为什么lambda inside map不运行？

我正在努力学习Java8中的并发性和lambdas。但我的代码没有进入地图内的lambda块

List<Book> bookList = new ArrayList<Book>();
    isbnList
    .stream()
    .map(isbn -> (CompletableFuture.supplyAsync( () -> {
        try {
            List<String> pageContents = getUrlContents(webLink + isbn);
            return new Book(
                parseBookTitle(pageContents),
                isbn,
                parseRank(pageContents)
            );
        } catch (IOException ex) {
            return null;
        }
    })).thenApply(a -> bookList.add(a))
    );

List bookList=new ArrayList（）；
isbnList
.stream（）
.map（isbn->（CompletableFuture.SupplySync）（（）->{
试一试{
List pageContents=getUrlContents（webLink+isbn）；
归还新书(
parseBookTitle（页面内容），
isbn，
parseRank（页面内容）
);
}捕获（IOEX异常）{
返回null；
}
}))。然后应用（a->bookList.add（a））
);

调试时，代码在.map行退出，我得到的是空的bookList。相同的顺序代码给出了正确的结果。

流管道是惰性的。如果没有终端操作，甚至不会执行流管道。是一个中间操作，因此不会触发管道执行

现在，您可以添加一个带有lambda表达式的步骤

cf->cf.join（）

，用于连接创建的

CompletableFuture

实例，以执行管道，并等待每个异步未来完成。但是这样做会破坏使用异步期货的全部目的，因为您正在按顺序提交它们，并在提交下一个之前等待每一个的完成

更好的是，您可以将流转换为并行流，通过删除

CompletableFuture.supplyAsync

部分并使用

collect

进行采集，直接将

map

与异步lambda主体一起使用，以获得类似的效果，而不会产生额外的混乱

List<Book> bookList = isbnList.parallelStream()
    .map(isbn -> {
        try {
            List<String> pageContents = getUrlContents(webLink + isbn);
            return new Book(
                parseBookTitle(pageContents),
                isbn,
                parseRank(pageContents)
            );
        } catch (IOException ex) {
            throw new RuntimeException(ex);
        }
    }).collect(Collectors.toList());

List bookList=isbnList.parallelStream（）
.map（isbn->{
试一试{
List pageContents=getUrlContents（webLink+isbn）；
归还新书(
parseBookTitle（页面内容），
isbn，
parseRank（页面内容）
);
}捕获（IOEX异常）{
抛出新的运行时异常（ex）；
}
}).collect（Collectors.toList（））；

---

进一步阅读：在流API javadoc中。

用forEach替换了map，但控制仍然不在lambda块中。请给出建议。您正在将异步任务提交到公共fork-join池，但不等待结果。你需要确保你的任务已经完成。回到使用map，但在forEach中加入异步未来。我会更新我的答案。我将相应地更新我的答案。请注意，

Collection

s具有

parallelStream（）

方法，该方法简化了

stream（）.parallel（）

步骤。