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Java8发布，Lambda表达式作为一项重要的特性随之而来。或许现在你已经在使用Lambda表达式来书写简洁灵活的代码。
Lambda 表达式是一种匿名函数(对 Java 而言这并不完全正确，但现在姑且这么认为)，
简单地说，它是没有声明的方法，也即没有访问修饰符、返回值声明和名字。
你可以将其想做一种速记，在你需要使用某个方法的地方写上它。当某个方法只使用一次，而且定义很简短，使用这种速记替代之尤其有效，这样，你就不必在类中费力写声明与方法了。
函数式接口
函数式接口（functional interface）。简单来说，函数式接口是只包含一个方法的接口。比如Java标准库中的java.lang.Runnable和java.util.Comparator都是典型的函数式接口。
java 8提供 @FunctionalInterface作为注解,这个注解是非必须的，只要接口符合函数式接口的标准（即只包含一个方法的接口），
虚拟机会自动判断，但 最好在接口上使用注解@FunctionalInterface进行声明，以免团队的其他人员错误地往接口中添加新的方法。
Java中的lambda无法单独出现，它需要一个函数式接口来盛放，lambda表达式方法体其实就是函数接口的实现，
Lambda语法
包含三个部分
一个括号内用逗号分隔的形式参数，参数是函数式接口里面方法的参数
一个箭头符号：-&
方法体，可以是表达式和代码块，方法体函数式接口里面方法的实现，如果是代码块，则必须用{}来包裹起来，且需要一个return 返回值，但有个例外，若函数式接口里面方法返回值是void，则无需{}
(parameters) -& expression 或者 (parameters) -& { }
我们看个线程的demo
public class TestLambda {
//lambda实现
public static void runThreadUseLambda() {
new Thread(() -&System.out.println("我是lambda实现的线程")).start();
//内部类实现
public static void runThreadUseInnerClass() {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("内部类实现的线程");
}).start();
public static void main(String[] args) {
TestLambda.runThreadUseLambda();
TestLambda.runThreadUseInnerClass();
Lambda原理
以上是通过不同的方法来实现线程的，那么我们来看下JVM编译执行过程的原理是不是一样的？
通过 javap -c TestLambda查看字节码
通过上面的对比发现红色部分不太一样Lambda是InvokeDynamic 内部类是 invokespecial，那么是什么意思呢？
我们先温习下jvm指令
invokeinterface：调用接口方法；
invokespecial：专门用来调用父类方法、私有方法和初始化方法；
invokestatic：调用静态方法；
invokevirtual：调用对象的一般方法。
这四个指令所对应的类、调用的方法在编译时几乎是固定的：invokestatic所对应的类为静态方法所在的类，方法为静态方法本身；invokespecial所对应的类为当前对象，方法是固定的；invokeinterface和invokevirtual所对应的类也为当前对象，方法可以因为继承和实现进行选择，但也仅限于整个继承体系中选择。
在java7 JVM中增加了一个新的指令invokedynamic，用于支持动态语言，即允许方法调用可以在运行时指定类和方法，不必在编译的时候确定。
字节码中每条invokedynamic指令出现的位置称为一个动态调用点，invokedynamic指令后面会跟一个指向常量池的调用点限定符，这个限定符会被解析为一个动态调用点。
我们发现Lambda采用的是invokedynamic指令，所以Lambda还是有别于普通方式的调用的。
我们在来看下List中Lambda的使用。
import java.util.ArrayL
import java.util.L
import java.util.stream.C
public class TestLambdaList {
public static void main(String[] args) {
List userList = new ArrayList&&();
for (int i = 0; i & 10; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUserName("un" + i);
user.setPassword("password" + i);
userList.add(user);
// 通过Lambda取出User里面id的值
List idList_LB = userList.stream().map(user -& user.getId()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(idList_LB);
// 普通方法
List idList_PT = new ArrayList&&();
for (User user : userList) {
idList_PT.add(user.getId());
System.out.println(idList_PT);
class User {
public Integer getId() {
public void setId(Integer id) {
public String getUserName() {
return userN
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userN
public String getPassword() {
public void setPassword(String password) {
this.password =
以上是通过两种不同的方式实现取（出User里面id的值），很明显使用Lambda要简洁很多。
Lambda性能如何？
有许许多多关于 Java 8 中流效率的讨论，但根据 Alex Zhitnitsky 的测试结果显示：坚持使用传统的 Java 编程风格——iterator 和 for-each 循环——比 Java 8 的实现性能更佳。他们测出的结果是如下图
他们的结论：Java 8 中提供的任何一种新方式都会产生约 5 倍的性能差异。有时使用简单迭代器循环比混合 lambda 表达式和流更有效，即便这样需要多写几行代码，且需要跳过甜蜜的语法糖（syntactic suger）。
使用迭代器或 for-each 循环是遍历 ArrayList 最有效的方式，性能比采用索引值的传统 for 循环方式好两倍。
在 Java 8 的方法中，并行流的性能最佳。但是请小心，在某些情况下它也可能会导致程序运行得更慢。
我们自己来亲自测试下到底怎么样
将上面的代码添加个时间看下耗时情况
import java.util.ArrayL
import java.util.L
import java.util.stream.C
public class TestLambdaList {
public static void main(String[] args) {
List userList = new ArrayList&&();
for (int i = 0; i & 100; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUserName("un" + i);
user.setPassword("password" + i);
userList.add(user);
// 通过Lambda取出User里面id的值
long t1=System.currentTimeMillis();
List idList_LB = userList.stream().map(user -& user.getId()).collect(Collectors.toList());
//System.out.println(idList_LB);
System.out.println(System.currentTimeMillis()-t1);
// 普通方法
long t2=System.currentTimeMillis();
List idList_PT = new ArrayList&&();
for (User user : userList) {
idList_PT.add(user.getId());
System.out.println(System.currentTimeMillis()-t2);
// System.out.println(idList_PT);
class User {
public Integer getId() {
public void setId(Integer id) {
public String getUserName() {
return userN
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userN
public String getPassword() {
public void setPassword(String password) {
this.password =
测试1：在一个Main方法里面执行完
多次测试的结果是：Lambda耗时在120左右。但是foreach每次的结果都是0；
多次测试的结果是：Lambda耗时在120左右。但是foreach每次的结果都是10秒以内；
多次测试的结果是：Lambda耗时在120左右。但是foreach每次的结果都是10秒以内；
多次测试的结果是：Lambda耗时在120左右。但是foreach每次的结果都是130秒以内；
测试2：分别在一个Main方法里面执行完各自执行，（将其中的一个注释掉）
多次测试的结果是：Lambda耗时在100左右。但是foreach每次的结果都是0；
多次测试的结果是：Lambda耗时在100-120左右。但是foreach每次的结果都是12-16秒以内；
i=1000000 多次测试的结果是：Lambda耗时在120～180左右。但是foreach每次的结果都是30-50秒以内；
多次测试的结果是：Lambda耗时在120～180左右。但是foreach每次的结果都是40~60秒以内；
由此可见:使用简单迭代器循环比混合 lambda 表达式和流更有效.
开始使用 Java 8 的第一件事情是在实践中使用 lambda 表达式和流。但是请记住：它确实非常好，好到可能会让你上瘾！但是，我们也看到了，使用传统迭代器和 for-each 循环的 Java 编程风格比 Java 8 中的新方式性能高很多。
当然，这也不是绝对的。但这确实是一个相当常见的例子，它显示可能会有大约 5 倍的性能差距。如果这影响到系统的核心功能或成为系统一个新的瓶颈，那就相当可怕了。
相关资料：
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来自: 杭州
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问题没有实际价值，缺少关键内容，没有改进余地
写go的时候，函数是像下面的哪种方式好，哪种性能更优？方式一：
package main
func main(){
var getCurrentTime = func() string{
return time.Now().Format(" 15:04:05")
fmt.Println(getCurrentTime())
package main
func main(){
fmt.Println(getCurrentTime())
func getCurrentTime() string {
return time.Now().Format(" 15:04:05")
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
非匿名函数(命名函数)性能好些匿名函数每次都需要重新解释(解释这个词可能不准确)回调，但是命名函数只需要解释一次，因此性能会有提升，但是性能差异其实很小，使用的时候视情况而定。
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
按照题主给的例子肯定是方式二更好，但使不使用匿名函数是看具体的使用场景。更多的时候匿名函数是和闭包一起使用
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
Rob Pike's 5 Rules of ProgrammingRule 1: You can't tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don't try to second guess and put in a speed hack until you've proven that's where the bottleneck is.
自己做一下benchmark
func NamedFunc() string {
return getCurrentTime()
func AnonymousFunc() string {
var f = func() string {
return time.Now().Format(" 15:04:05")
return f()
func getCurrentTime() string {
return time.Now().Format(" 15:04:05")
var str = ""
func BenchmarkNamedFunc(b *testing.B) {
for i := 0; i & b.N; i++ {
str = NamedFunc()
func BenchmarkAnonymousdFunc(b *testing.B) {
for i := 0; i & b.N; i++ {
str = AnonymousFunc()
我做的结果:
goos: linux
goarch: amd64
BenchmarkNamedFunc-8
BenchmarkAnonymousdFunc-8
_/home/singlethread/test/src/definedfunc
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答非所问，不符合答题要求
宜作评论而非答案
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无法获得确切结果的问题
非开发直接相关的问题
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其他原因（请补充说明）
我要该，理由是：
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js匿名函数的执行环境为什么具有全局性
我有更好的答案
是不是运用了闭包
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虽然很久之前Mozilla就已经动过开发64位Firefox的心思,但是一直以来也没有真正实践,直到上周,Mozilla在FTP上放出了Firefox 8的64位开发版本,这才让火狐粉丝重拾了对64位的信心.根据初步的体验,64位Firefox 8稳定而且速度很快,而且当前也已经有了64位稳定版的Flash和Java插件. 也就是说,64位Firefox已经不再遥远,如果愿意的话,你现在就可以到Mozilla官方FTP上下载Firefox 8的每日开发版本提前体验一下. 你也许会想知道,64位F
进入游戏行业也有一段时间了,在日常的工作中对游戏的性能测试也产生了一些想法,因此写出来与大家讨论讨论. 网络游戏行业现在越做越大,面也越来越广了,依我的观点主要分为以下几个方面: 1.传统的c/s架构的网络游戏: 2.现在越来越风靡的b/s架构的网络游戏: 3.越来越多的wap网络游戏 那么我接下来就上面所说的3种网络游戏的性能测试怎么去做,发表一下自己的想法. 第一种 传统的c/s架构的网络游戏 这种网络游戏历史最悠久,也是目前最主流的网络游戏类型.这类游戏由需要用户下载客户端,然后通过客户端
这篇文章主要为大家分享下1亿条记录的MongoDB数据库随机查询性能测试结果,需要的朋友可以参考下 mongdb性能压力测试,随机查询,数据量1亿条记录 操作系统centos6.4x64位 从测试结果看,当mongodb将数据全部载入到内存后,查询速度根据文档的大小,性能瓶颈通常会是在网络流量和CPU的处理性能(该次测试中当数据全部在内存后,纯粹的查询速度可以稳定在10W/S左右,系统load可以维持在1以下,由于此时CPU已经被使用到极限了,当并发再大时load值会直线飙升,性能急剧下降).
什么是性能测试?国内众说纷纭,理解各不相同.很难说清楚,在此截取一段英文的资料,小二在此不敢妄加翻译. In software engineering, performance testing is testing that is performed, from one perspective, to determine how fast some aspect of a system performs under a particular workload. It can also serve
这里所说的程序是指对外提供tcp/ip交互协议的服务性程序.网络程序性能分析很重要,比如随着网络请求流量越来越大,我们需要知道已部署的服务能不能满足需求.这里采用对网络服务程序进行建模的方法分析影响程序性能的各要素,并计算相关性能值,它不够精确,但对我们使用其它工具对网络程序进行性能测试提供很好的理论指导. 1．网络请求 图1 什么是网络请求?如图1是&UNIX 网络编程&一书中表示网络交互过程的一幅图,整个请求是指从客户端到服务端 write-&read-&write-&r
1 neo4j 中节点和关系的物理存储模型 1.1 neo4j存储模型 The node records contain only a pointer to their first property and their first relationship (in what is oftentermed the _relationship chain). From here, we can follow the (doubly) linked-list of relationships unti
原文地址:http://www.alrond.com/en/2007/jan/25/performance-test-of-6-leading-frameworks/ 原文对六种流行的WEB开发框架进行了简单的性能测试,分别是: CodeIgniter on PHP Catalyst on Perl Django on Python Django on Python with Psyco RubyOnRails on Ruby Symfony on PHP TurboGears on Pytho
Neo4j是一个基于网络数据库模型的嵌入式.高性能.轻量级的持久化解决方案,最近网络数据库模型受到了越来越多的关注: Neo是一个网络--面向网络的数据库--也就是说,它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中.网络(从数学角度叫做图)是一个灵活的数据结构,可以应用更加敏捷和快速的开发模式. 你可以把Neo看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静
Duwamish Online Aaron Ching, Pedro Silva, and Allen Wagner Microsoft Developer Network January 2001 摘要:这篇文章讨论了性能测试对于成功发布一个网络应用的重要性,集中讨论了微软的Web Application Stress (WAS)这个用于测试Duwamish Online的性能的工具. 内容 介绍 使用WAS的好处 WAS的缺陷 安装WAS 创建测试脚本 配置测试脚本 运行测试脚本 结论:最好
3.3 通用的Store 类型 3.3.1 id 类型 下面是 neo4j db 中,每种Store都有自己的ID文件(即后缀.id 文件),它们的格式都是一样的. [test00]$ls -lh target/neo4j-test00.db/ |grep .id -rw-r–r–9 04-11 13:28 neostore.id -rw-r–r–9 04-11 13:28 neostore.labeltokenstore.db.id -rw-r–r–9 04-11 13:28 neostore
Neo4j刚刚发布了Neo4j 1.5 &Boden Bord& Milestone 2新版本,下面是其Release Notes: 注意安全 这话是对于升级来说的,由于这个版本在数据存储格式上有重大修改,所以升起级来可就没那么方便了,首先你最好准备好足够的磁盘空间用于数据格式转换.整个集群必须全部停机,进行完数据格式转换然后升级. 数据格式变更 下面解释一下为什么数据格式要变更,原因只有一个,就是占空间更小,新的数据格式会节约空间30%以上.不过所幸的是,除了底层格式变化外,接口没有
3.8 示例1:neo4j_exam 下面看一个简单的例子,然后看一下几个主要的存储文件,有助于理解&3–neo4j存储结构&描述的neo4j 的存储格式. 3.8.1 neo4j_exm 代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5
3 neo4j存储结构 neo4j 中,主要有4类节点,属性,关系等文件是以数组作为核心存储结构:同时对节点,属性,关系等类型的每个数据项都会分配一个唯一的ID,在存储时以该ID 为数组的下标.这样,在访问时通过其ID作为下标,实现快速定位.所以在图遍历等操作时,可以实现 free-index. 3.1 neo4j 的 store 部分类图 3.1.1 CommonAbstractStore.java CommonAbstractStore 是所有 Store 类的基类,下面的代码片段是 Com
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