概念：

编程的思想基石。例如一个普通的程序入口就是一个接受一些参数的main函数，而它本身也是由一些函数组成，而这些函数也是由更小的函数组成，一直到最简单的函数。从函数的角度去构建整个软件。以函数式编程是一种编程范式，不在于具体的语言，具体的API。它属于结构化编程的一种，主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。

特点：

在函数式编程中，一个变量一旦被赋值，是不可改变的。没有可变的变量，意味着没有状态。而中间状态是导致软件难以管理的一个重要原因，尤其在并发状态下，稍有不慎，中间状态的存在很容易导致问题。没有中间状态，也就能避免这类问题。无中间状态，更抽象地说是没有副作用。说的是一个函数只管接受一些入参，进行计算后吐出结果，除此以外不会对软件造成任何其他影响，把这个叫做没有副作用。因为没有中间状态，因此一个函数的输出只取决于输入，只要输入是一致的，那么输出必然是一致的。
例如：

 (1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程，可能这样写：

 var a = 1 + 2;
 var b = a * 3;
 var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程[定义]为不同的函数，然后写成下面这样：

 var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这就是函数式编程。

1. 函数是"第一等公民"
   所谓"第一等公民"，指的是函数与其他数据类型一样，处于平等地位，可以赋值给其他变量，也可以作为参数，传入另一个函数，或者作为别的函数的返回值。
   例如：下面代码中的print变量就是一个函数，可以作为另一个函数的参数。

　var print = function(i){ console.log(i);};
　[1,2,3].forEach(print);

2. 只用"表达式"，不用"语句"
   "表达式"是一个单纯的运算过程，总是有返回值；"语句"是执行某种操作，没有返回值。函数式编程要求，只使用表达式，不使用语句。也就是说，每一步都是单纯的运算，而且都有返回值。原因是函数式编程的开发动机，一开始就是为了处理运算，不考虑系统的读写（I/O）。"语句"属于对系统的读写操作，所以就被排斥在外。当然，实际应用中，不做I/O是不可能的。因此，编程过程中，函数式编程只要求把I/O限制到最小，不要有不必要的读写行为，保持计算过程的单纯性。
3. 没有"副作用"
   所谓"副作用"，指的是函数内部与外部互动（最典型的情况，就是修改全局变量的值），产生运算以外的其他结果。函数式编程强调没有"副作用"，意味着函数要保持独立，所有功能就是返回一个新的值，没有其他行为，尤其是不得修改外部变量的值。
4. 不修改状态
   上一点已经提到，函数式编程只是返回新的值，不修改系统变量。因此，不修改变量，也是它的一个重要特点。在其他类型的语言中，变量往往用来保存"状态"。不修改变量，意味着状态不能保存在变量中。函数式编程使用参数保存状态，最好的例子就是递归。
5. 引用透明
   指的是函数的运行不依赖于外部变量或"状态"，只依赖于输入的参数，任何时候只要参数相同，引用函数所得到的返回值总是相同的。有了前面的第三点和第四点，这点是很显然的。其他类型的语言，函数的返回值往往与系统状态有关，不同的状态之下，返回值是不一样的。这就叫"引用不透明"，很不利于观察和理解程序的行为。

Lambda 表达式简介

Java 8的最大变化是引入了Lambda表达式——一种紧凑的、传递行为的方式。

button.addActionListener(new ActionListener() {
    public void actionPerformed(ActionEvent event) {
        System.out.println("button clicked");
    }
});

这段代码使用了匿名类。ActionListener 是一个接口，这里 new 了一个类实现了 ActionListener 接口，然后重写了 actionPerformed 方法。actionPerformed 方法接收 ActionEvent 类型参数，返回空。这段代码我们其实只关心中间打印的语句，其他都是多余的。所以使用 Lambda 表达式，我们就可以简写为：

button.addActionListener(event -> System.out.println("button clicked"));

Lambda 表达式的形式

1. Lambda 表达式不包含参数,使用空括号 () 表示没有参数。该 Lambda 表达式 实现了 Runnable 接口,该接口也只有一个 run 方法,没有参数,且返回类型为 void

Runnable noArguments = () -> System.out.println("Hello World");

2. Lambda 表达式包含且只包含一个参数,可省略参数的括号

ActionListener oneArgument = event -> System.out.println("button clicked");

3. Lambda 表达式的主体不仅可以是一个表达式,而且也可以是一段代码块,使用大括号 ({})将代码块括起来,该代码块和普通方法遵循的规则别无二致,可以用返 回或抛出异常来退出。只有一行代码的 Lambda 表达式也可使用大括号,用以明确 Lambda表达式从何处开始、到哪里结束。

Runnable multiStatement = () -> {
    System.out.print("Hello");
    System.out.println(" World");
};

4. Lambda 表达式也可以表示包含多个参数的方法,这时就有必要思考怎样去阅读该 Lambda 表达式。这行代码并不是将两个数字相加,而是创建了一个函数,用来计算 两个数字相加的结果。变量 add 的类型是 BinaryOperator,它不是两个数字的和, 而是将两个数字相加的那行代码。

BinaryOperator<Long> add = (x, y) -> x + y;

5. 到目前为止,所有 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。这当然不错, 但有时最好也可以显式声明参数类型,此时就需要使用小括号将参数括起来,多个参数的 情况也是如此。

BinaryOperator<Long> addExplicit = (Long x, Long y) -> x + y;

记住一点很重要，Lambda 表达式都可以扩写为原始的“匿名类”形式。所以当觉得这个 Lambda 表达式很复杂不容易理解的时候，不妨把它扩写为“匿名类”形式来看。

闭包

如果使用过匿名内部类，也许遇到过这样的问题。当需要匿名内部类所在方法里的变量，必须把该变量声明为 final。例如：

final String name = getUserName();
button.addActionListener(new ActionListener() {
    public void actionPerformed(ActionEvent event) {
        System.out.println("hi " + name);
    }
});

Java 8放松了这一限制，可以不必再把变量声明为 final，但其实该变量实际上仍然是 final 的。虽然无需将变量声明为 final，但在 Lambda 表达式中，也无法用作非终态变量。如果坚持用作非终态变量（即改变变量的值），编译器就会报错。

函数接口

上面例子里提到了 ActionListener 接口，我们看一下它的代码：

public interface ActionListener extends EventListener {
    /**
     * Invoked when an action occurs.
     */
    public void actionPerformed(ActionEvent e);

}

ActionListener 只有一个抽象方法：actionPerformed，被用来表示行为:接受一个参数，返回空。记住，由于 actionPerformed 定义在一个接口里，因此 abstract 关键字不是必需的。该接口也继承自一个不具有任何方法的父接口：EventListener。我们把这种接口就叫做函数接口。

集合处理

Stream 简介

在程序编写过程中，集合的处理应该是很普遍的。Java 8 对于 Collection 的处理花了很大的功夫，如果从 JDK 7 过渡到 JDK 8，这一块也可能是我们感受最为明显的。Java 8 中，引入了流（Stream）的概念，这个流和以前我们使用的 IO 中的流并不太相同。所有继承自 Collection 的接口都可以转换为 Stream。还是看一个例子。假设我们有一个 List 包含一系列的 Person，Person 有姓名 name 和年龄 age 连个字段。现要求这个列表中年龄大于 20 的人数。
通常按照以前我们可能会这么写：

long count = 0;
for (Person p : persons) {
    if (p.getAge() > 20) {
        count ++;
    }
}

但如果使用 stream 的话，则会简单很多:

long count = persons.stream()
                    .filter(person -> person.getAge() > 20)
                    .count();

这只是 stream 的很简单的一个用法。现在链式调用方法算是一个主流，这样写也更利于阅读和理解编写者的意图，一步方法做一件事。

Stream 常用操作

Stream 的方法分为两类。一类叫惰性求值，一类叫及早求值。
判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单：只需看它的返回值。如果返回值是 Stream，那么是惰性求值。其实可以这么理解，如果调用惰性求值方法，Stream 只是记录下了这个惰性求值方法的过程，并没有去计算，等到调用及早求值方法后，就连同前面的一系列惰性求值方法顺序进行计算，返回结果。通用形式为：
Stream.惰性求值.惰性求值. ... .惰性求值.及早求值
整个过程和建造者模式有共通之处。建造者模式使用一系列操作设置属性和配置，最后调 用一个 build 方法，这时，对象才被真正创建。

1. collect(toList())
   collect(toList()) 方法由 Stream 里的值生成一个列表，是一个及早求值操作。可以理解为 Stream 向 Collection 的转换。注意这边的 toList() 其实是 Collectors.toList()，因为采用了静态倒入，看起来显得简洁。

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "c")
                               .collect(Collectors.toList());
assertEquals(Arrays.asList("a", "b", "c"), collected);

2. map
   如果有一个函数可以将一种类型的值转换成另外一种类型，map 操作就可以使用该函数，将一个流中的值转换成一个新的流。

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "hello")
                               .map(string -> string.toUpperCase())
                               .collect(toList());
assertEquals(asList("A", "B", "HELLO"), collected);

3. filter
   遍历数据并检查其中的元素时，可尝试使用 Stream 中提供的新方法 filter。

List<String> beginningWithNumbers = 
        Stream.of("a", "1abc", "abc1")
              .filter(value -> isDigit(value.charAt(0)))
              .collect(toList());
assertEquals(asList("1abc"), beginningWithNumbers);

filter 方法就是接受的一个 Predicate 的匿名函数类，判断对象是否符合条件，符合条件的才保留下来。

4. flatMap
   flatMap 方法可用 Stream 替换值，然后将多个 Stream 连接成一个 Stream。

List<Integer> together = Stream.of(asList(1, 2), asList(3, 4))
                               .flatMap(numbers -> numbers.stream())
                               .collect(toList());
assertEquals(asList(1, 2, 3, 4), together);

flatMap 最常用的操作就是合并多个 Collection。

5. max和min
   Stream 上常用的操作之一是求最大值和最小值。Stream API 中的 max 和 min 操作足以解决这一问题。

List<Integer> list = Lists.newArrayList(3, 5, 2, 9, 1);
int maxInt = list.stream()
                 .max(Integer::compareTo)
                 .get();
int minInt = list.stream()
                 .min(Integer::compareTo)
                 .get();
assertEquals(maxInt, 9);
assertEquals(minInt, 1);

这里有 2 个要点需要注意：
max 和 min 方法返回的是一个 Optional 对象（对了，和 Google Guava 里的 Optional 对象是一样的）。Optional 对象封装的就是实际的值，可能为空，所以保险起见，可以先用 isPresent() 方法判断一下。Optional 的引入就是为了解决方法返回 null 的问题。
Integer::compareTo 也是属于 Java 8 引入的新特性，叫做 方法引用（Method References）。在这边，其实就是 (int1, int2) -> int1.compareTo(int2) 的简写，可以自己查阅了解，这里不再多做赘述。

6. reduce 操作可以实现从一组值中生成一个值。在上述例子中用到的 count、min 和 max 方法,因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是 reduce 操作。

int result = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                   .reduce(0, (acc, element) -> acc + element);
assertEquals(10, result);

注意 reduce 的第一个参数，这是一个初始值。0 + 1 + 2 + 3 + 4 = 10。
如果是累乘，则为：

int result = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                   .reduce(1, (acc, element) -> acc * element);
assertEquals(24, result);

因为任何数乘以 1 都为其自身嘛。1 * 1 * 2 * 3 * 4 = 24。
Stream 的方法还有很多，这里列出的几种都是比较常用的。Stream 还有很多通用方法，具体可以查阅 Java 8 的 API 文档。

数据并行化操作

Stream 的并行化也是 Java 8 的一大亮点。数据并行化是指将数据分成块，为每块数据分配单独的处理单元。这样可以充分利用多核 CPU 的优势。并行化操作流只需改变一个方法调用。如果已经有一个 Stream 对象，调用它的 parallel() 方法就能让其拥有并行操作的能力。如果想从一个集合类创建一个流，调用 parallelStream() 就能立即获得一个拥有并行能力的流。

int sumSize = Stream.of("Apple", "Banana", "Orange", "Pear")
                    .parallel()
                    .map(s -> s.length())
                    .reduce(Integer::sum)
                    .get();
assertEquals(sumSize, 21);

因为数据并行化会先对数据进行分块，然后对每块数据开辟线程进行运算，这些地方会花费额外的时间。并行化操作只有在 数据规模比较大 或者 数据的处理时间比较长 的时候才能体现出有事，所以并不是每个地方都需要让数据并行化，应该具体问题具体分析。

元素顺序

另外一个尚未提及的关于集合类的内容是流中的元素以何种顺序排列。一些集合类型中的元素是按顺序排列的，比如 List；而另一些则是无序的，比如 HashSet。增加了流操作后，顺序问题变得更加复杂。总之记住。如果集合本身就是无序的，由此生成的流也是无序的。一些中间操作会产生顺序，比如对值做映射时，映射后的值是有序的，这种顺序就会保留 下来。如果进来的流是无序的，出去的流也是无序的。如果我们需要对流中的数据进行排序，可以调用 sorted 方法

List<Integer> list = Lists.newArrayList(3, 5, 1, 10, 8);
List<Integer> sortedList = list.stream()
                               .sorted(Integer::compareTo)
                               .collect(Collectors.toList());
assertEquals(sortedList, Lists.newArrayList(1, 3, 5, 8, 10));

@FunctionalInterface

我们讨论过函数接口定义的标准，但未提及 @FunctionalInterface 注释。事实上，每个用作函数接口的接口都应该添加这个注释。但 Java 中有一些接口，虽然只含一个方法，但并不是为了使用 Lambda 表达式来实现的。比如，有些对象内部可能保存着某种状态，使用带有一个方法的接口可能纯属巧合。该注释会强制 javac 检查一个接口是否符合函数接口的标准。如果该注释添加给一个枚举类型、类或另一个注释，或者接口包含不止一个抽象方法，javac 就会报错。重构代码时，使用它能很容易发现问题。

意义

函数式编程到底有什么好处，为什么会变得越来越流行？

1. 代码简洁，开发快速
   函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
2. 接近自然语言，易于理解
   函数式编程的自由度很高，可以写出很接近自然语言的代码。前文曾经将表达式(1 + 2) * 3 - 4，写成函数式语言：

subtract(multiply(add(1,2), 3), 4)

对它进行变形，不难得到另一种写法：

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思：

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此，函数式编程的代码更容易理解。

3. 更方便的代码管理
   函数式编程不依赖、也不会改变外界的状态，只要给定输入参数，返回的结果必定相同。因此，每一个函数都可以被看做独立单元，很有利于进行单元测试和除错，以及模块化组合。
4. 易于"并发编程"
   函数式编程不需要考虑"死锁"，因为它不修改变量，所以根本不存在"锁"线程的问题。不必担心一个线程的数据，被另一个线程修改，所以可以很放心地把工作分摊到多个线程，部署"并发编程"。
   请看下面的代码：

var s1 = Op1();
var s2 = Op2(); 
var s3 = concat(s1, s2);

由于s1和s2互不干扰，不会修改变量，谁先执行是无所谓的，所以可以放心地增加线程，把它们分配在两个线程上完成。其他类型的语言就做不到这一点，因为s1可能会修改系统状态，而s2可能会用到这些状态，所以必须保证s2在s1之后运行，自然也就不能部署到其他线程上了。多核CPU是将来的潮流，所以函数式编程的这个特性非常重要。

5. 代码的热升级
   函数式编程没有副作用，只要保证接口不变，内部实现是外部无关的。所以，可以在运行状态下直接升级代码，不需要重启，也不需要停机。语言早就证明了这一点，它是瑞典爱立信公司为了管理电话系统而开发的，电话系统的升级当然是不能停机的。