七月的夏天博客

本文探讨了如何在流式重构中应用SOLID原则和Lambda表达式。首先介绍了SOLID原则中的三个核心原则在Lambda环境下的应用：单一功能原则通过拆分方法实现职责分离；开闭原则通过抽象和接口实现扩展而非修改；依赖反转原则通过高阶函数解耦抽象与细节。随后展示了使用Lambda表达式的重构技巧，如避免代码重复，通过流式操作简化集合处理。文章提供了多个Java代码示例，演示如何将传统命令式代码重构为更简洁、可维护的函数式风格，包括质数计算、指标收集和文件处理等场景。这些重构技巧能显著提升代码的可读性、可扩展性

本文摘要了Java数据并行化处理的要点：1) 区分了并发与并行的概念，并行化通过分解任务加速执行；2) 介绍了Stream的parallel()和parallelStream()方法实现数据并行化，但需注意资源消耗和适用场景；3) 以蒙特卡洛模拟掷骰子为例，对比显示并行处理(276ms)比串行(344ms)更快；4) 分析了影响性能的五大因素：数据量、源结构、装箱类型、CPU核心数和单元处理开销；5) 揭示了并行流基于fork/join框架的工作机制。文中强调需根据数据处理特性和系统资源权衡是否使用并行化。

摘要本章介绍了Java 8中流操作的高级特性，重点讲解了方法引用、元素顺序和收集器的使用。方法引用可以简化Lambda表达式写法（如Artist::getName）。有序集合生成的流会保持元素顺序。收集器（Collectors）提供了多种数据处理方式：将流转换为集合（toList/toSet/toCollection）；数值计算（maxBy/averagingInt）；数据分组（partitioningBy/groupingBy）；字符串拼接（joining）；以及收集器组合使用（如分组+计数/分组+字段

本章主要介绍函数的一些方法

摘要本章介绍了Java中的Stream流操作，重点讲解了惰性求值机制和常用流操作方法。惰性求值通过返回Stream实现延迟计算，而及早求值则立即产生结果。常用的流操作包括collect、map、filter、flatMap等数据转换方法，以及min、max、reduce等聚合操作。通过示例展示了如何用流式操作重构传统迭代代码，使其更简洁高效。此外还探讨了高阶函数和纯函数的概念，指出判断高阶函数的方法是检查其参数或返回值是否包含函数接口。最后通过练习题巩固了流操作的使用技巧。

java8新增函数式编程，根据学习的历程，会总结一些干货分享