函数编程在C#、Python、JavaScript中都得到充分体现。而Java直到最新的Java 8才开始正式支持函数编程，最明显的改进就是对Lamba表达式的支持。正如C#之父Anders Hejlsberg在那篇文章 编程语言大趋势 中所讲，未来的编程语言将逐渐融合各自的特性，而不存在单纯的声明式语言（如之前的Java）或者单纯的函数编程语言。将来声明式编程语言借鉴函数编程思想，函数编程语言融合声明式编程特性...这几乎是一种必然趋势。如下图所示：

 

影响力较大的三个趋势

那具体而言我们为什么需要Lambda表达式呢？难道Java的OO和命令式编程（imperative programming）特性不够强大吗？下面让我们来分析下其原因。

1、内部循环和外部循环

先看一个大家耳熟能详的例子：

1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  
2.  
3. for (int number : numbers) {  
4.     System.out.println(number);  
5. } 

是不是很常见呢？这个叫外部循环（External Iteration）。但是外部循环有什么问题呢？简单来说存在下面三个缺点：

1.只能顺序处理List中的元素（process one by one）

2.不能充分利用多核CPU

3.不利于编译器优化

而如果利用内部循环，代码写成下面这样：

1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  
2.  
3. numbers.forEach((Integer value) -> System.out.println(value)); 

这样就能规避上面的三个问题：

1.不一定需要顺序处理List中的元素，顺序可以不确定

2.可以并行处理，充分利用多核CPU的优势

3.有利于JIT编译器对代码进行优化

类似的C#从4.0版本开始也支持集合元素并行处理，代码如下：

1. List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };  
2. Parallel.ForEach(nums, (value) =>  
3. {  
4.    Console.WriteLine(value);  
5. }); 

 

2、传递行为，而不仅仅是传值

如果你使用C#有一段时间的话，那么你很可能已经明白这个标题的意思了。在C#中，经常看到一些函数的参数是Action或者Func类型，比如下面这个：

1. public class ArticleDac {  
2.    ...  
3.    public Article GetArticles(Func<IDbSet<Article>, Article> func)   // 这里传递的就是行为  
4.    {  
5.       using(var db = xx) {  
6.          return func(db.Articles);  
7.       }    
8.    }  
9.    ...  
10. }  
11. // 下面是调用  
12. int articleId = 119;  
13. var firstArticle = new ArticleDac().GetArticles(  
14.     articleDbSet =>  
15.     articleDbSet.AsQueryable().FirstOrDefault(x => x.id == articleId)  
16. ); 

看不懂？没关系。我们先来看一个体现传值局限性的场景吧，上代码：

1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  
2.  
3. public int sumAll(List<Integer> numbers) {  
4.     int total = 0;  
5.     for (int number : numbers) {  
6.         total += number;  
7.     }  
8.     return total;  
9. } 

sumAll算法很简单，完成的是将List中所有元素相加。某一天如果我们需要增加一个对List中所有偶数求和的方法sumAllEven，如下：

1. public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {  
2.     int total = 0;  
3.     for (int number : numbers) {  
4.         if (number % 2 == 0) {  
5.             total += number;  
6.         }  
7.     }  
8.     return total;  
9. } 

又有一天，我们需要增加第三个方法：对List中所有大于3的元素求和，那是不是继续加下面的方法呢? 

1. public int sumAllEven(List<Integer> numbers) {  
2.     int total = 0;  
3.     for (int number : numbers) {  
4.         if (number > 3) {  
5.             total += number;  
6.         }  
7.     }  
8.     return total;  
9. } 

比较这三个方法，我们发现了一个很明显的“代码臭味”—— 代码重复（详情参考《重构》），三个方法的唯一区别在于if判断这一行代码。如果脱离这里的上下文，我们会怎么做呢？我首先会先想到利用策略模式重构代码如下：

1. public interface Strategy {  
2.    public boolean test(int num);  
3. }  
4.  
5. public class SumAllStrategy implements Strategy {  
6.    public boolean test(int num) {  
7.       return true;  
8.    }  
9. }  
10.  
11. public class SumAllEvenStrategy implements Strategy {  
12.    public boolean test(int num) {  
13.       return num % 2 == 0;  
14.    }  
15. }  
16.  
17. public class ContextClass {  
18.    private Strategy stragegy = null;  
19.    private final static Strategy DEFAULT_STRATEGY = new SumAllStrategy();  
20.  
21.    public ContextClass() {  
22.       this(null);  
23.    }  
24.  
25.    public ContextClass(Stragegy stragegy) {  
26.       if(strategy != null) {  
27.          this.strategy = strategy;   
28.       }  
29.       else {  
30.          this.strategy = DEFAULT_STRATEGY;  
31.       }  
32.    }  
33.  
34.    public int sumAll(List<Integer> numbers) {  
35.       int total = 0;  
36.       for (int number : numbers) {  
37.          if (strategy.test(number)) {  
38.             total += number;  
39.          }  
40.       }  
41.  
42.       return total;  
43.    }  
44. }  
45.  
46.  
47. // 调用  
48. ContextClass context = new ContextClass();  
49. context.sumAll(numbers); 

设计模式在这里发挥了作用，OO特性还是蛮强大的！但这是唯一的解决方案吗（当然不考虑用其他设计模式来解决，因为都是OO范畴！）？当然有，该轮到Java 8 Lambda表达式中的谓词（Predicate）发挥作用了！

1. public int sumAll(List<Integer> numbers, Predicate<Integer> p) {  
2.     int total = 0;  
3.     for (int number : numbers) {  
4.         if (p.test(number)) {  
5.             total += number;  
6.         }  
7.     }  
8.     return total;  
9. }  
10.  
11. sumAll(numbers, n -> true);  
12. sumAll(numbers, n -> n % 2 == 0);  
13. sumAll(numbers, n -> n > 3); 

代码是不是比上面简洁很多了？语义应该也很明确，就不多解释了。从这里也可以看出未引入Lambda表达式之前的Java代码的冗长（Java这点被很多人诟病）。

当然C#早已经支持这种用法，用C#改写上面的代码如下：

1. public int SumAll(IEnumerable<int> numbers, Predicate<int> predicate) {       
2.    return numbers.Where(i => predicate(i)).Sum();   
3. }   
4.  
5. SumAll(numbers, n => true);  
6. SumAll(numbers, n => n % 2 == 0);  
7. SumAll(numbers, n => n > 3); 

 

3、Consumer与Loan Pattern

比如我们有一个资源类Resource：

1. public class Resource {  
2.  
3.     public Resource() {  
4.         System.out.println("Opening resource");  
5.     }  
6.  
7.     public void operate() {  
8.         System.out.println("Operating on resource");  
9.     }  
10.  
11.     public void dispose() {  
12.         System.out.println("Disposing resource");  
13.     }  
14. } 

我们必须这样调用：

1. Resource resource = new Resource();  
2. try {  
3.     resource.operate();  
4. } finally {  
5.     resource.dispose();  
6. } 

因为对资源对象resource执行operate方法时可能抛出RuntimeException，所以需要在finally语句块中释放资源，防止可能的内存泄漏。

但是有一个问题，如果很多地方都要用到这个资源，那么就存在很多段类似这样的代码，这很明显违反了DRY（Don't Repeat Yourself）原则。而且如果某位程序员由于某些原因忘了用try/finally处理资源，那么很可能导致内存泄漏。那咋办呢？Java 8提供了一个Consumer接口，代码改写为如下：

1. public class Resource {  
2.  
3.     private Resource() {  
4.         System.out.println("Opening resource");  
5.     }  
6.  
7.     public void operate() {  
8.         System.out.println("Operating on resource");  
9.     }  
10.  
11.     public void dispose() {  
12.         System.out.println("Disposing resource");  
13.     }  
14.  
15.     public static void withResource(Consumer<Resource> consumer) {  
16.         Resource resource = new Resource();  
17.         try {  
18.             consumer.accept(resource);  
19.         } finally {  
20.             resource.dispose();  
21.         }  
22.     }  
23. } 

调用代码如下：

1. Resource.withResource(resource -> resource.operate()); 

外部要访问Resource不能通过它的构造函数了（private），只能通过withResource方法了，这样代码清爽多了，而且也完全杜绝了因人为疏忽而导致的潜在内存泄漏。

 

4、stream+laziness => efficiency

像之前一样先来一段非常简单的代码： 

1. List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);  
2.  
3. for (int number : numbers) {  
4.     if (number % 2 == 0) {  
5.         int n2 = number * 2;  
6.         if (n2 > 5) {  
7.             System.out.println(n2);  
8.             break;  
9.         }  
10.     }  
11. } 

这段代码有什么问题？ 没错，可读性非常差。第一步，我们利用《重构》一书中的最基础的提取小函数重构手法来重构代码如下：

1. public boolean isEven(int number) {  
2.     return number % 2 == 0;  
3. }  
4.  
5. public int doubleIt(int number) {  
6.     return number * 2;  
7. }  
8.  
9. public boolean isGreaterThan5(int number) {  
10.     return number > 5;  
11. }  
12.  
13. for (int number : numbers) {  
14.     if (isEven(number)) {  
15.         int n2 = doubleIt(number);  
16.         if (isGreaterThan5(n2)) {  
17.             System.out.println(n2);  
18.             break;  
19.         }  
20.     }  
21. } 

OK，代码的意图清晰多了，但是可读性仍然欠佳，因为循环内嵌套一个if分支，if分支内又嵌套另外一个分支，于是继续重构代码如下：

1. public boolean isEven(int number) {  
2.     return number % 2 == 0;  
3. }  
4.  
5. public int doubleIt(int number) {  
6.     return number * 2;  
7. }  
8.  
9. public boolean isGreaterThan5(int number) {  
10.     return number > 5;  
11. }  
12.  
13. List<Integer> l1 = new ArrayList<Integer>();  
14. for (int n : numbers) {  
15.     if (isEven(n)) l1.add(n);  
16. }  
17.  
18. List<Integer> l2 = new ArrayList<Integer>();  
19. for (int n : l1) {  
20.     l2.add(doubleIt(n));  
21. }  
22.  
23. List<Integer> l3 = new ArrayList<Integer>();  
24. for (int n : l2) {  
25.     if (isGreaterThan5(n)) l3.add(n);  
26. }  
27.  
28. System.out.println(l3.get(0)); 

现在代码够清晰了，这是典型的“流水线”风格代码。但是等等，现在的代码执行会占用更多空间（三个List）和时间，我们来分析下。首先第二版代码的执行流程是这样的：

1. isEven: 1  
2. isEven: 2  
3. doubleIt: 2  
4. isGreaterThan5: 2  
5. isEven: 3  
6. isEven: 4  
7. doubleIt: 4  
8. isGreaterThan5: 4  
9. 8 

而我们的第三版代码的执行流程是这样的：

1. isEven: 1 
2. isEven: 2 
3. isEven: 3 
4. isEven: 4 
5. isEven: 5 
6. isEven: 6 
7. doubleIt: 2 
8. doubleIt: 4 
9. doubleIt: 6 
10. isGreaterThan5: 2 
11. isGreaterThan5: 4 
12. isGreaterThan5: 6 
13. 8 

步骤数是13:9，所以有时候重构得到可读性强的代码可能会牺牲一些运行效率（但是一切都得实际衡量之后才能确定）。那么有没有“三全其美”的实现方法呢？即：

1.代码可读性强

2.代码执行效率不比第一版代码差

3.空间消耗小

Streams come to rescue! Java 8提供了stream方法，我们可以通过对任何集合对象调用stream()方法获得Stream对象，Stream对象有别于Collections的几点如下：

1.不存储值：Streams不会存储值，它们从某个数据结构的流水线型操作中获取值（“酒肉穿肠过”）

2.天生的函数编程特性：对Stream对象操作能得到一个结果，但是不会修改原始数据结构

3.Laziness-seeking（延迟搜索）：Stream的很多操作如filter、map、sort和duplicate removal(去重）可以延迟实现，意思是我们只要检查到满足要求的元素就可以返回

4.可选边界：Streams允许Client取足够多的元素直到满足某个条件为止。而Collections不能这么做

上代码：

1. System.out.println(  
2.     numbers.stream()  
3.             .filter(Lazy::isEven)  
4.             .map(Lazy::doubleIt)  
5.             .filter(Lazy::isGreaterThan5)  
6.             .findFirst()  
7. ); 

现在的执行流程是：

1. isEven: 1 
2. isEven: 2 
3. doubleIt: 2 
4. isGreaterThan5: 4 
5. isEven: 3 
6. isEven: 4 
7. doubleIt: 4 
8. isGreaterThan5: 8 
9. IntOptional[8] 

流程基本和第二版代码一致，这归功于Laziness-seeking特性。怎么理解呢？让我来构造下面这个场景：

1. Stream流对象要经过下面这种流水线式处理：  
2. 过滤出偶数 => 乘以2 => 过滤出大于5的数 => 取出第一个数  
3.  
4. 注意：=> 左边的输出是右边的输入 

而Laziness-seeking意味着 我们在每一步只要一找到满足条件的数字，马上传递给下一步去处理并且暂停当前步骤。比如先判断1是否偶数，显然不是；继续判断2是否偶数，是偶数；好，暂停过滤偶数操作，将2传递给下一步乘以2，得到4；4继续传递给第三步，4不满足大于5，所以折回第一步；判断3是否偶数，不是；判断4是否偶数，是偶数；4传递给第二步，乘以2得到8；8传递给第三步，8大于5；所以传递给最后一步，直接取出得到 IntOptional[8]。

IntOptional[8]只是简单包装了下返回的结果，这样有什么好处呢？如果你接触过Null Object Pattern的话就知道了，这样可以避免无谓的null检测。