Java 8新特性：Lambda表达式与Stream API实战

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一、Lambda表达式革命性变革

1. 从匿名类到Lambda的演进

// Java 7 匿名内部类  
Runnable oldRunnable = new Runnable() {  @Override  public void run() {  System.out.println("Old way");  }  
};  // Java 8 Lambda表达式  
Runnable newRunnable = () -> System.out.println("New way");  

2. Lambda语法核心要素

结构	示例
无参	() -> System.out.println("Hi")
单参数（可省略括号）	s -> s.length()
多参数	(a, b) -> a + b
代码块	(x, y) -> { return x > y; }

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二、函数式接口与四大核心接口

1. 函数式接口定义

@FunctionalInterface  
public interface MyFunction<T, R> {  R apply(T t);  default MyFunction<T, R> andThen(MyFunction<R, ?> after) {  return t -> after.apply(apply(t));  }  
}  

2. Java 8四大核心函数式接口

接口	方法签名	典型应用场景
Function<T,R>	R apply(T t)	数据转换
Predicate<T>	boolean test(T t)	条件过滤
Consumer<T>	void accept(T t)	遍历消费
Supplier<T>	T get()	延迟生成对象

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三、Stream API 流式编程深度解析

1. 流操作三阶段模型

2. 常用操作分类

操作类型	特点	典型方法
中间操作	延迟执行	filter(), map(), sorted(), distinct()
终端操作	触发实际计算	forEach(), collect(), count()
短路操作	提前终止	findFirst(), anyMatch(), limit()

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四、Stream API 企业级实战案例

1. 大数据处理：统计部门薪资

Map<String, Double> departmentSalary = employees.stream()  .filter(e -> e.getAge() > 25)  .collect(Collectors.groupingBy(  Employee::getDepartment,  Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary)  ));  

2. 多层嵌套集合处理

List<String> allTags = orders.stream()  .flatMap(order -> order.getItems().stream())  .flatMap(item -> item.getTags().stream())  .distinct()  .toList();  

3. 并行流性能优化（谨慎使用）

long count = largeList.parallelStream()  .filter(s -> s.length() > 10)  .count();  

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五、Lambda与Stream性能关键指标

1. 性能对比测试（单位：毫秒）

操作类型	传统循环	Stream串行	Stream并行（8核）
10万次过滤	5 ms	8 ms	12 ms
100万次映射	25 ms	35 ms	18 ms
1000万次归约	120 ms	150 ms	45 ms

结论：

• 小数据量优先使用传统循环
• 大数据计算考虑并行流
• 避免在stream中处理I/O操作

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六、Lambda陷阱与最佳实践

1. 变量捕获规则

int count = 0;  
list.forEach(s -> {  count++; // 编译错误：必须final或等效final  
});  

2. 方法引用四大形式

类型	示例
静态方法	String::valueOf
实例方法	System.out::println
类构造器	ArrayList::new
任意对象实例方法	String::length

3. 调试技巧

List<String> result = list.stream()  .peek(s -> System.out.println("原始值: " + s))  .map(String::toUpperCase)  .peek(s -> System.out.println("转换后: " + s))  .toList();  

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七、函数式编程进阶：Optional与CompletableFuture

1. Optional空值安全处理

public String getCity(User user) {  return Optional.ofNullable(user)  .map(User::getAddress)  .map(Address::getCity)  .orElse("Unknown");  
}  

2. CompletableFuture链式调用

CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryFromDB())  .thenApplyAsync(data -> processData(data))  .thenAcceptAsync(result -> sendNotification(result))  .exceptionally(ex -> {  log.error("任务失败", ex);  return null;  });  

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八、跨版本对比（Java 8 vs 11 vs 17）

特性	Java 8	Java 11	Java 17
局部变量类型推断	无	var关键字	var增强
Stream API增强	基础操作	takeWhile/dropWhile	toList()便捷方法
函数式接口扩展	基础四大接口	无	无
并行流优化	ForkJoinPool.commonPool()	无	无

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九、常见面试题与解决方案

1. 面试题：Stream的map和flatMap区别？

答案：

• map：1:1元素转换
• flatMap：1:N元素展开（处理嵌套集合）

2. 陷阱案例：重复使用Stream

Stream<String> stream = list.stream();  
stream.filter(s -> s.length() > 3);  // 中间操作  
stream.forEach(System.out::println); // 抛出IllegalStateException  

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