摘要：通过一次并发处理数据集的Java代码重构之旅，展示函数式编程如何使得代码更加精练。

难度：中级

基础知识

在开始之前，了解“高阶函数”和“泛型”这两个概念是必要的。

高阶函数就是接收函数参数的函数，能够根据传入的函数参数调节自己的行为。类似C语言中接收函数指针的函数。最经典的就是接收排序比较函数的排序函数。高阶函数不神秘哦！在Java8之前，就是那些可以接收回调接口作为参数的方法；在本文中，那么接收 Function, Consumer, Supplier 作为参数的函数都是高阶函数。高阶函数使得函数的能力更加灵活多变。

泛型是能够接纳多种类型作为参数进行处理的能力。很多函数的功能并不限于某一种具体的类型，比如快速排序，不仅可以用于整型，也可以用于字符串，甚至可用于对象。泛型使得函数在类型处理上更加灵活。

高阶函数和泛型两个特点结合起来，可使得函数具备强大的抽象表达能力。

重构前

基本代码如下。主要用途是根据具体的业务数据获取接口 IGetBizData ，并发地获取指定Keys值对应的业务数据集。

package zzz.study.function.refactor.before;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import zzz.study.function.refactor.TaskUtil;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/23.
 */
public class ConcurrentDataHandlerFrame {

  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> allData = getAllData(getKeys(), new GetTradeData());
    System.out.println(allData);
  }

  public static List<String> getKeys() {
    List<String> keys = new ArrayList<String>();
    for (int i=0; i< 20000; i++) {
      keys.add(String.valueOf(i));
    }
    return keys;
  }

  /**
   * 获取所有业务数据
   */
  public static <T> List<T> getAllData(List<String> allKeys, final IGetBizData iGetBizData) {
    List<String> parts = TaskUtil.divide(allKeys.size(), 1000);
    System.out.println(parts);
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(parts.size());
    CompletionService<List<T>>
        completionService = new ExecutorCompletionService<List<T>>(executor);
    for (String part: parts) {
      int start = Integer.parseInt(part.split(":")[0]);
      int end = Integer.parseInt(part.split(":")[1]);
      if (end > allKeys.size()) {
        end = allKeys.size();
      }
      final List<String> tmpRowkeyList = allKeys.subList(start, end);
      completionService.submit(new Callable<List<T>>() {
        public List<T> call() throws Exception {
          return iGetBizData.getData(tmpRowkeyList);
        }
      });
    }

    List<T> result = new ArrayList<T>();
    for (int i=0; i< parts.size(); i++) {
      try {
        result.addAll(completionService.take().get());
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
    executor.shutdown();
    return result;
  }

}

/** 业务数据接口 */
interface IGetBizData<T> {
  List<T> getData(List<String> keys);
}

/** 获取业务数据具体实现 */
class GetTradeData implements IGetBizData<Integer> {

  public List<Integer> getData(List<String> keys) {
    // maybe xxxService.getData(keys);
    List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
    for (String key: keys) {
      result.add(Integer.valueOf(key) % 1000000000);
    }
    return result;
  }

}

代码本身写得不坏，没有拗口的地方，读起来也比较流畅。美中不足的是，不够通用化。 心急的读者可以看看最后面重构后的代码。这里还是从重构过程开始。

重构过程

从小处着手

如果面对一大块代码不知如何下手，那么就从小处着手，先动起来。 对于如下代码，了解 Java8 Stream api 的同学肯定知道怎么做了：

  public List<Integer> getData(List<String> keys) {
    // maybe xxxService.getData(keys);
    List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
    for (String key: keys) {
      result.add(Integer.valueOf(key) % 1000000000);
    }
    return result;
  }

可以写成一行代码：

    return keys.stream().map(key -> Integer.valueOf(key) % 1000000000).collect(Collectors.toList());

不过， 写多了， collect(Collectors.toList()) 会大量出现，占篇幅，而且当 map 里的函数比较复杂时，IDE 有时不能自动补全。注意到这个函数其实就是传一个列表和一个数据处理函数，因此，可以抽离出一个 StreamUtil ，之前的代码可以写成：

public static <T,R> List<R> map(List<T> data, Function<T, R> mapFunc) {
    return data.stream().map(mapFunc).collect(Collectors.toList());  // stream replace foreach
  }

return StreamUtil.map(keys, key -> Integer.valueOf(key) % 1000000000);

看上去是一个很平常的改动，实际上是一大步。注意到 map(keys, key -> Integer.valueOf(key) % 1000000000) 并没有展示该如何去计算，只是表达了要做什么计算。 从“关注计算过程” 到“描述计算内容”，实现了计算“描述” 与“执行”的关注点分离。

好滴，已经走出了第一步！

重复的foreach代码

自从了解了函数编程，似乎对重复的foreach代码生出“仇”了，恨不得消灭干净。 读者可以看到方法 getKeys 和 getAllData (从completionService获取数据时) 分别有一段foreach循环，通过计数然后添加元素并返回一个列表（具体就不贴代码了）。这样的代码看多了也会厌倦的。 实际上，可以抽离出一个 ForeachUtil 的公用类来做这个事情。为避免代码占篇幅，读者可以看重构后的 ForeachUtil， 然后 getKeys 的实现就可以凝练为一行代码：

getKeys:     
return ForeachUtil.foreachAddWithReturn(2000, (ind -> Arrays.asList(String.valueOf(ind))));

getAllData:
List<R> result = ForeachUtil.foreachAddWithReturn(parts.size(), (ind) -> get(ind, completionService));

棒！ 每次将多行代码变成一行代码是不是很爽？更重要的是，每次都抽离出了通用的部分，可以让后面的代码更好写。

注意到，由于 lambda 表达式无法处理受检异常，因此，将 get 函数抽离出来成为一个函数，lambda 表达式就显得更好看一点。

lambda取代内部类

注意到 getAllData 里有一个比较难看的内部类，是为了根据一段逻辑生成一个任务类：

completionService.submit(new Callable<List<T>>() {
        public List<T> call() throws Exception {
          return iGetBizData.getData(tmpRowkeyList);
        }
      });

实际上，优秀的IDE工具比如 Intellj 会自动提示要不要替换成 lambda 。 就依它的建议：

completionService.submit(() -> iGetBizData.getData(tmpRowkeyList));

又是一行代码！ 干净利落！

简单而有益的隔离

这里有一段代码，根据任务划分的区段范围，获取数据集的指定子集：

for (String part: parts) {
      int start = Integer.parseInt(part.split(":")[0]);
      int end = Integer.parseInt(part.split(":")[1]);
      if (end > allKeys.size()) {
        end = allKeys.size();
      }
      final List<String> tmpRowkeyList = allKeys.subList(start, end);
      // submit tasks
    }

本来是一段容易编写单测的独立逻辑块，混在 getAllData 方法里，一来让这段代码的单测难写了，二来增加了整个方法 getAllData 的单测编写麻烦度。真是两不讨好。抽离出去更好。可参见重构后的TaskUtil. 很多程序猿都有这个容易导致单测难写的不良习惯。

回调接口改造成函数接口

接下来做什么呢？ 看上去小的改动似乎到尽头了。 现在，可以考虑改造回调接口了。实际上，函数接口是回调接口的非常有效的替代者。可以把 getAllData 的参数 final IGetBizData iGetBizData 改成 Function<List<String>, List<T>> iGetBizDataFunc，表示这个函数将作用于一个列表keys，返回指定的数据集。相应的，iGetBizData.getData(tmpRowkeyList) 就可以改成 iGetBizDataFunc.apply(tmpRowkeyList) 。 就是这么简单！

读者可能会疑惑，这样改究竟有什么益处呢？第一个好处就是可以移除 iGetBizData 接口定义了。 java8之前，每次写回调，都得定义一个接口，再写实现类，烦不烦？

新的需求

假设现在我不仅需要并发获取数据，还需要并发处理数据得到一个数据列表，该怎么办呢？看上去 getAllData 已经有潜力满足需求了，可是还有一些细节要处理。实际上，无非就是给定一个T类型列表，以及一个处理列表并返回另一个R类型列表的函数，然后利用 getAllData 已有的功能就可以实现。 可以抽离出一个底层的 public static <T,R> List<R> handleAllData(List<T> allKeys, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) 方法，然后将 getAllData 的实现移入其中，对类型略加改造，就可以实现。然后 getAllData 就可以依赖 handleAllData 来实现了。泛型很强大！

抽离异常处理

我们常常会在代码里看到很多 try-catch 语句块。大多数程序猿可能并不觉得有什么，可是，重复就是代码罪恶之源。实际上，消除这些重复有一个简单的技巧：首先看这些重复函数里有哪几行语句是不一样的（通常是一行或两三行），抽离出 Function （单参数单返回函数） 或 Consumer (单参数无返回函数) 或 BiFunction (双参数单返回函数) 或 BiConsumer (双参数无返回函数) ， 然后将这个函数接口作为参数传进去。 function 的方法是 apply, consumer 的方法是 accept ；

重构后的代码可见 CatchUtil 。 实际上很像 Python 里的装饰器，通过封装函数的 try-catch ，给任何函数添加异常处理。 不过 Python 有万能函数 func(*args, **keyargs) ， Java 没有可以表示所有函数接口的万能函数。可参见文章： python使用装饰器捕获异常。

抽离并发处理

接下来，我们需要抽离出并发处理。客户端代码不需要知道数据处理的细节，它只需要传一个数据列表和一个数据处理函数，其他都交给框架层。略加修改后，可参见重构后的代码 ExecutorUtil. 原来一团代码经过精练后，长度减少了很多。handleAllData 现在变成了这样：

public static <T,R> List<R> handleAllData(List<T> allKeys, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return ExecutorUtil.exec(allKeys, handleBizDataFunc);
  }

抽离并发处理的益处在于，可以在后续使用策略模式，提供串行计算策略和并发计算策略，在不同场景下选择不同的计算策略。重构后的代码没有展示这一点。读者可以一试。

过程式改函数式

注意到有 System.out.println(allData); 嗯，怎么感觉有点不顺眼呢？其实可以编写一个消费函数，改成函数式，见如下代码。YY： 这都要改，过不过分 ？ 可是现在要方便地进行其他简单处理，就更容易了，不必编写函数，而是编写和传入不同的 lambda 表达式即可：

public static <T> void consumer(List<T> data, Consumer<T> consumer) {
    data.forEach( (t) -> CatchUtil.tryDo(t, consumer) );
  }

consumer(allData, System.out::println);
consumer(allData, (s) -> System.out.println(s*3));

更函数式的风格

注意到 handleAllData 需要传一个数据列表 allKeys ； 更函数式的风格，这个列表应该是一个数据提供函数来获得的。可以使用 Supplier 来抽象。它有一个 get 函数。 可以将 参数改成 Supplier getAllKeysFunc，然后用 getAllKeysFunc.get() 来取代之前的列表 allKeys.

public static <T,R> List<R> handleAllData(Supplier<List<T>> getAllKeysFunc, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return handleAllData(getAllKeysFunc.get(), handleBizDataFunc);
  }

这样有什么益处呢？ 抽离了列表 allKeys 的来源，现在可以从任意地方获取，比如从文件或网络中获取，只要传入一个数据提供函数即可，这使得 handleAllData 的处理范围更加灵活了。

模拟柯里化

了解柯里化的同学知道，柯里化是将多元函数分解为多个单元函数的多次调用的过程，在每一次分解的过程中，都会产生大量的副产品函数，是一个强大的函数工厂。柯里化的简单介绍可参见文章： 函数柯里化(Currying)示例 。

如何使用 Java 模拟柯里化呢？ 这要求一个并发数据处理函数返回一个函数 Function 而不是一个值列表，而返回的函数是可定制化的。这部分通过尝试及IDE的提示，而完成的。见如下代码：

/**
   * 传入一个数据处理函数，返回一个可以并发处理数据集的函数, 该函数接受一个指定数据集
   * Java 模拟柯里化: 函数工厂
   */
  public static <T,R> Function<List<T>, List<R>> handleAllData(Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return ts -> handleAllData(ts, handleBizDataFunc);
  }

  /**
   * 传入一个数据提供函数，返回一个可以并发处理获取的数据集的函数, 该函数接受一个数据处理函数
   * Java 模拟柯里化: 函数工厂
   */
  public static <T,R> Function<Function<List<T>, List<R>>, List<R>> handleAllData(Supplier<List<T>> getAllKeysFunc) {
    return handleBizDataFunc -> handleAllData(getAllKeysFunc.get(), handleBizDataFunc);
  }

然后，客户端的代码就更加有函数式风格了（甚至显得有点“另类”）。 第一个 handleAllData 接受一个数据处理函数，并返回一个封装了并发处理的数据处理函数，可以对任意指定数据集进行处理； 第二个 handleAllData 接受一个数据提供函数， 并返回一个封装了并发处理的数据处理函数，通过指定定制化的数据处理函数来实现计算。apply 里的对象是一个 Function ! 是不是有点思维反转 ？ ^_^ 仔细再体味一下~~

List<Object> objs = StreamUtil.map(DataSupplier.getKeys(), s->Double.valueOf(s));
List<Double> handledData2 = handleAllData((numbers) -> StreamUtil.map(numbers, (num) -> Math.pow((double)num,2))).apply(objs);

Function<List<String>, List<Object>> func = (numbers) -> StreamUtil.map(numbers, (num) -> Integer.parseInt(num)*2);
List<Object> handledData3 = handleAllData(DataSupplier::getKeys).apply(func);

当然，这里并不是真正的柯里化，因为参数只有一个。Scala 的柯里化是指 f(x)(y) = x+y ; f(x) = f(x)(1) = x+1 ; f(y) = f(1)(y) = 1+y ; 可以通过 f(x)(y) 将x或y代入不同的变量得到任意多的函数。利用柯里化很容易写成简洁的微框架，比如一个文件集合处理框架。 filesHandler(files)(handler) 与 filesHandler(hanler)(files) 是不一样的。这里不再过多讨论。

小结

通过使用函数式编程对过程/对象混合式代码进行重构，使得代码更凝练而有表达力了。虽然函数式编程尚未广泛推广于大型工程中，只有一部分程序猿开始尝试使用，在理解上也需要一定的思维转换，不过适度使用确实能增强代码的抽象表达力。仅仅是“高阶函数+泛型+惰性求值”的基本使用，就能产生强大而凝练的表达效果。 函数式编程确有一套自己独特的编程设计理念。 推荐阅读《Scala函数式编程》。

现代软件开发已经不仅仅是单纯地编写代码实现逻辑，而是含有很强的设计过程。需要仔细提炼概念、对象、操作，仔细设计对象之间的交互，有效地组合一系列关联对象成为高内聚低耦合的模块，有效地隔离对象关联最小化依赖关系，如此才能构建出容易理解和扩展、更容易演进的长久发展的软件。编程即是设计，从具象到抽象再到具象的过程。

重构后

重构后的代码是这样子滴：

ConcurrentDataHandlerFrameRefactored

package zzz.study.function.refactor.result;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;

import zzz.study.function.refactor.CatchUtil;
import zzz.study.function.refactor.ExecutorUtil;
import zzz.study.function.refactor.ForeachUtil;
import zzz.study.function.refactor.StreamUtil;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/23.
 */
public class ConcurrentDataHandlerFrameRefactored {

  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> allData = getAllData(DataSupplier::getKeys, GetTradeData::getData);
    consumer(allData, System.out::println);

    List<Double> handledData = handleAllData(allData,
         (numbers) -> StreamUtil.map(numbers, (num) -> Math.sqrt(num)) );
    consumer(handledData, System.out::println);

    List<Object> objs = StreamUtil.map(DataSupplier.getKeys(), s->Double.valueOf(s));
    List<Double> handledData2 =
        handleAllData((numbers) -> StreamUtil.map(numbers, (num) -> Math.pow((double)num,2))).apply(objs);
    consumer(handledData2, System.out::println);

    Function<List<String>, List<Object>> func = (numbers) -> StreamUtil.map(numbers, (num) -> Integer.parseInt(num)*2);
    List<Object> handledData3 =
        handleAllData(DataSupplier::getKeys).apply(func);
    consumer(handledData3, System.out::println);
  }

  /**
   * 获取所有业务数据
   *
   * 回调的替换
   */
  public static <T> List<T> getAllData(Supplier<List<String>> getAllKeysFunc, Function<List<String>, List<T>> iGetBizDataFunc) {
    return getAllData(getAllKeysFunc.get(), iGetBizDataFunc);
  }

  public static <T> List<T> getAllData(List<String> allKeys, Function<List<String>, List<T>> iGetBizDataFunc) {
    return handleAllData(allKeys, iGetBizDataFunc);
  }

  public static <T,R> List<R> handleAllData(Supplier<List<T>> getAllKeysFunc, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return handleAllData(getAllKeysFunc.get(), handleBizDataFunc);
  }

  /**
   * 传入一个数据处理函数，返回一个可以并发处理数据集的函数, 该函数接受一个指定数据集
   * Java 模拟柯里化: 函数工厂
   */
  public static <T,R> Function<List<T>, List<R>> handleAllData(Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return ts -> handleAllData(ts, handleBizDataFunc);
  }

  /**
   * 传入一个数据提供函数，返回一个可以并发处理获取的数据集的函数, 该函数接受一个数据处理函数
   * Java 模拟柯里化: 函数工厂
   */
  public static <T,R> Function<Function<List<T>, List<R>>, List<R>> handleAllData(Supplier<List<T>> getAllKeysFunc) {
    return handleBizDataFunc -> handleAllData(getAllKeysFunc.get(), handleBizDataFunc);
  }

  public static <T,R> List<R> handleAllData(List<T> allKeys, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    return ExecutorUtil.exec(allKeys, handleBizDataFunc);
  }

  public static <T> void consumer(List<T> data, Consumer<T> consumer) {
    data.forEach( (t) -> CatchUtil.tryDo(t, consumer) );
  }

  public static class DataSupplier {
    public static List<String> getKeys() {
      // foreach code refining
      return ForeachUtil.foreachAddWithReturn(2000, (ind -> Arrays.asList(String.valueOf(ind))));
    }
  }

  /** 获取业务数据具体实现 */
  public static class GetTradeData {

    public static List<Integer> getData(List<String> keys) {
      // maybe xxxService.getData(keys);
      return StreamUtil.map(keys, key -> Integer.valueOf(key) % 1000000000);  // stream replace foreach
    }

  }

}

ExecutorUtil

package zzz.study.function.refactor;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/25.
 */
public class ExecutorUtil {

  private ExecutorUtil() {}

  private static final int CORE_CPUS = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
  private static final int TASK_SIZE = 1000;

  // a throol pool may be managed by spring
  private static ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
      CORE_CPUS, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS,
      new ArrayBlockingQueue<>(60));

  /**
   * 根据指定的列表关键数据及列表数据处理器，并发地处理并返回处理后的列表数据集合
   * @param allKeys 列表关键数据
   * @param handleBizDataFunc 列表数据处理器
   * @param <T> 待处理的数据参数类型
   * @param <R> 待返回的数据结果类型
   * @return 处理后的列表数据集合
   *
   * NOTE: 类似实现了 stream.par.map 的功能，不带延迟计算
   */
  public static <T,R> List<R> exec(List<T> allKeys, Function<List<T>, List<R>> handleBizDataFunc) {
    List<String> parts = TaskUtil.divide(allKeys.size(), TASK_SIZE);
    //System.out.println(parts);

    CompletionService<List<R>>
        completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

    ForeachUtil.foreachDone(parts, (part) -> {
      final List<T> tmpRowkeyList = TaskUtil.getSubList(allKeys, part);
      completionService.submit(
          () -> handleBizDataFunc.apply(tmpRowkeyList));  // lambda replace inner class
    });

    // foreach code refining
    List<R> result = ForeachUtil.foreachAddWithReturn(parts.size(), (ind) -> get(ind, completionService));
    return result;
  }

  /**
   * 根据指定的列表关键数据及列表数据处理器，并发地处理
   * @param allKeys 列表关键数据
   * @param handleBizDataFunc 列表数据处理器
   * @param <T> 待处理的数据参数类型
   *
   * NOTE: foreachDone 的并发版
   */
  public static <T> void exec(List<T> allKeys, Consumer<List<T>> handleBizDataFunc) {
    List<String> parts = TaskUtil.divide(allKeys.size(), TASK_SIZE);
    //System.out.println(parts);

    ForeachUtil.foreachDone(parts, (part) -> {
      final List<T> tmpRowkeyList = TaskUtil.getSubList(allKeys, part);
      executor.execute(
          () -> handleBizDataFunc.accept(tmpRowkeyList));  // lambda replace inner class
    });
  }

  public static <T> List<T> get(int ind, CompletionService<List<T>> completionService) {
    // lambda cannot handler checked exception
    try {
      return completionService.take().get();
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();  // for log
      throw new RuntimeException(e.getCause());
    }

  }

}

TaskUtil

package zzz.study.function.refactor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Created by shuqin on 17/1/5.
 */
public class TaskUtil {

  private TaskUtil() {}

  public static List<String> divide(int totalSize, int persize) {
    List<String> parts = new ArrayList<String>();
    if (totalSize <= 0 || persize <= 0) {
      return parts;
    }

    if (persize >= totalSize) {
      parts.add("0:" + totalSize);
      return parts;
    }

    int num = totalSize / persize + (totalSize % persize == 0 ? 0 : 1);

    for (int i=0; i<num; i++) {
      int start = persize*i;
      int end = persize*i+persize;
      if (end > totalSize) {
        end = totalSize;
      }
      parts.add(start + ":" + end);
    }
    return parts;
  }

  public static <T> List<T> getSubList(List<T> allKeys, String part) {
    int start = Integer.parseInt(part.split(":")[0]);
    int end = Integer.parseInt(part.split(":")[1]);
    if (end > allKeys.size()) {
      end = allKeys.size();
    }
    return allKeys.subList(start, end);
  }

}

package zzz.study.function.refactor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/24.
 *
 * foreach 代码通用模板
 */
public class ForeachUtil {

  public static <T> List<T> foreachAddWithReturn(int num, Function<Integer, List<T>> getFunc) {
    List<T> result = new ArrayList<T>();
    for (int i=0; i< num; i++) {
      result.addAll(CatchUtil.tryDo(i, getFunc));

    }
    return result;
  }

  public static <T> void foreachDone(List<T> data, Consumer<T> doFunc) {
    for (T part: data) {
      CatchUtil.tryDo(part, doFunc);
    }
  }

}

CatchUtil

package zzz.study.function.refactor;

import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/24.
 */
public class CatchUtil {

  public static <T,R> R tryDo(T t, Function<T,R> func) {
    try {
      return func.apply(t);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();  // for log
      throw new RuntimeException(e.getCause());
    }
  }

  public static <T> void tryDo(T t, Consumer<T> func) {
    try {
      func.accept(t);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();  // for log
      throw new RuntimeException(e.getCause());
    }
  }

}

StreamUtil

package zzz.study.function.refactor;

import java.util.List;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * Created by shuqin on 17/6/24.
 */
public class StreamUtil {

  public static <T,R> List<R> map(List<T> data, Function<T, R> mapFunc) {
    return data.stream().map(mapFunc).collect(Collectors.toList()); // stream replace foreach
  }

}