JUC与函数

四大函数式接口

lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算

函数式接口：只有一个方法的接口

lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算@FunctionalInterface
public interface Runnable {
public abstract void run();
}
//泛型、枚举、反射1.5
//lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
//超级多FunctionalInterface
//简化编程模型，在新版的框架底层大量应用！
//foreach(消费者类型的函数式接口)

/**
 * Function 函数式接口,有一个输入参数，有一个输出
 * 只要是 函数式接口  就可以用 lambda 表达式简化
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
//        Function<String, String> function = new Function<String, String>() {
//            @Override
//            public String apply(String str) {
//                return str;
//            }
//        };
        Function function =(str)->{return str;};
        System.out.println(function.apply("asd"));
    }
}

/**
 * 断定型接口：有一个输入参数，返回值只能是  布尔值！
 */
public class Demo02 {
    public static void main(String[] args) {
        //判断字符串是否为空
//        Predicate<String> predicate = new Predicate<String>() {
//            @Override
//            public boolean test(String str) {
//                return str.isEmpty();
//            }
//        };
        Predicate<String> predicate = (str)->{return str.isEmpty();};
        System.out.println(predicate.test(""));
    }
}

/**
 * Consumer 消费型接口：只有输入，没有返回值
 */
public class Demo03 {
    public static void main(String[] args) {
//        Consumer<String> consumer = new Consumer<String>() {
//            @Override
//            public void accept(String str) {
//                System.out.println(str);
//            }
//        };
        Consumer<String> consumer = (str)->{System.out.println(str);};
        consumer.accept("sdadasd");
    }
}

/**
 * Supplier 供给型接口：没有参数，只有返回值
 */
public class Demo04 {
    public static void main(String[] args) {
//        Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
//            @Override
//            public Integer get() {
//                System.out.println(" get()");
//                return 1024;
//            }
//        };
        Supplier<Integer> supplier = ()->{return 1024;};
        System.out.println(supplier.get());
    }
}

Stream流式计算

什么是Stream流式计算    大数据：存储 + 计算    集合、MySQL 本质就是存储东西的     计算都应该交给流来操作！

/**
 * 题目要求：一分钟内完成此题，只能用一行代码实现！
 * 现在有五个用户！筛选：
 * 1、ID 必须是偶数
 * 2、年龄必须大于23
 * 3、用户名转为大写字母
 * 4、用户字母倒着排序
 * 5、只能输出一个用户
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(1,"a",21);
        User u2 = new User(2,"b",22);
        User u3 = new User(3,"c",23);
        User u4 = new User(4,"d",24);
        User u5 = new User(6,"e",25);
        //集合就是存储
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);
        //计算交给Stream
        //lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
        list.stream()
                .filter(u->{return u.getId()%2==0;})
                .filter(u->{return u.getAge()>23;})
                .map(u->{return u.getName().toUpperCase();})
                .sorted((uu1,uu2)->{return uu2.compareTo(uu1);})
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

ForkJoin

什么是 ForKJoin

ForKJoin 在JDK 1.7，并行执行任务！提高效率，大数据量！

大数据：Map Reduce(把大任务拆分为小任务)

ForKJoin特点：工作窃取          这个里面维护的都是双端队列

RecursiveAction  递归事件没有返回值， RecursiveTask   递归事件有返回值

/**
 * 求和计算的任务！
 * //如何使用ForkJoin
 * //1、ForkJoinPool
 * //2、计算任务 forkJoinPool.execute(ForkJoinTask task)
 * //3、计算类要继承 ForkJoinTask
 */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Long> {
    private Long start;//1
    private Long end;//1990900000
    //临界值
    private Long temp = 10000L;

    public ForkJoinDemo(Long start, Long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    //计算方法
    @Override
    protected Long compute() {
        if((end-start)<temp){
            Long sum = 0L;
            for (Long i = start; i <= end; i++) {
                sum+= i;
            }
            return sum;
        }else {//forkJoin
            long middle = (start+end)/2;//中间值
            ForkJoinDemo task1 = new ForkJoinDemo(start, middle);
            task1.fork();//拆分任务，把任务压入线程队列
            ForkJoinDemo task2 = new ForkJoinDemo(middle+1, end);
            task2.fork();//拆分任务，把任务压入线程队列
            return task1.join()+task2.join();
        }
    }
}

/**
 * 同一个任务，别人效率高你几十倍！
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //test1();//5809
        //test2();//6771
        test3();//120
    }
    //普通程序员
    public static void test1(){
        Long sum = 0L;
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (Long i = 1L; i <= 10_0000_0000; i++) {
            sum+= i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" +sum+ "时间" + (end - start));
    }
    //会使用ForkJoin
    public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinDemo(0L, 10_0000_0000L);
//        forkJoinPool.execute(task);//执行任务  没有结果
        ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task);//提交任务
        Long sum = submit.get();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" +sum+ "时间" + (end - start));
    }
    public static void test3(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        //Stream并行流
        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10_0000_0000).parallel().reduce(0, Long::sum);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" +sum+ "时间" + (end - start));
    }
}

异步回调

Future 设计的初衷：对将来的某个事件的结果进行建模

/**
 * 异步调用： CompletableFuture
 * //异步执行
 * //成功回调
 * //失败回调
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //发起一个请求,没有返回值的 runAsync 异步回调
//        CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(()->{
//            try {
//                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
//            } catch (InterruptedException e) {
//                e.printStackTrace();
//            }
//            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "runAsync=>Void");
//        });
//        System.out.println("1111");
//        completableFuture.get();//获取执行结果
        //有返回值的 supplyAsync 异步回调
        //ajax,成功和失败的回调
        //返回的是错误信息
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"supplyAsync=>Integer");
            int i = 10/0;
            return 1024;
        });
        completableFuture.whenComplete((t,u)->{
            System.out.println("t=>" + t);//正常的返回结果
            System.out.println("u=>" + u);//错误信息：java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zero
        }).exceptionally((e)->{
            System.out.println(e.getMessage());
            return 112;//可以获得错误的返回结果
        }).get();
    }
}

JUC与函数

原文：https://www.cnblogs.com/linhtx212318293/p/14598590.html