Java8新特性

java8主要内容Lambda表达式函数式接口方法引用和构造器引用Stream API接口中的默认方法和静态方法新时间日期API其他新特性java8新特性简介速度更快代码更少（增加了新的语法Lambda表达式）强大的Stream API便于并行最大化减少空指针异常 Optional速度更快1：对底层的hashMap数据结构进行了改动。看下图：最原始的hashMap（在没有采用哈希表的时候），我没每

HCAN学Java

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HCAN学Java · 2022-02-24 10:15:18 发布

java8主要内容

Lambda表达式
函数式接口
方法引用和构造器引用
Stream API
接口中的默认方法和静态方法
新时间日期API
其他新特性

java8新特性简介

速度更快
代码更少（增加了新的语法Lambda表达式）
强大的Stream API
便于并行
最大化减少空指针异常 Optional

速度更快

1：对底层的hashMap数据结构进行了改动。

看下图：
在这里插入图片描述
最原始的hashMap（在没有采用哈希表的时候），我没每添加一个新元素就需要对hashMap里面的元素进行equals比对，这样效率很低。所以在hashMap里面引入了一个哈希表（数组结构），如图：

我们引入了一个哈希表，当需要添加新元素时，首先使用hashCode方法获得元素得hash代码，在将哈希代码通过哈希算法获得数组得下标。当对应数组下标位置存在元素时，对元素进行equals比较。如果结果相同，在对应得位置添加一个链表结构，将新元素放在链表里面。如果再有一个相同得元素进来，则对链表上的每一个元素进行equals比较，若发现没有相同元素，则将新元素放在前面，有则覆盖。

java8下面的hashMap结构：
在这里插入图片描述
在java8情况下，对hashMap数组和链表结构做个优化。当链表元素超过8个，hashMap总元素超过64个时，会将链表结构变为红黑树结构，以此来提升hashMap的效率（除了添加效率外，其他效率都提高了）。

哈希冲撞(碰撞)：

如图所示，当新元素通过哈希算法获取的下标索引值存在已有元素的情况就称为哈希冲撞。

如何减少哈希冲撞：

哈希冲撞是无法避免的，当插入的总元素超过哈希表的长度时，哈希冲撞必然会发生。在hashMap里面有一个加载因子的东西(默认0.75)。意思说当hashMap的元素达到百分之75的时候，哈希数组会自动的扩容，以此来减少哈希冲撞。

自动扩容：

当扩容的时候，链表结构会重新比对计算链表上的元素位置，放入对应数组索引位置。如果是红黑树结构，只需要找对应元素的2倍即可，不需要重新比较。

2：对内存结构进行了优化

在1.8之前内存结构里面是分为方法区、栈和堆。方法区是属于堆里面的一个永久区，平时不会被 JC垃圾回收器回收，只有在永久区快要满的时候才会回收数据。

在1.8之后内存结构彻底去除了堆里面的一个永久区剥离出了一个==元空间（MetaSpace）==元空间使用了物理内存(物理内存很大，减少了JC回收次数)，间接优化了垃圾回收机制。

Lamdba表达式

Lambda是一个匿名函数，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表达式初体验：

public class TestLambda {
    public static void main(String[] args) {
        
    }
    /**一个匿名内部类方法*/
    public void test1() {
        Comparator<Integer> com = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return Integer.compare(o1, o2);
            }
        };
        TreeSet<Integer> ts = new TreeSet<>(com);
    }

    /**Lambda表达式方式*/
    public void test2() {
        Comparator<Integer> com = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
        TreeSet<Integer> ts = new TreeSet<>(com);
    }
}

Lambda表达式演变过程：

TestLambda.java

public class TestLambda {
    List<Employee> employees = Arrays.asList(
            new Employee("张三", 18, 9496.2),
            new Employee("李四", 52, 2396.2),
            new Employee("王五", 56, 996.2),
            new Employee("赵六", 8, 94.2)
    );

    @Test
    public void test3() {
        //需求：获取当前公司中员工年龄大于35的员工信息
        List<Employee> emps = filterEmplyees1(employees);
        for (Employee e : emps) {
            System.out.println(e);
        }
        System.out.println("---------------------");

        //需求：获取当前公司中员工工资大于2000的员工信息
        List<Employee> emps2 = filterEmplyees2(employees);
        for (Employee e : emps2) {
            System.out.println(e);
        }
    }

    public List<Employee> filterEmplyees1(List<Employee> list) {
        List<Employee> emps = new ArrayList<Employee>();
        for (Employee emp : list) {
            if (emp.getAge() >= 35) {
                emps.add(emp);
            }
        }
        return emps;
    }

    public List<Employee> filterEmplyees2(List<Employee> list) {
        List<Employee> emps = new ArrayList<Employee>();
        for (Employee emp : list) {
            if (emp.getSalary() >= 2000) {
                emps.add(emp);
            }
        }
        return emps;
    }

    /**优化方式一：策略设计模式*/
    @Test
    public void test4() {
        List<Employee> emps = filterEmplyees(employees, new FilterEmployeeByAge());
        for (Employee e : emps) {
            System.out.println(e);
        }
        System.out.println("---------------------");
        List<Employee> emps2 = filterEmplyees(employees, new FilterEmployeeBySalary());
        for (Employee e : emps2) {
            System.out.println(e);
        }
    }

    public List<Employee> filterEmplyees(List<Employee> list, MyPredicate<Employee> myPredicate) {
        List<Employee> emps = new ArrayList<Employee>();
        for (Employee emp : list) {
            if (myPredicate.test(emp)) {
                emps.add(emp);
            }
        }
        return emps;
    }

    /**优化方式二：匿名内部类*/
    @Test
    public void test5() {
        List<Employee> list = filterEmplyees(employees, new MyPredicate<Employee>() {
            @Override
            public boolean test(Employee t) {
                return t.getSalary() >= 2000;
            }
        });

        for (Employee employee : list) {
            System.out.println(employee);
        }
    }

    /**优化方式三：Lambda表达式*/
    @Test
    public void test6() {
        List<Employee> list = filterEmplyees(employees, (e) -> e.getSalary() >= 2000);
        list.forEach(System.out::println);
    }

    /**优化方式四：stream API*/
    @Test
    public void test7() {
        employees.stream()
                .filter((e) -> e.getSalary() >= 2000)
                .forEach(System.out::println);

        System.out.println("------------------");

        employees.stream()
                .map(Employee::getName)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

Employee.java

public class Employee {
    private String name;
    private Integer age;
    private double salary;

    public Employee() {
    }

    public Employee(String name, Integer age, double salary) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public double getSalary() {
        return salary;
    }

    public void setSalary(double salary) {
        this.salary = salary;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Employee{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", salary=" + salary +
                '}';
    }
}

MyPredicate.java

public interface MyPredicate<T> {
    public boolean test(T t);
}

FilterEmployeeByAge.java

public class FilterEmployeeByAge implements MyPredicate<Employee> {
    @Override
    public boolean test(Employee employee) {
        return employee.getAge() >= 35;
    }
}

FilterEmployeeBySalary.java

public class FilterEmployeeBySalary implements MyPredicate<Employee>{
    @Override
    public boolean test(Employee t) {
        return t.getSalary()>=2000;
    }
}

Lambda表示的基础语法：

Java8中引入了一个新的操作符"->" 该操作符称为箭头操作符或Lambda操作符。

箭头操作符将Lambda表达式拆分成两部分：
左侧：Lambda 表达式的参数列表
右侧：Lambda 表达式中所需执行的功能，即 Lambda 体

语法格式1：无参数，无返回值

()->System.out.println(“Hello Lambda!”);

示例：

public class testLambda2 {
    @Test
    public void test1(){
        //通过匿名内部类的方式实现接口
        Runnable r=new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Hello World!");
            }
        };
        r.run();
        System.out.println("----------------------");
        //lambda表达式代替匿名内部类
        Runnable r1 = () -> System.out.println("Hello Lambda!");
        r1.run();
    }
}

语法格式二：有一个参数，并且无返回值

(x)->System.out.println(x);

public class testLambda2 {
    @Test
    public void test2(){
        //对Consumer接口中有一个参数的accept方法的实现
        Consumer<String> con = (x) -> System.out.println(x);
        con.accept("Hello Lambda!");
    }
}

语法格式三：若只有一个参数，小括号可以不写

x->System.out.println(x);

public class testLambda2 {
    @Test
    public void test3(){
        //对Consumer接口中有一个参数的accept方法的实现
        Consumer<String> con = x -> System.out.println();
        con.accept("Hello Lambda!");
    }
}

语法格式四：有两个以上的参数，有返回值，并且Lambda体中有多条语句

public class testLambda2 {
    @Test
	public void test3(){
		Comparator<Integer> com=(x,y)->{
			System.out.println("函数式接口");
			return Integer.compare(x, y);
		};
	}
}

语法格式五：若Lambda体中只有一条语句，大括号和 return 都可以省略不写

public class testLambda2 {
    @Test
	public void test4(){
		Comparator<Integer> com=(x,y)->Integer.compare(x, y);
	}
}

语法格式六：Lambda表达式的参数列表的数据类型可以省略不写，因为JVM编译器通过上下文推断出，数据类型，即“类型推断”

(Integer x,Integer y)->Integer.compare(x,y);

重点：Lambda表达式需要函数接口的支持。

Lambda练习：

对两个数字进行计算：

定义一个函数式接口：

@FunctionalInterface
public interface MyFun {
    public Integer getValue (Integer x, Integer y);
}

Lambda测试：

public class testLambda2 {
    @Test
    public void test4(){
        Integer ss = runXy(1,2, (x,y) -> x*y);
        System.out.println(ss);

    }

    private Integer runXy (Integer x, Integer y, MyFun myFun) {
        return myFun.getValue(x, y);
    }
}

函数式接口

在接口中只有一个抽象方法的接口就是函数式接口。

函数式接口可以采用注解 @FunctionalInterface修饰，这个注解可以检查接口是否式函数式接口，当出现两个方法时接口会提示错误。

函数时接口：
在这里插入图片描述
函数式接口检查：

四大内置函数时接口

在我们使用Lambda表达式的时候，每次都需要去定义一个函数式接口，这样就做了很多重复的工作，因此Java8里面内置了4个核心的通用的函数式接口。

函数式接口	参数类型	返回类型	用途&示例
Consumer（消费型接口）	T	void	对类型为T的对象应用操作：void accept(T t)
Supplier（供给型接口）	无	T	返回类型为T的对象：T get()
Function<T, R>（函数型接口）	T	R	对类型为T的对象应用操作，并返回结果为R类型的对象：R apply(T t)
Predicate（断言型接口）	T	boolean	确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回boolean值：boolean test(T t)

Consumer（消费型接口）

public class TestLambda3 {
    // Consumer<T>（消费型接口）
    @Test
    public void test1 () {
        happy("张三", (name) -> System.out.println(name + "今天上王者了"));
    }

    private void happy (String name, Consumer<String> con) {
        con.accept(name);
    }
}
// 输出
张三今天上王者了

Supplier（供给型接口）

public class TestLambda3 {
    @Test
    public void test2 () {
        List<String> strings = getStrList(10, () -> String.valueOf(UUID.randomUUID()));
        for (String item : strings) {
            System.out.println(item);
        }
    }

    private List<String> getStrList (Integer count, Supplier<String> supplier) {
        List<String> uuidList = new ArrayList<>();
        for (Integer i = 0; i < count; i++) {
            uuidList.add(supplier.get());
        }
        return uuidList;
    }
}
// 输出
d627bbd0-80ed-4cc2-bee0-846e5d6cbf99
056b5997-5cc5-4406-8da8-4f5860d1f0a8
8d7c48cf-321a-4ed3-b468-a30f89e85fbf
60cb0254-588f-43e1-87bf-08bba0268e16
19533966-f0fd-4b77-bcb8-28ac5b768efd
9817abf7-0290-45b2-97fe-b8b5cfa203b9
d7e5c5e0-5cb2-4934-88c6-2195c966143e
2f6ed88e-a910-4114-9c4d-65fbc78cc42d
8f976347-d41a-432a-87ed-c8ca43190881
f7a9d7ef-d69f-46de-a157-6ad3d9390a1f

Function<T, R>（函数型接口）

public class TestLambda3 {
    @Test
    public void test03(){
        //Function<T, R>
        String oldStr = "abc123456xyz";
        Function<String, String> function = (s) -> s.substring(1, s.length()-1);
        //test
        System.out.println(function.apply(oldStr));
    }
}
// 输出
bc123456xy

Predicate（断言型接口）

public class TestLambda3 {
    @Test
    public void test03(){
        Integer age = 35;
        Predicate<Integer> predicate = (i) -> i >= 35;
        if (predicate.test(age)){
            System.out.println("你该退休了");
        } else {
            System.out.println("我觉得还OK啦");
        }
    }
}
// 输出
你该退休了

其他内置的函数式接口：
在这里插入图片描述

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”（可以理解为方法引用是Lambda表达式的另一种表现形式）

方法引用主要有三种格式：

对象::实例方法名
类::静态方法名
类::实例方法名

注意：

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！
若Lambda参数列表中的第一个参数是实例方法的调用者，而第二个参数是实例方法的参数时，可以使用ClassName::method

1、对象::实例方法名

public class TestMethodRef {
    // 对象::实例方法名
    @Test
    public void test1() {
        // 生成了一个实现了Consumer接口的类的对象
        Consumer<String> con = (x) -> System.out.println(x);
        con.accept("生成了一个实现了Consumer接口的类的对象");

        // 可以改写成
        PrintStream ps = System.out;
        // 相当于上面，引用了ps对象的println()方法
        Consumer<String> con1 = ps::println;
        con.accept("对象::实例方法名-->改写");
    }
    
    @Test
    public void test2(){
        final Employee emp = new Employee();
        emp.setName("张三");
        Supplier<String> sup = () -> emp.getName();
        String str = sup.get();
        System.out.println(str);

        Supplier<String> sup2 = emp::getName;
        String num = sup2.get();
        System.out.println(num);

        // emp::getAge的参数列表和返回类型和Supplier<Integer>是一样的
        Supplier<Integer> sup3 = emp::getAge;
        Integer num3 = sup3.get();
        System.out.println(num3);
    }
}
// test1输出
生成了一个实现了Consumer接口的类的对象
对象::实例方法名-->改写

// test2输出
张三
张三
null

test1进入PrintStream 类里面查看println方法，代码如下：

public void println(String x) {
    synchronized (this) {
        print(x);
        newLine();
    }
}

test2进入getName方法查看：

public String getName() {
    return name;
}

我们可以看到不论是test1还是test2使用方法引用的时候，Lambda体中调用方法的参数列表与返回值类型，与函数式接口中抽象方法的函数列表和返回值类型一样。

2、类::静态方法名

public class TestMethodRef {
    @Test
    public void test3(){
        Comparator<Integer> com = (x, y) -> Integer.compare(x,y);
        Comparator<Integer> com1 = Integer::compare;
        System.out.println(com1.compare(4, 5));
        System.out.println(com1.compare(5, 5));
        System.out.println(com1.compare(6, 5));
    }
}
// 输出
-1
0
1

compare方法查看：

public static int compare(int x, int y) {
    return (x < y) ? -1 : ((x == y) ? 0 : 1);
}

2、类::实例方法名

public class TestMethodRef {
    //类::实例方法名
    @Test
    public void test4(){
        BiPredicate<String,String> bp = (x, y) -> x.equals(y);
        BiPredicate<String, String> bp2 = String::equals;
    }
}

注意：Lambda 参数列表中的第一个参数是方法的调用者，第二个参数是方法的参数时，才能使用 ClassName :: Method（类::实例方法名）

构造器引用

格式：ClassName :: new

@Test
public void test04(){
    Supplier<Employee> sup=()->new Employee();
		
    // 使用无参构造器
    Supplier<Employee> sup2=Employee::new;
    Employee emp=sup2.get();
    System.out.println(emp);

    // 使用单参构造器
    Function<Integer,Employee> fun2=(x)->new Employee(x);
    Employee emp2=fun2.apply(101);
    System.out.println(emp2);

    BiFunction<String,Integer,Employee> bf=Employee::new;
}

//数组引用
@Test
public void test6(){
    Function<Integer,String[]> fun=(x)->new String[x];
    String[] strs=fun.apply(10);
    System.out.println(strs.length);

    Function<Integer,String[]> fun2=String[]::new;
    String[] str2=fun2.apply(20);
    System.out.println(str2.length);
}

Stream API

Stream API位于包： java.util.stream .*

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。

什么是 Stream

流 (Stream) 到底是什么呢？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！ ”

Stream特性

Stream 自己不会存储元素。
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
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

1、通过Collection 系列集合提供的stream()或parallelStream()方法创建Stream

default Stream< E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream< E> parallelStream() : 返回一个并行流

2、通过 Arrays 中的静态方法stream()获取数组流

static < T> Stream< T> stream(T[] array): 返回一个流

3、通过Stream 类中的静态方法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< T> Stream< T> of(T… values) : 返回一个流

4、创建无限流，可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。

迭代：public static< T> Stream< T> iterate(final T seed, final UnaryOperator< T> f)
生成：public static< T> Stream< T> generate(Supplier< T> s)

代码示例：

@Test
public void test1(){
    //1.可以通过Collection 系列集合提供的stream()或parallelStream()
    List<String> list = new ArrayList<>();
    Stream<String> stream1 = list.stream();

    //2.通过 Arrays 中的静态方法stream()获取数组流
    Employee[] emps=new Employee[10];
    Stream<Employee> stream2=Arrays.stream(emps);

    //3.通过Stream 类中的静态方法of()
    Stream<String> stream3=Stream.of("aa","bb","cc");

    //4.创建无限流，如不加limit(10)，则会无限打印数据
    //迭代
    Stream<Integer> stream4=Stream.iterate(0, (x) -> x+2);
    stream4.limit(10).forEach(System.out::println);

    //生成，如不加limit(5)，则会无限的打印随机数
    Stream.generate(() -> Math.random())
        .limit(5)
        .forEach(System.out::println);
}

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处理，成为“惰性求值”。

筛选与切片

filter：接收 Lambda ，从流中排除某些元素
limit：截断流，使其元素不超过给定数量
skip(n)：跳过元素，返回一个舍弃了前n个元素的流；若流中元素不足n个，则返回一个空流；与 limit(n) 互补
distinct：筛选，通过流所生成的 hashCode() 与 equals() 去除重复元素

filter

List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test2 () {
    // 工资大于5000，小于9000
    emps.stream()
        .filter((e)->e.getSalary() > 5000 && e.getSalary() < 9000)
        .forEach(System.out::println);
}
// 输出
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77}
Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66}

limit

List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test3 () {
    // 元素不超过3个
    emps.stream()
        .filter((e)->e.getSalary() > 5000 && e.getSalary() < 9000)
        .forEach(System.out::println);
}
// 输出
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99}
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77}
Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66}

limit的短路现象：当limit满足数量限制后。即使filter有匹配的数据，不会再去进行判断，以此来提高效率。

List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test6 () {
    // limit的短路现象
    emps.stream()
        .filter((e) -> {
            System.out.println("短路");
            return e.getSalary() > 6000;
        })
        .limit(2)
        .forEach(System.out::println);
}
// 输出
短路
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99}
短路
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77}

skip(n)

List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test4 () {
    // 丢弃前n个数，取后面的数据
    emps.stream()
        .skip(3)
        .forEach(System.out::println);
}
// 输出
Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11}
Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44}

distinct

List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test5 () {
    // 去重，注意：需要Employee重写hashCode 和 equals 方法
    emps.stream()
        .distinct()
        .forEach(System.out::println);
}

// 输出
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99}
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77}
Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66}
Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11}
Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44}

映射

map：接收 Lambda ，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数。该函数会被应用到每一个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中每一个值都换成另外一个流，然后把所有的流连接成一个流。

map

// 1、把集合中的元素转换为大写
@Test
public void test07 () {
    List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd", "ee");
    list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
    // list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
}
// 输出
AA
BB
CC
DD
EE
    
// 2、提取集合中的名字
List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44)
    );

@Test
public void test08 () {
    emps.stream().map(Employee::getName).forEach(System.out::println);
}
// 输出
赵信
金克斯
阿卡丽
艾希
薇恩

flatMap

// 1、将集合里面的每一个元素的字符
@Test
public void test08 () {
    List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd", "ee");
    // 要求取出集合里面的每一个字符 -->  { {a,a}, {b,b}, {c,c}, {d,d}, {e,e} } ==> {a,a,b,b,c,c,d,d,e,e}
    // 类比list.add()和list.addAll()方法
    // 1：常规操作
    Stream<Stream<Character>> stream = list.stream().map(this::filterCharacter);
    stream.forEach(sm -> {
        sm.forEach(System.out::println);
    });
    
    // 2：使用flatMap进行扁平化操作
    // list.stream().flatMap(this::filterCharacter).forEach(System.out::println);
}

public Stream<Character> filterCharacter(String str) {
    List<Character> list = new ArrayList<>();
    for (Character character : str.toCharArray()) {
        list.add(character);
    }
    return list.stream();
}
// 输出
a
a
b
b
c
c
d
d
e
e

排序

sorted()：自然排序（Comparable）

sorted(Comparator com)：定制排序

@Test
public void test09 () {
    List<String> list = Arrays.asList("bb", "aa", "cc", "dd", "ee");
    // 自然排序
    list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
    // 定制排序-> 先按照年龄排序，在按照姓名排序
    emps.stream().sorted((e1, e2) -> {
        if (e1.getAge().equals(e2.getAge())) {
            return e1.getName().compareTo(e2.getName());
        }else {
            return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
        }
    }).forEach(System.out::println);
}
// 输出
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99}
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77}
Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66}
Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11}
Employee{name='布隆', age=60, salary=4444.44}
Employee{name='易大师', age=60, salary=4444.44}
Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44}

终止操作

查找与匹配

allMatch：检查是否匹配所有元素
anyMatch：检查是否至少匹配一个元素
noneMatch：检查是否没有匹配所有元素
findFirst：返回第一个元素
findAny：返回任意一个元素
count：返回流中元素的总个数
max：返回流中元素的最大值
min：返回流中元素的最小值

代码示例：

public class TestStream02 {
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77, Employee.Status.FREE),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66, Employee.Status.VOCATION),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11, Employee.Status.FREE),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("易大师", 60, 4444.44, Employee.Status.FREE),
            new Employee("布隆", 60, 4444.44, Employee.Status.VOCATION)
    );
    @Test
    public void test01 () {
        // allMatch
        boolean flag = emps.stream().allMatch(item -> item.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println("allMatch:" + flag);
        // anyMatch
        boolean flag2 = emps.stream().anyMatch(item -> item.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println("anyMatch:" + flag2);
        // noneMatch
        boolean b3 = emps.stream().noneMatch(item -> item.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println("noneMatch:" + b3);
        // findFirst返回第一个元素
        Optional<Employee> optionalEmployee = emps.stream()
            .sorted(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary))
            .findFirst();
        // emps.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).findFirst();
        optionalEmployee.orElse(null);
        System.out.println(optionalEmployee.get());
        // findAny返回当前流中的任意一个元素
        Optional<Employee> optionalEmployee1 = emps.stream()
            .filter(item -> item.getStatus().equals(Employee.Status.FREE))
            .findAny();
        System.out.println(optionalEmployee1.get());
        // count返回流中元素的总个数
        Long count = emps.stream()
            .filter(item -> item.getStatus().equals(Employee.Status.FREE))
            .count();
        System.out.println(count);
        // max返回流中元素的最大值
        Optional<Employee> optionalEmployee2 = emps.stream().max(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(optionalEmployee2.get());
        // min返回流中元素的最小值
        Optional<Employee> optionalEmployee2 = emps.stream().min(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(optionalEmployee2.get());
        // min第二种方式：提取出最小工资是多少
        Optional<Double> optionalDouble = emps.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compareTo);
        System.out.println(optionalDouble.get());
    }
}
//
allMatch:false
anyMatch:true
noneMatch:false
Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11, status=FREE}
Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77, status=FREE}
3
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99, status=BUSY}
Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11, status=FREE}
1111.11

规约与收集

reduce：reduce(T identity,BinaryOperator b) / reduce(BinaryOperator b) 可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值

collect：collect 将流转换成其他形式；接收一个 Collector 接口的实现，用于给流中元素做汇总的方法

reduce

public class TestReduce {
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77, Employee.Status.FREE),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66, Employee.Status.VOCATION),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11, Employee.Status.FREE),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("易大师", 60, 4444.44, Employee.Status.FREE),
            new Employee("布隆", 60, 4444.44, Employee.Status.VOCATION)
    );

    @Test
    public void test01 () {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        System.out.println("----reduce集合元素求和----");
        Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println(sum);
        System.out.println("----reduce计算员工工资总和----");
        Optional<Double> doubleOptional = emps.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
        System.out.println(doubleOptional.get());
    }
}
// 输出
----reduce集合元素求和----
55
----reduce计算员工工资总和----
38888.850000000006

collect

public class TestCollect {
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee("赵信", 19, 9999.99, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("金克斯", 20, 7777.77, Employee.Status.FREE),
            new Employee("阿卡丽", 35, 6666.66, Employee.Status.VOCATION),
            new Employee("艾希", 44, 1111.11, Employee.Status.FREE),
            new Employee("薇恩", 60, 4444.44, Employee.Status.BUSY),
            new Employee("易大师", 60, 4444.44, Employee.Status.FREE),
            new Employee("布隆", 60, 4444.44, Employee.Status.VOCATION)
    );

    @Test
    public void test01 () {
        System.out.println("----collect提取员工的姓名并放入到一个集合中----");
        List<String> stringList = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());
        stringList.forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect提取员工的姓名并放入set集合中----");
        Set<String> stringList2 = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());
        stringList2.forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect提取员工的姓名并放入特殊的集合中比如hashSet等----");
        HashSet<String> hashSet = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        System.out.println(hashSet);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect计算总数----");
        Long count = emps.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println(count);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect计算平均值----");
        Double avg = emps.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(avg);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect计算总和----");
        Double sum2 = emps.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(sum2);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect计算最大值----");
        Optional<Employee> max = emps.stream()
            .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        System.out.println(max.get());

        System.out.println();
        System.out.println("----collect计算最小值----");
        Optional<Double> min = emps.stream().map(Employee::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(min.get());

        System.out.println();
        System.out.println("----collect分组----");
        Map<Employee.Status, List<Employee>> map = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
        System.out.println(map);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect多级分组----");
        Map<Employee.Status, Map<String, List<Employee>>> map1 = emps.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy(e -> {
                    if (e.getAge() <= 35) {
                        return "青年";
                    } else if ((e.getAge() <= 50)) {
                        return "中年";
                    }else {
                        return "老年";
                    }
                })));
        System.out.println(map1);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect分区，结果为true分一组，结果为false分一组----");
        Map<Boolean, List<Employee>> booleanListMap = emps.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getSalary() > 5000));
        System.out.println(booleanListMap);

        System.out.println();
        System.out.println("----collect一次性计算出总和、平均值、最大值、最小值、总数----");
        DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println("平均值：" + dss.getAverage());
        System.out.println("总数：" + dss.getCount());
        System.out.println("最大值：" + dss.getMax());
        System.out.println("最小值：" + dss.getMin());
        System.out.println("总和：" + dss.getSum());

        System.out.println();
        System.out.println("----collect字符串拼接----");
        String str1 = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
        String str2 = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(","));
        String str3 = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(",", "==", "**"));
        System.out.println(str1);
        System.out.println(str2);
        System.out.println(str3);
    }
}
// 输出
----collect提取员工的姓名并放入到一个集合中----
赵信
金克斯
阿卡丽
艾希
薇恩
易大师
布隆

----collect提取员工的姓名并放入set集合中----
薇恩
阿卡丽
金克斯
布隆
赵信
艾希
易大师

----collect提取员工的姓名并放入特殊的集合中比如hashSet等----
[薇恩, 阿卡丽, 金克斯, 布隆, 赵信, 艾希, 易大师]

----collect计算总数----
7

----collect计算平均值----
5555.55

----collect计算总和----
38888.85

----collect计算最大值----
Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99, status=BUSY}

----collect计算最小值----
1111.11

----collect分组----
{VOCATION=[Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66, status=VOCATION}, Employee{name='布隆', age=60, salary=4444.44, status=VOCATION}], BUSY=[Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99, status=BUSY}, Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44, status=BUSY}], FREE=[Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77, status=FREE}, Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11, status=FREE}, Employee{name='易大师', age=60, salary=4444.44, status=FREE}]}

----collect多级分组----
{VOCATION={青年=[Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66, status=VOCATION}], 老年=[Employee{name='布隆', age=60, salary=4444.44, status=VOCATION}]}, BUSY={青年=[Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99, status=BUSY}], 老年=[Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44, status=BUSY}]}, FREE={青年=[Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77, status=FREE}], 老年=[Employee{name='易大师', age=60, salary=4444.44, status=FREE}], 中年=[Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11, status=FREE}]}}

----collect分区，结果为true分一组，结果为false分一组----
{false=[Employee{name='艾希', age=44, salary=1111.11, status=FREE}, Employee{name='薇恩', age=60, salary=4444.44, status=BUSY}, Employee{name='易大师', age=60, salary=4444.44, status=FREE}, Employee{name='布隆', age=60, salary=4444.44, status=VOCATION}], true=[Employee{name='赵信', age=19, salary=9999.99, status=BUSY}, Employee{name='金克斯', age=20, salary=7777.77, status=FREE}, Employee{name='阿卡丽', age=35, salary=6666.66, status=VOCATION}]}

----collect一次性计算出总和、平均值、最大值、最小值、总数----
平均值：5555.55
总数：7
最大值：9999.99
最小值：1111.11
总和：38888.85

----collect字符串拼接----
赵信金克斯阿卡丽艾希薇恩易大师布隆
赵信,金克斯,阿卡丽,艾希,薇恩,易大师,布隆
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StreamAPI练习

并行流

并行流：就是把一个内容分成几个数据块，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操作；Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与串行流之间切换

并行流主要使用了Fork / Join 框架。

Fork / Join 框架

Fork / Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进形拆分（fork）成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运行的结果进行join汇总。
在这里插入图片描述
Fork/Join 框架与传统线程池的区别：

采用“工作窃取”模式(work-stealing):
当执行新的任务时，它可以将其拆分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中。如果检测到队列没用执行的任务了，会再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行，那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能。

代码测试：

ForkJoinCalculate.java

public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {
	//序列号
	private static final long serialVersionUID = 1234567890L;
	private long start;
	private long end;
	//临界值十万
	private static final long THRESHOLD = 100000L;
	
	public ForkJoinCalculate(long start,long end) {
		this.start = start;
		this.end = end;
	}
	@Override
	protected Long compute() {
		long length = end - start;
		if(length <= THRESHOLD){
			System.out.println("开始计算的部分：start = " + start + ";end = " + end);
			long sum = 0;
			for(long i = start; i <= end; i++){
				sum += i;
			}
			return sum;
		}else{
			long middle = (start+end)/2;
			// 拆分任务并压入队列
			ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
			left.fork();
			ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle+1, end);
			right.fork();
			return left.join() + right.join();
		}
	}
}

TestForkJoin.java

public class TestForkJoin {

    /**
	 * Fork/Join框架
	 */
	@Test
	public void test1(){
		Instant start = Instant.now();
		ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
		ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0, 1000000L);
		long sum = pool.invoke(task);
		System.out.println(sum);
		Instant end = Instant.now();
		System.out.println("消耗时间"+ Duration.between(start, end).toMillis());
	}
    /**
	 * 普通for循环
	 */
	@Test
	public void test2() {
		Instant start = Instant.now();
		long sum = 0L;
		for (int i = 0; i <= 1000000L; i++) {
			sum += i;
		}
		System.out.println(sum);
		Instant end = Instant.now();
		System.out.println("消耗时间"+ Duration.between(start, end).toMillis());
	}
}
// 输出
开始计算的部分：start = 0;end = 62500
开始计算的部分：start = 500001;end = 562500
开始计算的部分：start = 125001;end = 187500
开始计算的部分：start = 250001;end = 312500
开始计算的部分：start = 625001;end = 687500
开始计算的部分：start = 750001;end = 812500
开始计算的部分：start = 62501;end = 125000
开始计算的部分：start = 562501;end = 625000
开始计算的部分：start = 312501;end = 375000
开始计算的部分：start = 812501;end = 875000
开始计算的部分：start = 875001;end = 937500
开始计算的部分：start = 687501;end = 750000
开始计算的部分：start = 187501;end = 250000
开始计算的部分：start = 375001;end = 437500
开始计算的部分：start = 937501;end = 1000000
开始计算的部分：start = 437501;end = 500000
500000500000
Fork/Join框架消耗时间消耗时间11
// 输出  
500000500000
普通for循环消耗时间2

发现：

普通for循环的单线程居然比Fork/Join更快，这是为什么？因为在数据量比较小的时候Fork/Join还需要去切割，这个切割的时间比for循环的时间更长。当数量比较大的时候Fork/Join才比for循环快。

并行流和串行流

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。

示例：

public void test3(){
    Instant start=Instant.now();
    Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000000000L)
        .parallel()
        .reduce(0,Long::sum);
    System.out.println(sum);
    Instant end=Instant.now();
    System.out.println("消耗时间"+Duration.between(start, end).toMillis()+"ms");
}
// 输出
-5340232216128654848
消耗时间794ms

java8底层就是使用了Fork/Join框架

Optinal类

Optional< T>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

方法示例：

public class OptionalTest {

    @Test
    public void test1 () {
        /*Optional.of()*/
        Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee());
        System.out.println(op.get());
        // 输出：Employee{name='null', age=null, salary=0.0, status=null}

        Optional<Employee> op1 = Optional.of(null);
        System.out.println(op1.get());
        // 输出：java.lang.NullPointerException
    }

    @Test
    public void test2 () {
        /*Optional.empty()*/
        Optional<Employee> op = Optional.empty();
        System.out.println(op.get());
        // 输出：java.util.NoSuchElementException: No value present
    }

    @Test
    public void test3 () {
        /*Optional.ofNullable()*/
        Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee());
        System.out.println(op.get());
        // 输出：Employee{name='null', age=null, salary=0.0, status=null}

        Optional<Employee> op1 = Optional.ofNullable(null);
        System.out.println(op1.get());
        // 输出：java.util.NoSuchElementException: No value present

        Optional<Employee> op2 = Optional.ofNullable(null);
        if (op2.isPresent()) {
            System.out.println(op2.get());
        }else {
            System.out.println("no value");
        }
        // 输出：no value
    }

    @Test
    public void test4 () {
        /*Optional.orElse()*/
        Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(null);
        Employee employee = op.orElse(new Employee("张三", 18, 888.88, Employee.Status.BUSY));
        System.out.println(employee);
        // 输出：Employee{name='张三', age=18, salary=888.88, status=BUSY}

        Employee employee2 = op.orElse(null);
        System.out.println(employee2);
        // 输出：null

        /*Optional.orElseGet()*/
        Employee employee1 = op.orElseGet(Employee::new);
        System.out.println(employee1);
        // 输出：Employee{name='null', age=null, salary=0.0, status=null}
    }
    @Test
    public void test5 () {
        /*Optional.map()*/
        Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee("张三", 18, 888.88, Employee.Status.BUSY));
        Optional<String> optional = op.map(Employee::getName);
        System.out.println(optional.get());
        // 输出：张三

        /*Optional.flatMap()*/
        Optional<String> optional2 = op.flatMap(e -> Optional.of(e.getName()));
        System.out.println(optional2.get());
        // 输出：张三
    }
}

场景应用示例：

@Test
public void test6 () {
    // 例题：获取一个男人心中女神的名字
    Man man = new Man();
    String name = getGoddnessName(man);
    System.out.println(name);
    // 输出：java.lang.NullPointerException
}

public String getGoddnessName (Man man) {
    return man.getGoddness().getName();
}

使用null判断改造

@Test
public void test6 () {
    // 例题：获取一个男人心中女神的名字
    Man man = new Man();
    String name = getGoddnessName(man);
    System.out.println(name);
    // 输出：苍老师
}
public String getGoddnessName (Man man) {
    if (man != null) {
        if (man.getGoddness() != null) {
            return man.getGoddness().getName();
        }
    }
    return "苍老师";
}

使用Optional容器类

@Test
public void test7 () {
    // 例题：获取一个男人心中女神的名字
    Optional<NewMan> optionalNewMan = Optional.empty();
    String name = getGoddnessName2(optionalNewMan);
    // 输出：null
}

public String getGoddnessName2 (Optional<NewMan> optionalNewMan) {
    return optionalNewMan.orElse(new NewMan())
        .getOptionalGoddness()
        .orElse(new Goddness())
        .getName();
}

@Test
public void test8 () {
    // 例题：获取一个男人心中女神的名字
    Optional<Goddness> optionalGoddness = Optional.of(new Goddness("波多老师"));
    Optional<NewMan> optionalNewMan = Optional.of(new NewMan(optionalGoddness));
    String name = getGoddnessName2(optionalNewMan);
    System.out.println(name);
    // 输出：波多老师
}

接口中默认方法

在java8中接口中设计了一个默认方法，如下：

public interface MyFun{
	default String getName(){
		return "哈哈";
	}
}

接口默认方法的类优先原则：

若一个接口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。如果一个父类提供一个默认方法，而另外一个接口也提供了一个具有相同名称和参数列表的方法（不管方法是否时默认方法），那么必须覆盖该方法来解决冲突。

父类方法:

public class MyClass {

    public String getName() {
        return "嘿嘿";
    }
}

父类方法具体实现：

public class SubClass extends MyClass implements MyFun{

}

测试：

public class SubClassTest {
    public static void main(String[] args) {
        SubClass subClass = new SubClass();
        System.out.println(subClass.getName());
        // 输出：嘿嘿
    }
}

接口冲突代码示例：

在定义一个接口的默认方法

public interface MyFun2 {
    default String getName() {
        return "哈哈2";
    }
}

修改父类方法具体实现：

实现了两个接口，必须指定使用哪一个接口的默认方法

public class SubClass implements MyFun, MyFun2{

    @Override
    public String getName() {
        // return MyFun.super.getName();
        return MyFun2.super.getName();
    }
}

测试：

public class SubClassTest {
    public static void main(String[] args) {
        SubClass subClass = new SubClass();
        System.out.println(subClass.getName());
        // 输出：哈哈2
    }
}

接口中的静态方法

public interface MyFun{
	default String getName(){
		return "哈哈";
	}
    public static void show() {
        return "接口中的静态方法";
    }
}

使用：

public class SubClassTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(MyFun.show());
        // 输出：接口中的静态方法
    }
}

新时间API

时间API线程安全问题

以前的时间API是线程不安全的，是可变的。多线程时需要对日期进行处理要加锁。

示例：

public class DateTimeTest {
    @Test
    public void test2 () throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 传统方式日期转换
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        
        // 使用线程池模拟
        Callable<Date> task = () -> sdf.parse("20220101");
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(20);
        ArrayList<Future<Date>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            futures.add(pool.submit(task));
        }
        for (Future<Date> future : futures) {
            System.out.println(future.get());
        }
        pool.shutdown();
    }
}
// 输出
java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 19

加锁解决线程不安全问题：

public class DateFormatThreadLocal {
    private static final ThreadLocal<DateFormat> df = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));

    public static Date convert(String source) throws ParseException {
        return df.get().parse(source);
    }
}

使用方式：

@Test
public void test1 () throws ExecutionException, InterruptedException {
    Callable<Date> task = () -> DateFormatThreadLocal.convert("2020-05-17");

    // 使用线程池模拟
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    ArrayList<Future<Date>> futures = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        futures.add(pool.submit(task));
    }
    for (Future<Date> future : futures) {
        System.out.println(future.get());
    }
    pool.shutdown();
}
// 输出
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020
Sun May 17 00:00:00 CST 2020

本地时间/日期

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。

LocalDate LocalTime LocalDateTime 用法一样,用于让人读的时间日期

@Test
public void test1() {
    // 获取当前本地时间
    LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
    System.out.println(localDateTime);// 2022-02-23T11:31:46.137

    // 手动创建赋值一个时间
    LocalDateTime localDateTime1 = LocalDateTime.of(2015, 02, 02, 13,13,13);
    System.out.println(localDateTime1); // 2015-02-02T13:13:13

    // 时间加
    System.out.println(localDateTime.plusDays(1)); // 2022-02-24T11:35:21.874

    // 时间减
    System.out.println(localDateTime1.minusDays(1)); // 2015-02-01T13:13:13

    // 获取年月日
    System.out.println(localDateTime1.getYear()); // 2015
    System.out.println(localDateTime1.getMonth()); // FEBRUARY
    System.out.println(localDateTime1.getMonthValue()); // 2
    System.out.println(localDateTime1.getDayOfMonth()); // 2
    System.out.println(localDateTime1.getHour()); // 13
}

时间戳

时间戳（以Unix元年： 1970年1月1日00:00:00到某个时间之间的毫秒值）

@Test
public void test2() {
    // 时间戳：以Unix 元年 1970-01-01 00:00:00 到当前时间（某个时间）的毫秒值
    Instant instant = Instant.now();
    System.out.println(instant); // 2022-02-23T06:31:02.643Z，默认获取的时间是以UTC（世界时间）时区为基础的

    // 偏移量
    System.out.println(instant.atOffset(ZoneOffset.ofHours(8))); // 2022-02-23T14:37:01.447+08:00

    // 获取毫秒
    System.out.println(instant.toEpochMilli()); // 1645598221447

    // 以Unix元年时间加60S
    System.out.println(Instant.ofEpochSecond(60)); // 1970-01-01T00:01:00Z
}

两个时间/日期差

Duration:计算两个时间之间的间隔，Period：计算两个日期之间的间隔

@Test
public void test3() {
    // 时间戳时间
    Instant instant = Instant.now();
    try {
        Thread.sleep(1000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    Instant instant2 = Instant.now();
    Duration duration = Duration.between(instant, instant2);
    System.out.println(duration); // PT1.011S
    System.out.println(duration.toMillis()); // 1011 

    // 人读的时间
    LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
    try {
        Thread.sleep(1000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    LocalDateTime localDateTime2 = LocalDateTime.now();
    System.out.println(Duration.between(localDateTime, localDateTime2).toMillis()); // 1015

    // 计算两个“日期”之间的间隔
    LocalDate localDate = LocalDate.of(2015, 1, 1);
    LocalDate localDate2 = LocalDate.now();
    Period period = Period.between(localDate, localDate2);
    System.out.println(period); // P7Y1M22D
    System.out.println(period.getYears()); // 7
    System.out.println(period.getMonths()); // 1
    System.out.println(period.getDays()); // 22
    System.out.println(period.getChronology()); // ISO
    System.out.println(period.getUnits()); // [Years, Months, Days]
}

时间校正器

TemporalAdjuster：时间校正器。有时我们可能需要获取例如：将日期调整到“下一个周日”等操作。

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

获取下个周日：TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY)

@Test
public void test4() {
    // TemporalAdjusters 时间校正器
    // 指定一个时间并将day指定到10号
    LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(2020,05, 03, 23, 23, 23);
    System.out.println(localDateTime); // 2020-05-03T23:23:23
    System.out.println(localDateTime.withDayOfMonth(10)); // 2020-05-10T23:23:23

    // TemporalAdjusters 矫校器工具类
    // 指定当前时间到周日
    LocalDateTime ldt3 = LocalDateTime.now().with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY));
    System.out.println(ldt3); // 2022-02-27T15:33:54.740

    // 自定义时间校正器
    LocalDateTime localDateTime2 = LocalDateTime.now().with((ta) -> {
        LocalDateTime localDateTime1 = LocalDateTime.from(ta);
        DayOfWeek dayOfWeek = localDateTime1.getDayOfWeek();
        if (dayOfWeek.equals(DayOfWeek.FRIDAY)) {
            return localDateTime1.plusDays(3);
        } else if (dayOfWeek.equals(DayOfWeek.SATURDAY)) {
            return localDateTime1.plusDays(2);
        } else {
            return localDateTime1.plusDays(1);
        }
    });
    System.out.println(localDateTime2); // 2022-02-24T15:39:44.331
}

格式化日期和时间

一些常用的日期格式
在这里插入图片描述
示例：

@Test
public void test5() {
    // 时间日期格式化
    DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_DATE;
    LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
    String strDate = ldt.format(dtf);
    System.out.println(strDate); // 2022-02-23
    System.out.println(dtf.format(ldt)); // 2022-02-23

    // 自定义格式
    DateTimeFormatter dtf2 = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");
    String strDate2 = dtf2.format(ldt);
    System.out.println(strDate2); // 2022年02月23日 16:34:53

    LocalDateTime newDate = LocalDateTime.parse(strDate2,dtf2);
    System.out.println(newDate); // 2022-02-23T16:59:31
}

时区的处理

java8提供了对时区的支持：ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime，其中每一个时区都对应着ID：地区ID都为“{区域/{城市}}”的格式，例如：Asi/Shanghai。

ZoneId：该类中包含了所有的时区信息

getAvailableZoneIds：可以获取所有时区的时区信息
of(id)：用指定的时区信息获取ZoneId对象

示例：

@Test
public void test6() {
    // 查询所有的时区
    Set<String> stringSet =  ZoneId.getAvailableZoneIds();
    stringSet.forEach(System.out::println);
    //  Asia/Aden ......

    // 获取对应时区的时间
    LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
    System.out.println(localDateTime); // 2022-02-23T17:50:41.549

    // 获取对应时区的时间和时区信息
    LocalDateTime localDateTime1 = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
    ZonedDateTime zonedDateTime = localDateTime1.atZone(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
    System.out.println(zonedDateTime); // 2022-02-23T17:52:04.239+08:00[Asia/Shanghai]
}

重复注解和类型注解

Java8 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。

定义一个注解：

@Repeatable(MyAnnotations.class)
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "atguigu";
}

@Repeatable(MyAnnotations.class) 注解指定一个容器注解

定义一个容器注解：

@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotations {
	MyAnnotation[] value();
}

测试：

public class AnnotationTest {
    @MyAnnotation("hello")
    @MyAnnotation("world")
    public void show() {
    }

    @Test
    public void test1() throws NoSuchMethodException {
        Class<AnnotationTest> testClass = AnnotationTest.class;
        Method m1 = testClass.getMethod("show");
        MyAnnotation[] mas = m1.getAnnotationsByType(MyAnnotation.class);
        for (MyAnnotation myAnnotation : mas) {
            System.out.println(myAnnotation.value());
        }
    }
}
// 输出
hello
world

类型注解

在MyAnnotation注解的头上的@Target注解上加上TYPE_PARAMETER或者TYPE_USE，如下：

@Repeatable(MyAnnotations.class)
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE, TYPE_PARAMETER, TYPE_USE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "atguigu";
}

枚举值TYPE_PARAMETER允许在类型变量（例如MyClass ）上应用注释。目标TYPE_USE的注释可以应用于任何类型的使用

使用场景可以在类中使用：

可以在方法的参数前面加上类型注解@MyAnnotation(“abc”)

@MyAnnotation("hello")
@MyAnnotation("world")
public void show(@MyAnnotation("abc") String str) {
}

属性：

@NotNull String str1 = ...
@Email String str2 = ...
@NotNull @NotBlank String str3 = ...

类型注释也可以应用于嵌套类型：

Map.@NonNull Entry = ...

应用于构造函数：

new @Interned MyObject();
new @NonEmpty @Readonly List<String>(myNonEmptyStringSet)

类型映射：

myString = (@NonNull String) str;

implements 语句：

class UnmodifiableList<T> implements @Readonly List<@Readonly T> { ... }

throw exception声明：

void monitorTemperature() throws @Critical TemperatureException { ... }

类型转换：

myString = (@NonNull String) myObject;
query = (@Untainted String) str;

需要注意的是，类型注解只是语法而不是语义，并不会影响java的编译时间，加载时间，以及运行时间，也就是说，编译成class文件的时候并不包含类型注解。

类型注解的作用：

Collections.emptyList().add("One");
int i=Integer.parseInt("hello");
System.console().readLine();

上面的代码编译是通过的，但运行是会分别报UnsupportedOperationException； NumberFormatException；NullPointerException异常，这些都是runtime error；

类型注解被用来支持在Java的程序中做强类型检查。配合插件式的check framework，可以在编译的时候检测出runtime error，以提高代码质量。这就是类型注解的作用了。

类型注释是对Java类型系统的有趣补充。它们可以应用于任何类型的使用，并可以进行更详细的代码分析。如果要立即使用Type批注，则应查看https://checkerframework.org/

oid test1() throws NoSuchMethodException {
Class testClass = AnnotationTest.class;
Method m1 = testClass.getMethod(“show”);
MyAnnotation[] mas = m1.getAnnotationsByType(MyAnnotation.class);
for (MyAnnotation myAnnotation : mas) {
System.out.println(myAnnotation.value());
}
}
}
// 输出
hello
world


类型注解

在MyAnnotation注解的头上的@Target注解上加上`TYPE_PARAMETER或者TYPE_USE`，如下：

```java
@Repeatable(MyAnnotations.class)
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE, TYPE_PARAMETER, TYPE_USE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "atguigu";
}

枚举值TYPE_PARAMETER允许在类型变量（例如MyClass ）上应用注释。目标TYPE_USE的注释可以应用于任何类型的使用

使用场景可以在类中使用：

可以在方法的参数前面加上类型注解@MyAnnotation(“abc”)

@MyAnnotation("hello")
@MyAnnotation("world")
public void show(@MyAnnotation("abc") String str) {
}

属性：

@NotNull String str1 = ...
@Email String str2 = ...
@NotNull @NotBlank String str3 = ...

类型注释也可以应用于嵌套类型：

Map.@NonNull Entry = ...

应用于构造函数：

new @Interned MyObject();
new @NonEmpty @Readonly List<String>(myNonEmptyStringSet)

类型映射：

myString = (@NonNull String) str;

implements 语句：

class UnmodifiableList<T> implements @Readonly List<@Readonly T> { ... }

throw exception声明：

void monitorTemperature() throws @Critical TemperatureException { ... }

类型转换：

myString = (@NonNull String) myObject;
query = (@Untainted String) str;

类型注解的作用：

Collections.emptyList().add("One");
int i=Integer.parseInt("hello");
System.console().readLine();

上面的代码编译是通过的，但运行是会分别报UnsupportedOperationException； NumberFormatException；NullPointerException异常，这些都是runtime error；

本文是Java新特性学习笔记
java8学习地址：https://www.bilibili.com/video/BV14W411u7Ly?p=1
笔记备用下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_33631756/84195889

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