当前位置：首页 > article >正文

Java8的新特性——Stream与completableFuture详解

article 2024/11/2 13:56:57

1.Stream

第一部分：Stream 综述

什么是 Stream： Stream 是 Java 8 引入的用于处理集合的一种抽象工具，它允许我们以更简洁的方式进行数据操作。Stream 本身并不存储数据，而是用于对数据源（如集合、数组等）进行操作的管道。

适用场景： Stream 适用于需要对集合进行复杂数据处理的场景，如过滤、映射、排序、聚合等。它特别适合于处理大量数据时，可以简化代码并提高可读性。

好处：

简洁性：通过声明式的 API，可以减少样板代码。
可读性：链式调用使得代码逻辑更加清晰。
性能优化：通过惰性求值和短路操作，可以避免不必要的计算。

第二部分：好处的示例代码对比

示例 1：命令式 vs 声明式

命令式方式：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> result = new ArrayList<>();
for (String name : names) {
    if (name.length() > 3) {
        result.add(name);
    }
}
System.out.println(result); // 输出: [Alice, Charlie]

声明式方式：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> result = names.stream()
    .filter(name -> name.length() > 3)
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出: [Alice, Charlie]

在这个对比中，声明式方式更加简洁，逻辑一目了然。

示例 2：使用 map 和 collect

命令式方式：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> uppercasedNames = new ArrayList<>();
for (String name : names) {
    uppercasedNames.add(name.toUpperCase());
}
System.out.println(uppercasedNames); // 输出: [ALICE, BOB, CHARLIE]

声明式方式：

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> uppercasedNames = names.stream()
    .map(String::toUpperCase)
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println(uppercasedNames); // 输出: [ALICE, BOB, CHARLIE]

第三部分：Stream 的并行 API

并行流： Java 8 提供的并行流使得我们可以通过简单的 API 使用多核处理器来提高性能。通过调用 parallelStream() 方法，可以轻松实现并行处理。

示例：使用并行流

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

List<String> filteredNames = names.parallelStream()
    .filter(name -> name.startsWith("A"))
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(filteredNames); // 输出: [Alice]

Fork/Join 框架：并行流背后使用了 Fork/Join 框架，它通过将任务分解成多个子任务，利用多核 CPU 的优势来并行处理。具体来说，Fork/Join 框架使用了一个工作窃取算法，当某个线程完成任务时，它可以“窃取”其他线程的任务来处理。

Fork：将任务分解成更小的子任务。
Join：合并子任务的结果。

通过这些特性，Java 的并行流能够有效地利用系统资源，提高数据处理的效率。

总结

Stream API 通过简化数据处理过程，提高了代码的可读性和可维护性。而并行 API 则使得在多核处理器上进行高效的数据处理成为可能，进一步提升了性能。

2.completableFuture

第一部分：Future 的介绍

Future 是什么： Future 是 Java 提供的一个接口，用于表示异步计算的结果。它提供了一种机制来在未来的某个时间点获取任务的执行结果。

异步：异步编程指的是程序在执行某个操作时不需要等待该操作完成，而是可以继续执行其他操作。对于 Future 来说，提交的任务在一个独立的线程中执行，主线程可以继续工作，而不是被阻塞。

阻塞和轮询：使用 Future 获取结果时，通常需要调用 get() 方法，这个方法会阻塞当前线程，直到任务完成。如果任务尚未完成，调用 get() 会导致线程进入等待状态，直到结果可用。这种阻塞操作可能导致性能问题。

不支持回调： Future 本身不支持回调。当任务完成时，无法直接通知主线程，这会导致回调地狱的问题。如果需要在任务完成后执行某些操作，通常需要在主线程中进行轮询，检查任务是否完成，这种方法繁琐且不优雅。

第二部分：CompletableFuture 的拓展

CompletableFuture 是什么： CompletableFuture 是 Future 的一个扩展，提供了更强大的功能，允许我们以非阻塞的方式处理异步计算结果。

回调方法： CompletableFuture 提供了一系列回调方法，如 thenApply()、thenAccept() 和 thenRun()，允许我们在任务完成时定义要执行的操作。这使得编写异步代码变得更加简单和可读。

示例：传统的 Future 和 CompletableFuture 的对比

使用 Future：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
Future<Integer> future = executor.submit(() -> {
    Thread.sleep(1000); // 模拟长时间计算
    return 42;
});

// 阻塞获取结果
try {
    Integer result = future.get(); // 这里会阻塞
    System.out.println("Result: " + result);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    e.printStackTrace();
}

使用 CompletableFuture：

CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    try {
        Thread.sleep(1000); // 模拟长时间计算
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return 42;
});

// 非阻塞获取结果，并定义回调
completableFuture.thenAccept(result -> System.out.println("Result: " + result));

回调地狱的改善：传统的回调实现往往导致“回调地狱”，即代码层层嵌套，难以维护。CompletableFuture 通过链式调用的方式改善了这一问题，使得代码更清晰。

示例：使用 CompletableFuture 的链式调用：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 计算过程
    return 42;
}).thenApply(result -> {
    // 处理结果
    return result * 2;
}).thenAccept(finalResult -> {
    // 最终处理
    System.out.println("Final Result: " + finalResult);
});

改善的原因： CompletableFuture 能够改善回调地狱的原因在于它实现了两个接口：