1. 什么是λ表达式
λ表达式本质上是一个匿名方法。让我们来看下面这个例子：
public int add(int x, int y) {
return x + y; }转成λ表达式后是这个样子：
(int x, int y) -> x + y;参数类型也可以省略，Java编译器会根据上下文推断出来：
(x, y) -> x + y; //返回两数之和
或者(x, y) -> { return x + y; } //显式指明返回值
可见λ表达式有三部分组成：参数列表，箭头（->），以及一个表达式或语句块。
下面这个例子里的λ表达式没有参数，也没有返回值（相当于一个方法接受0个参数，返回void，其实就是Runnable里run方法的一个实现）：
() -> { System.out.println("Hello Lambda!"); }
如果只有一个参数且可以被Java推断出类型，那么参数列表的括号也可以省略：
c -> { return c.size(); }
2. λ表达式的类型（它是Object吗？）
λ表达式可以被当做是一个Object（注意措辞）。λ表达式的类型，叫做“目标类型（target type）”。λ表达式的目标类型是“函数接口（functional interface）”，这是Java8新引入的概念。它的定义是：一个接口，如果只有一个显式声明的抽象方法，那么它就是一个函数接口。一般用@FunctionalInterface标注出来（也可以不标）。举例如下：
@FunctionalInterface
public interface Runnable { void run(); } public interface Callable<V> { V call() throws Exception; } public interface ActionListener { void actionPerformed(ActionEvent e); } public interface Comparator<T> { int compare(T o1, T o2); boolean equals(Object obj); }注意最后这个Comparator接口。它里面声明了两个方法，貌似不符合函数接口的定义，但它的确是函数接口。这是因为equals方法是Object的，所有的接口都会声明Object的public方法——虽然大多是隐式的。所以，Comparator显式的声明了equals不影响它依然是个函数接口。
你可以用一个λ表达式为一个函数接口赋值：
Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");}; 然后再赋值给一个Object：Object obj = r1;
但却不能这样干：Object obj = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");}; // ERROR! Object is not a functional interface!
必须显式的转型成一个函数接口才可以：
Object o = (Runnable) () -> { System.out.println("hi"); }; // correct
一个λ表达式只有在转型成一个函数接口后才能被当做Object使用。所以下面这句也不能编译：System.out.println( () -> {} ); //错误! 目标类型不明
必须先转型:System.out.println( (Runnable)() -> {} ); // 正确
假设你自己写了一个函数接口，长的跟Runnable一模一样：
@FunctionalInterface
public interface MyRunnable { public void run(); } 那么Runnable r1 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};
MyRunnable2 r2 = () -> {System.out.println("Hello Lambda!");};都是正确的写法。这说明一个λ表达式可以有多个目标类型（函数接口），只要函数匹配成功即可。
但需注意一个λ表达式必须至少有一个目标类型。JDK预定义了很多函数接口以避免用户重复定义。最典型的是Function：
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> { R apply(T t); }这个接口代表一个函数，接受一个T类型的参数，并返回一个R类型的返回值。
另一个预定义函数接口叫做Consumer，跟Function的唯一不同是它没有返回值。
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> { void accept(T t); }还有一个Predicate，用来判断某项条件是否满足。经常用来进行筛滤操作：
@FunctionalInterface public interface Predicate<T> { boolean test(T t); } 综上所述，一个λ表达式其实就是定义了一个匿名方法，只不过这个方法必须符合至少一个函数接口。 3. λ表达式的使用3.1 λ表达式用在何处
λ表达式主要用于替换以前广泛使用的内部匿名类，各种回调，比如事件响应器、传入Thread类的Runnable等。看下面的例子：
Thread oldSchool = new Thread( new Runnable () {
@Override public void run() { System.out.println("This is from an anonymous class."); } } ); Thread gaoDuanDaQiShangDangCi = new Thread( () -> { System.out.println("This is from an anonymous method (lambda exp)."); } );注意第二个线程里的λ表达式，你并不需要显式地把它转成一个Runnable，因为Java能根据上下文自动推断出来：一个Thread的构造函数接受一个Runnable参数，而传入的λ表达式正好符合其run()函数，所以Java编译器推断它为Runnable。
从形式上看，λ表达式只是为你节省了几行代码。但将λ表达式引入Java的动机并不仅仅为此。Java8有一个短期目标和一个长期目标。短期目标是：配合“集合类批处理操作”的内部迭代和并行处理（下面将要讲到）；长期目标是将Java向函数式编程语言这个方向引导（并不是要完全变成一门函数式编程语言，只是让它有更多的函数式编程语言的特性），也正是由于这个原因，Oracle并没有简单地使用内部类去实现λ表达式，而是使用了一种更动态、更灵活、易于将来扩展和改变的策略（invokedynamic）。
3.2 λ表达式与集合类批处理操作（或者叫块操作）
上文提到了集合类的批处理操作。这是Java8的另一个重要特性，它与λ表达式的配合使用乃是Java8的最主要特性。集合类的批处理操作API的目的是实现集合类的“内部迭代”，并期望充分利用现代多核CPU进行并行计算。
Java8之前集合类的迭代（Iteration）都是外部的，即客户代码。而内部迭代意味着改由Java类库来进行迭代，而不是客户代码。例如：for(Object o: list) { // 外部迭代
System.out.println(o); }可以写成：
list.forEach(o -> {System.out.println(o);}); //forEach函数实现内部迭代
集合类（包括List）现在都有一个forEach方法，对元素进行迭代（遍历），所以我们不需要再写for循环了。forEach方法接受一个函数接口Consumer做参数，所以可以使用λ表达式。
这种内部迭代方法广泛存在于各种语言，如C++的STL算法库、python、ruby、scala等。
Java8为集合类引入了另一个重要概念：流（stream）。一个流通常以一个集合类实例为其数据源，然后在其上定义各种操作。流的API设计使用了管道（pipelines）模式。对流的一次操作会返回另一个流。如同IO的API或者StringBuffer的append方法那样，从而多个不同的操作可以在一个语句里串起来。看下面的例子：
List<Shape> shapes = ...
shapes.stream() .filter(s -> s.getColor() == BLUE) .forEach(s -> s.setColor(RED));首先调用stream方法，以集合类对象shapes里面的元素为数据源，生成一个流。然后在这个流上调用filter方法，挑出蓝色的，返回另一个流。最后调用forEach方法将这些蓝色的物体喷成红色。（forEach方法不再返回流，而是一个终端方法，类似于StringBuffer在调用若干append之后的那个toString）
filter方法的参数是Predicate类型，forEach方法的参数是Consumer类型，它们都是函数接口，所以可以使用λ表达式。
还有一个方法叫parallelStream()，顾名思义它和stream()一样，只不过指明要并行处理，以期充分利用现代CPU的多核特性。
shapes.parallelStream(); // 或shapes.stream().parallel()
来看更多的例子。下面是典型的大数据处理方法，Filter-Map-Reduce：
//给出一个String类型的数组，找出其中所有不重复的素数
public void distinctPrimary(String... numbers) { List<String> l = Arrays.asList(numbers); List<Integer> r = l.stream() .map(e -> new Integer(e)) .filter(e -> Primes.isPrime(e)) .distinct() .collect(Collectors.toList()); System.out.println("distinctPrimary result is: " + r); }第一步：传入一系列String（假设都是合法的数字），转成一个List，然后调用stream()方法生成流。
第二步：调用流的map方法把每个元素由String转成Integer，得到一个新的流。map方法接受一个Function类型的参数，上面介绍了，Function是个函数接口，所以这里用λ表达式。
第三步：调用流的filter方法，过滤那些不是素数的数字，并得到一个新流。filter方法接受一个Predicate类型的参数，上面介绍了，Predicate是个函数接口，所以这里用λ表达式。
第四步：调用流的distinct方法，去掉重复，并得到一个新流。这本质上是另一个filter操作。
第五步：用collect方法将最终结果收集到一个List里面去。collect方法接受一个Collector类型的参数，这个参数指明如何收集最终结果。在这个例子中，结果简单地收集到一个List中。我们也可以用Collectors.toMap(e->e, e->e)把结果收集到一个Map中，它的意思是：把结果收到一个Map，用这些素数自身既作为键又作为值。toMap方法接受两个Function类型的参数，分别用以生成键和值，Function是个函数接口，所以这里都用λ表达式。
你可能会觉得在这个例子里，List l被迭代了好多次，map，filter，distinct都分别是一次循环，效率会不好。实际并非如此。这些返回另一个Stream的方法都是“懒（lazy）”的，而最后返回最终结果的collect方法则是“急（eager）”的。在遇到eager方法之前，lazy的方法不会执行。
当遇到eager方法时，前面的lazy方法才会被依次执行。而且是管道贯通式执行。这意味着每一个元素依次通过这些管道。例如有个元素“3”，首先它被map成整数型3；然后通过filter，发现是素数，被保留下来；又通过distinct，如果已经有一个3了，那么就直接丢弃，如果还没有则保留。这样，3个操作其实只经过了一次循环。
除collect外其它的eager操作还有forEach，toArray，reduce等。
下面来看一下也许是最常用的收集器方法，groupingBy：
//给出一个String类型的数组，找出其中各个素数，并统计其出现次数
public void primaryOccurrence(String... numbers) { List<String> l = Arrays.asList(numbers); Map<Integer, Integer> r = l.stream() .map(e -> new Integer(e)) .filter(e -> Primes.isPrime(e)) .collect( Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1)) ); System.out.println("primaryOccurrence result is: " + r); }注意这一行：
Collectors.groupingBy(p->p, Collectors.summingInt(p->1))
它的意思是：把结果收集到一个Map中，用统计到的各个素数自身作为键，其出现次数作为值。
下面是一个reduce的例子：
//给出一个String类型的数组，求其中所有不重复素数的和
public void distinctPrimarySum(String... numbers) { List<String> l = Arrays.asList(numbers); int sum = l.stream() .map(e -> new Integer(e)) .filter(e -> Primes.isPrime(e)) .distinct() .reduce(0, (x,y) -> x+y); // equivalent to .sum() System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum); }reduce方法用来产生单一的一个最终结果。
流有很多预定义的reduce操作，如sum()，max()，min()等。再举个现实世界里的栗子比如：
// 统计年龄在25-35岁的男女人数、比例
public void boysAndGirls(List<Person> persons) { Map<Integer, Integer> result = persons.parallelStream().filter(p -> p.getAge()>=25 && p.getAge()<=35). collect( Collectors.groupingBy(p->p.getSex(), Collectors.summingInt(p->1)) ); System.out.print("boysAndGirls result is " + result); System.out.println(", ratio (male : female) is " + (float)result.get(Person.MALE)/result.get(Person.FEMALE)); } 3.3 λ表达式的更多用法// 嵌套的λ表达式
Callable<Runnable> c1 = () -> () -> { System.out.println("Nested lambda"); }; c1.call().run();// 用在条件表达式中
Callable<Integer> c2 = true ? (() -> 42) : (() -> 24); System.out.println(c2.call());// 定义一个递归函数，注意
protected UnaryOperator<Integer> factorial = i -> i == 0 ? 1 : i * this.factorial.apply( i - 1 ); ... System.out.println(factorial.apply(3));在Java中，随声明随调用的方式是不行的，比如下面这样，声明了一个λ表达式(x, y) -> x + y，同时企图通过传入实参(2, 3)来调用它：
int five = ( (x, y) -> x + y ) (2, 3); // ERROR! try to call a lambda in-place
这在C++中是可以的，但Java中不行。Java的λ表达式只能用作赋值、传参、返回值等。
4. 其它相关概念
4.1 捕获（Capture）
捕获的概念在于解决在λ表达式中我们可以使用哪些外部变量（即除了它自己的参数和内部定义的本地变量）的问题。
答案是：与内部类非常相似，但有不同点。不同点在于内部类总是持有一个其外部类对象的引用。而λ表达式呢，除非在它内部用到了其外部类（包围类）对象的方法或者成员，否则它就不持有这个对象的引用。
在Java8以前，如果要在内部类访问外部对象的一个本地变量，那么这个变量必须声明为final才行。在Java8中，这种限制被去掉了，代之以一个新的概念，“effectively final”。它的意思是你可以声明为final，也可以不声明final但是按照final来用，也就是一次赋值永不改变。换句话说，保证它加上final前缀后不会出编译错误。
在Java8中，内部类和λ表达式都可以访问effectively final的本地变量。λ表达式的例子如下：
...
int tmp1 = 1; //包围类的成员变量 static int tmp2 = 2; //包围类的静态成员变量 public void testCapture() { int tmp3 = 3; //没有声明为final，但是effectively final的本地变量 final int tmp4 = 4; //声明为final的本地变量 int tmp5 = 5; //普通本地变量 Function<Integer, Integer> f1 = i -> i + tmp1; Function<Integer, Integer> f2 = i -> i + tmp2; Function<Integer, Integer> f3 = i -> i + tmp3; Function<Integer, Integer> f4 = i -> i + tmp4; Function<Integer, Integer> f5 = i -> { tmp5 += i; // 编译错！对tmp5赋值导致它不是effectively final的 return tmp5; }; ... tmp5 = 9; // 编译错！对tmp5赋值导致它不是effectively final的 } ...Java要求本地变量final或者effectively final的原因是多线程并发问题。内部类、λ表达式都有可能在不同的线程中执行，允许多个线程同时修改一个本地变量不符合Java的设计理念。
4.2 方法引用（Method reference）
任何一个λ表达式都可以代表某个函数接口的唯一方法的匿名描述符。我们也可以使用某个类的某个具体方法来代表这个描述符，叫做方法引用。例如：
Integer::parseInt //静态方法引用
System.out::print //实例方法引用 Person::new //构造器引用下面是一组例子，教你使用方法引用代替λ表达式：
//c1 与 c2 是一样的（静态方法引用）
Comparator<Integer> c2 = (x, y) -> Integer.compare(x, y); Comparator<Integer> c1 = Integer::compare; //下面两句是一样的（实例方法引用1） persons.forEach(e -> System.out.println(e)); persons.forEach(System.out::println); //下面两句是一样的（实例方法引用2） persons.forEach(person -> person.eat()); persons.forEach(Person::eat); //下面两句是一样的（构造器引用） strList.stream().map(s -> new Integer(s)); strList.stream().map(Integer::new); 使用方法引用，你的程序会变得更短些。现在distinctPrimarySum方法可以改写如下：public void distinctPrimarySum(String... numbers) {
List<String> l = Arrays.asList(numbers); int sum = l.stream().map(Integer::new).filter(Primes::isPrime).distinct().sum(); System.out.println("distinctPrimarySum result is: " + sum); } 还有一些其它的方法引用:super::toString //引用某个对象的父类方法
String[]::new //引用一个数组的构造器4.3 默认方法（Default method）
Java8中，接口声明里可以有方法实现了，叫做默认方法。在此之前，接口里的方法全部是抽象方法。
public interface MyInterf {
String m1(); default String m2() { return "Hello default method!"; } } 这实际上混淆了接口和抽象类，但一个类仍然可以实现多个接口，而只能继承一个抽象类。这么做的原因是：由于Collection库需要为批处理操作添加新的方法，如forEach()，stream()等，但是不能修改现有的Collection接口——如果那样做的话所有的实现类都要进行修改，包括很多客户自制的实现类。所以只好使用这种妥协的办法。
如此一来，我们就面临一种类似多继承的问题。如果类Sub继承了两个接口，Base1和Base2，而这两个接口恰好具有完全相同的两个默认方法，那么就会产生冲突。这时Sub类就必须通过重载来显式指明自己要使用哪一个接口的实现（或者提供自己的实现）：
public class Sub implements Base1, Base2 { public void hello() { Base1.super.hello(); //使用Base1的实现 } }除了默认方法，Java8的接口也可以有静态方法的实现：
public interface MyInterf {
String m1(); default String m2() { return "Hello default method!"; } static String m3() { return "Hello static method in Interface!"; } } 4.4 生成器函数（Generator function）有时候一个流的数据源不一定是一个已存在的集合对象，也可能是个“生成器函数”。一个生成器函数会产生一系列元素，供给一个流。Stream.generate(Supplier<T> s)就是一个生成器函数。其中参数Supplier是一个函数接口，里面有唯一的抽象方法 <T> get()。
下面这个例子生成并打印5个随机数：
Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);
注意这个limit(5)，如果没有这个调用，那么这条语句会永远地执行下去。也就是说这个生成器是无穷的。这种调用叫做终结操作，或者短路（short-circuiting）操作。
“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Java 8的一个大亮点是引入Lambda表达式，使用它设计的代码会更加简洁。当开发者在编写Lambda表达式时，也会随之被编译成一个函数式接口。
Lambda简介
Lambda表达式的语法由参数列表、箭头符号->和函数体组成。函数体既可以是一个表达式，也可以是一个语句块。
比如：
(int x, int y) -> x + y;
具体的Lambda表达式的介绍可以看，写得挺详细的。
Java Lambda表达式示例
下面就用一些例子来体验一下Lambda表达式。
遍历集合
比如我们现在要遍历一个List：
Listlist = Arrays.asList("Hello", "JDK8", "and", "Lambda");
JDK8之前的写法：
for (String s : list) { System.out.println(s);} 用Lambda表达式写法：
list.forEach(s -> System.out.println(s));
可以看到，无论是代码量和可读性都得到了提高。
在此基础上还可以再用隐式表达式进行简化：
list.forEach(System.out::println);
匿名类
在Java中很多时候我们要用到匿名类，比如线程Runnable、FileFilter和Comparator等等。
而匿名类型最大的问题就在于其冗余的语法。这里用Comparator做例子。
比如我们有一个Cat类，表示猫，有名字、高度和重量这些属性。
package com.fengyuan.model;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;public @Data @AllArgsConstructor class Cat { private String name; private double height; private double weight; } 我们创建3只猫，存到List中：
ListcatList = new ArrayList<>();// 请无视这些数据的合理性，我乱写的catList.add(new Cat("cat1", 10.3, 3.6)); catList.add(new Cat("cat2", 9.3, 4.6)); catList.add(new Cat("cat3", 9.5, 4.0));
然后我们现在要对这个List进行排序，但是现在不知道是要怎么排，所以我们要定义一个比较器，指定用高度或者是重量来排序。
JDK8之前的写法：
// 指定用高度来排序Collections.sort(catList, new Comparator() { @Override public int compare(Cat o1, Cat o2) { if (o1.getHeight() > o2.getHeight()) { return 1; } else if (o1.getHeight() < o2.getHeight()) { return -1; } else { return 0; } } });
而用Lambda，可以这样写：
Collections.sort(catList, (o1, o2) -> { if (o1.getHeight() > o2.getHeight()) { return 1; } else if (o1.getHeight() < o2.getHeight()) { return -1; } else { return 0; } }); 继续用方法引用，可以简写到极致：
// 指定用重量排序catList.sort(Comparator.comparing(Cat::getWeight));
// 要逆向排列也很简单catList.sort(Comparator.comparing(Cat::getWeight).reversed());
到最后这种写法，已经简写到极致，而且可读性非常高。
函数式接口
JDK8增加了一个新的包：java.util.function，它里面包含了常用的函数式接口，比如Predicate<T>、Consumer<T>，Function<T, R>等等。
接下来就体验一下Predicate和Consumer的用法。
我们现在有一个订单类，有id，金额，运费这些属性。这个订单有一个折扣方法，我们希望能够根据营销活动，动态修改优惠方案。
Order类：package com.fengyuan.model;import java.util.function.Consumer;import java.util.function.Predicate;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data; public @Data @AllArgsConstructor class Order { private long id; private double payment; private double freight; // 优惠政策 public Order discount(Order order, Predicate predicate, Consumer consumer) { // 满足Predicate的条件，返回true if (predicate.test(order)) { // 接收订单对象，对订单对象进行处理 consumer.accept(order); } return order; } } 其中
-
Predicate<T>：接收T对象并返回boolean。
-
Consumer<T>：接收T对象，没有返回值。
然后通过函数式编程，我们可以动态传入我们的优惠方案，比如99包邮：
// 新建一个订单，506.5的金额，10.0的运费Order order = new Order(123, 506.5, 10.0); // 满足金额>=99的条件，则设置运费为0 order.discount(order, o -> o.getPayment() >= 99, o -> o.setFreight(0));
这样一来，就能根据营销活动，修改我们的优惠方案。
除此之外，Predicate对象之间还能运用与或非这些逻辑操作，比如：
predicate1.and(predicate2);predicate1.or(predicate2);
Stream
这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类。
Stream API引入的目的在于弥补Java函数式编程的缺陷，让java也支持map()、reduce()等函数式编程语言。
map
map（映射），将传入的函数依次作用到序列的每个元素。
比如说，有一个字符串列表，我们现在给列表里每个字符串调用toLowerCase()方法，转成小写字母。
Listlist = Arrays.asList("Hello", "JDK8", "and", "Lambda");
转成小写，用collect()把Stream再转回List，返回新的列表：
ListnewList = list.stream().map(s -> s.toLowerCase()).collect(Collectors.toList());
也可以返回一个字符串，指定连接符，我这里是用空格连接的：
String str = list.stream().map(s -> s.toLowerCase()).collect(Collectors.joining(" ")); 也可以用隐式函数，String::toLowerCase来实现：
String str = list.stream().map(String::toLowerCase).collect(Collectors.joining(" ")); reduce
reduce（归约），将集合中所有值结合起来。
将一个整型List，先进行map：每个数都翻一倍，再进行reduce：所有数加起来，得到结果：
Listnumbers = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50); int result = numbers.stream().map(num -> num * 2).reduce((r, num) -> r += num).get();
变量捕捉
一个简单的例子，算出一个集合中最大值、最小值、平均值等等。
集合：
Listnumbers = Arrays.asList(4, 6, 65, 3, 44, 2, 17, 19);
计算：
int max = numbers.stream().mapToInt(x -> x).max().getAsInt();int min = numbers.stream().mapToInt(x -> x).min().getAsInt();long count = numbers.stream().mapToInt(x -> x).count();double avg = numbers.stream().mapToInt(x -> x).average().getAsDouble();int sum = numbers.stream().mapToInt(x -> x).sum();
也可以用IntSummaryStatistics类来得到统计结果：
IntSummaryStatistics stat = numbers.stream().mapToInt(x -> x).summaryStatistics();int max = stat.getMax();int min = stat.getMin();long count = stat.getCount(); double avg = stat.getAverage();long sum = stat.getSum();
结语
参考资料：