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Java中Lambda表达式并行与组合行为

程序员文章站 2024-03-06 19:50:26
从串行到并行 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:...

从串行到并行

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<t> {
 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:

comparator<contact> byfirstname = new comparator<contact>() {
 @override
 public int compare(contact o1, contact o2) {
 return character.compare(o1.getfirstname().charat(0), o2.getfirstname().charat(0));
 }
};

lambda写法:

comparator<contact> byfirstnamelambdaform = (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<contact>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<t, r> {
 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:

function<contact, character> keyextractor = o -> o.getfirstname().charat(0);

再将“比较首字母”这个具体的比较行为抽出来:

comparator<character> keycomparator = (c1, c2) -> character.compare(c1, c2);

有了keyextractor和keycomparator,我们再来重新装配一下comparator:

comparator<contact> byfirstnameadvanced = (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:

function<contact, character> keyextractor = 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:

comparator<contact> comparebyfirstname = 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:

comparator<contact> comparebynamelength = 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();
  list<contact> contacts = new arraylist<contact>() {{
   add(new contact().setfirstname("foo").setlastname("jack"));
   add(new contact().setfirstname("bar").setlastname("ma"));
   add(new contact().setfirstname("olala").setlastname("awesome"));
  }};
  comparator<contact> byfirstname = new comparator<contact>() {
   @override
   public int compare(contact o1, contact o2) {
    return character.compare(o1.getfirstname().charat(0), o2.getfirstname().charat(0));
   }
  };
  //--- using lambda form ---//
  comparator<contact> byfirstnamelambdaform = (o1, o2) ->
    character.compare(o1.getfirstname().charat(0), o2.getfirstname().charat(0));
  function<contact, character> keyextractor = o -> o.getfirstname().charat(0);
  comparator<character> keycomparator = (c1, c2) ->
    character.compare(c1, c2);
  comparator<contact> byfirstnameadvanced = (o1, o2) ->
    keycomparator.compare(keyextractor.apply(o1), keyextractor.apply(o2));
  comparator<contact> comparebyfirstname = comparator.comparing(keyextractor);
  comparator<contact> 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