上午

首先查询了@Component系列注解，很有印象，这几个注解我只用过@Controller……
参考文章被我放到spring收藏里了。

感觉差不多了之后就尝试写lambda，没想到上来踩了个大坑：lambda不能赋值给泛型方法。

目前正尝试理解lambda不能与泛型方法联动的理由。

@Component系列注解
- @Component
  
  因为没有语义，常用来将非controller、service、dao包下的类交给spring，比如pojo、entity。
- @Controller
  
  无需多说，老熟人了。
- @Service
  
  这个可能要放到实现类（impl）上，反正我xml里配置的是实现类。
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  通过@Autowired注解实现类的mapper属性时，该属性可能会划波浪线，那是因为sprig找不到mapper的实现类。此时，在applictionContext.xml中将它们配置成<bean>，其mapper属性也是找不到对象的（赋值一定要用ref而不是value）。
  实际上，mapper确实没有实现类，它的接口对应的是mapper.xml。
  在applicationContext.xml中配置org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer的<bean>可以让spring找到这些xml文件。
- @Repository
  
  注解在dao包的类上。
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  配置了org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer的<bean>后，似乎就用不到这个注解了。
- @Mapper
  
  这是mybatis的注解，用来告诉mybatis被它注解的类应该有个mapper.xml。
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  由于是mybatis的注解而不是spring的，这个注解并不能让spring将被它注解的类配置到applicationContext.xml中成为<bean>，也就是说，spring不能找到仅被@Mapper注解的类。

总之，学到这里就对spring+mybatis有个模板了：

mybatis-config.xml
一、配置<settings>，开启日志、二级缓存等。

applicationContext.xml
二、用<context:property-placeholder>载入database.properties。
三、配置datasource的<bean>
四、配置SqlSessionFactoryBean的<bean>，传入datasource和configLocation（mybatis-condif.xml）
五、配置MapperScannerConfigurer的<bean>，传入SqlSessionFactoryBean和放置mapper的包。

applicationContext.xml
六、开<context:component-scan>，传入被扫描的包（多个包则开多个）
七、controller与service包中使用相关注解。

顺便把spring+springmvc也写在这里：

applicationContext.xml
一、开<mvc:annotation-driven>，和<context:annotation-config>不是一个东西。
二、开<mvc:default-servlet-handler>，用于阻止spring的DispatcherServlet拦截前端对css、js、img等静态资源的请求。
三、配置org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver的<bean>，spring的视图解析器（话说这东西必须得配置吗？）

web.xml
四、配置org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet，传入applicationContext.xml。
五、配置org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter，传入字符集名（是spring用于转换前后端字符集的内置filter）。

啊，浑身清爽 ~ ~

springboot+各种东西，这点还不太熟悉。

欠缺的部分：事务、spring中开启mapperscan后是否还要把mapper.xml配置给mybatis、

下午

看见官方文档（英文）说lambda不支持泛型方法后，我就立马放弃了。不过好歹也算是为它烦恼了一个小时的，不留点记录怎么能行呢？

官方文档上记载了lambda不支持泛型方法，知道这件事是从别的文章上，不过文章有些短，就直接把官方文档搬过来了。

文档上说lambda不适应拥有类型参数（type parameter）的方法，那么什么是类型参数呢？

<E> E get(E e);

这个 E 就是类型参数，“<E>” 是在定义 E 这个类型参数。

已经很明显了，泛型就是通过类型参数（type parameter）来定义的，lambda不适应携带类型参数的方法，就是在直言无法支持泛型方法。

为什么呢？我的理解是这样的：

在泛型方法中定义的类型参数（E）只能在这个泛型方法中使用，脱离了这个泛型方法就再也没办法获取这个类型参数了。
而lambda本身就是为了在方法之外 “定义” 方法，既然已经身置泛型方法之外了，那就无论如何都不可能使用 E 这个类型了，就算再定义一个 E，此 E 非彼 E 也是不能用的。

干嘛非得使用泛型方法里的 E 呢？
你想啊，lambda是在干什么？是在重写函数式接口的唯一抽象方法。
那重写方法有什么条件？参数列表完全一致，返回值一致，方法名一致。
参数列表完全一致，这就要求你lambda必须用我泛型方法里定义的这个 E，而不是你自己定义的什么 T、V、K。哪怕你定义了一个 E，那也不是我泛型方法里的 E，和我的参数列表不一致，就不算重写我的方法。

lambda：你还想要我怎样？？？毁灭吧！

不过在玩耍 debug 的过程中倒是发现了另外一件有趣的事情，双冒号表达式是可以支持泛型方法的……

不想了不想了，pass。

接下来是双冒号表达式 “MyClass::instance_method” 用法的使用条件：

一、抽象方法的参数必须比实例方法（instance_method）的参数多一个
二、多出来的这个参数必须是class类型的
三、多出来的这个参数必须在参数列表的首位（最左侧）。

接下来是我已经期待了两天的时刻：把lambda常见的应用场景收集起来！

话虽如此，但也就找到两条，其中一条算不算常用还很难说…( ＿＿)ノ｜

lambda的不常用场景

new Thread(Runnable)，创建一个线程，定义线程执行的代码。
JButten_instance.addActionListener(ActionListener)，给jbutton上监控，定义监控的执行代码。
java.util.stream.Stream

这里有一篇 已经把stream解释得很清晰的文章，就是有点长，好在可以根据目录直接定位到stream那一段。
这里有另一篇 也很详细地讲解了stream的文章（简书），就是有点多，好在也有目录（doge）

三个特征：
一、若不进行终端操作，所有代码都 不执行。
二、用了终端操作之后，这个流就 不能用了（可以保存成集合或数组，从而反复使用，缺点是每次使用都得再封装成流）。
三、流不是集合，对流进行操作不是在对集合进行操作，无论如何都不会改变集合中的元素。

基本数据类型流：IntStream、LongStream、DoubleStream
>>> toArray()，返回（拆封为）基本数据类型数组
>>> boxed()，转换为 包装类对象流。
>>> 内置sum()、average()、max()、min()
>>> Random_instance.ints(size, origin, bound)，返回一个 IntStream 实例，其中size为元素数目，origin为最小值，bound为最大值，且左闭右开。（同样地，可以使用doubles()，longs()）。
>>> IntStream.range(start, end)，返回一个IntStream实例，其中start为最小值，end为最大值，步长默认为1，左闭右开（DoubleStream没有这个静态方法。rangeClosed()可以包含右边界）
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基本数据类型流的collect()无法通过collectors.toList()将它们封装成集合（没有这种重载），因为基本数据类型本来就没办法直接放到集合里。

串行流（sequential()）、并行流（parallel()）、无序流（unordered()）
这方面有点模糊，可能是我还没有看到描述得很清晰的文档，目前对它们的了解仅限于：一个线程、多个线程、破坏有序集合的顺序。
至于list.stream()究竟到手那种流……可能是串行流？
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对无序流有点在意，因为 javadoc 说对于[2,4,6]形成的集合，无序流模式下计算map(a->a*2)可能给出[12,4,8]这种结果，所以给它排序是很重要的，除非根本不在意它的顺序（这种场景还是蛮多的）。
- 创建（包装为）stream
  
  list.stream()，从集合实例中获取流对象（以下简称 “流”）
  list.parallelStream()，从集合中获取并行流（另外两种流通过流对象转换）
  
  Arrays.stream(T[])，通过 T 数组构建一个流（有入参为int[]、long[]、double[]的重载方法，分别获取IntStream、LongStream、DoubleStream）
  
  Stream.of(T…)，用一串元素构成流（类似Arrays.asList()）
  
  Stream.Iterate(T, UnaryOperator<T>)，迭代计算一个初始值，以每次得到的结果作为元素形成流（需要用 limit() 约束其迭代次数，否则它就是一个无限流，可能会被其他流操作截断为有限流）
  Stream.generate(supplier)，根据被定义的供给者（supplier）获取数个元素，形成流（同上，以 limit() 约束）
- 流操作（中间操作）
  
  limit(long)，仅保留流中前n个元素（如果是无序流，因为流是无序的，所以不知道究竟保留了哪些元素）
  filter(predicate)，筛选元素（保留使predicate.test()返回true的）。
  distinct()，去重。
  skip(long)，跳过前n个元素。
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  这该死的 sql 既视感（笑死
  
  map(Function)，按照Function的 “定义” 计算每一个元素，其结果映射为新的流（能用来获取对象属性，简直神迹）
  mapToXXX(ToXXXFunction)，映射为 基本数据流（XXX为：Int、Long、Double）。
  flatMap(Function)，将每个元素转换为流，最后合并成一个大流（同样，有int、long、double适用的方法）。
  ________________________________
  不能和下面的 reduce()放到一起还蛮可惜的，这回是hadoop既视感（笑死，我大数据还没入门
  
  sorted()，按照默认规则排序
  sorted(Comparator)，传入一个比较器（函数式接口）
- 终端操作（用了就会把流 消耗掉 的操作）
  
  reduce(T, BinaryOperator)，根据二元算子（BinaryOperator）的 “定义” 进行迭代计算，得到一个 T 类型的返回值（参数 T 参与第一次迭代）。
  reduce(BinaryOperator)，流中第一个元素与第二个元素进行第一次迭代，直至得到最终结果。
  ________________________________
  迭代：每次计算的结果作为下一次计算的参数之一。
  此方法不会影响流中元素，仅返回计算结果。
  
  XXXMatch(predicate)，对每个元素进行测试（XXX：all，要求全部为true；any：任意一个为true；none，不能有true）
  findXXX()，获取一个元素（XXX：First，流中第一个；Any，任意一个）
  
  max(Comparator)，传入比较器，返回最大值
  min(Comparator)，传入比较器，返回最小值
  
  count()，返回元素总数（类似数组的 length，集合的 size()）
  foreach(Consumer)，对流中每个元素做些什么 ~~，但是禁止色色~~，另一件神器。
  collect(Collector)，返回（拆封成）一个集合（一般Collectors的方法获取实参，Collectors 不是 Collector的实现类）
  toArray(IntFunction<A[]>)，返回（拆封成）一个数组（传入 Integer[]::new 这种形式即可，有亿点复杂，换成 lambda 应该是这样的 a->new Integer[a]，a 代表流的大小
- Collectors（很多方法没放到这里）
  
  toList()，让collect()返回List集合。
  toSet()，让collect()返回Set集合。