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Effective Java

Effective Java
Java 8
Stateful Lambdas - Regeln für die Seiteneffekte in Lambda-Ausdrücken, die an Stream-Operationen übergeben werden
 

Java Magazin, November 2014
Klaus Kreft & Angelika Langer

Dies ist die Überarbeitung eines Manuskripts für einen Artikel, der im Rahmen einer Kolumne mit dem Titel "Effective Java" im Java Magazin erschienen ist.  Die übrigen Artikel dieser Serie sind ebenfalls verfügbar ( click here ).

 
 

In unserer Reihe über das Stream API von Java 8 haben wir bereits erläutert, was Streams sind (siehe / KRE4 /), wie man sie erzeugt und welche Operationen sie haben (siehe / KRE5 /).  Wir haben gesehen, dass jeder Stream-Operation in der Regel eine Funktion übergeben wird, die wir üblicherweise als Lambda-Ausdruck oder Methoden-Referenz ausdrücken.  Diese Funktionen müssen gewissen Bedingungen bezüglich ihrer Seiteneffekte genügen.  In diesem Artikel wollen wir uns ansehen, welche Anforderungen es sind und warum sie existieren.

Seiteneffekte

Lambda-Ausdrücke in Java, wie auch das grundsätzliche Programmierparadigma der Streams, sind stark von den Ideen der Funktionalen Programmierung abgeleitet.  Ein wichtiges Grundprinzip der Funktionalen Programmierung ist (sehr vereinfacht ausgedrückt): Seiteneffekte sind schlecht und deshalb weitestgehend unmöglich, oder falls möglich, doch zu vermeiden.  Ein solcher Ansatz (seiteneffektfreie Programmierung) passt nicht so ganz zu Java als objektorientierte Programmiersprache.  So hat Java zum Beispiel kein explizites Konzept für unveränderliche Typen und mit  final hat es auch nur ein sehr schwaches Konzept für unveränderliche Variablen.

 
 

Was blieb also anderes, als einen pragmatischen Kompromiss zu suchen.  Das bedeutet im Fall von Lambda-Ausdrücken (und Methoden Referenzen), die an Stream-Operationen übergeben werden: Manche Seiteneffekte sind zulässig.  Manche Seiteneffekte sind ganz verboten.  Manche Steiteneffekte sind zwar zulässig, aber wenn möglich zu vermeiden.  Zum Teil hängt dies auch noch von der spezifischen Stream-Operation ab.
 
 

Schauen wir uns die Details an.  Die Seiteneffekte, die verboten sind, werden in der Javadoc der Stream-Operation bei der Beschreibung des Funktions-Parameters aufgelistet.  Zum Beispiel findet man in der Javadoc der Methode  f ilter() zum Parameter  predicate folgende Erläuterung:
 
 

predicate a non-interfering, stateless predicate to apply to each element to determine if it should be included
 
 

Die entscheidenden Worte sind non-interfering und stateless .   Sie beschreiben die verbotenen Seiteneffekte.  Schauen wir sie uns genauer an.  Fangen wir dabei mit Statelessness an.

Statelessness

Die Statelessness (Zustandslosigkeit) ist eine Anforderung, die von den meisten Funktionen verlangt wird, die an Stream-Operationen übergeben werden. Ausgenommen sind nur die Funktionen, die an  forEach () forEachOrdered () und  peek () übergeben werden. 

 
 

Zustandslosigkeit heißt, dass die Ausführungen der Funktion auf den verschiedenen Sequenz-Elementen nicht voneinander abhängig sein dürfen.  Insbesondere dürfen die Funktionen keine Daten akkumulieren oder modifizieren. 
 
 

Hier sind Beisp iele für zustandslose Funktionen, die die Statelessness-Anforderung erfüllen:
 
 

List<String> streamSource = …;

streamSource.parallelStream()

                .filter( w->w.length()>0 )

                .map( w->w.charAt(0) )

                .forEach( System.out :: print );
 
 

Das Prädikat, das an die  filter -Operation übergeben wird, liest einen String und bestimmt dessen Länge. Das Prädikat ist zustandslos und hat keinerlei Seiteneffekte.  Man kann es beliebig oft und in beliebiger Reihenfolge auf die Sequenz-Elemente anwenden; es kommt für jedes Sequenz-Element immer seine Länge heraus.  Gleiches gilt für das Mapping, das der  map -Operation übergeben wird.  Es kommt immer der Anfangsbuchstabe des jeweiligen Strings heraus.  Die Funktion, die an die  forEach -Operation übergeben wird, hat hingegen Seiteneffekte: sie gibt das Zeichen auf  System.out aus.  Jetzt ist nicht mehr egal, wie oft und in welcher Reihenfolge die Funktion ausgeführt wird; es wirkt sich auf Ausgabe aus, die auf  System.out erscheint.  Die Ausführungen der  print -Methode auf den verschiedenen Stream-Elementen sind jedoch nicht voneinander abhängig.  Deshalb ist der Seiteneffekt der  print -Methode vergleichsweise harmlos.  Das Problem mit Seiteneffekten und der Verletzung der Statelessness-Anforderung ist, dass sie nicht immer harmlos sind, sondern im Gegenteil sehr leicht zu Fehlern führen können. 
 
 

Hier ist ein Beispiel für eine zustandsbehaftete Funktion, die die Statelessness-Anforderung verletzt:
 
 

List<String> streamSource = …;

Set<String>  wordsAlreadySeen = new HashSet<>();

streamSource.stream()

            .filter(w->

                {if( wordsAlreadySeen .contains(w)) {

                    return false;

                } else {

                     wordsAlreadySeen .add(w);

                    return true;

                })

            .forEach(System.out::println);
 
 

Aus einer Sequenz von Strings sollen alle Duplikate entfernt werden.  Dafür wird ein Set zur Hilfe genommen, in dem eingetragen wird, welche Strings schon vorgekommen sind.  Nur diejenigen Strings, die noch nicht aufgetreten sind, werden in den Downstream weitergegeben.  Das gezeigte Prädikat ist ein Beispiel für die Verletzung der Statelessness-Anforderung, denn es hängt vom Zustand des Sets ab, welches Ergebnis das Prädikat für ein bestimmtes Sequenz-Element liefert. 
 
 

Klarerweise ist die Modifikation des Sets ein Seiteneffekt und dieses Mal ist es kein harmloser Seiteneffekt.  Erstens ist ein  HashSet nicht thread-safe und zweitens hat die check-and-react-Sequenz ("wenn enthalten, dann eliminieren, sonst weitergeben") bei paralleler Ausführung eine Race Condition: in dem Moment, wo das Prädikat  true zurückgibt, stimmt u.U. die Bedingung "ist nicht enthalten" schon nicht mehr, trotzdem wird  true zurück gegeben und so können dann sporadisch Duplikate im Downstream auftauchen. 
 
 

Das sind subtile Fehler, die bei paralleler Ausführung der  filter -Operation auftreten.  Wie in den vorhergehenden Artikeln schon erwähnt, sollte man sich grundsätzlich bemühen, Stream-Operationen so zu nutzen, dass sie für sequentielle und parallele Streams gleichermaßen funktionieren.  Immerhin könnten Kollegen auf die Idee kommen,  parallelStream() statt  stream() auf der  streamSource aufzurufen, weil sie sich von der Parallelisierung eine Performancesteigerung versprechen.  Aus diesem Grund ist die Statelessness grundsätzlich gefordert, auch wenn die Probleme bzw. Fehler bei Nutzung eines sequentiellen Streams (wie in dem Beispiel oben) noch nicht auftreten.
 
 

Oftmals stellt sich bei näherem Hinsehen heraus, dass es gar nicht nötig ist, Funktionen mit Seiteneffekten zu verwenden (wie das Prädikat in unserem Beispiel oben).  Um Duplikate aus einem Stream zu entfernen, gibt es die Stream-Operation  distinct . Wir können das obige Beispiel alternativ so implementieren:
 
 

List<String> streamSource = …;

streamSource.parallelStream()

           . distinct ()

            .forEach(System.out::println);
 
 

Auf diese Weise ist es viel einfacher und sicherer. Eine Schwierigkeit im Umgang mit den Streams ist sicherlich, dass man u.U. nicht alle Möglichkeiten kennt, die das Stream-API bietet.  Deshalb werden zustandsbehaftete Funktionen verwendet, obwohl es vielleicht gar nicht nötig ist.
 
 

Kommen wir noch mal zu den Stream-Operationen, die keine Zustandslosigkeit von ihren Funktionsparametern fordern.  Dies sind die den Stream-Operationen  peek() und  forEach() forEachOrdered() .
 
 

peek() ist eine intermediären Stream-Operation, die verwendet wird, um Zwischenergebnisse mitzutracen.  Zum Beispiel könnten wir unser erstes Beispiel so abwandeln:
 
 

List<String> streamSource = …;

streamSource.parallelStream()

                .filter(w->w.length()>0)

                . peek(w-> trace . trace ( "word passed: "+w ))

                .map(w->w.charAt(0))

                .forEach(System.out::print);
 
 

Jetzt tracen wir mit, welche Worte durch  filter() durchgehen und bei  map() ankommen.  Grundsätzlich ist es möglich, dass die trace-Funktionalität stateful ist.  Zum Beispiel könnten die Trace-Meldungen client-seitig gepuffert werden, bevor sie an den Trace-Server gesandt werden.  Deshalb wird für  peek() keine Zustandslosigkeit gefordert.  Wichtig ist dabei aber folgende Bemerkung aus der Javadoc von  peek() :
 
 

             If the action modifies shared state, it is responsible for providing the required synchronization.
 
 

Das heißt, falls der an  peek() übergebene Lambda-Ausdruck einen Zustand hat, der verändert werden kann, so ist man selbst dafür verantwortlich, diesen Zustand thead-sicher zu machen.
 
 

Die Situation bei  forEach() / forEachOrdered() ist im Prinzip die gleiche wie bei  peek() .  Der übergebene Lambda-Ausdruck darf Zustand haben und man ist selbst für die Thread-Sicherheit des Zustands verantwortlich.  Schauen wir uns dazu noch ein Beispiel aus dem letzten Artikel (/ KRE6 /) an:
 
 

List<String> streamSource = …;

StringBuffer sb = new  StringBuffer() ;

streamSource. parallelStream() .forEach (s ->  sb.append(s) );

String resultString = sb.toString();
 
 

Hiermit sammeln wir die Strings aus der  streamSource in einem  StringBuffer auf.  Dieser  StringBuff er repräsentiert den veränderbaren Zustands des Lambda-Ausdrucks. Da die  append() Methode des  StringBuffers synchronized ist, ist der konkurrierende Zugriff auf den  StringBuffer thread-sicher.  Trotzdem sollte man grundsätzlich auch bei  forEach() im Fall von stateful Lambda-Ausdrücken kritisch sein und sich fragen, ob es nicht eine bessere Lösung gibt.  Wie wir im letzen Artikel ausführlich diskutiert haben, gibt es eine performantere Lösung.  Sie sieht folgendermaßen aus:
 
 

List<String> streamSource = …;

String resultString = streamSource.parallelStream()

                                  .collect(Collectors.joining()) ;
 
 

Bei einem Benchmark auf einem Zwei-Core-Prozessor mit einem parallelen Stream, der 20.000 Elemente enthielt, war diese Lösung mit dem  joining -Kollektor etwa 5,2 mal schneller als die vorhergehende mit dem  StringBuffer .  Die explizite Synchronisation des Zustands bremst die Lösung mit dem  StringBuffer aus.  Man sieht also, selbst wenn (veränderlicher) Zustand zulässig ist, sollt man ihn nur nutzen, wenn man ansonsten keine bessere Lösung findet.

Non-Interference

Erinnern wir uns noch mal an den Anfang dieses Artikels. Von einem  predicate , das an die  f ilter() Methode übergeben wird, fordert die Javadoc, dass es neben stateless auch non-interfering ist. Diese Non-Interference-Anforderung (man könnte es vielleicht als "Nichteinmischungsgebot" übersetzen) wird generell an allen Funktionen gestellt, die an Stream-Operationen übergeben werden.  Die Non-Interference-Anforderung bedeutet, dass die betreffende Funktion keine Modifikationen an der unterliegenden Datenquelle ausführen darf.

 
 

Zur Erinnerung: in / KRE4 / hatten wir erläutert, dass Streams keine Datenspeicher sind, sondern lediglich auf Datenspeicher (Collections, Arrays, etc.) verweisen.  Die Non-Interference-Anforderung bezieht sich auf diesen unterliegenden Datenspeicher (die sogenannte Stream Source ).  Funktionen, die an Stream-Operationen übergeben werden (und von denen Non-Interference verlangt wird), dürfen die unterliegende Datenquelle nicht verändern. 
 
 

Hier ist ein Beispiel für eine Funktion, die die Non-Interference-Anforderung verletzt:
 
 

List<Integer> underlyingList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9));

underlyingList .stream()

              .map(i->2*i)

              .forEach( underlyingList ::add);  // <=  ConcurrentModificationException
 
 

Der  forEach -Operation wird als Consumer die Methoden-Referenz  underlyingList::add übergeben.  Die  add -Methode verletzt ganz offensichtlich die Non-Interference-Anforderung, denn sie versucht, die Ergebnisse des vorangegangenen Mappings in die unterliegende Liste einzufügen.  Der gezeigte Beispielcode scheitert beim Ablauf mit einer  ConcurrentModificationException .  Die Exception ist nicht verwunderlich: wir modifizieren die Liste während der Iteration über die Listenelemente; das führt auch bei Imperativer Programmierung und Benutzung einer  for -Schleife zu einer  ConcurrentModificationException .  Die Exception ist Teil des Fail-Fast-Verhaltens des Collection-Iterators.  Das Auftreten der  ConcurrentModificationException ist aber nur einer der möglichen Effekte, die bei Verletzung der Non-Interference-Anforderung auftreten können.  Es sind auch andere Fehler (z.B. inkonsistente Objekte, seltsame Ergebnisse, usw.) denkbar.
 
 

Hier sind zur Illustration noch weitere Beispiele:
 
 

List<Integer> unmodifiableStreamSource

        = Collections.unmodifiableList(new ArrayList<>(Arrays.asList(4, 5, 6, 7, 8, 9, 0)));

unmodifiable StreamSource .stream()

              .map(i->2*i)

              .forEach( unmodifiable StreamSource ::add);  // <=  UnsupportedOperationException

List<Integer> synchronizedStreamSource

        = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>(Arrays.asList(4, 5, 6, 7, 8, 9, 0)));

synchronizedStreamSource .stream()

              .map(i->2*i)

              .forEach( synchronizedStreamSource ::add);  // <=  ConcurrentModificationException
 
 

Eine unveränderliche Collection verkraftet selbstverständlich überhaupt keine Modifikationen; der Versuch einer Modifikation scheitert mit einer  UnsupportedOperationException . Wie man sieht, genügt auch Thread-Sicherheit nicht: eine  synchronizedList ist zwar thread-sicher, verkraftet aber trotzdem keine konkurrierenden Modifikationen während der Iteration.
 
 

Die Fehlerindikation muss aber nicht unbedingt immer so offensichtlich sein, wie in den bisherigen Beispielen.  Auf dem Workshop unserer Lambda-Tour im letzten Jahr in Hamburg wollten die Teilnehmer sehen, wie sich ein Verstoß gegen die Non-Interference bei Nutzung des Key-Sets auswirkt, wenn die Stream-Source eine  Concurrent Hash Map ist.  Die Frage war: Was macht der folgende Code?
 
 

ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chm = new ConcurrentHashMap<>();

chm.put(4,4);

chm.put(5,5);
 
 

  chm.keySet().stream()

            .map(i->2*i)

            .forEach(k->chm.put(k,k));  // Verstoß gegen Non-Interference
 
 

System.out.println(chm);
 
 

Kommt eine Exception?  Werden die Werte einmal (also für 8 und 10) neu eingefügt?  Oder läuft der Code für immer, weil immer wieder neue Werte in die Map kommen?  Nichts von alledem.  Die Ausgabe ist:
 
 

    {16=16, 4=4, 20=20, 5=5, 8=8, 10=10}
 
 

Der Iterator sieht die ersten beiden Werte, die neu eingefügt werden (8 und 10).  Daraus werden wieder neue Werte erzeugt (16 und 20), die der Iterator dann aber nicht mehr zu sehen bekommt.  Das Ergebnis ist also ziemlich zufällig.  Mit anderen Zahlen, anderer Größe der  HashMap , usw. kann der Ablauf ganz anders sein.  Dies zeigt, dass, selbst wenn die unterliegende Datenstruktur robust genug ist, die Non-Interference-Anforderung Sinn macht, weil das Ergebnis sonst nicht deterministisch ist.
 
 

Was kann man tun, um die Interference in unserem Beispiel zu vermeiden.  Schauen wir uns dazu noch mal das Ausgangsbeispiel ab.  Hier kann man zum Beispiel die neu erzeugten Elemente zwischenspeichern und anschließend an die Stream-Source anhängen:
 
 

List<Integer> underlyingList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9));

List<Integer> resultList = underlyingList.stream()

                                         .map(i->2*i)

                                         . collect (Collectors.toList());

underlyingList. addAll (resultList);
 
 

Die Ergebnisse des Mappings werden in einer Liste abgelegt, die anschließend an die unterliegende Liste angehängt wird.
 
 

Modifikation der Sequenz-Elemente

Die Non-Interference-Anforderung bezieht sich erst einmal nur auf Modifikationen an der unterliegenden Datenquelle, d.h. es dürfen keine Elemente zur Datenquelle hinzugefügt oder entfernt werden, während eine Stream-Operation läuft.  Nun stellt sich die Frage, ob die Funktionen, die an die Stream-Operationen als Argumente übergeben werden, Modifikationen an den Elementen der unterliegenden Datenquelle ausführen dürfen. 

 
 

Grundsätzlich ist es keine gute Idee, wenn zum Beispiel das Prädikat einer Filter-Operation die Elemente der unterliegenden Datenquelle ändert, auch wenn dieser Seiteneffekt nicht explizit in der Javadoc verboten ist.  Das gilt auch für alle anderen Stream-Operationen mit Ausnahme von  forEach( ) / forEachOrdered() .  Diese beiden Operationen produzieren nichts, denn ihr Returntyp ist  void .  Ihre ganze Funktionalität besteht darin, Seiteneffekte zu erzeugen.  Ein solcher Seiteneffekt kann genau darin bestehen, die Stream-Elemente zu ändern.  So kann man zum Beispiel den folgenden Code nutzen, um in einer Sequenz von Punkten (vom Typ  Point ) die Koordinaten alle Punkte in der  streamSource zu verschieben:
 
 

Collection<Point> streamSource = …;

streamSource.stream()

            .forEach(p->p.translate(1,-1));
 
 

Dabei sollte man sich überlegt haben, warum man es macht. Will man die Punkte in der Collection wirklich verändern oder werden die veränderten Punkte nur erzeugt, um sie weiterzuverarbeiten?  Wenn letzteres der Fall ist, kann man die Stream-Source unverändert lassen. Stattdessen erzeugt man einfach neue veränderte Punkte durch ein Mapping und verwendet diese neuen Punkte weiter.  Das sieht dann so aus:
 
 

Collection<Point> streamSource = …;

streamSource.stream()

            . map(p->new Point(p.x+1,p.y-1))

            .forEach(System.out::print);
 
 

Natürlich ist es weniger performant, weil alle Punkte neu erzeugt werden müssen.  Dafür sind die Punkte in der Orignal-Collection unverändert geblieben.  Welche der Lösung vorzuziehen ist, ist von Fall zu Fall zu entscheiden.
 
 

Ein Verändern der Punkte in der Collection kann aber auch aus einem anderen Grunde kritisch sein.  Solange die unterliegende Datenquelle eine Liste oder ein Array ist, ist es unproblematisch.  Wenn die unterliegende Collection aber ein Set ist, dann werden die internen Datenstrukturen des Sets durch die Anwendung der  translate -Methode auf die Set-Elemente zerstört. Das ist ein Effekt, der bei allen Collections auftritt, bei denen die Anordnung der Elemente in ihren internen Datenstrukturen (sortierter Binärbaum, Hash-Buckets, etc.) vom Inhalt der Elemente abhängt.  Dieses Problem hat genaugenommen nichts mit Streams und Lambda-Ausdrücken zu tun.  Es tritt genauso bei Imperativer Programmierung und Benutzung einer  for -Schleife auf.

Zusammenfassung

Wir haben uns in diesem Beitrag detailliert angesehen, welche Anforderungen bezüglich Seiteneffekten an die Funktionen gestellt werden, die wir an Stream-Operationen übergeben.  Es werden Non-Interference und Statelessness verlangt.  Selbst wenn Statelessness nicht ausdrücklich verlangt wird, ist es ratsam, auf Seiteneffekte zu verzichten, weil der Code dadurch robuster und weniger fehleranfällig wird.

 
 

Wir beenden hiermit vorläufig unsere Reihe über die Streams in Java, um später noch einmal auf parallele Streams zurück zu kommen.  In den nächsten Beiträgen zum Thema "Java 8 Neuerungen" wollen wir uns dem Date/Time-API  und den Erweiterungen bei den Concurrency Utilities zuwenden .
 
 

Die gesamte  Serie über Java 8:

/JAV8-0/ Neue Features in Java 8 - Überblick
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, März 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/73.Java8.Overview/73.Java8.Overview.html
/JAV8-1/ Funktionale Programmierung in Java
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, September 2013
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/70.Java8.FunctionalProg/70.Java8.FunctionalProg.html
/JAV8-2/ Lambda-Ausdrücke und Methoden-Referenzen
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Dezember 2013
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/71.Java8.Lambdas/71.Java8.Lambdas.html
/JAV8-3/ Default-Methoden und statische Methoden in Interfaces
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Februar 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/72.Java8.DefaultMethods/72.Java8.DefaultMethods.html
/JAV8-4/ Übersicht über das Stream API in Java 8
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Mai 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/74.Java8.Streams-Overview/74.Java8.Streams-Overview.html
/JAV8-5/ Stream-Erzeugung und Stream-Operationen
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Juli 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/75.Java8.Fundamental-Stream-Operations/75.Java8.Fundamental-Stream-Operations.html
/JAV8-6/ Stream-Kollektoren und die Stream-Operation collect()
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, September 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/76.Java8.Stream-Collectors/76.Java8.Stream-Collectors.html
/JAV8-7/ Stateful Lambdas - Regeln für die Seiteneffekte in Lambda-Ausdrücken, die an Stream-Operationen übergeben werden
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, November 2014
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/77.Java8.Streams-and-Statefulness/77.Java8.Streams-and-Statefulness.html
/JAV8-8/ Das Date/Time API
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Januar 2015
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/78.Java8.Date-Time-API/78.Java8.Date-Time-API.html
/JAV8-9/ CompletableFuture
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, März 2015
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/79.Java8.CompletableFuture/79.Java8.CompletableFuture.html
/JAV8-10/ Optional<T>
Klaus Kreft & Angelika Langer, Java Magazin, Mai 2015
URL: http://www.angelikalanger.com/Articles/EffectiveJava/80.Java8.Optional-Result/80.Java8.Optional-Result.html

 
 

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