本文是 JDK8 系列文章的第三篇，说起来有点惭愧，距离本专栏的上一次更新已经一年了，之前主要更新了数据结构和其他的一些文章，而且还停更了一段时间，这次打算继续恢复之前的节奏来更新，希望读者老爷们继续支持~
说回正题，本篇主要给大家带来 Lambda 的前世今生和函数式接口的关系，并详细讲解函数式接口中的四个主要接口和一众衍生接口，在文章正式开始之前，想必一些读者也是知道 Lambda 是匿名表达式的，但是可能并不清楚它是根据什么规则进行的转换，想必大家看完本文之后会有一个清晰的了解。
以下是本文的整体脉络：
1. Lambda
咱们首先来说说 Lambda 这个名字，Lambda 并不是一个什么的缩写，它是希腊第十一个字母 λ 的读音，同时它也是微积分函数中的一个概念，所表达的意思是一个函数入参和出参定义，在编程语言中其实是借用了数学中的 λ，并且多了一点含义，在编程语言中功能代表它具体功能的叫法是匿名函数（Anonymous Function），根据百科的解释：
到这我们应该看懂了，在编程语言中引入了 λ 的数学中的意思后，还加入了“匿名”这个概念，为什么要加它呢？显然是为了让开发者写起来更加方便，不必去想具体的函数名，尤其是在流式表达中，匿名能让你更加高效。
接着再来说说Lambda 的历史，虽然它在 JDK8 发布之后才正式出现，但是在编程语言界，它是一个具有悠久历史的东西，最早在 1958 年在Lisp 语言中首先采用，而且虽然Java脱胎于C++，但是C++在2011年已经发布了Lambda 了，但是 JDK8 的 LTS 在2014年才发布，所以 Java 被人叫做老土不是没有原因的，现代编程语言则是全部一出生就自带 Lambda 支持，所以Lambda 其实是越来越火的一个节奏~
那么Lambda 到底好在哪？不用写函数名？其实我觉得要回答这个问题首先要明白Lambda 在编程语言方面到底是什么？
上面也说了，Lambda 在编程语言中往往是一个匿名函数，也就是说Lambda 是一个抽象概念，而编程语言提供了配套支持，比如在 Java 中其实为Lambda 进行配套的就是函数式接口，通过函数式接口生成匿名类和方法进行Lambda 式的处理。
那么，既然是这一套规则我们明白了，那么Lambda 所提供的好处在Java中就是函数式接口所提供的能力了，函数式接口往往则是提供了一些通用能力，这些函数式接口在JDK中也有一套完整的实践，那就是 Stream。
Stream 提供了一套完整的流式处理方法帮助我们进行流式调用，熟悉Stream 的读者应该知道使用它能带来多么大的便捷，更多关于 Stream 的知识可以看我的 延迟执行与不可变，系统讲解JavaStream数据处理 ，在这篇文章中有着详细的叙述。
那么总结起来，Lambda 在Java中所提供的好处就是使用函数式接口对一些问题进行了抽象，从而得到了一些通用能力，这些通用能力就是使用Lambda 最大的好处，下面将会具体讲解JDK中都定义了哪些通用能力，看到这的小伙伴可以给本文点个赞，以示鼓励。
2. 函数式接口
在 Java 中，所有的函数式接口都是以 @Functionallnterface 进行标注的，就像这样：
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
public abstract void run();
}
在一个接口上打上 @Functionallnterface并且定义一个抽象方法，这样的类我们就称之为函数式接口，当然这个方法并不一定非要用抽象关键字来修饰，比如：
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
当然，不写 @Functionallnterface 注解其实也没关系，但是需要保证，这个接口只定义了一个抽象方法，接口的默认方法不算，那个可以称得上是接口的静态方法了。
为什么只能有一个抽象方法呢？因为你的自定义逻辑就是这个方法的匿名函数，最终会调用这个方法，所以只能有一个。
然后你就可以使用 Lambda 表达式来进行书写了，就像这样：
Thread thread = new Thread(() -> {
});
看吧，很方便的写法就定义了一个Runnable 的匿名子类出来，不过 Runnable 这种使用Lambda 只是为了生成一个匿名子类的情况确实无法完全发挥Lambda 的作用，Lambda 更大的作用还是在解决具体的问题上，而非创造一个匿名类。
举个例子，假如你想定义一个对商品数据进行商品筛查的函数，那么它可能是这样的：
public List<Goods> filter(List<Goods> list, String type) {
List<Goods> result = new ArrayList<>();
for (Goods goods : list) {
if (goods.getType().equals(type)) {
result.add(goods);
}
}
return result;
}
ok，看起来一切没问题，但是架不住需求改变啊，很快你又需要定义一个对商品金额进行筛查的方法，那么它可能是这样的：
public List<Goods> gt(List<Goods> list, Integer price) {
List<Goods> result = new ArrayList<>();
for (Goods goods : list) {
if (goods.getPrice() > price) {
result.add(goods);
}
}
return result;
}
那么你可以发现：大部分代码基本没变，只有入参和判断逻辑发生了一点改变，这个时候你可能会想，能不能把判断逻辑直接抽象成一个匿名函数，每次只需要简单写一个这个判断函数即可，再把方法入参封装成一个东西，在任何场景下都可以使用。
看到这，你可能就有点明白了，因为在Java8 已经提供了Stream流去做这件事，上面这个场景其实对应的是Stream 中的filter 方法，而filter 方法的入参就是一个函数式接口——Predicate。
还没明白吗？那我说的再清楚一点，Predicate 抽象了判断这个场景，而且这种抽象不局限于业务，是直接对某一类场景进行抽象，比如筛选商品类别，筛选商品大于某个金额或者小于某个金额，它不在纠结你到底想要怎么筛选，而是直接对筛选函数进行抽象，得到了Predicate，你想怎么筛选你自己写，剩下的交给它，它将一劳永逸的解决这类问题，当然这里面还有一部分 Stream 的功劳，不过主要思想还是 Predicate 在做，Stream 这里我们暂且不提。
像这种对于某个场景进行顶级抽象的函数式接口，JDK一共提供了四个：
-
Consumer -
Supplier -
Predicate -
Function
接下来我将一一为大家进行讲述，除了这四个之外还有大量的衍生函数式接口，在JDK8中就有50个左右，不过都是在这四个基础上进行修改，不必担心记不住的问题。
3. Consumer
**Consumer **通过名字可以看出它是一个消费函数式接口，主要针对的是消费这个场景，它的代码定义如下：
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
通过泛型 T 定义了一个入参，但是没有返回值，它代表你可以针对这个入参做一些自定义逻辑，比较典型的例子是 Stream 中的 forEach 方法。
而我们的主要使用场景也往往是循环进行某项操作，比如有一堆手机号，循环进行发短信。
所以消费场景是 Consumer 的主要用武之地，但是有时候你还面临一个问题，一个入参似乎太少了，有时候你需要对两个对象进行操作，又懒得将它们合并成一个对象，这种情况 JDK 提供了 BiConsumer：
@FunctionalInterface
public interface BiConsumer<T, U> {
void accept(T t, U u);
}
这种你可以直接传进去两个参数了，什么？你想要三个参数的？那没有，三个或者三个以上我感觉就有必要合并成一个对象进行消费了。
除了这两个之外，还有DoubleConsumer、IntConsumer和LongConsumer这种限定了入参类型的 Consumer，这里不再多述。
4. Supplier
Supplier通过名字比较难看出来它是一个场景的函数式接口，它主要针对的是get这个场景或者说获取这个场景，它的代码定义如下：
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
T get();
}
通过泛型 T 定义了一个返回值类型，但是没有入参，它代表你可以针对调用方获取某个值，比较典型的例子是 Stream 中的 collect 方法，通过自定义传入我们想要取得的某种对象进行对象收集。
而我们的主要使用场景也往往是收集和聚合这个场景了，这个场景我们也是对获得这个场景进行收集。
和Consumer一样，Supplier还具有以下衍生接口：
-
BooleanSupplier
-
DoubleSupplier
-
IntSupplier
-
LongSupplier
都是提前对获取的定义好了数据类型，思想一致，这里不再多述。
5. Predicate
Predicate前文我们已经介绍过，它主要针对的是判断这个场景，它的代码定义如下：
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
boolean test(T t);
}
通过泛型 T 定义了一个入参，返回了一个布尔值，它代表你可以传入一段判断逻辑的函数，比较典型的例子是 Stream 中的 filter方法。
我们对于它的使用场景实在是太多了，基本上做任何业务都有在内存中进行筛选 or 判断的场景。
所以判断和筛选场景是 Predicate的主要用武之地，但是有时候你还面临和上面一样的问题，一个入参似乎太少了，有时候你需要对两个对象进行操作，又懒得将它们合并成一个对象，这种情况 JDK 提供了 BiPredicate：
@FunctionalInterface
public interface BiPredicate<T, U> {
boolean test(T t, U u);
}
这种你可以直接传进去两个参数进行函数的自定义逻辑。
除了这两个之外，还有DoublePredicate、IntPredicate和LongPredicate这种限定了入参类型的Predicate，这里不再多述。
6. Function
Function 接口的名字不太能轻易看出来它的场景，它主要针对的则是 转换这个场景，其实说转换可能也不太正确，它是一个覆盖范围比较广的场景，你也可以理解为扩展版的Consumer，接口定义如下：
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
通过一个入参 T 进行自定义逻辑处理，最终得到一个出参 R，比较典型的例子是 Stream 中的 map 系列方法和 reduce 系列方法。
为什么我说也可以理解为一个扩展版的Consumer呢？我们还举例手机号发短信的场景好了，你通过循环发完短信之后可能想拿到发完短信之后的结果对象，来进行后续处理。
这个时候单纯的Consumer就不行了，因为它没有返回值，你就可以通过 Function 这种函数式对象进行处理了。
和 Consumer 一样，Function 也有一个衍生接口可以通过两个入参返回一个对象——BiFunction<T,U,R>。
还有一些定义好了入参和出参的 Function 我这里就不再赘述了~
7. 写在最后
其实这篇文章在之前的Stream的时候就该写了，一直没有机会写，看完这篇文章之后，我建议读者们再配合另外两篇Stream 文章进行阅读效果应该会更好一些：
下一篇的话，应该是 JDK8 的 CompletableFuture，这位更是重量级的，估计需要花费更多的时间了~
最后，如果觉得本文对你们有所帮助的话，请不要吝啬你们的点赞，毕竟不用投币😂😂😂，有什么问题也可以在评论区讨论，读者们的支持一直是我更新的最大动力，我们下期见。
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