaForm = (o1, o2) -> Character.compare(o1.getFirstName().charAt(0), o2.getFirstName().charAt(0)); Function keyExtractor = o -> o.getFirstName().charAt(0); Comparator keyComparator = (c1, c2) -> Character.compare(c1, c2); Comparator byFirstNameAdvanced = (o1, o2) -> keyComparator.compare(keyExtractor.apply(o1), keyExtractor.apply(o2)); Comparator compareByFirstName = Comparator.comparing(keyExtractor); Comparator 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创新互联网站的支持!
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