引子

Map 的数据操作，你是不是还只会put、get？
Map 是我们日常编程中十分常用的数据接口，的在 JDK8 中，Map 引入了几个新方法，可以简化我们对 Map 中数据的操作。目前 JDK 的最新 LTS 版本已经更新到 21 了，这几个在 JDK8 引入的 Map”新“方法其实也是”老“方法了，还没熟练使用也太 out 了，快来看看你都”学废“了吗？

getOrDefault

这个方法名很直观，见名知意：尝试获取 key 对应的值，如果未获取到，就返回默认值。
看一个使用的例子，新写法会比老写法更加简洁：

private static void testGetOrDefault() {
    Map<String, String> map = new HashMap<>(4);
    map.put("123", "123");
    String key = "key";
    String defaultValue = "defaultValue";

    // 老写法
    String oldValue = defaultValue;
    if (map.containsKey(key)) {
        oldValue = map.get(key);
    }
    System.out.println("oldValue = " + oldValue);

    // 新写法
    String newValue = map.getOrDefault(key, defaultValue);
    System.out.println("newValue = " + newValue);
}

foreach

看方法名也可以知道，这个方法是遍历 map 的数据使用的。
如果没有 foreach，我们遍历 map 的时候一般是使用增强 for 循环，有了这个方法后，可以更加方便使用 entry 中的 key 和 val：

private static void testForeach() {
    Map<String, String> map = new HashMap<>(4);
    map.put("123", "123");

    // 老写法
    for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
        System.out.printf("老写法 key = %s, value = %s%n", entry.getKey(), entry.getValue());
    }

    // 新写法
    map.forEach((key, value) -> System.out.printf("新写法 key = %s, value = %s%n", key, value));
}

merge

从名字可以想到，是合并 entry 使用的，但是具体是怎么合并呢？
看一下日常最常用的 Map 实现类 HashMap 对 merge 方法的实现

@Override
public V merge(K key, V value,
               BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction) {
    if (value == null || remappingFunction == null)
        thrownew NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first; int n, i;
    int binCount = 0;
    TreeNode<K,V> t = null;
    Node<K,V> old = null;
    if (size > threshold || (tab = table) == null ||
        (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
        if (first instanceof TreeNode)
            old = (t = (TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
        else {
            Node<K,V> e = first; K k;
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                    old = e;
                    break;
                }
                ++binCount;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    if (old != null) {
        V v;
        if (old.value != null) {
            int mc = modCount;
            v = remappingFunction.apply(old.value, value);
            if (mc != modCount) {
                thrownew ConcurrentModificationException();
            }
        } else {
            v = value;
        }
        if (v != null) {
            old.value = v;
            afterNodeAccess(old);
        }
        else
            removeNode(hash, key, null, false, true);
        return v;
    } else {
        if (t != null)
            t.putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            tab[i] = newNode(hash, key, value, first);
            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                treeifyBin(tab, hash);
        }
        ++modCount;
        ++size;
        afterNodeInsertion(true);
        return value;
    }
}

代码比较长，但是实现的效果比较容易描述：这个方法接收 3 个参数：key、value、function。

如果 key 存在，将 value 按照 function 做 1 次计算后，更新到 Map 中
如果 key 不存在，将 key-value 放入 Map 中

这个方法在某些场景中挺好用的，代码简洁易懂，例如：我们有 1 个 List，要统计 List 中每个元素出现的次数。我们要实现的逻辑是，遍历 List 中的每个元素，如果这个元素在 Map 中存在，Map 中的值+1；如果不存在，则放入 Map 中，次数（值）为 1。

private static void testMerge() {
    Map<String, Integer> cntMap = new HashMap<>(8);
    List<String> list = Arrays.asList("apple", "orange", "banana", "orange");

    // 老写法
    for (String item : list) {
        if (cntMap.containsKey(item)) {
            cntMap.put(item, cntMap.get(item) + 1);
        } else {
            cntMap.put(item, 1);
        }
    }

    // 新写法
    for (String item : list) {
        cntMap.merge(item, 1, Integer::sum);
    }
}

可以看到我们使用 merge 方法的话，只用 1 行就简洁实现了这个逻辑。

putIfAbsent

也是一个见名知意的方法：不存在 key 或者值为 null 时，才将键值对放入 Map。跟put方法相比，这个方法不会直接覆盖已有的值，在不允许覆盖旧值的场景使用起来会比较简洁。

private static void testPutIfAbsent() {
    Map<String, Integer> scoreMap = new HashMap<>(4);
    scoreMap.put("Jim", 88);
    scoreMap.put("Lily", 90);

    // 老写法
    if (!scoreMap.containsKey("Lily")) {
        scoreMap.put("Lily", 98);
    }

    // 新写法
    scoreMap.putIfAbsent("Lily", 98);
}

computer

computer 方法需要传入 2 个参数：key、function。主要有 3 步操作

获取到 key 对应的 oldValue，可能为 null
经过 function 计算获取 newValue
put(key, newValue)

还是以刚刚统计单次次数需求为例，看一下 computer 的写法：

private static void testComputer() {
    Map<String, Integer> cntMap = new HashMap<>(8);
    List<String> list = Arrays.asList("apple", "orange", "banana", "orange");

    // 老写法
    for (String item : list) {
        if (cntMap.containsKey(item)) {
            cntMap.put(item, cntMap.get(item) + 1);
        } else {
            cntMap.put(item, 1);
        }
    }

    // 新写法
    for (String item : list) {
        cntMap.compute(item, (k, v) -> {
            if (v == null) {
                v = 1;
            } else {
                v += 1;
            }
            return v;
        });
    }
}

computeIfAbsent

看名字就知道是compute方法衍生出来的方法，这个方法只在 key 不存在的时候，执行 computer 计算，如果说 key 对应的 value 存在，就直接返回这个 value。
例如，我们需要计算斐波那锲数列的时候，可以使用这个方法来简化代码：

private static void testComputerIfAbsent() {
    Map<Integer, Integer> fabMap = new ConcurrentHashMap<>(16);
    fabMap.put(0, 1);
    fabMap.put(1, 1);
    System.out.println(fab(5, fabMap));
}

private static Integer fab(Integer index, Map<Integer, Integer> fabMap) {
    return fabMap.computeIfAbsent(index, i -> fab(i - 2, fabMap) + fab(i - 1, fabMap));
}