用了Stream后，代码反而越写越丑？-轻识

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5、还在用分页？太Low ！试试 MyBatis 流式查询，真心爽！

文章来源：【公众号：小姐姐味道】

合理的换行
舍得拆分函数
合理的使用 Optional
返回 Stream 还是返回 List？
少用或者不用并行流
总结

Java8 的 Stream 流，加上 Lambda 表达式，可以让代码变短变美，已经得到了广泛的应用。我们在写一些复杂代码的时候，也有了更多的选择。

代码首先是给人看的，其次才是给机器执行的。代码写的是否简洁明了，是否写的漂亮，对后续的 Bug 修复和功能扩展，意义重大。

很多时候，是否能写出优秀的代码，是和工具没有关系的。代码是工程师能力和修养的体现，有的人，即使用了 Stream，用了 Lambda，代码也依然写的像屎一样。

不信，我们来参观一下一段美妙的代码。好家伙，filter 里面竟然带着潇洒的逻辑。

public List getFeeds(Query query,Page page){
    List orgiList = new ArrayList<>();

    List collect = page.getRecords().stream()
    .filter(this::addDetail)
    .map(FeedItemVo::convertVo)
    .filter(vo -> this.addOrgNames(query.getIsSlow(),orgiList,vo))
    .collect(Collectors.toList());
    //...其他逻辑
    return collect;
}

private boolean addDetail(FeedItem feed){
    vo.setItemCardConf(service.getById(feed.getId()));
    return true;
}

private boolean addOrgNames(boolean isSlow,List orgiList,FeedItemVo vo){
    if(isShow && vo.getOrgIds() != null){
        orgiList.add(vo.getOrgiName());
    }
    return true;
}

如果觉得不过瘾的话，我们再贴上一小段。

if (!CollectionUtils.isEmpty(roleNameStrList) && roleNameStrList.contains(REGULATORY_ROLE)) {
    vos = vos.stream().filter(
           vo -> !CollectionUtils.isEmpty(vo.getSpecialTaskItemVoList())
                    && vo.getTaskName() != null)
           .collect(Collectors.toList());
} else {
    vos = vos.stream().filter(vo -> vo.getIsSelect()
           && vo.getTaskName() != null)
           .collect(Collectors.toList());
    vos = vos.stream().filter(
            vo -> !CollectionUtils.isEmpty(vo.getSpecialTaskItemVoList())
                    && vo.getTaskName() != null)
           .collect(Collectors.toList());
}
result.addAll(vos.stream().collect(Collectors.toList()));

代码能跑，但多画蛇添足。该缩进的不缩进，该换行的不换行，说什么也算不上好代码。

如何改善？除了技术问题，还是一个意识问题。时刻记得，优秀的代码，首先是可读的，然后才是功能完善。

合理的换行

在 Java 中，同样的功能，代码行数写的少了，并不见得你的代码就好。由于 Java 使用；作为代码行的分割，如果你喜欢的话，甚至可以将整个 Java 文件搞成一行，就像是混淆后的 JavaScript 一样。

当然，我们知道这么做是不对的。在 Lambda 的书写上，有一些套路可以让代码更加规整。

Stream.of("i", "am", "xjjdog").map(toUpperCase()).map(toBase64()).collect(joining(" "));

上面这种代码的写法，就非常的不推荐。除了在阅读上容易造成障碍，在代码发生问题的时候，比如抛出异常，在异常堆栈中找问题也会变的困难。

所以，我们要将它优雅的换行：

Stream.of("i", "am", "xjjdog")
    .map(toUpperCase())
    .map(toBase64())
    .collect(joining(" "));

不要认为这种改造很没有意义，或者认为这样的换行是理所当然的。在我平常的代码 review 中，这种糅杂在一块的代码，真的是数不胜数，你完全搞不懂写代码的人的意图。

合理的换行是代码青春永驻的配方。

舍得拆分函数

为什么函数能够越写越长？是因为技术水平高，能够驾驭这种变化么？答案是因为懒！

由于开发工期或者意识的问题，遇到有新的需求，直接往老的代码上添加 if else，即使遇到相似的功能，也直接选择将原来的代码拷贝过去。久而久之，码将不码。

首先聊一点性能方面的。在 JVM 中，JIT 编译器会对调用量大，逻辑简单的代码进行方法内联，以减少栈帧的开销，并能进行更多的优化。所以，短小精悍的函数，其实是对 JVM 友好的。

在可读性方面，将一大坨代码，拆分成有意义的函数，是非常有必要的，也是重构的精髓所在。在 lambda 表达式中，这种拆分更是有必要。

我将拿一个经常在代码中出现的实体转换示例来说明一下。下面的转换，创建了一个匿名的函数 order->{}，它在语义表达上，是非常弱的。

public Stream getOrderByUser(String userId){
    return orderRepo.findOrderByUser().stream()
        .map(order-> {
            OrderDto dto = new OrderDto();
            dto.setOrderId(order.getOrderId());
            dto.setTitle(order.getTitle().split("#")[0]);
            dto.setCreateDate(order.getCreateDate().getTime());
            return dto;
    });
}

在实际的业务代码中，这样的赋值拷贝还有转换逻辑通常非常的长，我们可以尝试把 dto 的创建过程给独立开来。

因为转换动作不是主要的业务逻辑，我们通常不会关心其中到底发生了啥。

public Stream getOrderByUser(String userId){
    return orderRepo.findOrderByUser().stream()
        .map(this::toOrderDto);
}
public OrderDto toOrderDto(Order order){
    OrderDto dto = new OrderDto();
            dto.setOrderId(order.getOrderId());
            dto.setTitle(order.getTitle().split("#")[0]);
            dto.setCreateDate(order.getCreateDate().getTime());
    return dto;
}

这样的转换代码还是有点丑。但如果 OrderDto 的构造函数，参数就是 Order 的话 public OrderDto（Order order），那我们就可以把真个转换逻辑从主逻辑中移除出去，整个代码就可以非常的清爽。

public Stream getOrderByUser(String userId){
    return orderRepo.findOrderByUser().stream()
        .map(OrderDto::new);
}

除了 map 和 flatMap 的函数可以做语义化，更多的 filter 可以使用 Predicate 去代替。

比如：

Predicate registarIsCorrect = reg -> 
    reg.getRegulationId() != null 
    && reg.getRegulationId() != 0 
    && reg.getType() == 0;

registarIsCorrect，就可以当作 filter 的参数。

合理的使用 Optional

在 Java 代码里，由于 NullPointerException 不属于强制捕捉的异常，它会隐藏在代码里，造成很多不可预料的 bug。

所以，我们会在拿到一个参数的时候，都会验证它的合法性，看一下它到底是不是 null，代码中到处充满了这样的代码。

if(null == obj)
if(null == user.getName() || "".equals(user.getName()))

if (order != null) {
    Logistics logistics = order.getLogistics();
    if(logistics != null){
        Address address = logistics.getAddress();
        if (address != null) {
            Country country = address.getCountry();
            if (country != null) {
                Isocode isocode = country.getIsocode();
                if (isocode != null) {
                    return isocode.getNumber();
                }
            }
        }
    }
}

Java8 引入了 Optional 类，用于解决臭名昭著的空指针问题。实际上，它是一个包裹类，提供了几个方法可以去判断自身的空值问题。

上面比较复杂的代码示例，就可以替换成下面的代码：

 String result = Optional.ofNullable(order)
      .flatMap(order->order.getLogistics())
      .flatMap(logistics -> logistics.getAddress())
      .flatMap(address -> address.getCountry())
      .map(country -> country.getIsocode())
      .orElse(Isocode.CHINA.getNumber());

当你不确定你提供的东西，是不是为空的时候，一个好的习惯是不要返回 null，否则调用者的代码将充满了 null 的判断。我们要把 null 消灭在萌芽中。

public Optional getUserName() {
    return Optional.ofNullable(userName);
}

另外，我们要尽量的少使用 Optional 的 get 方法，它同样会让代码变丑。

比如：

Optional<String> userName = "xjjdog";
String defaultEmail = userName.get() == null ? "":userName.get() + "@xjjdog.cn";

而应该修改成这样的方式：

Optional<String> userName = "xjjdog";
String defaultEmail = userName
    .map(e -> e + "@xjjdog.cn")
    .orElse("");

那为什么我们的代码中，依然充满了各式各样的空值判断？即使在非常专业和流行的代码中？

一个非常重要的原因，就是 Optional 的使用需要保持一致。当其中的一环出现了断层，大多数编码者都会以模仿的方式去写一些代码，以便保持与原代码风格的一致。

如果想要普及 Optional 在项目中的使用，脚手架设计者或者 review 人，需要多下一点功夫。

返回 Stream 还是返回 List？

很多人在设计接口的时候，会陷入两难的境地。我返回的数据，是直接返回 Stream，还是返回 List？

如果你返回的是一个 List，比如 ArrayList，那么你去修改这个 List，会直接影响里面的值，除非你使用不可变的方式对其进行包裹。同样的，数组也有这样的问题。

但对于一个 Stream 来说，是不可变的，它不会影响原始的集合。对于这种场景，我们推荐直接返回 Stream 流，而不是返回集合。

这种方式还有一个好处，能够强烈的暗示 API 使用者，多多使用 Stream 相关的函数，以便能够统一代码风格。

public Stream getAuthUsers(){
    ...
    return Stream.of(users);
}

不可变集合是一个强需求，它能防止外部的函数对这些集合进行不可预料的修改。在 guava 中，就有大量的 Immutable 类支持这种包裹。

再举一个例子，Java 的枚举，它的 values() 方法，为了防止外面的 api 对枚举进行修改，就只能拷贝一份数据。

但是，如果你的 api，面向的是最终的用户，不需要再做修改，那么直接返回 List 就是比较好的，比如函数在 Controller 中。

少用或者不用并行流

Java 的并行流有很多问题，这些问题对并发编程不熟悉的人高频率踩坑。不是说并行流不好，但如果你发现你的团队，老在这上面栽跟头，那你也会毫不犹豫的降低推荐的频率。

并行流一个老生常谈的问题，就是线程安全问题。在迭代的过程中，如果使用了线程不安全的类，那么就容易出现问题。

比如下面这段代码，大多数情况下运行都是错误的：

List transform(List source){
 List dst = new ArrayList<>();
 if(CollectionUtils.isEmpty()){
  return dst;
 }
 source.stream.
  .parallel()
  .map(..)
  .filter(..)
  .foreach(dst::add);
 return dst;
}

你可能会说，我把 foreach 改成 collect 就行了。但是注意，很多开发人员是没有这样的意识的。既然 api 提供了这样的函数，它在逻辑上又讲得通，那你是阻挡不住别人这么用的。

并行流还有一个滥用问题，就是在迭代中执行了耗时非常长的 IO 任务。在用并行流之前，你有没有一个疑问？既然是并行，那它的线程池是怎么配置的？

很不幸，所有的并行流，共用了一个 ForkJoinPool。它的大小，默认是 CPU 个数-1，大多数情况下，是不够用的。

如果有人在并行流上跑了耗时的 IO 业务，那么你即使执行一个简单的数学运算，也需要排队。

关键是，你是没办法阻止项目内的其他同学使用并行流的，也无法知晓他干了什么事情。

那怎么办？我的做法是一刀切，直接禁止。虽然残忍了一些，但它避免了问题。

总结

Java8 加入的 Stream 功能非常棒，我们不需要再羡慕其他语言，写起代码来也更加行云流水。

虽然看着很厉害的样子，但它也只不过是一个语法糖而已，不要寄希望于用了它就获得了超能力。

随着 Stream 的流行，我们的代码里这样的代码也越来越多。但现在很多代码，使用了 Stream 和 Lambda 以后，代码反而越写越糟，又臭又长以至于不能阅读。没其他原因，滥用了！

总体来说，使用 Stream 和 Lambda，要保证主流程的简单清晰，风格要统一，合理的换行，舍得加函数，正确的使用 Optional 等特性，而且不要在 filter 这样的函数里加代码逻辑。在写代码的时候，要有意识的遵循这些小 tips，简洁优雅就是生产力。

如果觉得 Java 提供的特性还是不够，那我们还有一个开源的类库 vavr，提供了更多的可能性，能够和 Stream 以及 Lambda 结合起来，来增强函数编程的体验。

<dependency>
    <groupId>io.vavrgroupId>
    <artifactId>vavrartifactId>
    <version>0.10.3version>
dependency>

但无论提供了如何强大的 api 和编程方式，都扛不住小伙伴的滥用。这些代码，在逻辑上完全是说的通的，但就是看起来别扭，维护起来费劲。

写一堆垃圾 lambda 代码，是虐待同事最好的方式，也是埋坑的不二选择。

写代码嘛，就如同说话、聊天一样。大家干着同样的工作，有的人说话好听颜值又高，大家都喜欢和他聊天；有的人不好好说话，哪里痛戳哪里，虽然他存在着但大家都讨厌。

代码，除了工作的意义，不过是我们在世界上表达自己想法的另一种方式罢了。如何写好代码，不仅仅是个技术问题，更是一个意识问题。

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