行为参数化

简单讲就是把代码通过参数传递给方法

1. Lambda：直接传方法中的代码。
2. 方法引用：把方法名作为参数传递，其实传递的是方法中的代码，比lambda可读性好。

Lambda

任何lambda都不允许抛出受检异常，如果需要lambda表达式来抛出异常，可以定义一个自己的函数式接口或者把lambda放到try/catch中。

方法引用

方法引用的类类别：

1. 指向静态方法的方法引用， 比如Integer::parseInt。

2. 指向任意类型实例方法的方法引用，引用一个对象的方法，这个对象本身是lambda的一个参数。比如(String s) -> s.toUppeCase(),可以写成 String::toUppeCase

3. 指向现有对象的实例方法的方法引用。在lambda的函数体中调用一个已存在对象的方法，对象名::方法名。

流处理

流就是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，流处理的出现顺应了多核处理机的新时代，方便java进行并行处理。java的Synchronized在多核CPU上的执行成本比想象中的要高，多核处理器的每个内核都有独立的高速缓存，加锁需要这些高速缓存同步运行，然而这又需要在内核间进行较慢的缓存一致性协议通信。可以把流看作一个天然可并行的迭代器，同时加了类似linux管道操作的能力，可以一次迭代对集合中的数据进行多种有序处理，而且处理是可以利用多个cpu的并行处理，而且实现起来非常透明，几乎免费，比搞Thread更简单。流处理同时也是延后执行的，跟spark的迭代设计一致，都是由collection,reduce等action算子统一触发之前的操作定义。

person.flatMap(Person::getCar)
       .flatMap(Car::getInsurance)
       .map(Insurance::getName)
       .orElse("Unknown");　　

public Stream<CompletableFuture<String>> findPricesStream(String product) { 
　　　　return shops.stream()
               　　　.map(shop -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> shop.getPrice(product), executor))
                  　.map(future -> future.thenApply(Quote::parse))
                    .map(future -> future.thenCompose(quote -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> Discount.applyDiscount(quote), executor)));
        }

CompletableFuture[] futures = findPricesStream("myPhone")
        .map(f -> f.thenAccept(System.out::println))
        .toArray(size -> new CompletableFuture[size]);
CompletableFuture.allOf(futures).join();