我們期待了很久lambda為java帶來閉包的概念，但是如果我們不在集合中使用它的話，就損失了很大價值。現有接口遷移成為lambda風格的問題已經通過default methods解決了，在這篇文章將深入解析Java集合里面的批量數據操作（bulk operation），解開lambda最強作用的神秘面紗。
1.關于JSR335
JSR是Java Specification Requests的縮寫，意思是Java 規范請求,Java 8 版本的主要改進是 Lambda 項目（JSR 335），其目的是使 Java 更易于為多核處理器編寫代碼。
2.外部VS內部迭代
以前Java集合是不能夠表達內部迭代的，而只提供了一種外部迭代的方式，也就是for或者while循環。
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List persons = asList(new Person("Joe"), new Person("Jim"), new Person("John"));for (Person p : persons) { p.setLastName("Doe");} |
上面的例子是我們以前的做法，也就是所謂的外部迭代，循環是固定的順序循環。在現在多核的時代，如果我們想并行循環，不得不修改以上代碼。效率能有多大提升還說定，且會帶來一定的風險（線程安全問題等等）。
要描述內部迭代，我們需要用到Lambda這樣的類庫,下面利用lambda和Collection.forEach重寫上面的循環
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persons.forEach(p->p.setLastName("Doe")); |
現在是由jdk 庫來控制循環了，我們不需要關心last name是怎么被設置到每一個person對象里面去的，庫可以根據運行環境來決定怎么做，并行，亂序或者懶加載方式。這就是內部迭代，客戶端將行為p.setLastName當做數據傳入api里面。 內部迭代其實和集合的批量操作并沒有密切的聯系，借助它我們感受到語法表達上的變化。真正有意思的和批量操作相關的是新的流（stream）API。新的java.util.stream包已經添加進JDK 8了。
3.Stream API
流（Stream）僅僅代表著數據流，并沒有數據結構，所以他遍歷完一次之后便再也無法遍歷（這點在編程時候需要注意，不像Collection，遍歷多少次里面都還有數據），它的來源可以是Collection、array、io等等。
3.1中間與終點方法
流作用是提供了一種操作大數據接口，讓數據操作更容易和更快。它具有過濾、映射以及減少遍歷數等方法，這些方法分兩種：中間方法和終端方法，“流”抽象天生就該是持續的，中間方法永遠返回的是Stream，因此如果我們要獲取最終結果的話，必須使用終點操作才能收集流產生的最終結果。區分這兩個方法是看他的返回值，如果是Stream則是中間方法，否則是終點方法。
簡單介紹下幾個中間方法（filter、map）以及終點方法（collect、sum）
3.1.1Filter
在數據流中實現過濾功能是首先我們可以想到的最自然的操作了。Stream接口暴露了一個filter方法，它可以接受表示操作的Predicate實現來使用定義了過濾條件的lambda表達式。
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List persons = …Stream personsOver18 = persons.stream().filter(p -> p.getAge() > 18);//過濾18歲以上的人 |
3.1.2Map
假使我們現在過濾了一些數據，比如轉換對象的時候。Map操作允許我們執行一個Function的實現（Function<T,R>的泛型T,R分別表示執行輸入和執行結果），它接受入參并返回。首先，讓我們來看看怎樣以匿名內部類的方式來描述它：
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Stream adult= persons .stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(new Function() { @Override public Adult apply(Person person) { return new Adult(person);//將大于18歲的人轉為成年人 } }); |
現在，把上述例子轉換成使用lambda表達式的寫法：
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Stream map = persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)); |
3.1.3Count
count方法是一個流的終點方法，可使流的結果最終統計，返回int，比如我們計算一下滿足18歲的總人數
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int countOfAdult=persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .count(); |
3.1.4Collect
collect方法也是一個流的終點方法，可收集最終的結果
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List adultList= persons.stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .collect(Collectors.toList()); |
或者，如果我們想使用特定的實現類來收集結果：
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List adultList = persons .stream() .filter(p -> p.getAge() > 18) .map(person -> new Adult(person)) .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); |
篇幅有限，其他的中間方法和終點方法就不一一介紹了，看了上面幾個例子，大家明白這兩種方法的區別即可，后面可根據需求來決定使用。
3.2順序流與并行流
每個Stream都有兩種模式：順序執行和并行執行。
順序流：
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List <Person> people = list.getStream.collect(Collectors.toList()); |
并行流：
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List <Person> people = list.getStream.parallel().collect(Collectors.toList()); |
顧名思義，當使用順序方式去遍歷時，每個item讀完后再讀下一個item。而使用并行去遍歷時，數組會被分成多個段，其中每一個都在不同的線程中處理，然后將結果一起輸出。
3.2.1并行流原理：
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List originalList = someData;split1 = originalList(0, mid);//將數據分小部分split2 = originalList(mid,end);new Runnable(split1.process());//小部分執行操作new Runnable(split2.process());List revisedList = split1 + split2;//將結果合并 |
大家對hadoop有稍微了解就知道，里面的 MapReduce 本身就是用于并行處理大數據集的軟件框架，其 處理大數據的核心思想就是大而化小，分配到不同機器去運行map，最終通過reduce將所有機器的結果結合起來得到一個最終結果，與MapReduce不同，Stream則是利用多核技術可將大數據通過多核并行處理，而MapReduce則可以分布式的。
3.2.2順序與并行性能測試對比
如果是多核機器，理論上并行流則會比順序流快上一倍，下面是測試代碼
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long t0 = System.nanoTime(); //初始化一個范圍100萬整數流,求能被2整除的數字，toArray（）是終點方法 int a[]=IntStream.range(0, 1_000_000).filter(p -> p % 2==0).toArray(); long t1 = System.nanoTime(); //和上面功能一樣，這里是用并行流來計算 int b[]=IntStream.range(0, 1_000_000).parallel().filter(p -> p % 2==0).toArray(); long t2 = System.nanoTime(); //我本機的結果是serial: 0.06s, parallel 0.02s，證明并行流確實比順序流快 System.out.printf("serial: %.2fs, parallel %.2fs%n", (t1 - t0) * 1e-9, (t2 - t1) * 1e-9); |
3.3關于Folk/Join框架
應用硬件的并行性在java 7就有了，那就是 java.util.concurrent 包的新增功能之一是一個 fork-join 風格的并行分解框架，同樣也很強大高效，有興趣的同學去研究，這里不詳談了，相比Stream.parallel()這種方式，我更傾向于后者。
4.總結
如果沒有lambda，Stream用起來相當別扭，他會產生大量的匿名內部類，比如上面的3.1.2map例子，如果沒有default method，集合框架更改勢必會引起大量的改動，所以lambda+default method使得jdk庫更加強大，以及靈活，Stream以及集合框架的改進便是最好的證明。
