参考:
前言
目前在开发中已经大量使用 Java8，尤其是 steam 和 lambda 表达式，但没有完整学习。趁着有时间，好好梳理下，于是有了这篇简短的记录，本文只是一个简短的、思考方式的记录。
函数式编程
详细的请参考：函数式编程 - CoolShell
首先，来看一下什么是函数式编程？
wiki中定义：函数式编程是一种编程模型，将 计算机运算看做是数学中函数的计算，并且避免了状态以及变量的概念。 也就是将数学上的函数与编程中的函数等同，数学上的函数：y = F(x)，这需要满足几个条件：
- 数据不可变，其实就是没有变量，可以回忆下数学上的函数定义，有哪个会把 x 变成 y ？
- 结果确定，只要输入确定，结果确定，也就是函数本身是无状态的，可重入的
-
函数本身可以传递， 比如：
z = Q(y) = Q(F(x))
除了纯粹的函数式语言，比如Lisp，大部分支持函数式编程的语言本身都是有变量的、无法限制状态的，但是同样在实现时注意，就可以满足条件1和2，比如:
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
对 Java 来说满足1、2条件也是如此，需要从实现层面保证。
但是函数本身需要可以传递，比如 Python 中可以直接将函数赋值给变量，但是 Java 中是无法直接传递函数的，Java 中甚至没有独立存在的方法，一切都是面向对象的，方法必须归属与某个对象。如何解决？
Java8 函数式核心
代码中最核心(至少是之一)要处理的是: 处理数据集
Java8 之前如何处理？简单来说，就是for/while等循环处理
比如: 使用 for 循环计算来自伦敦的艺术家人数
int count = 0;
for (Artist artist : allArtists) {
if (artist.isFrom("London")) {
count++;
}
}
而函数式编程的强项就在于此:
long count = allArtists.stream()
.filter(artist -> artist.isFrom("London"))
.count();
pipeline/Stream 编程
Java 8 最核心的就是使 Pipeline/Stream 方式能在 Java 中使用了，为了达成这个目标：
- 首先需要一个管道
- Unix 操作系统支持Pipeline
-
Java 8提供了 Stream
- 管道需要输入 -- 为了简化转换 Stream 所以：
- 提供了
ofiterate等静态方法 - Collection、IO 等库都添加了转变为 Stream的支持，为了保持兼容，接口引入 default
- 提供了
- 管道中需要真正处理
3.1 流操作 - 提供各自通用/常用的数据集转换/映射
3.2 函数接口 - 提供真正的数据操作逻辑- lambda 表达式支持成了必然，而 Java 中函数并不是第一等级的，所以使用 Interface 的方式进行了曲线支持
- 因此就需要预先定义一堆函数式接口，为了防止二意，函数式接口只能有一个抽象方法
- 为了避免错误， 引入
@FunctionalInterface注解
- 最终，流需要输出
- 收集器，将流转换成 值/数据结构/分割
从这个角度来说，Java 8 提供的不是函数式编程，而是提供了 面向流程/行为的数据集处理
引入 lambda 表达式？
上面已经提到 lambda 表达式，如果没有这个，之前要 Java 要怎么做？匿名类，比如：
Runnable r = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello");
}
};
r.run();
匿名类有一些问题，个人认为最核心就两个：
- 太麻烦，就如上面的例子，总共就一行真正的逻辑代码，但是模版代码好多，这在 Stream的接口里要写实在太麻烦，代码没法看
- 性能，匿名类还是类，需要构造、实例化、需要内存
但是 lambda 表达式本身并不是重点，重点是为何需要引入 lambda 表达式？上面匿名类的问题一直存在，之前好像也能凑合，但是在引入 Stream 之后，倾向就是让开发人员大量使用，这时候这些问题就成了致命问题。
总结
我们来看，Java 8 开始引入函数式编程，但是其和其它语言对函数式编程支持有差别：
- 函数依然不是第一等级
- 抓住最核心的问题，不是那种 - 比如Python可以任意组合的，但是实实在在的方便了开发人员快速处理数据集的能力，并且保持一贯的严谨
看得出来，Java 的设计架构人员还是非常智慧的，也是非常实际的。这是好事！
