集合进阶2
Java不可变集合、Stream流与方法引用深度解析
一、不可变集合(Immutable Collections)进阶指南
1.1 不可变集合核心特性
- 防御性编程:防止外部修改数据(如传递集合给第三方库时)
- 线程安全:天然支持多线程读操作
- 内存优化:JVM可进行深度优化(如字符串常量池机制)
1.2 创建方式对比
创建方式 | 适用场景 | JDK版本 |
---|---|---|
List.of() | 元素≤10的List | 9+ |
Set.of() | 元素唯一且≤10的Set | 9+ |
Map.ofEntries() | 键值对>10的Map | 9+ |
Collections.unmodifiableXxx() | 包装现有集合 | 1.2+ |
List.copyOf() | 基于现有集合创建不可变副本 | 10+ |
超过10个元素的Map创建示例:
Map<String, String> map = Map.ofEntries(entry("A", "1"), entry("B", "2"), // ... 更多条目
);
1.3 不可变集合的"伪修改"技巧
List<String> list = List.of("A", "B", "C");
List<String> newList = new ArrayList<>(list);
newList.add("D"); // ✅ 通过拷贝创建新可变集合
二、Stream流高阶操作
2.1 流式处理核心机制
流操作分类表
操作类型 | 方法示例 | 特性 |
---|---|---|
中间操作 | filter/map/sorted | 延迟执行,可链式调用 |
终结操作 | forEach/collect/count | 触发实际计算,流不可重用 |
2.2 并行流性能优化
List<Integer> numbers = ...;
// 并行处理(数据量>1万时效果显著)
long count = numbers.parallelStream().filter(n -> n % 2 == 0).count();
注意事项:
- 线程安全问题:避免修改源数据
- 资源消耗:合理控制并行度(
ForkJoinPool
配置)
2.3 高级收集器应用
// 分组统计
Map<Department, Long> deptCount = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDept, Collectors.counting()));// 分区操作(工资≥1万的划分)
Map<Boolean, List<Employee>> partition = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getSalary() >= 10000));
三、方法引用黑魔法
3.1 方法引用分类表
类型 | 语法格式 | 示例 |
---|---|---|
静态方法引用 | 类名::静态方法 | Integer::parseInt |
实例方法引用 | 对象::实例方法 | str::length |
构造方法引用 | 类名::new | Student::new |
数组构造引用 | 类型[]::new | String[]::new |
超类方法引用 | super::方法名 | super::toString |
3.2 特殊场景解决方案
场景1:处理检查异常
list.stream().map(obj -> {try {return parseObject(obj);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}});
场景2:链式方法引用
Function<String, Integer> parser = Integer::parseInt;
Function<Integer, String> formatter = Object::toString;// 组合使用
list.stream().map(parser.andThen(formatter));
3.3 方法引用VS Lambda
比较维度 | 方法引用 | Lambda表达式 |
---|---|---|
代码简洁度 | 更简洁(已有方法适配时) | 需要完整书写逻辑 |
可读性 | 需要了解被引用方法 | 逻辑直观可见 |
复用性 | 高(直接引用现有方法) | 低(需重复编写相似代码) |
四、实战案例解析
案例1:不可变集合防御性编程
public class ApiService {private static final Map<String, String> CONFIG = Map.of("timeout", "5000","retries", "3");public void processRequest(Request request) {Map<String, String> safeConfig = Map.copyOf(CONFIG);externalLib.process(safeConfig); // 防止外部修改}
}
案例2:Stream流处理CSV数据
List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get("data.csv"));List<Employee> employees = lines.stream().skip(1) // 跳过标题行.map(line -> line.split(",")).filter(arr -> arr.length == 4).map(arr -> new Employee(arr[0], Integer.parseInt(arr[1]), arr[2], Double.parseDouble(arr[3]))).collect(Collectors.toList());
五、高频面试题深度剖析
5.1 为什么Stream流不能复用?
- 流管道机制:每个流对应一个数据源快照
- 状态管理:中间操作会修改流状态
- 解决方案:通过Supplier包装流创建逻辑
Supplier<Stream<String>> streamSupplier = () -> list.stream(); streamSupplier.get().forEach(...); streamSupplier.get().count(...);
5.2 方法引用底层实现原理
- invokedynamic指令:JVM动态调用机制
- Lambda表达式的语法糖:编译时生成私有静态方法
- 性能对比:与直接调用无显著差异(JIT优化后)
六、总结与进阶建议
技术选型指南
场景 | 推荐方案 |
---|---|
只读数据共享 | 不可变集合 |
复杂数据转换 | Stream链式操作 |
代码简洁性要求高 | 方法引用+Lambda |
大数据量并行处理 | 并行流+分段处理 |
彩蛋知识:Java 16引入的Stream.toList()方法
List<String> list = stream.toList(); // 直接返回不可变列表
通过掌握这些进阶技巧,我们可以写出更高效、更简洁、更安全的Java代码。建议在实际项目中结合IDEA的代码分析功能(Alt+Enter快速转换Lambda与方法引用),持续优化编码风格。
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