Java 8带来了很多可以使编码更简洁的特性。例如，像下面的代码：
Collections.sort(transactions, new Comparator<Transaction>(){ public int compare(Transaction t1, Transaction t2){ return t1.getValue().compareTo(t2.getValue()); }});可以用替换为如下更为紧凑的代码，功能相同，但是读上去与问题语句本身更接近了：
transactions.sort(comparing(Transaction::getValue));
Java 8引入的主要特性是Lambda表达式、方法引用和新的Streams API。它被认为是自20年前Java诞生以来语言方面变化最大的版本。要想通过详细且实际的例子来了解如何从这些特性中获益，可以参考本文作者和Alan Mycroft共同编写的《Java 8 in Action: Lambdas, Streams and Functional-style programming》一书。
这些特性支持程序员编写更简洁的代码，还使他们能够受益于多核架构。实际上，编写可以优雅地并行执行的程序还是Java专家们的特权。然而，借助新的Streams API，Java 8改变了这种状况，让每个人都能够更容易地编写利用多核架构的代码。
在这篇文章中，我们将使用以下三种风格，以不同方法计算一个大数据集的方差，并加以对比。
方差是统计学中的概念，用于度量一组数的偏离程度。方差可以通过对每个数据与平均值之差的平方和求平均值来计算。例如，给定一组表示人口年龄的数：40、30、50和80，我们可以这样计算方差：
下面是计算方差的一种典型的命令式风格实现：
public static double varianceImperative(double[] population){ double average = 0.0; for(double p: population){ average += p; } average /= population.length; double variance = 0.0; for(double p: population){ variance += (p - average) * (p - average); } return variance/population.length;}为什么说这是命令式的呢？我们的实现用修改状态的语句序列描述了计算过程。这里，我们显式地对人口年龄数组中的每个元素进行迭代，而且每次迭代时更新average和variance这两个局部变量。这种代码很适合只有一个CPU的硬件架构。确实，它可以非常直接地映射到CPU的指令集。
那么，如何编写适合在多核架构上执行的实现代码呢？应该使用线程吗？这些线程是不是要在某个点上同步？Java 7引入的Fork/Join框架缓解了一些困难，所以让我们使用该框架来开发方差算法的一个并行版本吧。
public class ForkJoinCalculator extends RecursiveTask<Double> { public static final long THRESHOLD = 1_000_000; private final SequentialCalculator sequentialCalculator; private final double[] numbers; private final int start; private final int end; public ForkJoinCalculator(double[] numbers, SequentialCalculator sequentialCalculator) { this(numbers, 0, numbers.length, sequentialCalculator); } private ForkJoinCalculator(double[] numbers, int start, int end, SequentialCalculator sequentialCalculator) { this.numbers = numbers; this.start = start; this.end = end; this.sequentialCalculator = sequentialCalculator; } @Override protected Double compute() { int length = end - start; if (length <= THRESHOLD) { return sequentialCalculator.computeSequentially(numbers, start, end); } ForkJoinCalculator leftTask = new ForkJoinCalculator(numbers, start, start + length/2, sequentialCalculator); leftTask.fork(); ForkJoinCalculator rightTask = new ForkJoinCalculator(numbers, start + length/2, end, sequentialCalculator); Double rightResult = rightTask.compute(); Double leftResult = leftTask.join(); return leftResult + rightResult; }}这里我们编写了一个RecursiveTask类的子类，它对一个double数组进行切分，当子数组的长度小于等于给定阈值（THRESHOLD）时停止切分。切分完成后，对子数组进行顺序处理，并将下列接口定义的操作应用于子数组。
public interface SequentialCalculator { double computeSequentially(double[] numbers, int start, int end);}利用该基础设施，可以按如下方式并行计算方差。
public static double varianceForkJoin(double[] population){ final ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); double total = forkJoinPool.invoke(new ForkJoinCalculator(population, new SequentialCalculator() { @Override public double computeSequentially(double[] numbers, int start, int end) { double total = 0; for (int i = start; i < end; i++) { total += numbers[i]; } return total; } })); final double average = total / population.length; double variance = forkJoinPool.invoke(new ForkJoinCalculator(population, new SequentialCalculator() { @Override public double computeSequentially(double[] numbers, int start, int end) { double variance = 0; for (int i = start; i < end; i++) { variance += (numbers[i] - average) * (numbers[i] - average); } return variance; } })); return variance / population.length;}本质上，即便使用Fork/Join框架，相对于顺序版本，并行版本的编写和最后的调试仍然困难许多。
Java 8让我们可以以不同的方式解决这个问题。不同于编写代码指出计算如何实现，我们可以使用Streams API粗线条地描述让它做什么。作为结果，库能够知道如何为我们实现计算，并施以各种各样的优化。这种风格被称为声明式编程。Java 8有一个为利用多核架构而专门设计的并行Stream。我们来看一下如何使用它们来更快地计算方差。
假定读者对本节探讨的Stream有些了解。作为复习，Stream<T>是T类型元素的一个序列，支持聚合操作。我们可以使用这些操作来创建表示计算的一个管道（pipeline）。这里的管道和UNIX的命令管道一样。并行Stream就是一个可以并行执行管道的Stream，可以通过在普通的Stream上调用parallel()方法获得。要复习Stream，可以参考Javadoc文档。
好消息是，Java 8 API内建了一些算术操作，如max、min和average。我们可以使用Stream的几种基本类型特化形式来访问前面几个方法：IntStream（int类型元素）、LongStream（long类型元素）和DoubleStream（double类型元素）。例如，可以使用IntStream.rangeClosed()创建一系列数，然后使用max()和min()方法计算Stream中的最大元素和最小元素。
回到最初的问题，我们想使用这些操作来计算一个规模较大的人口年龄数据的方差。第一步是从人口年龄数组创建一个Stream，可以通过Arrays.stream()静态方法实现：
DoubleStream populationStream = Arrays.stream(population).parallel();
我们可以使用DoubleStream所支持的average()方法：
double average = populationStream.average().orElse(0.0);
下一步是使用average计算方差。人口年龄中的每个元素首先需要减去平均值，然后计算差的平方。可以将其视作一个Map操作：使用一个Lambda表达式(double p) -> (p - average) * (p - average)把每个元素转换为另一个数，这里是转换为该元素与平均值差的平方。一旦转换完成，我们就可以调用sum()方法来计算所有结果元素的和了。.
不过别那么着急。Stream只能消耗一次。如果复用populationStream，我们会碰到下面这个令人惊讶的错误：
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
所以我们需要使用第二个流来计算方差，如下所示：
public static double varianceStreams(double[] population){ double average = Arrays.stream(population).parallel().average().orElse(0.0); double variance = Arrays.stream(population).parallel() .map(p -> (p - average) * (p - average)) .sum() / population.length; return variance;}通过使用Streams API内建的操作，我们以声明式、而且非常简洁的方式重写了最初的命令式风格代码，而且声明式风格读上去几乎就是方差的数学定义。我们再来研究一下三种实现版本的性能。
我们以非常不同的风格编写了三个版本的方差算法。Stream版本是最简洁的，而且是以声明式风格编写的，它让类库去确定具体的实现，并利用多核基础设施。不过你可能想知道它们的执行效果如何。为找出答案，让我们创建一个基准测试，对比一下三个版本的表现。我们先随机生成1到140之间的3000万个人口年龄数据，然后计算其方差。我们使用jmh来研究每个版本的性能。Jmh是OpenJDK支持的一个Java套件。读者可以从GitHub克隆该项目，自己运行基准测试。
基准测试运行的机器是Macbook Pro，配备2.3 GHz的4核Intel Core i7处理器，16GB 1600MHz DDR3内存。此外，我们使用的JDK 8版本如下：
java version "1.8.0-ea"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0-ea-b121)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.0-b63, mixed mode)
结果用下面的柱状图说明。命令式版本用了60毫秒，Fork/Join版本用了22毫秒，而流版本用了46毫秒。
这些数据应该谨慎对待。比如，如果在32位JVM上运行测试，结果很可能有较大的差别。然而有趣的是，使用Java 8中的Streams API这种不同的编程风格，为在场景背后执行一些优化打开了一扇门，而这在严格的命令式风格中是不可能的；相对于使用Fork/Join框架，这种风格也更为直接。
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