Java8 新特性学习

Posted on 2018-09-04 19:12 激流勇进、阅读(416) 评论(0) 编辑收藏举报

摘自：https://blog.csdn.net/shuaicihai/article/details/72615495

Lambda 表达式

Lambda 是一个匿名函数，我们可以把 Lambda 表达式理解为是一段可以传递的代码（将代码像数据一样进行传递）。可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使Java的语言表达能力得到了提升。
Lambda 表达式在Java 语言中引入了一个新的语法元素和操作符。这个操作符为 “->” ，该操作符被称为 Lambda 操作符或箭头操作符。它将 Lambda 分为两个部分：
- 左侧：指定了 Lambda 表达式需要的所有参数
- 右侧：指定了 Lambda 体，即 Lambda 表达式要执行的功能。

Lambda 表达式语法

语法格式一：无参，无返回值，Lambda 体只需一条语句

1 Runnable runnable = () -> System.out.println("hello Lambda");

语法格式二：Lambda 需要一个参数

Consumer<String> con = (t) -> System.out.println(t);

语法格式三：Lambda 只需要一个参数时，参数的小括号可以省略

1 Consumer<String> con = t -> System.out.println(t);

语法格式四：Lambda 需要两个参数，并且有返回值

1 Comparator<Integer> comparator = (x,y) -> {
2         System.out.println("相加结果是:"+(x+y));
3         return Integer.compare(x,y);
4     };

语法格式五：当 Lambda 体只有一条语句时，return 与大括号可以省略

1 Comparator<Integer> comparator = (x,y) -> Integer.compare(x,y);

语法格式六：数据类型可以省略，因为可由编译器推断得出，称为“类型推断”

1 Comparator<Integer> comparator = (x,y) -> Integer.compare(x,y);

类型推断

上述 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda 表达式中无需指定类型，程序依然可以编译，这是因为 javac 根据程序的上下文，在后台推断出了参数的类型。Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境，是由编译器推断出来的。这就是所谓的“类型推断”。

 1  /**
 2      * Lambda表达式基础语法,Java8中引入新的操作符"->"
 3      * Lambda表达式分为左右两部分:
 4      *  左:Lambda表达式的参数列表
 5      *  右:Lambda表达式中所需执行的功能,即Lambda体
 6      */
 7     public class LambdaDemo {
 8 
 9         @Test
10         public void test1(){
11             Runnable r = new Runnable() {
12 
13                 @Override
14                 public void run() {
15                     System.out.println("hello world");
16                 }
17             };
18             r.run();
19             System.out.println("------------");
20 
21             //Lambda表达式
22             Runnable runnable = () -> System.out.println("hello Lambda");
23             runnable.run();
24         }
25 
26         @Test
27         public void test2(){
28             Consumer<String> consumer = new Consumer<String>() {
29 
30                 @Override
31                 public void accept(String t) {
32                     System.out.println(t);
33                 }
34             };
35             consumer.accept("hello consumer !");
36             System.out.println("---------------");
37 
38             //Lambda表达式
39     //      Consumer<String> con = (t) -> System.out.println(t);
40             Consumer<String> con = t -> System.out.println(t);
41             con.accept("hello Lambda !");
42         }
43 
44         @Test
45         public void test3(){
46             Comparator<Integer> comparator = (x,y) -> {
47                 System.out.println("相加结果是:"+(x+y));
48                 return Integer.compare(x,y);
49             };
50 
51             int compare = comparator.compare(1, 2);
52             System.out.println(compare);
53         }
54 
55         @Test
56         public void test4(){
57             Comparator<Integer> comparator = (x,y) -> Integer.compare(x,y);
58 
59             int compare = comparator.compare(1, 2);
60             System.out.println(compare);
61         }
62 
63         @Test
64         public void test5(){
65             show(new HashMap<>());
66         }
67 
68         public void show(Map<String,Integer> map){
69 
70         }
71     }

函数式接口

只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口。
你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若 Lambda 表达式抛出一个受检异常，那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明）。
我们可以在任意函数式接口上使用 @FunctionalInterface 注解，这样做可以检查它是否是一个函数式接口，同时 javadoc 也会包含一条声明，说明这个接口是一个函数式接口。

Java 内置四大核心函数式接口

 1  /**
 2      * 函数式接口
 3      */
 4     public class TestFunction {
 5 
 6         //Consumer<T>消费型接口
 7         @Test
 8         public void test1(){
 9             cost(8888, (m) -> System.out.println("共消费:" + m + "元"));
10         }
11 
12         public void cost(double money,Consumer<Double> con){
13             con.accept(money);
14         }
15 
16         //Supplier<T> 供给型接口
17         @Test
18         public void test2(){
19             List<Integer> list = getNumList(8, () -> (int)(Math.random() * 100));
20             for (Integer integer : list) {
21                 System.out.println(integer);
22             }
23         }
24 
25         //产生指定数量的整数,放入集合中
26         public List<Integer> getNumList(int num,Supplier<Integer> sup){
27             List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
28 
29             for (int i = 0; i < num; i++) {
30                 Integer n = sup.get();
31                 list.add(n);
32             }
33 
34             return list;
35         }
36 
37         //Function<T,R> 函数型接口
38         @Test
39         public void test3(){
40             String string = strHandler(" 函数型接口测试 ", (str) -> str.trim().substring(0, 5));
41             System.out.println(string);
42         }
43 
44         //用于处理字符串
45         public String strHandler(String str,Function<String, String> fun){
46             return fun.apply(str);
47         }
48 
49         //Predicate<T> 断言型接口
50         @Test
51         public void test4(){
52             List<String> list = Arrays.asList("hello","Lambda","ok");
53             List<String> strList = filterStr(list, (s) -> s.length() > 3);
54             for (String string : strList) {
55                 System.out.println(string);
56             }
57         }
58 
59         //将满足条件的字符串,放入集合中
60         public List<String> filterStr(List<String> list, Predicate<String> pre){
61             List<String> strList = new ArrayList<>();
62 
63             for (String str : list) {
64                 if (pre.test(str)) {
65                     strList.add(str);
66                 }
67             }
68             return strList;
69         }
70     }

其他接口

方法引用与构造器引用

方法引用

当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用！（实现抽象方法的参数列表，必须与方法引用方法的参数列表保持一致！）方法引用：使用操作符 “::” 将方法名和对象或类的名字分隔开来。

如下三种主要使用情况：
- 对象::实例方法
- 类::静态方法
- 类::实例方法

使用注意事项:
* 1.Lambda 体中调用方法的参数列表与返回值类型,要与函数式接口中抽象方法的函数列表和返回值类型保持一致。
* 2.若Lambda 参数列表中第一个参数是实例方法调用者,第二个参数是实例方法的参数可以使用 ClassName :: method

构造器引用

与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。可以把构造器引用赋值给定义的方法，与构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！
格式： ClassName::new

数组引用

格式： type[] :: new

 1  /**
 2      * 方法引用:若Lambda 体中的内容有方法已经实现了,我们可以使用"方法引用"
 3      */
 4     public class TestMethodRef {
 5 
 6         @Test
 7         public void test1(){
 8             Consumer<String> con = (x) -> System.out.println(x);
 9             con.accept("shuai");
10 
11             //方法引用,对象::实例方法名
12             Consumer<String> consumer = System.out::println;
13             consumer.accept("test");
14         }
15 
16         @Test
17         public void test2(){
18             Person person = new Person();
19             Supplier<String> supplier = () -> person.getName();
20             String str = supplier.get();
21             System.err.println(str);
22 
23             //方法引用,对象::实例方法名
24             Supplier<Integer> sup = person::getAge;
25             Integer age = sup.get();
26             System.out.println(age);
27         }
28 
29         //类::静态方法名
30         @Test
31         public void test3(){
32             Comparator<Integer> com = (x,y) -> Integer.compare(x, y);
33             //使用前提,compare的参数和返回值与Comparator一致
34             Comparator<Integer> comparator = Integer :: compare;
35         }
36 
37         //类::实例方法名
38         @Test
39         public void test4(){
40             BiPredicate<String, String> bp = (x,y) -> x.equals(y);
41             //使用条件:第一个参数是实例方法调用者,第二个参数是实例方法的参数
42             BiPredicate<String, String> biPredicate = String :: equals;
43         }
44 
45         //构造器引用
46         @Test
47         public void test5(){
48             Supplier<Person> sup = () -> new Person();
49 
50             //构造器引用方式
51             Supplier<Person> supplier = Person :: new;
52             Person person = supplier.get();
53             System.out.println(person);
54         }
55 
56         //构造器引用
57         @Test
58         public void test6(){
59             Function<Integer, Person> fun = (x) -> new Person(x);
60 
61             Function<Integer, Person> function = Person :: new;
62             Person person = function.apply(2);
63             System.out.println(person);
64             System.out.println("--------------------");
65 
66             BiFunction<String, Integer, Person> biFunction = Person :: new;
67             Person person2 = biFunction.apply("张三", 23);
68             System.out.println(person2);
69         }
70 
71         //数组引用
72         @Test
73         public void test7(){
74             Function<Integer, String[]> fun = (x) -> new String[x]; 
75             String[] strs = fun.apply(8);
76             System.out.println(strs.length);
77 
78             Function<Integer, String[]> function = String[] :: new;
79             String[] strArray = function.apply(6);
80             System.out.println(strArray.length);
81         }
82     }

Stream API

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
“集合讲的是数据，流讲的是计算！”
1. Stream 自己不会存储元素。
2. Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
3. Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream 的操作三个步骤

创建 Stream
一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
终止操作(终端操作)
一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

创建 Stream

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
- default Stream stream() : 返回一个顺序流
- default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
- static Stream stream(T[] array): 返回一个流

可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
- public static Stream of(T… values) : 返回一个流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
- 迭代
public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
- 生成
public static Stream generate(Supplier s) :

 1  //创建Stream
 2     @Test
 3     public void test1(){
 4         //1.可以通过Collection系列集合提供的stream() 或parallelStream()
 5         List<String> list = new ArrayList<>();
 6         Stream<String> stream = list.stream();
 7 
 8         //2.通过Arrays中静态方法 stream() 获取数组流
 9         Person[] persons = new Person[10];
10         Stream<Person> stream2 = Arrays.stream(persons);
11 
12         //3.通过Stream类中的静态方法 of()
13         Stream<String> stream3 = Stream.of("a","b","c");
14 
15         //4.创建无限流
16         //迭代
17         Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
18         stream4.limit(8).forEach(System.out :: println);
19 
20         //生成
21         Stream.generate(() -> Math.random()).limit(6)
22             .forEach(System.out :: println);
23     }

Stream 的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

筛选与切片

映射

排序

  1   /**
  2      * Stream API的中间操作
  3      */
  4     public class TestSteamAPI2 {
  5 
  6         List<Person> persons = Arrays.asList(
  7                 new Person(2, "钱四", 24),
  8                 new Person(1, "张三", 33),
  9                 new Person(2, "李四", 24),
 10                 new Person(3, "王五", 65),
 11                 new Person(4, "赵六", 26),
 12                 new Person(4, "赵六", 26),
 13                 new Person(5, "陈七", 27)
 14         );
 15 
 16         //内部迭代，由Stream API完成
 17         @Test
 18         public void test1(){
 19             //中间操作,不会执行任何操作
 20             Stream<Person> stream = persons.stream()
 21                                         .filter((e) -> {
 22                                             System.out.println("Stream的中间操作");
 23                                             return e.getAge() > 25;
 24                                         });
 25             //终止操作，一次性执行全部内容，即"惰性求值"
 26             stream.forEach(System.out :: println);
 27         }
 28 
 29         //外部迭代
 30         @Test
 31         public void test2(){
 32             Iterator<Person> iterator = persons.iterator();
 33             while (iterator.hasNext()) {
 34                 System.out.println(iterator.next());
 35             }
 36         }
 37 
 38         //limit，截断
 39         @Test
 40         public void test3(){
 41             persons.stream()
 42                 .filter((e) -> {
 43                     System.out.println("迭代操作"); //短路
 44                     return e.getAge() > 24;
 45                 })
 46                 .limit(2)
 47                 .forEach(System.out :: println);
 48         }
 49 
 50         //跳过skip,distinct去重(要重写equals和hashcode)
 51         @Test
 52         public void test4(){
 53             persons.stream()
 54                     .filter((e) -> e.getAge() > 23)
 55                     .skip(2)
 56                     .distinct()
 57                     .forEach(System.out :: println);
 58         }
 59 
 60         //映射
 61         @Test
 62         public void test5(){
 63             List<String> list = Arrays.asList("a","bb","c","d","e");
 64 
 65             list.stream().map((str) -> str.toUpperCase())
 66                 .forEach(System.out :: println);
 67             System.out.println("---------------");
 68 
 69             persons.stream().map((Person :: getName)).forEach(System.out :: println);
 70             System.out.println("---------------");
 71 
 72             Stream<Stream<Character>> stream = list.stream()
 73                 .map(TestSteamAPI2 :: filterCharacter);
 74 
 75             stream.forEach((s) -> {
 76                 s.forEach(System.out :: println);
 77             });
 78             System.out.println("-----------------");
 79 
 80             //flatMap
 81             Stream<Character> stream2 = list.stream()
 82                 .flatMap(TestSteamAPI2 :: filterCharacter);
 83             stream2.forEach(System.out :: println);
 84         }
 85 
 86         //处理字符串
 87         public static Stream<Character> filterCharacter(String str){
 88             List<Character> list = new ArrayList<>();
 89 
 90             for (Character character : str.toCharArray()) {
 91                 list.add(character);
 92             }
 93             return list.stream();
 94         }
 95 
 96         //排序
 97         @Test
 98         public void test6(){
 99             List<String> list = Arrays.asList("bb","c","aa","ee","ddd");
100 
101             list.stream()
102                 .sorted() //自然排序
103                 .forEach(System.out :: println);
104             System.out.println("------------");
105 
106             persons.stream()
107                     .sorted((p1,p2) -> {
108                         if (p1.getAge() == p2.getAge()) {
109                             return p1.getName().compareTo(p2.getName());
110                         } else {
111                             return p1.getAge() - p2.getAge();
112                         }
113                     }).forEach(System.out :: println);
114 
115         }
116 
117     }

Stream 的终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。

查找与匹配

归约

map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式。

收集

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例。

  1  /**
  2      * Stream API的终止操作
  3      */
  4     public class TestSteamAPI3 {
  5 
  6         List<Person> persons = Arrays.asList(
  7                 new Person(2, "钱四", 24,Status.YOUNG),
  8                 new Person(1, "张三", 23,Status.YOUNG),
  9                 new Person(2, "李四", 24,Status.YOUNG),
 10                 new Person(3, "王五", 65,Status.OLD),
 11                 new Person(4, "赵六", 26,Status.MIDDLE),
 12                 new Person(4, "赵六", 56,Status.OLD),
 13                 new Person(5, "陈七", 27,Status.MIDDLE)
 14         );
 15 
 16         //查找与匹配
 17         @Test
 18         public void test1(){
 19             boolean b = persons.stream()
 20                                 .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.YOUNG));
 21             System.out.println(b);
 22 
 23             boolean b2 = persons.stream()
 24                     .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.YOUNG));
 25             System.out.println(b2);
 26 
 27             boolean b3 = persons.stream()
 28                     .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.MIDDLE));
 29             System.out.println(b3);
 30 
 31             Optional<Person> op = persons.stream()
 32                     .sorted((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge()))
 33                     .findFirst();
 34             System.out.println(op.get());
 35 
 36             Optional<Person> optional = persons.stream()
 37                     .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.OLD))
 38                     .findAny();
 39             System.out.println(optional.get());
 40         }
 41 
 42         //最大，最小
 43         @Test
 44         public void test2(){
 45             long count = persons.stream()
 46                     .count();
 47             System.out.println(count);
 48 
 49             Optional<Person> optional = persons.stream()
 50                     .max((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getId(), e2.getId()));
 51             System.out.println(optional.get());
 52 
 53             Optional<Integer> op = persons.stream()
 54                     .map(Person :: getAge)
 55                     .min(Integer :: compare);
 56             System.out.println(op.get());
 57         }
 58 
 59         //归约
 60         @Test
 61         public void test3(){
 62             List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8);
 63 
 64             Integer sum = list.stream()
 65                 .reduce(0, (x,y) -> x + y);
 66             System.out.println(sum);
 67             System.out.println("------------");
 68 
 69             Optional<Integer> optional = persons.stream()
 70                     .map(Person :: getAge)
 71                     .reduce(Integer :: sum);
 72             System.out.println(optional.get());
 73         }
 74 
 75         //收集
 76         @Test
 77         public void test4(){
 78             List<String> list = persons.stream()
 79                     .map(Person :: getName)
 80                     .collect(Collectors.toList());
 81             list.forEach(System.out :: println);
 82             System.out.println("------------");
 83 
 84             Set<String> set = persons.stream()
 85                     .map(Person :: getName)
 86                     .collect(Collectors.toSet());
 87             set.forEach(System.out :: println);
 88             System.out.println("------------");
 89 
 90             HashSet<String> hashSet = persons.stream()
 91                     .map(Person :: getName)
 92                     .collect(Collectors.toCollection(HashSet :: new));
 93             hashSet.forEach(System.out :: println);
 94         }
 95 
 96         @Test
 97         public void test5(){
 98             Long count = persons.stream()
 99                     .collect(Collectors.counting());
100             System.out.println("总人数="+count);
101             System.out.println("----------------");
102 
103             //平均值
104             Double avg = persons.stream()
105                     .collect(Collectors.averagingInt(Person :: getAge));
106             System.out.println("平均年龄="+avg);
107             System.out.println("---------------");
108 
109             //总和
110             Integer sum = persons.stream()
111                     .collect(Collectors.summingInt(Person :: getAge));
112             System.out.println("年龄总和="+sum);
113             System.out.println("----------------");
114 
115             //最大值
116             Optional<Person> max = persons.stream()
117                     .collect(Collectors.maxBy((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())));
118             System.out.println("最大年龄是"+max.get());
119             System.out.println("----------------");
120 
121             //最小值
122             Optional<Person> min = persons.stream()
123                     .collect(Collectors.minBy((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())));
124             System.out.println("最小年龄是"+min.get());
125         }
126 
127         //分组
128         @Test
129         public void test6(){
130             Map<Status, List<Person>> map = persons.stream()
131                     .collect(Collectors.groupingBy(Person :: getStatus));//根据年龄层分组
132             System.out.println(map);
133         }
134 
135         //多级分组
136         @Test
137         public void test7(){
138             Map<Status, Map<String, List<Person>>> map = persons.stream()
139                     .collect(Collectors.groupingBy(Person :: getStatus ,Collectors.groupingBy((e) -> {
140                         if (e.getId()%2 == 1) {
141                             return "单号";
142                         } else {
143                             return "双号";
144                         } 
145                     })));
146             System.out.println(map);
147         }
148 
149         //分区
150         @Test
151         public void test8(){
152             Map<Boolean, List<Person>> map = persons.stream()
153                     .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getAge() > 30));
154             System.out.println(map);
155         }
156 
157         //IntSummaryStatistics
158         @Test
159         public void test9(){
160             IntSummaryStatistics iss = persons.stream()
161                     .collect(Collectors.summarizingInt(Person :: getAge));
162             System.out.println(iss.getSum());
163             System.out.println(iss.getAverage());
164             System.out.println(iss.getMax());
165         }
166 
167         @Test
168         public void test10(){
169             String str = persons.stream()
170                     .map(Person :: getName)
171                     .collect(Collectors.joining(",","人员名单：","等"));
172             System.out.println(str);
173         }
174     }

并行流与串行流

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

 1  /**
 2      * FrokJoin框架
 3      */
 4     public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long>{
 5         private static final long serialVersionUID = 1L;
 6 
 7         private long start;
 8         private long end;
 9 
10         private static final long THRESHOLD = 10000;
11 
12         public ForkJoinCalculate() {
13 
14         }
15 
16         public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
17             this.start = start;
18             this.end = end;
19         }
20 
21 
22         @Override
23         protected Long compute() {
24             long length = end - start ;
25             if (length <= THRESHOLD) {
26                 long sum = 0;
27                 for (long i = start; i <= end; i++) {
28                     sum += i;
29                 }
30                 return sum;
31             }else {
32                 long middle = (start + end) / 2; 
33                 ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate();
34                 left.fork();//拆分子任务，同时压入线程队列
35 
36                 ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate();
37                 right.fork();
38                 return left.join() + right.join();
39             }
40         }
41 
42     }

测试并行流

 1  public class TestForkJoin {
 2 
 3         /**
 4          * FrokJoin框架
 5          */
 6         @Test
 7         public void test1(){
 8             Instant start = Instant.now();
 9 
10             ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
11             ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0,10000000000L);
12             Long sum = pool.invoke(task);
13             System.out.println(sum);
14 
15             Instant end = Instant.now();
16             System.out.println(Duration.between(start,end).toMillis());
17         }
18 
19         /**
20          * for循环
21          */
22         @Test
23         public void test2(){
24             Instant start = Instant.now();
25             long sum = 0L;
26 
27             for (long i = 0; i <= 10000000000L; i++) {
28                 sum += i;
29             }
30             System.out.println(sum);
31 
32             Instant end = Instant.now();
33             System.out.println(Duration.between(start, end).toMillis());
34         }
35 
36         /**
37          * Java8并行流
38          */
39         @Test
40         public void test3(){
41             Instant start = Instant.now();
42             LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L)
43                         .parallel()
44                         .reduce(0,Long :: sum);
45             Instant end = Instant.now();
46             System.out.println(Duration.between(start, end).toMillis());
47         }
48     }

接口中的默认方法与静态方法

接口中的默认方法

Java 8中允许接口中包含具有具体实现的方法，该方法称为“默认方法”，默认方法使用 default 关键字修饰。
接口默认方法的”类优先”原则
若一个接口中定义了一个默认方法，而另外一个父类或接口中又定义了一个同名的方法时
- 选择父类中的方法。如果一个父类提供了具体的实现，那么接口中具有相同名称和参数的默认方法会被忽略。
- 接口冲突。如果一个父接口提供一个默认方法，而另一个接口也提供了一个具有相同名称和参数列表的方法（不管方法是否是默认方法），那么必须覆盖该方法来解决冲突。

接口中的静态方法

Java8 中，接口中允许添加静态方法。

 1   public interface MyInterface {
 2 
 3         default String getName(){
 4             return "接口测试";
 5         }
 6 
 7         public static void show(){
 8             System.out.println("接口中的静态方法");
 9         }
10     }

新时间日期 API

LocalDate、LocalTime、LocalDateTime

LocalDate、LocalTime、LocalDateTime 类的实例是不可变的对象，分别表示使用 ISO-8601日历系统的日期、时间、日期和时间。它们提供了简单的日期或时间，并不包含当前的时间信息。也不包含与时区相关的信息。

传统写法：

 1  public class DateFormatThreadLocal {
 2 
 3         private static final ThreadLocal<DateFormat> tl = new ThreadLocal<DateFormat>(){
 4             protected DateFormat initialValue() {
 5                 return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
 6             }
 7         };
 8 
 9         public static Date convert(String source) throws ParseException{
10             return tl.get().parse(source);
11         }
12     }       
13 
14     public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
15 //      SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
16 
17         Callable<Date> callable = new Callable<Date>() {
18 
19             @Override
20             public Date call() throws Exception {
21 //              return sdf.parse("20170521");
22                 return DateFormatThreadLocal.convert("20170521");
23             }
24 
25         };
26         ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
27         List<Future<Date>> results = new ArrayList<>();
28         for (int i = 0; i < 8; i++) {
29             results.add(pool.submit(callable));
30         }
31         for (Future<Date> future : results) {
32             System.out.println(future.get());
33         }
34 
35         //关闭资源
36         pool.shutdown();
37     }

新特性：

 1  public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
 2         DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
 3         Callable<LocalDate> callable = new Callable<LocalDate>() {
 4 
 5             @Override
 6             public LocalDate call() throws Exception {
 7                 return LocalDate.parse("20170521",dtf);
 8             }
 9 
10         };
11         ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
12         List<Future<LocalDate>> results = new ArrayList<>();
13         for (int i = 0; i < 8; i++) {
14             results.add(pool.submit(callable));
15         }
16         for (Future<LocalDate> future : results) {
17             System.out.println(future.get());
18         }
19 
20         //关闭资源
21         pool.shutdown();
22 }

LocalDate LocalTime LocalDateTime

 1  //1.LocalDate LocalTime LocalDateTime
 2     @Test
 3     public void test1(){
 4         LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
 5         System.out.println(ldt);
 6 
 7         LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.of(2017, 05, 21, 21, 43, 55, 33);
 8         System.out.println(ldt2);
 9 
10         LocalDateTime ldt3 = ldt.plusYears(3);
11         System.out.println(ldt3);
12 
13         LocalDateTime ldt4 = ldt.minusMonths(5);
14         System.out.println(ldt4);
15     }

Instant 时间戳

用于“时间戳”的运算。它是以Unix元年(传统的设定为UTC时区1970年1月1日午夜时分)开始所经历的描述进行运算。

 1   //2.Instant
 2     @Test
 3     public void test2(){
 4         Instant now = Instant.now();
 5         System.out.println(now);
 6 
 7         OffsetDateTime atOffset = now.atOffset(ZoneOffset.ofHours(6));
 8         System.out.println(atOffset);
 9 
10         Instant ins = Instant.ofEpochSecond(60);
11         System.out.println(ins);
12     }

Duration 和 Period

Duration:用于计算两个“时间”间隔

Period:用于计算两个“日期”间隔

 1 //3.Duration 
 2 @Test
 3 public void test3(){
 4     Instant now = Instant.now();
 5     try {
 6         Thread.sleep(1000);
 7     } catch (InterruptedException e) {
 8         e.printStackTrace();
 9     }
10     Instant now2 = Instant.now();
11     //计算时间差
12     Duration duration = Duration.between(now, now2);
13     System.out.println(duration.getSeconds());
14     System.out.println("----------------");
15 
16     LocalTime lt1 = LocalTime.now();
17     try {
18         Thread.sleep(1000);
19     } catch (InterruptedException e) {
20         e.printStackTrace();
21     }
22     LocalTime lt2 = LocalTime.now();
23     System.out.println(Duration.between(lt1, lt2).toMillis());
24 }
25 
26 //4.Period
27 @Test
28 public void test4(){
29     LocalDate ld1 = LocalDate.of(2017, 1, 1);
30     LocalDate ld2 = LocalDate.now();
31     Period period = Period.between(ld1, ld2);
32     System.out.println(period.getYears());
33     System.out.println(period.getMonths());
34     System.out.println(period.getDays());
35 }

日期的操作

TemporalAdjuster : 时间校正器。有时我们可能需要获取例如：将日期调整到“下个周日”等操作。

TemporalAdjusters : 该类通过静态方法提供了大量的常用 TemporalAdjuster 的实现。

 1 //5.TemporalAdjuster:时间校正器
 2 @Test
 3 public void test5(){
 4     LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
 5     System.out.println(ldt);
 6 
 7     LocalDateTime ldt2 = ldt.withDayOfMonth(8);
 8     System.out.println(ldt2);
 9 
10     LocalDateTime ldt3 = ldt.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SATURDAY));
11     System.out.println(ldt3);
12 
13     //自定义
14     LocalDateTime ldt5 =  ldt.with((l) -> {
15         LocalDateTime ldt4 = (LocalDateTime) l;
16         DayOfWeek dow = ldt4.getDayOfWeek();
17         if (dow.equals(DayOfWeek.FRIDAY)) {
18             return ldt4.plusDays(3);
19         }else if (dow.equals(DayOfWeek.SATURDAY)) {
20             return ldt4.plusDays(2);
21         } else {
22             return ldt4.plusDays(1);
23         }
24     });
25     //下个工作日
26     System.out.println(ldt5);
27 }

解析与格式化

java.time.format.DateTimeFormatter 类
该类提供了三种格式化方法：
- 预定义的标准格式
- 语言环境相关的格式
- 自定义的格式

 1  //DateTimeFormatter:格式化时间/日期
 2     @Test
 3     public void test6(){
 4         DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME;
 5         LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
 6 
 7         System.out.println(ldt);
 8         String format = ldt.format(dtf);
 9         System.out.println(format);
10         System.out.println("------------");
11         DateTimeFormatter dtf2 = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");
12         String format2 = dtf2.format(ldt);
13         System.out.println(format2);
14 
15         LocalDateTime ldt2 = ldt.parse(format2,dtf2);
16         System.out.println(ldt2);
17     }

时区的处理

Java8 中加入了对时区的支持，带时区的时间为分别为：
ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime
其中每个时区都对应着 ID，地区ID都为 “{区域}/{城市}”的格式
例如：Asia/Shanghai 等
ZoneId：该类中包含了所有的时区信息
- getAvailableZoneIds() : 可以获取所有时区时区信息
- of(id) : 用指定的时区信息获取 ZoneId 对象

 1  //ZonedDate ZoneTime ZoneDateTime
 2     @Test
 3     public void test7(){
 4         LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Europe/Tallinn"));
 5         System.out.println(ldt);
 6 
 7         LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Europe/Tallinn"));
 8         ZonedDateTime zdt = ldt2.atZone(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
 9         System.out.println(zdt);
10     }

与传统日期处理的转换

其他新特性

HashMap

HashMap:减少碰撞,位置相同时,条件达到链表上超过8个,总数超过64个时,数据结构改为红黑树。

ConcurrentHashMap:取消锁分段，与HashMap相同，达到条件时，数据结构改为红黑树。

Optional 类

Optional 类(java.util.Optional) 是一个容器类，代表一个值存在或不存在，原来用 null 表示一个值不存在，现在 Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。
常用方法：
- Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例
- Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例
- Optional.ofNullable(T t):若 t 不为 null,创建 Optional 实例,否则创建空实例
- isPresent() : 判断是否包含值
- orElse(T t) : 如果调用对象包含值，返回该值，否则返回t
- orElseGet(Supplier s) :如果调用对象包含值，返回该值，否则返回 s 获取的值
- map(Function f): 如果有值对其处理，并返回处理后的Optional，否则返回 Optional.empty()
- flatMap(Function mapper):与 map 类似，要求返回值必须是Optional

 1 /**
 2      * Optional类
 3      */
 4     public class TestOptional {
 5 
 6         @Test
 7         public void test1(){
 8             //参数不能为空
 9             Optional<Person> op = Optional.of(new Person());
10 
11             Person person = op.get();
12             System.out.println(person);
13         }
14 
15         @Test
16         public void test2(){
17             //构建空optional
18             Optional<Person> op = Optional.empty();
19             System.out.println(op.get());
20         }
21 
22         @Test
23         public void test3(){
24             //如果为null，调用empty，如果不为null，调用of
25             Optional<Person> op = Optional.ofNullable(null);
26     //      Optional<Person> op = Optional.ofNullable(new Person());
27             if (op.isPresent()) {
28                 System.out.println(op.get());
29             }
30 
31             //有值就用值，没值就替代
32             Person person = op.orElse(new Person("张三", 23));
33             System.out.println(person);
34         }
35     }

重复注解与类型注解

Java 8对注解处理提供了两点改进：可重复的注解及可用于类型的注解。

 1  @Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
 2     @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
 3     public @interface MyAnnotations {
 4 
 5         MyAnnotation[] value();
 6     }
 7 
 8     @Repeatable(MyAnnotations.class)
 9     @Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE, ElementType.TYPE_PARAMETER})
10     @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
11     public @interface MyAnnotation {
12 
13         String value() default "aric";
14     }
15 
16     /**
17      * 重复注解与类型注解
18      */
19     public class TestAnnotation {
20 
21         @MyAnnotation("hello")
22         @MyAnnotation("test")
23         public void show(@MyAnnotation("a") String str){
24             System.out.println(str);
25         }
26     }

会员力量，点亮园子希望

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