《Java8实战》

《Java实战》学习整理

一、Lambda

1.1 基础概念

• 函数式编程 和 Lambda都是为Stream服务的

• 1.1.1 Lambda表达式定义

  是一个匿名函数，即没有函数名的函数,函数/方法可以作为参数传递至另一个方法中

  (int x) -> x+1
  上述Lambda表达式，定义了这样一个匿名函数：调用时给定参数x就返回x+1值的函数
  

• 没有共享的可变数据，以及将方法\函数\行为，传递给其他方法的能力，这两点是函数式编程的基石。也构成了Stream的基础

1.2 引入Lambda

背景：

苹果集合，苹果有颜色、重量、是否售卖等三个属性。

现有集合，筛选出颜色是青苹果

@Data
@Accessors(chain = true)
public class Apple {private ColorEnum color;private Integer weight;private Boolean sell;}

1、第一次尝试：直接遍历集合

@Testpublic void t(){Apple apple1 = new Apple().setColor(ColorEnum.GREEN).setWeight(100).setSell(Boolean.TRUE);Apple apple2 = new Apple().setColor(ColorEnum.GREEN).setWeight(150).setSell(Boolean.TRUE);Apple apple3 = new Apple().setColor(ColorEnum.RED).setWeight(150).setSell(Boolean.TRUE);Apple apple4 = new Apple().setColor(ColorEnum.RED).setWeight(150).setSell(Boolean.FALSE);List<Apple> appleList = Lists.newArrayList(apple1, apple2, apple3, apple4);//下文都是使用这个苹果集合appleListList<Apple> filteredAppleList = filterGreen(appleList);}private List<Apple> filterfilterGreen(List<Apple> appleList) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.GREEN)) {result.add(apple);}}return result;}

• 缺点：

  如果再要求筛选出红苹果，则还需要再写一个过滤方法

  private List<Apple> filterfilterRed(List<Apple> appleList) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.RED)) {result.add(apple);}}return result;}
  

2、第二次尝试：把颜色作为方法入参，想要过滤啥颜色的就传递啥颜色

    @Testpublic void t(){// 想要过滤啥颜色的，就传递啥颜色即可List<Apple> tempList = filterByColor(appleList, ColorEnum.GREEN);List<Apple> finalResult = filterByColor(tempList, ColorEnum.RED);}private List<Apple> filterByColor(List<Apple> appleList, ColorEnum colorEnum) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (Objects.equals(apple.getColor(), colorEnum)) {result.add(apple);}}return result;}

• 缺点：

  如果我想按照重量进行过滤，顾虑出大于指定重量的苹果；或过滤出是否售卖的苹果，则还需要继续添加方法

3、第三次尝试：把苹果的所有属性都作为方法入参，想要过滤啥传递啥即可

@Testpublic void t(){List<Apple> tempList = filterByColor(appleList, ColorEnum.GREEN, 120, Boolean.TRUE);List<Apple> finalResult = filterByColor(tempList, ColorEnum.RED, 100 ,Boolean.FALSE);}private List<Apple> filterByColor(List<Apple> appleList, ColorEnum colorEnum, Integer weight, Boolean isSell) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (Objects.equals(apple.getColor(), colorEnum)&& apple.getWeight() > weight&& Objects.equals(apple.getSell(), isSell)) {result.add(apple);}}return result;}

• 缺点：

  类属性很多时，方法入参变得复杂；同时，有的不需要根据类的属性进行过滤，则需要在方法中传递null值

4、第四次尝试：使用策略模式

定义接口和实现类，其中接口方法定义为：是否满足某种条件。实现类则分别为：是否为青色苹果、是否为红色苹果、是否售卖等

// 1.定义接口和判断方法
public interface ApplePredicate {/*** 判断是否满足某个行为* @param apple     苹果* @return          是否满足某个条件*/boolean judge(Apple apple);}// 2.1定义青苹果类
public class GreenApplePredicate implements ApplePredicate{@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.GREEN);}
}// 2.2定义红苹果类
public class RedApplePredicate implements ApplePredicate{@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.RED);}
}// 2.3定义重量类
public class WeightApplePredicate implements ApplePredicate{@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return apple.getWeight() > 150;}
}@Testpublic void t(){List<Apple> tempGreenList = filter(appleList, new GreenApplePredicate());List<Apple> tempRedList = filter(tempGreenList, new RedApplePredicate());List<Apple> result = filter(tempRedList, new WeightApplePredicate());}// 想要过滤什么属性，就传递对应的实现类对象即可private List<Apple> filter(List<Apple> appleList, ApplePredicate applePredicate) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (applePredicate.judge(apple)) {result.add(apple);}}return result;}

• 优点：策略模式，满足开闭原则

  filter方法的具体内容，已经取决于传递的实现类对象了。只不过最重要的方法judge是被对象包裹了。可以通过lambda讲judge方法拿到外层，充当方法参数

• 缺点：需要写太多实现类，麻烦

5、第五次尝试：使用匿名内部类

@Testpublic void t(){List<Apple> tempGreenList = filter(appleList, new ApplePredicate() {@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.GREEN);}});List<Apple> tempRedList = filter(tempGreenList, new ApplePredicate() {@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.RED);}});List<Apple> result = filter(tempRedList, new ApplePredicate() {@Overridepublic boolean judge(Apple apple) {return apple.getWeight() > 150;}});}private List<Apple> filter(List<Apple> appleList, ApplePredicate applePredicate) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (applePredicate.judge(apple)) {result.add(apple);}}return result;}

• 优点：解决了类爆炸问题
• 缺点：还是需要写很多代码，笨重

6、第六次尝试：和匿名内部类一样，匿名函数（Lambda表达式）也可以作为参数，传递至方法

将filter方法传递参数，由对象引用变成函数引用。即将judge方法拿到外层

   @Testpublic void t(){List<Apple> greenAppleList = filter(appleList, apple -> Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.GREEN));List<Apple> redAppleList = filter(greenAppleList, apple -> Objects.equals(apple.getColor(), ColorEnum.RED));List<Apple> weightList = filter(redAppleList, apple -> apple.getWeight() > 150);List<Apple> result = filter(weightList, apple -> apple.getSell());}private List<Apple> filter(List<Apple> appleList, ApplePredicate applePredicate) {List<Apple> result = Lists.newArrayList();for (Apple apple : appleList) {if (applePredicate.judge(apple)) {result.add(apple);}}return result;}

• 优点：函数式编程，将行为/方法/函数 作为参数传递至方法。满足开闭原则，代码简洁

7、第七次尝试：将List抽象化，同时使用语法糖

public interface Predicate<T> {/*** 判断是否满足某个行为* @param e     苹果* @return          是否满足某个条件*/boolean judge(T e);}private <T> List<T> filter(List<T> list, Predicate<T> predicate) {List<T> result = Lists.newArrayList();for (T e : list) {if (predicate.judge(e)) {result.add(e);}}return result;}List<Apple> sellAppleList = filter(appleList, Apple::getSell);// 语法糖，取代 apple -> xxx形式List<Integer> numbers = Lists.newArrayList(1, 2, 3);List<Integer> result = filter(numbers, e -> e > 2);

• 优点：其他元素类类型的集合，也可以进行过滤。类型Stream流中的filter方法了

1.3 Lambda

1.3.1 函数式接口

• 仅定义了一个抽象方法（可以有许多默认方法）
• 常见的函数式接口：Runnable、Callable、Compator
• Lambda表达式就是函数式接口中抽象方法的具体实现的实例

1.3.2 Lambda表达式：(参数) -> 表达式

• 参数可以为空，返回值也可以为空
• 表达式的结果，就是返回值只是省略了return。
• 表达式多行，必须{} + return一起使用，void则直接return;

// 参数和返回值都为void       
filter(numbers, () -> {System.out.println();return;});表达式为单行，则可以省略return 和 {}filter(numbers, () -> "");filter(numbers, () -> System.out.println());

1.3.3 在哪里使用Lambda表达式

当方法的入参为函数式接口时，可以使用Lambda表达式作为参数

使用案例	Lambda表达式	函数式接口	函数描述符	函数式接口对应的抽象方法	备注
布尔表达式	(List list ）-> CollectionUtils.isEmpty(list))	Predicate	T -> boolean	boolean test(T t)
消费一个对象,无返回	（Apple a）-> System.out.println(a)	Consumer	T -> void	void accept(T t)
消费一个对象,有返回	（Integer i）-> i + 1	Function<T, R>	T -> R	R apply(T t)
创建对象	（）-> new user(“mjp”)	Supplier	() -> T	T get()	特例：T -> TUnaryOperator extends Function<T, T>
两个入参		BiPredicate<T, U>BiConsumer<T, U>BiFunction<T, U, R>	(T, U) -> boolean(T, U) -> void(T, U) -> R		特例：（T，T） -> TBinaryOperator extends Function<T, T，T>

1.3.4 函数描述符

• 函数式接口中抽象方法的签名，就是函数描述符

• Lambda表达式的签名，要和函数式接口中抽象方法的签名一致。req、resp类型相同，否则类型检查不通过

1.3.5 类型推断

• （Apple a） -> a.getWeight()

• a -> a.getWeight()，这个明显就是T -> R，属于Function<T,R>函数式接口。

  编译器就可以根据抽象方法的函数描述符知道Lambda表达式的签名，即输入为T，就可以在Lambda中省略标注参数类型

1.3. 6 使用局部变量

1、java8中的effective final

• 当你使用jdk7的时候，这样写，会报错，原因是a不是final的

int a = 10;
Runnable runnable = () -> System.out.println(a);

• 当你使用jdk8的时候，编译器自动帮你优化为，所以上述写法不会报错

final int a = 10;
Runnable runnable = () -> System.out.println(a);

• 为什么在匿名内部类| Lambda表达式中使用局部变量，局部变量必须是final修饰 或 是有效的final(要么是后续不再对此变量进行赋值)

这里我们拿lambda表达式举例

他们俩类似，区别是

1）匿名内部类：编译之后会产生一个单独的.class字节码文件
Lambda表达式：编译之后不会产生一个单独的.class字节码文件。对应的字节码会在运行的时候动态生成。

2） 匿名内部类：可以是接口，也可以是抽象类，还可以是具体类。 Lambda表达式：只能是接口

• lambda表达式中使用的局部变量应该是final或者有效的final，也就是说，lambda 表达式只能引用标记了 final 的外层局部变量
• 为什么lambda使用的局部变量要是final修饰的

1）因为想让开发者明确：外部变量的值在lambda表达式中是无法被改变的，这一事实。所以开发者自然不会尝试在lambda中对局部变量进行改变

2）线程安全

• 局部变量x存在栈中

执行的时候在线程t1中。Lambda表达式在线程t2中（lambda并行流有自己的线程池）。若t2直接访问t1的局部变量x，则可能存在t1执行完x直接被释放了，t2访问不到的情况

• 所以，lambda线程访问的都是x的副本

• 如果局部变量x仅仅被赋值一次，则副本和基本变量没什么区别

• 但是若x后续再次被赋值，则可能导致t2访问的副本值 和 最新赋值的值不一样了。存在线程安全问题

• 实例变量（成员变量）则不存在这个问题，因为其存在于堆中，首先不会随着t1线程结束而结束，生命周期和对象实例相关；其次堆对于不同线程也是共享的

2、实战

Set<Long> buyByDimeSkuList = new HashSet<>();if () {//灰度查询buyByDimeSkuList = xxx; } else{buyByDimeSkuList = xxx;}// 4.过滤掉：1）档期预加工品、赠品 2）黑名单品 3）一毛购品sellOutProcessPlanDOList = sellOutProcessPlanDOList.stream().filter(sellOutPlan -> !buyByDimeSkuList.contains(sellOutPlan.getSkuId()))//filter这里会报错，原因buyByDimeSkuList不是final修饰的，而且编译机也无法effective final帮你加final//因为一旦帮你加上final了buyByDimeSkuList就你能再指向别的对象地址了// 所以这里只能再定义一个set变量，将buyByDimeSkuList赋值给他，编译器会帮忙声明为final的，这样在lambda中就可以使用这个新的变量了

1.3.7 方法引用

    @Testpublic void t(){// 第一种：static方法的引用List<Integer> l1 = Lists.newArrayList("a", "b").stream().map(Integer::parseInt).collect(Collectors.toList());// 第二种，实例方法的引用List<Integer> l2 = Lists.newArrayList("a", "b").stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());// 第三种，对象的方法引用this::xX// 第四种：构造函数引用ClassName::new}

::方法引用，即把这个方法parseInt()作为值传递给map方法。

map方法的参数是Function<T,R>对应的lambda为(String s) -> Integer，即s -> Integer

1.3.8 复合Lambda表达式

1、排序

• 正常升降

//根据Dict对象的sort字段降序排序
dictList.sort(Comparator.comparing(Dict::getSort).reversed());
//根据Dict对象的sort字段升序排序
dictList.sort(Comparator.comparing(Dict::getSort));

先按照字段A降序，当字段A值一样时，再按照字段B降序【需要保证，同一份数据每次排序后，数据顺序要一致】

        List<SKUCategoryRuleDO> result = skuCategoryRuleDOS.stream().sorted(Comparator.comparing(SKUCategoryRuleDO::getSkuCategoryId).reversed().thenComparing(SKUCategoryRuleDO::getSkuTemperatureZone,Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());//降-降List<SKUCategoryRuleDO> result = skuCategoryRuleDOS.stream().sorted(Comparator.comparing(SKUCategoryRuleDO::getSkuCategoryId).reversed().thenComparing(SKUCategoryRuleDO::getSkuTemperatureZone,Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());
//当降序字段一样时，需要指定最终按照某个字段排序（否则每次查询出来展示的结果顺序不一样，可以用skuId或者主键id等）
skuCategoryRuleDOS = skuCategoryRuleDOS.stream().sorted(Comparator.comparing(SKUCategoryRuleDO::getSkuCategoryId).reversed().thenComparing(SKUCategoryRuleDO::getId, Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());
参考：https://codeantenna.com/a/HD5Rqszcri

2、谓词复合

    @Testpublic void t(){List<String> names = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp","Hello","VersionJDK");Predicate<String> filterLengthLowThan5 = str -> {if (str.length() < 5) {return true;}return false;};Predicate<String> filterStartWithJ = str -> {if (str.startsWith("J")) {return true;}return false;};Predicate<String> filterEndWithK = str -> {if (str.endsWith("K")) {return true;}return false;};// 过滤出长度<5并且以J开头，或者以D结尾的单词List<String> result = names.stream().filter(filterLengthLowThan5.and(filterStartWithJ).or(filterEndWithK)).collect(Collectors.toList());System.out.println(result);//[Java, VersionJDK]}//补充negate()和and以及or不同，表示非，即返回一个Predicate的非

3、函数复合

        List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3);Function<Integer, Integer> f1 = x -> x + 1;Function<Integer, Integer> f2 = x -> x * 2;Function<Integer, Integer> filter = f1.andThen(f2);List<Integer> result = list.stream().map(filter).collect(Collectors.toList());System.out.println(result);// 等价map.mapList<Integer> result2 = list.stream().map(f1).map(f2).collect(Collectors.toList());System.out.println(result2);

二、Stream流

2.1 基础概念

• 绝大数Java程序都仅仅使用了CPU中的一核，其它核都闲着。Stream支持并行处理多个数据。Stream库来选择底层最佳执行机制(类似数据库的查询)

• 没有共享的可变数据，以及将方法\函数\行为，传递给其他方法的能力，这两点是函数式编程的基石。也构成了Stream的基础

  因为Stream中大多数方法(filter、map、sort)入参都是函数式接口

• for-each循环一个个迭代元素，属于外部迭代【Collection更多是存储和访问元素】。stream属于内部迭代【元素计算】

• 流只能被消费一次

        List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3);Stream<Integer> stream = list.stream();stream.forEach(System.out::println);stream.forEach(System.out::println);//java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed

1、创建流三种方式

• 最常见的list.stream

• 数组流Arrays.stream

• 多个集合，创建流Stream.of(list1, list2)

2、文件流

 try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("/Users/majinpeng/Downloads/codebetter/src/main/resources/data.txt"), Charset.defaultCharset())){List<String> list = lines.map(line -> line.split(" ")).flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());long count = list.stream().distinct().count();System.out.println(count);
} catch (Exception e){}
// File.lines方法返回执行文件中的各行构成的字符串流。
// 流 中的每个元素都是文件中的一行
// 通过扁平化流，可以算出文件中有多少个不同的单词

2.2 中间操作 和 终端操作

2.2.1 中间操作

1、中间操作filter、map、list、sort、distinct等方法返回值都是Stream，可以连城一条流水线

2、执行顺序

• limit会触发短路，即并非全部元素都取出来后，留下三个，而是取到三个满足的直接终止
• filter().map()，不是等filter全部处理完成再到map，而是一个元素经过filter再经过map，下一个元素通用先经过filter再经过map。filter和map合并到同一次遍历中了

2.2.2 终端操作

• 终端操作，触发流的执行，并关闭流。返回值不是流

2.2.3 设计模型：类似构建器模式

中间操作就是各种的set，终端操作就是build()方法

2.2.4 peek中间操作

在流的中间，在不改变流中T的数据类型情况下，对T进行操作赋值

给类属性赋值map的时候，map中的val是Obj，也需要中间赋值操作，这个时候就可以用peek对Obj的属性进行赋值 
list.setMap(tempList.stream().peek(dto -> dto.setRdcPoiId(rdcPoiId)).collect(Collectors.toMap(DTO::getSkuId, Function.identity(), (s1, s2) -> s1)));
参考文档：https://segmentfault.com/a/1190000021112585

2.3 使用流-筛选

2.3.1 filter

        List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5);Predicate<Integer> filter1 = i -> i > 1;Predicate<Integer> filter2 = i -> i > 2;Predicate<Integer> filter3 = i -> i > 3;List<Integer> result = list.stream().filter(filter1.and(filter2).or(filter3).negate()).collect(Collectors.toList());//去除key和val为null的entryMap<Long, Person> collect = map.entrySet().stream().filter(entry ->entry.getKey() !=null && entry.getValue()!= null).collect(Collectors.toMap(entry -> entry.getKey(),entry -> entry.getValue()));

补充 Predicate

        List<String> names = Arrays.asList("Java", "Scala", "C++", "Haskell", "Lisp","Hello","opt");Predicate<String> filter1 = str -> {if (str.length() > 4) {return false;}return true;};Predicate<String> filter2 = str -> {if (str.startsWith("J") || str.endsWith("p")) {return false;}return true;};List<String> filteredNames = names.stream().filter(filter1.and(filter2)).collect(Collectors.toList());//C++、opt

1、参考文档：https://blog.csdn.net/qazzwx/article/details/107864622

2、实战1 - 销售进度

    private Predicate<SellOutProcessPlanDO> getSaleProgressFilter(Integer saleProgress) {Predicate<SellOutProcessPlanDO> saleProgressFilter;if (Objects.nonNull(saleProgress) && saleProgress > 0) {saleProgressFilter = sellOutProcessPlanDO -> {Long maxSellQuantity = sellOutProcessPlanDO.getMaxSaleNum();BigDecimal lockQty = sellOutProcessPlanDO.getSalesVolume();if (Objects.isNull(maxSellQuantity) || maxSellQuantity == 0L|| lockQty == null || Objects.equals(lockQty, BigDecimal.ZERO)) {return false;}return lockQty.divide(BigDecimal.valueOf(maxSellQuantity), 3, RoundingMode.HALF_UP).multiply(BigDecimal.valueOf(100)).compareTo(BigDecimal.valueOf(saleProgress)) >= 0;};} else {saleProgressFilter = sellOutProcessPlanDO -> true;}return saleProgressFilter;}

4、实战2-品类、温层

2.3.2 distinct

1、原理：是通过equals方法使得元素没有重复

        List<Integer> skuIds = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2);skuIds = skuIds.stream().filter(i -> i < 5).distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(skuIds);// 1,2,3,4

补充：

• distinct最好在别的中间操作完成之后再使用

• 一般再查询的时候，最后在底层方法request中对skuId、supplierId等字段进行去重，不要相信调用方其可能传递重复值

2、自定义去重

• 根据类的三个属性作为唯一键，过滤相同唯一键的类

Set<OriginReturnSkuDO> skuDOSet = new TreeSet<>(Comparator.comparing(originReturnSkuDO ->(originReturnSkuDO.getSkuId() + "" + originReturnSkuDO.getPackKey() + "" + originReturnSkuDO.getTaskCode())));skuDOSet.addAll(afterFilterByTriggerGraySkus);//过滤这个listList<OriginReturnSkuDO> batchInsertSkuDOS = new ArrayList<>(skuDOSet);//得到新的list

• 根据类的某一个属性，进行过滤相同属性的类

List<MyUser> myUsers = Lists.newArrayList(myUser, myUser1, myUser2, myUser3, myUser4);
List<MyUser> res = myUsers.stream().filter(distinctByKey(MyUser::getSkuId)).collect(Collectors.toList());public static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
}

• 待插入db的数据 和 从db中查询出的数据进行去重，只insert db不存在的数据

private List<OriginReturnSkuDO> queryNotDuplicateReturnSku(List<OriginReturnSkuDO> batchInsertSkuDOS, OihReturnSkuMessage request) {List<OriginReturnSkuDO> removedDuplicateSkuDOs = new ArrayList<>();//01.查询db,可退sku信息OriginReturnSkuDOExample example = buildOriginReturnSkuDOExample(request.getTaskNo());List<OriginReturnSkuDO> dbReturnSkuDOList = originReturnSkuMapper.selectByExample(example);if (CollectionUtils.isNotEmpty(dbReturnSkuDOList)){dbReturnSkuDOList = dbReturnSkuDOList.stream().filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toList());}else {return batchInsertSkuDOS;}//02.根据db数据，过滤掉oih再次下发的相同sku数据Map<String,OriginReturnSkuDO> oihReturnSkuMap = new HashMap<>();Map<String,OriginReturnSkuDO> dbReturnSkuMap = new HashMap<>();batchInsertSkuDOS.forEach(originReturnSkuDO -> {String uniqueKey = originReturnSkuDO.getPackKey()+originReturnSkuDO.getSkuId()+originReturnSkuDO.getTaskCode();oihReturnSkuMap.put(uniqueKey, originReturnSkuDO);});dbReturnSkuDOList.forEach(originReturnSkuDO -> {String uniqueKey = originReturnSkuDO.getPackKey() + originReturnSkuDO.getSkuId()+originReturnSkuDO.getTaskCode();dbReturnSkuMap.put(uniqueKey,originReturnSkuDO);});Iterator<Map.Entry<String, OriginReturnSkuDO>> iterator = oihReturnSkuMap.entrySet().iterator();while(iterator.hasNext()){Map.Entry<String, OriginReturnSkuDO> entry = iterator.next();String uniqueKey = entry.getKey();if (Objects.nonNull(dbReturnSkuMap.get(uniqueKey))){//说明db中有这条数据了//过滤掉该条数据iterator.remove();log.warn("从oih获取到重复sku数据,uniqueKey:[{}]", GsonUtils.toJsonString(uniqueKey));}}//03.存过滤后的sku至listremovedDuplicateSkuDOs.addAll(oihReturnSkuMap.values());return removedDuplicateSkuDOs;}

2.3.3 max 过滤留下属性值大的类

属性值为"15:30"

@Testpublic void t() {User u1 = new User();u1.setLotCode("18");u1.setSkuId(1L);User u2 = new User();u2.setLotCode("12");u2.setSkuId(1L);User u3 = new User();u3.setLotCode("11");u3.setSkuId(2L);List<User> list = Lists.newArrayList(u1,u2,u3);Map<Long, User> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(User::getSkuId, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparingInt(value -> NumberUtils.toInt(value.getLotCode(), 0)))));List<User> users = Lists.newArrayList(map.values());System.out.println(users);//[User(skuId=1, lotCode=18, inBirthday=null), User(skuId=2, lotCode=11, inBirthday=null)]。u2和u1在比较过程中被过滤掉了BinaryOperator<String> maxLengthString = BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparingInt(String::length));String s = maxLengthString.apply("wxx", "mjp23");System.out.println(s);//mjp23}//如果lotCode是18:30、14：00这种，则需要将:转为.   按照double值比较大小Map<Long, SellOutWarnAndStatusDTO> skuId2latestDtoMap = sellOutWarnAndStatusDtoList.stream().collect(Collectors.toMap(SellOutWarnAndStatusDTO::getSkuId, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparingDouble(resolveLotCodeToDouble()))));return Lists.newArrayList(skuId2latestDtoMap.values());}private ToDoubleFunction<SellOutWarnAndStatusDTO> resolveLotCodeToDouble() {return value -> {// 14:00 -> 14.00String lotCode = value.getLotCode();String replaceLotCode = StringUtils.replace(lotCode, ":", ".");return NumberUtils.toDouble(replaceLotCode, 0D);};}

属性值为"15"

List<SellOutWarnSkuBO> newestLotCodeBOList = Lists.newArrayList();map.forEach((netPoiIdAndSkuIdAndWarnTypeStr, sellWarnOutBOSubList) ->{Optional<SellOutWarnSkuBO> warnSkuDOOptional = sellWarnOutBOSubList.stream().max(Comparator.comparingInt(sellWarnOutBO -> NumberUtils.toInt(sellWarnOutBO.getLotCode(), 0)));warnSkuDOOptional.ifPresent(newestLotCodeBOList::add);});

2.4 使用流-切片

        List<Integer> skuIds = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2);skuIds = skuIds.stream().filter(i -> {System.out.println(i);return i < 5;}).distinct().collect(Collectors.toList());

2.4.1 takeWhile && dropWhile

• filter需要遍历流中的所有数据，对每个元素进行操作
• takeWhile，先排序，然后在遇到第一个不满足的元素时就停止处理（短路）

        List<Integer> skuIds = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2);skuIds = skuIds.stream().takeWhile(i -> {System.out.println(i);return i < 5;}).distinct().collect(Collectors.toList());

• dropWhile，在遇到第一个表达式为true的元素时，则停止处理

2.5 使用流-映射

2.5.1 map

Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

1、这个入参Function函数会作用到每个元素上，使得元素从T -> R

2、map本身返回Stream

2.5.2 flatMap

Stream flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R> > mapper)

• 这个入参Function函数会作用到每个元素上，使得元素从T -> Stream
• 所有flastMap的作用是：扁平化一个流。如果向拆分流元素且流元素支持再拆分(单词由单个字符组成，数组和集合由元素组成等)，则可以使用flatMap

Stream<List> stream1，流中的每个元素都是一个list集合，则使用stream1.flatMap***(***List::stream)

Stream<String[]> stream2，流中的每个元素都是一个数组，则使用stream2.flatMap( Arrays::stream)

• .collect(Collectors.toList())是将Stream 转换为List去除Stream

  .flatMap()方法入参是Function为函数式接口T -> Stream，方法出参是Stream

1、对集合中元素去重

        List<String> words = Lists.newArrayList("hello", "hello", "world");System.out.println(words.stream().distinct().collect(Collectors.toList()));//"hello", "world"

2、对集合每个元素中的具体单词去重，即结果为: h e l o w r d

• 无效代码1

        List<String> words = Lists.newArrayList("hello", "hello", "world");List<String[]> result = words.stream().map(s -> s.split("")).distinct().collect(Collectors.toList());
这里的map是将Stream<String> 转换为 Stream<String[]>, 后者流中每个元素都是一个String数组，再distinct去重的时候，
对每个数组进行equals比较，地址肯定都不一样, 所以无法实现

• 无效代码2

List<String> words = Lists.newArrayList("hello", "world");
Stream<String[]> stream = words.stream().map(s -> s.split(""));// Arrays.stream方法，入参是T[] array， 出参是Stream<T>
// map的入参是String[]，出参是Stream<String>
Stream<Stream<String>> stream1 = stream.map(strings -> Arrays.stream(strings));List<Stream<String>> result = stream1.distinct().collect(Collectors.toList());

• 有效代码flatMap

        List<String> words = Lists.newArrayList("hello", "world");Stream<String[]> stream1 = words.stream().map(s -> s.split(""));// 这个Stream<T>每个元素都是一个数据，将数组再扁平化化，使用Arrays::stream函数// 如果T是list，则将集合再扁平化，使用Collection::streamStream<String> stream2 = stream1.flatMap(strings -> Arrays.stream(strings));List<String> result = stream2.distinct().collect(Collectors.toList());System.out.println(result);

3、给出[1,2]和[3,4]返回[ (1,3) ,(1,4) ,(2,3) ,(2,4) ]

//  Stream<（1,3）>、Stream<（1,4）>、Stream<（2,3）>，Stream<（2,4）>
//  i = 1时，Stream<（1,3）>、Stream<（1,4）> 即 T -> Stream<数组>，则使用flatMapList<int[]> result = list1.stream().flatMap(i1 -> {Stream<int[]> array = list2.stream().map(i2 -> new int[]{i1, i2});return array;}).collect(Collectors.toList());

4、给出[1,2]和[3,4]返回[ (1,3) ,(1,4) ,(2,3) ,(2,4) ]，只返回总和能被3整除的数对

        List<int[]> result = list1.stream().flatMap(i1 -> {Stream<int[]> array = list2.stream().filter(i2 -> (i1 + i2) % 3 == 0).map(i2 -> new int[]{i1, i2});return array;}).collect(Collectors.toList());

5、根据勾股定理，求出aa + bb = c*c，其中a、b均在(1,100)

[3,4,5]、[…]

        List<int[]> result = IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed().flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100).boxed().filter(b -> Math.sqrt(a * a + b * b) % 1 == 0).map(b -> new int[]{a, b, (int) Math.sqrt(a * a + b * b)})).collect(Collectors.toList());result.forEach(ints -> System.out.println(Arrays.toString(ints)));// 等价// 01.创建Stream<Integer>流，元素从1-100Stream<Integer> integerStream1 = IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed();// 02.遍历流元素Stream<int[]> stream2 = integerStream1.flatMap(a -> {// 03.创建Stream<Integer>流，元素从a-100Stream<Integer> integerStream2 = IntStream.rangeClosed(a, 100).boxed();// 04.给出a的值，根据勾股定理，可以确定b的值(过滤一部分b)Stream<Integer> tempStream = integerStream2.filter(b -> Math.sqrt(a * a + b * b) % 1 == 0);// 05.给出a的值，根据勾股定理，可以确定c的值，并构造出一组勾股值Stream<int[]> stream1 = tempStream.map(b -> new int[]{a, b, (int) Math.sqrt(a * a + b * b)});return stream1;});// 06.转换为集合并打印List<int[]> collect1 = stream2.collect(Collectors.toList());collect1.forEach(ints -> System.out.println(Arrays.toString(ints)));// 补充： 也可以先直接根据 Math.sqrt(a * a + b * b)算出全部c以及全部组合，然后再过滤满足条件的c即arr[2] % 1 == 0

2.6 使用流-查找和匹配

终端操作

2.6.1 allMatch全部匹配

        List<Integer> list1 = Lists.newArrayList(1, 2);boolean b = list1.stream().allMatch(i -> i > 1);System.out.println(b);//false

2.6.2 anyMatch任意匹配

        List<Integer> list1 = Lists.newArrayList(1, 2);boolean b = list1.stream().anyMatch(i -> i > 1);System.out.println(b);//true

2.6.3 findAny查找任意

一般和其他流操作结合使用。比如：查找任意一个 > 1的数（先filter再findAny）

Optional<Integer> optional = list1.stream().filter(i -> i > 1).findAny();if (optional.isPresent()) {Integer i = optional.get();}

2.6.4 findFirst 查找第一个

• 一般和其他流操作结合使用。比如：查找第一个 > 1的数（先filter再findFirst）
• 如果不关心返回的元素是哪个，建议使用findAny。因为其在使用并行流的时候限制较少

// 找出第一个，平方后能被3整除的数
List<Integer> list1 = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4);Optional<Integer> optional = list1.stream().map(i -> i * i).filter(i -> i % 3 == 0).findFirst();if (optional.isPresent()) {Integer i = optional.get();//9}

2.7 使用流-归约reduce

把一个流中的元素组合起来

2.7.1 求和

1、reduce(初始值，BinaryOperator)

其中BinaryOperator用的Lambda将两个元素结合起来产生新值

Integer sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
等价：语法糖
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

补充：其它求和

long sum = list.stream().reduce(Integer::sum).orElse(0);//List<Integer>
return sellOutWarnCategoryCountDOS.stream().collect(Collectors.summingInt(SellOutWarnCategoryCountDO::getTodoSkuCount));

2、reduce(BinaryOperator)：无初始值，返回Optional对象

        Optional<Integer> sumOptional = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);if (sumOptional.isPresent()) {Integer sum = sumOptional.get();}等价：语法糖Optional<Integer> sumOptional = list.stream().reduce(Integer::sum);if (sumOptional.isPresent()) {Integer sum = sumOptional.get();}

实战map-reduce

    获取大仓对应的品类仓集合：Map<Long, List<Long>>   return Lists.partition(rdcIds, 20).stream().map(subRdcIds -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryCategoryWarehouseByRdc(subRdcIds),cQueryExecutor)).collect(toList()).stream().map(CompletableFuture::join).reduce((m1, m2) -> {m1.putAll(m2);return m1;}).orElse(Maps.newHashMap());//等价// 1.并发查询List<CompletableFuture<Map<Long, List<Long>>>> list1 = Lists.partition(rdcIds, 20).stream().map(subRdcIds -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryCategoryWarehouseByRdc(subRdcIds), cQueryExecutor)).collect(toList());// 2.阻塞获取结果List<Map<Long, List<Long>>> list2 = list1.stream().map(mapCompletableFuture -> {return mapCompletableFuture.join();}).collect(toList());// 3.reduce【把一个流中的元素组合起来】Map<Long, List<Long>> result = list2.stream().reduce((map1, map2) -> {map1.putAll(map2);return map1;}).orElse(new HashMap<>());// 4.list<List<Integer>>同理，reduce中(collect1, collect2) -> collect1.addAll(collect2) return collect1

实战list-reduce

• eg1

int threshold = 200;return Lists.partition(skuIds, threshold).stream().map(skus -> {SdcTrusteeshipSkuDOExample example = new SdcTrusteeshipSkuDOExample();example.createCriteria().andSkuIdIn(skus).andSaleDayEqualTo(saleDay).andNetPoiIdEqualTo(netPoiId).andValidEqualTo(Boolean.TRUE);return example;}).map(example -> sdcTrusteeshipSkuMapper.selectByExample(example)).reduce((sdcTrusteeshipSkuDoList1, sdcTrusteeshipSkuDoList2) -> {sdcTrusteeshipSkuDoList1.addAll(sdcTrusteeshipSkuDoList2);return sdcTrusteeshipSkuDoList1;}).orElse(Lists.newArrayList());

• eg2

// 方式1，使用flatMapList<PoiBasicTInfo> res1 = Lists.partition(poiIds, POI_LIMIT_SIZE).stream().map(partPoiIds -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryPoiInfoByPoiId(partPoiIds), cQueryExecutor)).collect(toList()).stream().map(CompletableFuture::join).flatMap(List::stream).collect(toList());
// 方式2，使用reduceList<PoiBasicTInfo> res = Lists.partition(poiIds, POI_LIMIT_SIZE).stream().map(partPoiIds -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryPoiInfoByPoiId(partPoiIds), cQueryExecutor)).collect(toList()).stream().map(CompletableFuture::join).reduce(Collections.emptyList(), (l1, l2) -> {l1.addAll(l2);return l1;});

实战CompletableFuture-reduce

List<CompletableFuture<T>>, 集合中的每个元素都是 CompletableFutureList<CompletableFuture<List<Integer>>> tempList = Lists.partition(model.getSkuIdList(), LionUtil.batchQueryLockStatusSize()).stream().map(skus -> buildQueryLockStockStatusParam(model.getNetPoiId(), skus, model.getPickDate())).map(lockStatusParam -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->stmLockMaxStockGateway.getLockStatus(lockStatusParam), queryLockStatusAndOrExecutor)).collect(Collectors.toList());CompletableFuture<List<Integer>> cf1 = tempList.stream().reduce(// 每个元素都是cf，cf，cf， cf之间可以通过thenCombine的形式聚合结果(fn1, fn2) -> fn1.thenCombine(fn2, (integers, integers2) -> Stream.of(integers, integers2).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList()))).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Collections.emptyList()));

2.7.2 max、min、count

1、max

最大				List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3);Optional<Integer> optional = list.stream().reduce((a, b) -> a > b ? a : b);if (optional.isPresent()) {Integer max = optional.get();}// 等效Optional<Integer> optional = list.stream().max((a, b) -> a.compareTo(b));// 语法糖Optional<Integer> optional1 = list.stream().max(Integer::compareTo);

2、count

list.stream().count() ==> list.size()

2.7.3 concat合并多个流

https://www.leftso.com/blog/613.html

2.8 使用流-归约 Collect

2.8.1 简介

1、collect、Collector、Collectors

• collect是流的终端操作，类似reduce是归约操作，将流元素累积成一个汇总结果。collect方法的参数是Collector接口的具体实现
• Collector是一个普通接口
• Collectors是一个final类，提供了许多静态工厂方法返回值为Collector

2、收集器

• 作用：不同的收集器对流做不同的归约操作，主要三大功能：归约和汇总、分组、分区
• 创建：Collector接口的具体实现类、Collectors类的静态工厂方法创建Collectors.toList()、Collectors.groupingBy()等

2.8.2 归约和汇总-LongSummaryStatistics

1、个数、最大值、最小值、平均值、总和等

    @Testpublic void t(){ArrayList<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5);IntSummaryStatistics collect = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue));System.out.println(collect);//IntSummaryStatistics{count=5, sum=15, min=1, average=3.000000, max=5}}

LongSummaryStatistics参考：https://juejin.cn/post/7119674659330588686

NumberUtils参考：https://www.jianshu.com/p/46472ab7246b

2.8.3 连接字符串-join

joining内部使用了StringBuilder来把字符串逐个加起来

        MyUser myUser = new MyUser();myUser.setCwId(1L);myUser.setCwName("hello");MyUser myuser2 = new MyUser();myuser2.setCwId(1L);myuser2.setCwName("world");List<MyUser> myUsers = Lists.newArrayList(myUser, myuser2);String collect = myUsers.stream().map(MyUser::getCwName).collect(Collectors.joining(", "));//hello, world

2.8.4 归约 - reducing

        MyUser u1 = new MyUser();u1.setAge(18);MyUser u2 = new MyUser();u2.setAge(28);ArrayList<MyUser> list = Lists.newArrayList(u1, u2);Integer sum = list.stream().map(MyUser::getAge).reduce(0, Integer::sum); //正常推荐map + reduceInteger sum2 = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, MyUser::getAge, Integer::sum));IntStream intStream = list.stream().mapToInt(MyUser::getAge); int sum3 = intStream.sum(); //不拆箱推荐此种

2.8.5 分组- groupingBy

1、groupingBy(Function<? super T, ? extends K> func)：方法入参为函数式接口Function，这里叫分类函数，可以将流中元素分为不同的组

• 按照性别分组

MyUser u1 = new MyUser();u1.setAge(10);u1.setName("zhangsan");u1.setSex(1);MyUser u2 = new MyUser();u2.setAge(40);u2.setName("lisi");u2.setSex(1);MyUser u3 = new MyUser();u3.setAge(50);u3.setName("lilei");u3.setSex(0);List<MyUser> list = Lists.newArrayList(u1,u2, u3);Map<Integer, List<MyUser>> map = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex));//{0=[MyUser(age=50, name=lilei, sex=0)], 1=[MyUser(age=10, name=zhangsan, sex=1), MyUser(age=40, name=lisi, sex=1)]}

• 按照年龄段，自定义分组。枚举青年【YONG：20 - 30】、中年【MIDDLE ： 30 - 50】、老年【OLD：> 50】

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum AgeEnum {YOUNG(1, "年轻人"),MIDDLE(2, "中年"),OLD(3, "老年");private final Integer code;private final String desc;
}List<MyUser> list = Lists.newArrayList(u1, u2, u3);Map<String, List<MyUser>> map = list.stream().collect(groupingBy(user -> {Integer age = user.getAge();if (age <= 30) {return AgeEnum.YOUNG.getDesc();} else if (age <= 50) {return AgeEnum.MIDDLE.getDesc();} else {return AgeEnum.OLD.getDesc();}}));System.out.println(map);

2、Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> func, Collector<? super T, A, D> c)

• 第一个入参为函数式接口Function，这里叫分类函数，可以将流中元素分为不同的组

• 第二个参数是Collector接口的实现类，也是一个收集器

  作用：第二个收集器，通常对被参数一分到同一组中的所有元素再执行一次归约操作

• 场景：用于多级分组、分组后过滤、分组后再映射

a）过滤：

• 按照性别分组，每组人只要年龄小于35岁的（Collectors.filtering）

//{1=[MyUser(age=10, name=zhangsan, sex=1)]}  发现0对应的分组，因为没有符合的元素，导致key都没了Map<Integer, List<MyUser>> map1 = list.stream().filter(myUser -> myUser.getAge() < 35).collect(groupingBy(MyUser::getSex));//{0=[], 1=[MyUser(age=10, name=zhangsan, sex=1)]} 分组0没有元素，但是key还存在，其中filtering为Jdk9方法Map<Integer, List<MyUser>> map2 = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,Collectors.filtering(user -> user.getAge() < 35),toList()));

• 每种性别中年龄最小的人

        Map<Integer, Optional<MyUser>> map = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(MyUser::getAge))));//{0=Optional[MyUser(age=40, name=lilei, sex=0)], 1=Optional[MyUser(age=10, name=zhangsan, sex=1)]}//去掉OptionalMap<Integer, MyUser> map = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,Collectors.collectingAndThen(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(MyUser::getAge)),Optional::get)));

b）映射：按照性别分组，取每组人的姓名（Collectors.mapping）

        // 3.按照性别分组，然后取姓名{0=[lilei], 1=[lisi, zhangsan]}Map<Integer, Set<String>> map3 = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,mapping(MyUser::getName, Collectors.toSet())));

c）多级分组：不同性别、不同的年龄划分

List<MyUser> list = Lists.newArrayList(u1,u2, u3, u4);Map<Integer, Map<String, List<MyUser>>> map = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,groupingBy(user -> {Integer age = user.getAge();if (age <= 30) {return AgeEnum.YOUNG.getDesc();} else if (age <= 50) {return AgeEnum.MIDDLE.getDesc();} else {return AgeEnum.OLD.getDesc();}})));
0={老年=[MyUser(age=100, name=hanmeimei, sex=0)], 中年=[MyUser(age=40, name=lilei, sex=0)]
},
1={年轻人=[MyUser(age=10, name=zhangsan, sex=1)], 中年=[MyUser(age=40, name=lisi, sex=1)]
}

d）子组收集器：不同性别、人数

        List<MyUser> list = Lists.newArrayList(u1,u2, u3, u4);Map<Integer, Long> map = list.stream().collect(groupingBy(MyUser::getSex,Collectors.counting()));

3、Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> func ,Supplier mapFactory, Collector<? super T, A, D> downstream)

• 第二个参数是函数式接口【void -> T】，第一、三个入参同上

2.8.6 分区

1、定义：特殊的分组。分组可以分为年轻、中年、老年多个组，但是分区只能有两个组，越库（True）、非越库（False）

2、优势：结构紧凑、高效

3、实战

• 性别分区

        Map<Boolean, List<MyUser>> map = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(user -> user.getSex().equals(1)//男性));

• 男性|女性 中年龄最大的

对分区后的每个区中的元素，再进行一收集

        Map<Boolean, MyUser> map = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(user -> user.getSex().equals(1),Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(MyUser::getAge)),Optional::get)));

• 将数字按质量数和非质数分区

// 2-10的质数
Stream<Integer> stream = IntStream.rangeClosed(2, 10).boxed();Map<Boolean, List<Integer>> map = stream.collect(partitioningBy(n -> isPrime(n)));// {false=[4, 6, 8, 9, 10], true=[2, 3, 5, 7]}private boolean isPrime(Integer n) {IntStream range = IntStream.range(2, n); //从[2 ~ n-1]都无法被n整除，则n为质数return range.noneMatch(i -> n % i == 0); }

2.8.7 list转为map: toMap(类似常用的toList)

1、将list中对象的某两个属性，作为map的k-v

 Map<Long, String> cwIdAndNameMap = cwInfoByCwIds.stream().collect(Collectors.toMap(Warehouse::getCwId, Warehouse::getName));

2、将list中对象的某些属性组成key，对象为val

        Map<String, MyUser> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(user -> buildKey(user),Function.identity()    //表示T -> T，所以这里也可以写user -> user));将list<Obj>中Obj作为key，Obj中几个属性组成一个新的NewObj作为val
list.stream().collect(Collectors.toMap(Function.identity(), sellOutWarnSkuBo -> {LockStockRequest lockStockRequest = new LockStockRequest();lockStockRequest.setSkuId(sellOutWarnSkuBo.getSkuId());lockStockRequest.setPoiId(sellOutWarnSkuBo.getNetPoiId());return lockStockRequest;},(l1, l2) -> l1)); //如果需要第三个参数，则这种形式

三、Java8新增特性

3.1 Map相关

3.1.0 compute、computeIfAbsent、putIfAbsent、put

• put: 方法存储作用：没有key对应的val，则直接存；有key对应的val则覆盖

返回值：put返回旧值，如果没有则返回null

public void put() {Map<String, Integer> map = Maps.newHashMap();map.put("a",1);Integer b = map.put("b", 2);System.out.println(b);//nullInteger v = map.put("b",3); // 输出 2System.out.println(v);Integer v1 = map.put("c",4);System.out.println(v1); // 输出：NULL}

• compute:方法存储作用同理put。存储返回值返回新值，如果没有则返回null

• putIfAbsent
  没有key对应的val，则直接存；有key对应的val则不存储

返回值：同put方法的返回旧值，没有返null

• computeIfAbsent
  存在了就不添加，也就不覆盖了，还是原值，返回的就是原值。不存在时，添加，返回添加的值

        Map<String, Integer> map = Maps.newHashMap();//存在时返回存在的值，不存在时返回新值map.put("a",1);map.put("b",2);Integer v = map.computeIfAbsent("b",k->3);  // 输出 2System.out.println(v);Integer v1 = map.computeIfAbsent("c",k->4); // 输出 4System.out.println(v1);System.out.println(map);//{a=1, b=2, c=4}

3.1.1 排序

        Map<String,Integer> result = new HashMap<>();Map<String,Integer> map = new HashMap<>();map.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.comparingByKey()) //对key排序，还可以对val排序；也可以降序.forEachOrdered(e -> result.put(e.getKey(), e.getValue()));
// 注意：这里其实result已经按照key进行了排序，但是map在遍历的时候是随机的，所以遍历result的时候，结果看起来还是随机的
// 1.如果想让遍历的result也是有序的，则可以使用TreeMap、LinkedHashMap
// 2.如果只是想按照key正序遍历map，则可以直接在forEachOrdered里面获取k-v即可

3.1.2 计数

• computeIfAbsent：将相同的数存储到一个对应List集合中
  • 存储：key不存在或为null，则存k-v。key存在则不存
  • 返回值：如果 key 不存在或为null，则返回 本次存储的val； key 已经在，返回对应的 val

        //场景：将相同的数存储到一个对应List集合中List<Integer> list = Lists.newArrayList(1,2,3,1,3,4,6,7,9,9,1,3,4,5);Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();list.forEach(item -> {List<Integer> integerList = map.computeIfAbsent(item, key -> new ArrayList<>());integerList.add(item);});System.out.println(map);//{1=[1, 1, 1], 2=[2], 3=[3, 3, 3], 4=[4, 4], 5=[5], 6=[6], 7=[7], 9=[9, 9]}

• 线程安全的计算key出现的次数

        AtomicLongMap<String> map = AtomicLongMap.create(); //线程安全，支持并发List<String> list = Lists.newArrayList("a", "a", "b", "c", "d", "d", "d");list.forEach(map::incrementAndGet);

这里使用AtomicLongMap的原因：https://blog.csdn.net/HEYUTAO007/article/details/61429454

import com.google.common.util.concurrent.AtomicLongMap;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;public class GuavaTest {//来自于Google的Guava项目AtomicLongMap<String> map = AtomicLongMap.create(); //线程安全，支持并发Map<String, Integer> map2 = new HashMap<String, Integer>(); //线程不安全Map<String, Integer> map3 = new HashMap<String, Integer>(); //线程不安全ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); //为map2增加并发锁Map<String, Integer> map4 = new ConcurrentHashMap<String, Integer>(); //线程安全，但也要注意使用方式private int taskCount = 100;CountDownLatch latch = new CountDownLatch(taskCount); //新建倒计时计数器，设置state为taskCount变量值public static void main(String[] args) {GuavaTest t = new GuavaTest();t.test();}private void test(){//启动线程for(int i=1; i<=taskCount; i++){Thread t = new Thread(new MyTask("key", 100));t.start();}try {//等待直到state值为0，再继续往下执行latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("##### AtomicLongMap #####");for(String key : map.asMap().keySet()){System.out.println(key + ": " + map.get(key));}System.out.println("##### HashMap未加ReentrantReadWriteLock锁 #####");for(String key : map2.keySet()){System.out.println(key + ": " + map2.get(key));}System.out.println("##### HashMap加ReentrantReadWriteLock锁 #####");for(String key : map3.keySet()){System.out.println(key + ": " + map3.get(key));}System.out.println("##### ConcurrentHashMap #####");for(String key : map4.keySet()){System.out.println(key + ": " + map4.get(key));}}class MyTask implements Runnable{private String key;private int count = 0;public MyTask(String key, int count){this.key = key;this.count = count;}@Overridepublic void run() {try {for(int i=0; i<count; i++){map.incrementAndGet(key); //key值自增1后，返回该key的值if(map2.containsKey(key)){map2.put(key, map2.get(key)+1);}else{map2.put(key, 1);}//对map2添加写锁，可以解决线程并发问题lock.writeLock().lock();try{if(map3.containsKey(key)){map3.put(key, map3.get(key)+1);}else{map3.put(key, 1);}}catch(Exception ex){ex.printStackTrace();}finally{lock.writeLock().unlock();}//虽然ConcurrentHashMap是线程安全的，但是以下语句块不是整体同步，导致ConcurrentHashMap的使用存在并发问题if(map4.containsKey(key)){map4.put(key, map4.get(key)+1);}else{map4.put(key, 1);}//TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50); //线程休眠50毫秒}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {latch.countDown(); //state值减1}}}}

3.1.3 两个map合并-merge

• putAll

        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();Map<String, Integer> map1 = new HashMap<>();map.put("tmac", 18);map.put("mjp", 40);map.put("wxx", 23);map1.put("wxx", 1);map1.putAll(map);
// 如果map 和 map1有相同的key，putAll的时候，不会覆盖

• merge

        Map<Integer, String> map = new HashMap<>();Map<Integer, String> map1 = new HashMap<>();map.put(1,"mjp");map.put(2,"wxx");map1.put(1, "tmac");map.forEach((k, v) -> {map1.merge(k, v, (v1 , v2) -> v1 + "-" + v2);});
// map1  {1=tmac-mjp, 2=wxx}

3.1.4 其它

• map的key为不常见的类型时

Map<Byte, List<User>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getTemperatureZone));
List<User> resList = map.get((byte)5);
错误：List<User> resList = map.get(5);   ===== npe

3.2 Optional

3.2.1 Optional简介

• 作用：Optional 类的引入很好的解决空指针异常。
• Optional 是个容器：它可以保存类型T的值，或者仅仅保存null；Optinal类本质上是一个只能存放一个元素的不可变集合
• Optional.empty ()返回一个空的optional；
• Optional.of(value)返回一个包含了指定非null值的optional

3.2.2 Optional常用方法

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方法名称	作用	eg	备注
empty()	返回空的 Optional 实例	Optional*<Integer>* optional = Optional.empty*();//Optional.emptyboolean present = o.isPresent()*;//false	Optional集合中有一个为Null的元素，则ifPresent返回false
ifPresent	值存在则方法会返回true	Optional*<Integer>* optional2 = Optional.ofNullable*(1)*;//Optional[1]	Optional集合中有一个不为Null的元素1，则ifPresent返回true
ofNullable(T value)	如果为非空，返回 Optional 描述的指定值，否则返回空的 Optional	Optional*<Integer>* optional2 = Optional.ofNullable*(null);//Optional.empty Optional<Integer>* optional3 = Optional.ofNullable*(3)*;//Optional[3]
of(T value)	value不能为null，否则会npe	Optional.of*(null)*;//NPE	/
map	如果调用方有值，则对其执行调用映射函数得到返回值。 如果返回值不为 null，则创建包含映射返回值的Optional作为map方法回值，调用方无值，否则返回空Optional。	Optional*<Integer>* optional = Optional.ofNullable*(3);//Optional[3]optional有值，且map映射后的返回值也不为null，则最终返回：Optional[“0011”]Optional<String>* optionalByte = optional.map*(Integer::toBinaryString);Optional<Integer>* optional = Optional.ofNullable*(null);//Optional.emptyOptional<String>* optionalByte = optional.map*(Integer::toBinaryString)*; optional无值则返回Optional.empty	Optional*<Integer>* optional = Optional.ofNullable*(3);Optional<String>* result = optional.map*(null)*; 报错npe
orElse**(T other)**	如果存在该值，返回值， 否则返回 other。	Optional*<Integer>* optional = Optional.ofNullable*(1);//Optional[3] Integer result = optional.orElse(23); System.out.println(result);//1 Optional<Integer>* optional1 = Optional.empty*(); Integer result1 = optional1.orElse(23); System.out.println(result1)*;//23

3.2.3 优雅的取值

dto.setSupplierId(Optional.ofNullable(source.getVendorDTO()).map(VendorDTO::getVendorId).orElse(null))

3.2.4 注意事项：

• 不要给 Optional 变量赋值 null，否则违背了Optional的初衷

Optional<Integer> optional = Optional.empty();
Optional<String> result = optional.map(Integer::toBinaryString);//Optional.emptyOptional<Integer> optional = null;
Optional<String> result = optional.map(Integer::toBinaryString);
System.out.println(result);//npe

3.3 时间类

3.3.1 Temporal实现类

• 2022-12-14 07:14:41 ，对应LocalDateTime操作
• 2022-12-14，对应LocalDate操作
• 07:14:41，对应LocalTime操作

3.3.2 ChronoUnit

• 天数差：计算某天距某天，过了多少天
• 年差、小时差、分钟差等

        long diffDays = ChronoUnit.DAYS.between(LocalDate.now(), LocalDate.of(2018, 10, 8));System.out.println(diffDays);//-1529long diffDays2 = ChronoUnit.DAYS.between(LocalDate.of(2018, 10, 8), LocalDate.now());System.out.println(diffDays2);//1529

3.3.3 Period 和 Duration

        LocalDate startDate = LocalDate.of(2022, 12, 12);LocalDate endDate = LocalDate.of(2022, 11, 11);Period period = Period.between(endDate, startDate);int diffDays = period.getDays();System.out.println(diffDays);// 应该为31，这里为1天，因为Period无法处理跨越的天数差计算

使用参考：https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/88770592

3.4 默认方法

3.4.1 简介

背景：接口引入默认方法，可以让接口的实现类，自动的继承

eg：List接口的sort

注意：函数式接口，只是包含一个抽象方法，但是可以包含一个或多个默认方法

eg：Predicate接口中and、or默认方法

3.4.1 菱形问题：

1、问题描述：一个类同时继承了具有相同函数签名的两个方法

• 类可以实现多个接口，假如每个接口都有默认方法，则类可以从多个接口中继承他们的行为（默认方法）

  假如不同接口的默认方法函数签名一样，则会出现二义性

• 与此同时，此类本身也可能定义了此相同签名的方法

• 与此同时，类也可能继承的父类，获取了此相同签名的方法

2、解决菱形问题

• 类中的方法优先级最高（类或者父类中声明的方法优先级高于默认方法）

• 其次，子接口的优先级高于父接口

• 最后如果还是无法判断，则类必须显式覆盖 和调用期望的方法，显式的选择使用哪一个默认方法的实现

C中覆盖方法，并显式的调用

public class C implements B,A {void hello(){B.super().hello();//java8引入的新语法，表示调用B接口中的hello方法}
}

3、特殊场景

• 如果D是抽象类，D中的方法是抽象方法，则C类就必须提供自己的hello方法

• 现在D调用hello()是调用A的方法；如果B也提供了一个默认的hello()，则使用B的；

• 如果B、C都提供了默认的hello()，则D就要显式的调用

• 如果B提供的不是默认hello()，而是一个abstract抽象hello()，D会调用子类接口C的抽象hello，故D需要需要为C的abstract抽象添加具体的实现代码，否则无法编译

四、CompletableFuture

4.1 简介

4.1.1 产生背景

• JDK5新增了Future接口，用于描述一个异步计算的结果。虽然 Future 以及相关使用方法提供了异步执行任务的能力，但是对于结果的获取却是很不方便，只能通过阻塞或者轮询的方式得到任务的结果。阻塞的方式显然和我们的异步编程的初衷相违背，轮询的方式又会耗费无谓的 CPU 资源，而且也不能及时地得到计算结果。
• Java8中，CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能(implement Future)，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，并且提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，也提供了转换和组合 CompletableFuture 的方法。

4.1.2 概念

• 它实现了Future和CompletionStage接口

• CompletionStage代表异步计算过程中的某一个阶段，一个阶段完成以后可能会触发另外一个阶段

• 一个阶段的计算执行可以是一个Function，Consumer或者Runnable。

  比如：stage.thenApply(x -> square(x)).thenAccept(x -> System.out.print(x)).thenRun(() -> System.out.println())

• 一个阶段的执行可能是被单个阶段的完成触发，也可能是由多个阶段一起触发

4.2 正确使用姿势

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ApplicationLoader.class)
@Slf4j
public class BaseTest {/**** xxx(args):CompletableFeture，会把任务A和任务B，封装为一个任务，submit给默认线程池：ForkJoinPool* xxxAsync(args)：任务A和任务B，是两个独立的异步任务，分别submit给默认线程池：ForkJoinPool，开启两个独立的thread执行* xxxAsync(args,executor)：同上，只不过是自定义线程池*//*** 1、thenCompose : 连接* 等效方法：thenApply* 串行，A异步执行完，B才能执行。然后返回A、B执行结果给main* A厨师炒完番茄鸡蛋、B服务员再去拿米饭，main 吃饭*/@Testpublic void thenCompose() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入餐厅");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":点了番茄炒蛋和米饭");CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":炒番茄鸡蛋");return "炒番茄鸡蛋";}).thenCompose(work1Return -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":拿米饭");return work1Return + "米饭";}));System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":王者荣耀");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("%s", "开吃" + cf1.join()));}/*** 1、1 thenComposeAsync : 连接* 等效方法：thenApplyAsync* 串行，A异步执行完，B才能【异步】执行。然后返回A、B执行结果给main（A和B是两个异步任务，由两个独立的线程执行）* A厨师炒完番茄鸡蛋、B服务员再去拿米饭，main 吃饭*/@Testpublic void thenComposeAsync() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入餐厅");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":点了番茄炒蛋和米饭");CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":炒番茄鸡蛋");return "炒番茄鸡蛋";}).thenComposeAsync(work1Return -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":拿米饭");return work1Return + "米饭";}));System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":王者荣耀");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("%s", "开吃" + cf1.join()));}/*** 2、thenCombine：合并* A异步执行，同时B异步执行，A、B异步执行结束，将结果返回给main* A厨师炒菜，同时 B服务员蒸饭，AB结束，main吃饭* A计算商品件数，同时B计算商品价格，AB结束，计算GMV = A * B*/@Testpublic void thenCombine() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入餐厅");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":点了番茄炒蛋和米饭");CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":炒番茄鸡蛋");return "炒番茄鸡蛋";}).thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":服务员做饭");return "蒸米饭";}), (dish, rich) -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":菜饭都好了");return String.format("%s" + "%s", dish, rich);});System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":王者荣耀");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("%s", "开吃" + cf1.join()));}/*** 3、applyToEither：获取最先完成的任务* 141先到就坐141，青卢线先到就坐青卢线。* A和B都是异步执行，谁先结束，就把谁的结果交给（赋值）applyToEither函数的第二个参数=>Function函数，*  main就用Function返回结果，继续执行别的操作*/@Testpublic void applyToEither() {CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":141来了");return "141";}).applyToEither(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "青卢线来了");return "青卢线";}),firstCar -> firstCar);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("坐"+"%s" +"回家" ,  cf1.join()));}/*** 1min内电话没人接，则挂断。有人接，则沟通*/@Testpublic void applyToEither2() {CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(60l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "挂断");return "60s内没人接";}).applyToEither(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(4l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "接通了");return "沟通";}),res -> res);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("本次call"+"%s" ,  cf1.join()));}/*** 4、exceptionally：处理任务异常（可在任意任务后加，不一定非在最后加）* 如果某个异步任务出了（你认为可能出的相应）异常，则可以在异步执行代码中throw，然后，在最后exceptionally处理对应异步任务的对应异常*/@Testpublic void exceptionally(){CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":141来了");return "141";}).applyToEither(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "青卢线来了");return "青卢线";}), res -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" +res);if (res.startsWith("141")) {throw new RuntimeException("141堵死了不动了");}return res;}).exceptionally(e -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ e.getMessage());System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ "叫车");return "taxi";});System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("坐"+"%s" +"回家" ,  cf1.join()));}@Testpublic void tt2() throws ExecutionException, InterruptedException {CompletableFuture<Void> cf1 = CompletableFuture.runAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":141-start");try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":141-end");});CompletableFuture<Void> cf2 = CompletableFuture.runAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":23-start");try {TimeUnit.SECONDS.sleep(5l);} catch (InterruptedException exception) {exception.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":23-end");});cf1.runAfterEither(cf2,() -> System.out.println("all end")).thenRun(() ->{cf1.cancel(false);cf2.cancel(false);}).get();}/**** 5、runAsync和supplyAsync类似，只不过runAsync没有返回值*//**** 6、thenCompose == thenApply == thenAccept(需要前一个异步任务的返回结果，但是thenAccept连接方法中，无返回值)*//**** 7、thenCompose ==   == thenAccept(需要前一个异步任务的返回结果，但是thenAccept连接方法中，无返回值)*                == thenRun(不需要前一个异步任务的返回结果，thenRun连接方法中，也无返回值)*//**** 8、thenCombine == thenAcceptBoth (任务A和任务B，合并执行结果，但是合并结果方法thenAcceptBoth中无返回值)*                == runAfterBoth(不需要任务A和任务B的合并返回结果，runAfterBoth合并方法中，也无返回值)*//**** 9、applyToEither == acceptEither (得到任务A和任务B，最先执行完的任务的结果，acceptEither中无返回值)*                == runAfterEither(不关心任务A和任务B谁先执行完，runAfterEither也无返回值)*//**** 10、exceptionally == handle (如果任务正常则返回正常结果、如果任务异常则返回异常结果。后面程序都会正常执行,有返回值)*                == whenComplete(类型handle，但无返回值)*//**** 11、join:等待异步任务完成*    allOf:将List<CompletableFuture> 看成是一个CompletableFeture*    allOf(list<CompletableFuture> 每个异步任务都装到这个异步任务list中).join*//**** 12、thenRun:等待异步任务完成,异步任务可能有返回值，也可能没有*/
}

4.3 get方法和join方法区别

4.3.1 相同点：

join()和get()方法都是用来获取CompletableFuture异步之后的返回值,都是waitingGet阻塞拿结果

4.3.2 区别：

• join()方法抛出的是uncheck异常（即未经检查的异常),不会强制开发者抛出，

public static void main(String[] args) {  //2、这里不用throwsCompletableFuture<Integer> f1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {int i =1/0;return 1;});CompletableFuture.allOf(f1).join(); //1、这里没有强制要求try-catch或者throwsSystem.out.println("CompletableFuture Test");}public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//2.要么这里throwsCompletableFuture<Integer> f1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {int i =1/0;return 1;});f1.get();System.out.println("CompletableFuture Test");//1.要么这里try-catch}

4.4 实战

4.4.1 单个并发查询

【根据仓id查询仓名称。500个仓id，每次只能查询200个，并发查询】

List<PoiBasicTInfo> result = Lists.partition(poiIds, 200).stream().map(partPoiIds -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryPoiInfoByPoiId(partPoiIds)//方法返回List<PoiBasicTInfo>, cQueryExecutor)).collect(Collectors.toList()).stream().map(CompletableFuture::join).flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());

4.4.2 两个参数都是集合，一起作为异步查询的入参，并发查询

skuIds：400个sku，200A、200B

pcIds：两个PC仓，id1，id2

skuId和pcId需要一起作为参数并发查询：即四种组合并发查询A1，A2，B1，B2

rpc查询结果返回List<ProcessPlanDto>List<ProcessPlanDto> result = Lists.partition(needFilterSkuIds, 200).stream().map(subNeedFilterSkuIds -> pcPoiIds.stream().map(pcId -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {return pcGateway.querySkuProcessPlan4Sku(pcId, subNeedFilterSkuIds, pickDate);} catch (Exception e) {log.error("STC列表,查询加工计划发生异常", e);}return new ArrayList<ProcessPlanDto>();}, pcAllocateSupplyTypeFilterExecutor)).collect(Collectors.toList())).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList()).stream().map(CompletableFuture::join).reduce((processPlanDtos, processPlanDtos2) -> {processPlanDtos.addAll(processPlanDtos2);return processPlanDtos;}).orElse(Lists.newArrayList());// 上面步骤解析Stream<List<CompletableFuture<List<ProcessPlanDto>>>> stream = Lists.partition(needFilterSkuIds, processPlanQueryThreshold).stream().map(needFilterSkus -> finalPcPoiIds.stream().map(pcId -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {return pcGateway.querySkuProcessPlan4Sku(pcId, needFilterSkus, pickDate);} catch (Exception e) {log.error("查询加工计划发生异常", e);}return new ArrayList<ProcessPlanDto>();}, pcAllocateSupplyTypeFilterExecutor)).collect(Collectors.toList()));Stream<CompletableFuture<List<ProcessPlanDto>>> stream1 = stream.flatMap(List::stream);Stream<List<ProcessPlanDto>> stream2 = stream1.map(CompletableFuture::join);List<ProcessPlanDto> res = stream2.flatMap(List::stream).collect(Collectors.toList());补充：这里，为了弱依赖pcGateway.querySkuProcessPlan4Sku，所以吃掉异步查询可能抛出来的异常

4.4.3 List paramlist + Map<Integer，List > map一起并发查询

1、数据结构：

• paramlist为[仓1 + 400sku、仓2 + 400sku、-----]

• map中key = 1，value = List serviceList1，serviceList1为sever1、sever2、key = 2，value = List serviceList2，serviceList为sever3

2、背景：map中所有key对应的所有service都要作用于paramlist，即key=1，对应的sever1 查询仓1 + 400sku 、sever1查询仓2 + 400sku、sever2查询仓1 + 400sku、sever2查询仓2 + 400sku

同时key=2，对应的sever3 查询仓1 + 400sku 、sever3查询仓2 + 400sku

3、目的：让他们全部并发查询

4、实现代码

								map.forEach((key, serviceList) -> {paramlist.stream().map(param -> serviceList.stream().map(service -> CompletableFuture.runAsync(() -> 			 service.doFunction(param), ownExecutor)).collect(Collectors.toList())).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList()).stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());});

4.4.3 A和B任务二者之间并行查询 ，同时 A和B本身也要200批次、200批次的并行查询

任务A批量异步并行、任务B批量异步并行。A、B之间并行【A1和A2并行 （并行） B1和B2并行】

List<OverStockRiskTypeModel> totalList = Lists.newArrayList();CompletableFuture<Map<Long, LockStatusModel>> cf1 = Lists.partition(model.getSkuIdList(), 100).stream().map(skus -> buildQueryLockStockStatusParam(model.getNetPoiId(), skus, model.getPickDate())).map(lockStatusParam -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->stmLockMaxStockGateway.getLockStatus(lockStatusParam), queryLockStatusAndOrExecutor))//方法返回<Map<Long, LockStatusModel>.collect(Collectors.toList()).stream().reduce((fn1, fn2) -> fn1.thenCombine(fn2, (m1, m2) -> {m1.putAll(m2);return m1;})).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Maps.newHashMap()));CompletableFuture<Map<Long, Long>> cf2 = Lists.partition(model.getSkuIdList(),100).stream().map(skus -> buildQueryORParam(model.getPoiId(), skus, model.getPickDate())).map(inventoryPredictParam -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->inventoryPredictGateway.getInventoryPredictOrQuantity(inventoryPredictParam), queryLockStatusAndOrExecutor))//方法返回Map<Long, Long>.collect(Collectors.toList()).stream().reduce((fn1, fn2) -> fn1.thenCombine(fn2, (m1, m2) -> {m1.putAll(m2);return m1;})).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Maps.newHashMap()));allOf(cf1, cf2).thenAccept(v -> fillLockStatusAndOrQuantity(totalList, cf1.join(), cf2.join(), model.getNetPoiId())).join();

4.4.4 将List<CompletableFuture>转为CompletableFuture<List> cf1

场景：转换cf1，相同方式再转换cf2，想让cf1和cf2一起阻塞拿结果

1、封装方法

public static <T> CompletableFuture<List<T>> sequence2(List<CompletableFuture<T>> com, ExecutorService exec) {if(com.isEmpty()){throw new IllegalArgumentException();}Stream<? extends CompletableFuture<T>> stream = com.stream();CompletableFuture<List<T>> init = CompletableFuture.completedFuture(new ArrayList<T>());return stream.reduce(init, (ls, fut) -> ls.thenComposeAsync(x -> fut.thenApplyAsync(y -> {x.add(y);return x;},exec),exec), (a, b) -> a.thenCombineAsync(b,(ls1,ls2)-> {ls1.addAll(ls2);return ls1;},exec));
}

2、其他方式

//01.首先正常的使用CompletableFuture执行查询得到tempMap
List<CompletableFuture<Map<Long, Long>>> tempMap = Lists.partition(model.getSkuIdList(), LionUtil.batchQueryLockStatusSize()).stream().map(skus -> buildQueryLockStockStatusParam(model.getNetPoiId(), skus, model.getPickDate())).map(lockStatusParam -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->stmLockMaxStockGateway.getLockStatus(lockStatusParam), queryLockStatusAndOrExecutor)).collect(Collectors.toList());//02.然后实现3.1.1的转换形式，形成cf1
CompletableFuture<Map<Long, LockStatusModel>> cf1 = tempMap.stream().reduce((fn1, fn2) -> fn1.thenCombineAsync(fn2, (m1, m2) -> {m1.putAll(m2);return m1;}, queryLockStatusAndOrExecutor)).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Maps.newHashMap()));
//03.最后可以等待B的cf2一起执行join实现并发
fillLockStatusAndOrQuantity(totalList, cf1.join(), cf2.join());

4.4.5 将List<CompletableFuture<Map<Long, Long>>> 变为 CompletableFuture*<Map<Long, Long>>* cf1

1、封装方法

public static <T> CompletableFuture<List<T>> sequence2(List<CompletableFuture<T>> com, ExecutorService exec) {if(com.isEmpty()){throw new IllegalArgumentException();}Stream<? extends CompletableFuture<T>> stream = com.stream();CompletableFuture<List<T>> init = CompletableFuture.completedFuture(new ArrayList<T>());return stream.reduce(init, (ls, fut) -> ls.thenComposeAsync(x -> fut.thenApplyAsync(y -> {x.add(y);return x;},exec),exec), (a, b) -> a.thenCombineAsync(b,(ls1,ls2)-> {ls1.addAll(ls2);return ls1;},exec));
}

2、其他方式

//01.首先正常的使用CompletableFuture执行查询得到tempMap
List<CompletableFuture<Map<Long, Long>>> tempMap = Lists.partition(model.getSkuIdList(), LionUtil.batchQueryLockStatusSize()).stream().map(skus -> buildQueryLockStockStatusParam(model.getNetPoiId(), skus, model.getPickDate())).map(lockStatusParam -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->stmLockMaxStockGateway.getLockStatus(lockStatusParam), queryLockStatusAndOrExecutor)).collect(Collectors.toList());//02.然后实现3.1.1的转换形式，形成cf1
CompletableFuture<Map<Long, LockStatusModel>> cf1 = tempMap.stream().reduce((fn1, fn2) -> fn1.thenCombineAsync(fn2, (m1, m2) -> {m1.putAll(m2);return m1;}, queryLockStatusAndOrExecutor)).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Maps.newHashMap()));
//03.最后可以等待B的cf2一起执行join实现并发
fillLockStatusAndOrQuantity(totalList, cf1.join(), cf2.join());

4.4.6 并发处理map的k-v，而非map.forEach((k,v) 串行处理

Map<String, List<User>> map = new HashMap<>();User u1 = new User();u1.setAge(1);User u2 = new User();u2.setAge(2);map.put("mjp", Lists.newArrayList(u1, u2));User u3 = new User();u3.setAge(3);User u4 = new User();u4.setAge(4);map.put("wxx",Lists.newArrayList(u3, u4));List<CompletableFuture<List<Integer>>> list = map.entrySet().stream().map(entry -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->func((entry)))).collect(Collectors.toList());CompletableFuture<List<Integer>> cf = list.stream().reduce((fn1, fn2) -> fn1.thenCombine(fn2,(integers, integers2) -> Stream.of(integers, integers2).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList()))).orElse(CompletableFuture.completedFuture(Collections.emptyList()));List<Integer> res = cf.join();}private List<Integer> func(Entry<String, List<User>> entry) {System.out.println(entry);return Lists.newArrayList(1);}

4.4.7 limit、offset并发查询

常规的并发查询，都是sku集合400个，200、200分批的查

这种场景是，limit、offset并发的查

// 查询档期商品Long limit = 200L;long threshold = 50000L;PageRequest pageRequest = request.getPageRequest();pageRequest.setLimit(limit);pageRequest.setOffset(0L);// 1.先rpc，0-200查询一次，看看总共的totalQuerySkuScheduleListResponse response = skuScheduleQueryGateway.querySkuScheduleList(request);Long total = response.getTotal();if (total <= limit) {return response.getSkuScheduleDTOList();}if (total >= threshold) {total = threshold;}// 2.total很多，则for循环，异步并发查询List<CompletableFuture<List<SkuScheduleDTO>>> scheduleCfList = Lists.newArrayList();for (long offset = limit; offset < total; offset += limit) {QuerySkuScheduleListRequest listRequest = copy(request);PageRequest pageRequest1 = listRequest.getPageRequest();pageRequest1.setLimit(limit);pageRequest1.setOffset(offset);// 3.虽然是for循环串行着查询，但是会异步去查询，不会耗时，直接进入下一个循环条件CompletableFuture<List<SkuScheduleDTO>> scheduleCf = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {try {return skuScheduleQueryGateway.querySkuScheduleList(listRequest).getSkuScheduleDTOList();} catch (GatewayException e) {log.error("查询档期商品接口发生异常", e);}return new ArrayList<>();}, queryScheduleSkuExecutor);// 4.直接将异步任务添加进来，不需要再for循环中等待一个一个的串行查询scheduleCfList.add(scheduleCf);}// 5.在for循环外侧，一把拿到多有的并发查询结果List<SkuScheduleDTO> skuScheduleDtoList = scheduleCfList.stream().map(CompletableFuture::join).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());

4.4.8 协同、转运、pc打标，并发mark，结果一起join

打标是并发执行，最终join可以串行执行

        noDependencyQueryPredictUniteServiceList.stream().map(queryInventoryUniteBizService -> CompletableFuture.runAsync(() -> queryInventoryUniteBizService.mark(skuStockUpTypeMarkParam), supplyTypeFilterExecutor)).collect(Collectors.toList()).stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());

4.4.9 其他

1、rpc结果是List,将其转换为List<CompletableFuture<Map<Long, Long>>> tempMap再转换为CompletableFuture*<Map<Long, Long>>* cf1

        List<CompletableFuture<Map<Long, Long>>> futureList = Lists.partition(supplierSkuReservationReqDtos, 200).stream().map(//构造查询参数).map(req -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {Map<Long, Long> map = null;try {List<X> tempList = rpc(req);//rpc查询// 这里将rpc查询结果List<X>转换为Map<k,v>map = tempList.stream().collect(Collectors.toMap(X::getKey,X::getValue));} catch (Exception e) {log.error("StockService,查询直送算法发生异常", e);}if (MapUtils.isEmpty(map)) {map = Maps.newHashMap();}return map;}, getReservationIntransitQtyExecutor)).collect(Collectors.toList());Map<Long, Long> result = futureList.stream().map(CompletableFuture::join).reduce((map1, map2) -> {map1.putAll(map2);return map1;}).orElse(Maps.newHashMap());

2、创建CompletableFuture，不做任何处理，直接返回空结果，或者返回new的集合、map

CompletableFuture<Map<x, x>> signedWaitingInbound; = CompletableFuture.completedFuture(Maps.newHashMap());

3、直接结束CompletableFuture的异步查询方法：complete()

// 操作1，List<> skuScheduleDtoList
// 操作2
CompletableFuture< PoiRelationDTO> cf = 异步方法();// 当操作1的结果集合为空，则人为的结束异常方法
if (CollectionUtils.isEmpty(skuScheduleDtoList)) {resp.setCode(0);resp.setErrMsg("未查询到符合条件的档期商品");cf.complete(null);return resp;
}1、人为的结束异步方法是：cf.complete("Future's Result")
2、所有等待这个CompletableFuture 的客户端都将得到一个指定的结果，并且 completableFuture.complete() 之后的调用将被忽略。

4.5 Java9 CompletableFuture新特性

4.5.1 新增了orTimeOut方法

如果在指定时间内未执行完毕，就会抛出一个timeoutException

        /*** 2、thenCombine：合并* A异步执行，同时B异步执行，A、B异步执行结束，将结果返回给main* A厨师炒菜，同时 B服务员蒸饭，AB结束，main吃饭*/@Testpublic void t() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入餐厅");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":点了番茄炒蛋和米饭");CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":炒番茄鸡蛋");return "炒番茄鸡蛋";}).thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":服务员做饭");return "蒸米饭";}), (dish, rich) -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":菜饭都好了");return String.format("%s" + "%s", dish, rich);}).orTimeout(3, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":王者荣耀");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("%s", "开吃" + cf1.join()));}

4.5.2 执行超时的时候，赋默认结果completeOnTimeOut

    /*** 2、thenCombine：合并* A异步执行，同时B异步执行，A、B异步执行结束，将结果返回给main* A厨师炒菜，同时 B服务员蒸饭，AB结束，main吃饭*/// 这里，如果A任务炒菜（炒番茄鸡蛋）超时了还未完成，则可以给A兜底（咸菜）@Testpublic void t() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":进入餐厅");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":点了番茄炒蛋和米饭");CompletableFuture<String> cf1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":炒番茄鸡蛋");return "炒番茄鸡蛋";}).completeOnTimeOut("咸菜", 1, TimeUnit.SECONDS)  // 这里要是任务A，1s还未完成，则直接返回"咸菜.thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":服务员做饭");return "蒸米饭";}), (dish, rich) -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":菜饭都好了");return String.format("%s" + "%s", dish, rich);}).orTimeout(3, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":王者荣耀");System.out.println(Thread.currentThread().getName() + String.format("%s", "开吃" + cf1.join()));}

五、工具类（非Java8）：

5.1 集合运算

https://www.cxyzjd.com/article/liwgdx80204/91041273

https://blog.csdn.net/qq_46239275/article/details/121849257

判断两个集合是否有交集

        List<Long> l1 = Lists.newArrayList(1L,2L,3L,4L,5L);List<Long> l2 = Lists.newArrayList(7L,6L,5L);System.out.println(CollectionUtils.retainAll(l1, l2).size());//size为0，就是没交集

5.2 集合深copy

深copy

5.3 线程安全的list：

Collections.synchronizedList使用方法

https://www.cnblogs.com/luojiabao/p/11308803.html

5.4 list <==> Array

        int[] intArray = new int[]{1,2,3};List<Integer> list = Arrays.stream(intArray).boxed().collect(Collectors.toList());List<String> list = Lists.newArrayList("a", "b");String[] array = list.toArray(new String[0]); //RIGHT

参考：

1、https://www.bilibili.com/video/BV1Dv411A7BJ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=dba2a51a761b4fec8564e12aedf67f10

2、https://www.bilibili.com/video/BV1k64y1R7sA?p=7&vd_source=dba2a51a761b4fec8564e12aedf67f10