JDK8新特性
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2022-06-05 13:17:53
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Lambda
Lambda表达式的结构
- 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数
- 参数的类型既可以明确声明，也可以根据上下文来推断。例如：(int a)与(a)效果相同
- 所有参数需包含在圆括号内，参数之间用逗号相隔。例如：(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b,
float c) - 空圆括号代表参数集为空。例如：() -> 42
- 当只有一个参数，且其类型可推导时，圆括号（）可省略。例如：a -> return a*a
- Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句
- 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句，花括号{}可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致
- 如果 Lambda
表达式的主体包含一条以上语句，则表达式必须包含在花括号{}中（形成代码块）。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致，若没有返回则为空
语法
Interface var = (x,y) -> {}该接口只能有一个需要被实现的方法，小括号中参数取决于Interface 的接口方法的参数，没有参数则为空，{}中为方法的实现内容，如果内容只有一行代码，{}可以省略。实际上就是匿名函数
Runnable run = new Runnable(){
@Override
publicvoidrun(){
System.out.println("常规写法");
}
};
Runnable run1 = () -> {System.out.println("lambda");};//{}中只有一条语句时，{}可以省略
//匿名函数的访问权限可以省略（跟接收变量的作用域保持一致，返回值和参数类型都可以编译器自动判断。）
只有一个抽象方法需要被实现的接口，称为“函数式接口”，为了避免后续被人在该接口中添加方法，导致规则被破坏，可以在该接口上加一个声明@FunctionalInterface，这样该接口就无法添加新的接口函数了
Stream
- 不是数据结构：它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
- 不支持索引访问：但是很容易生成数组或者 List 。
- 惰性化：很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。
- 并行能力。当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
- 可以是无限的：集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。
- 注意事项：所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。## 并行迭代器
首先通过普通的方式进行过滤:
List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
System.out.println("过滤之前:" + list);
List<String> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
if (!"李四".equals(str)) {
result.add(str);
}
}
System.out.println("过滤之后:" + result);
使用Steam方式进行过滤：
List<String> result2 = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream 过滤之后:" + result2);
1.构造Stream流的方式
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
String[] strArray = new String[] { "a", "b", "c" };
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
2.Stream流的之间的转换
注意:一个Stream流只可以使用一次，这段代码为了简洁而重复使用了数次，因此会抛出 stream has already been operated upon or closed 异常。
try {
Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");
// 转换成 Array
String[] strArray1 = stream2.toArray(String[]::new);
// 转换成 Collection
List<String> list1 = stream2.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream2.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 转换成 String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
3.Stream流的map使用
map方法用于映射每个元素到对应的结果，一对一。
示例一：转换大写
List<String> list3 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu");
System.out.println("转换之前的数据:" + list3);
List<String> list4 = list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list4);
// 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]
示例二：转换数据类型
List<String> list31 = Arrays.asList("1", "2", "3");
System.out.println("转换之前的数据:" + list31);
List<Integer> list41 = list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list41);
// [1, 2, 3]
4.Stream流的filter使用
filter方法用于通过设置的条件过滤出元素。
示例一：通过与 findAny 得到 if/else 的值
List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
String result3 = list.stream().filter(str -> "李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
String result4 = list.stream().filter(str -> "李二".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
System.out.println("stream 过滤之后 2:" + result3);
System.out.println("stream 过滤之后 3:" + result4);
//stream 过滤之后 2:李四
//stream 过滤之后 3:找不到!
示例二：通过与 mapToInt 计算和
List<User> lists = new ArrayList<User>();
lists.add(new User(6, "张三"));
lists.add(new User(2, "李四"));
lists.add(new User(3, "王五"));
lists.add(new User(1, "张三"));
// 计算这个list中出现 "张三" id的值
int sum = lists.stream().filter(u -> "张三".equals(u.getName())).mapToInt(u -> u.getId()).sum();
System.out.println("计算结果:" + sum);
5.Stream流的flatMap使用
flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果，一对多。
示例:从句子中得到单词
String worlds = "The way of the future";
List<String> list7 = new ArrayList<>();
list7.add(worlds);
List<String> list8 = list7.stream().flatMap(str -> Stream.of(str.split(" ")))
.filter(world -> world.length() > 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println("单词:");
list8.forEach(System.out::println);
// 单词:
// The
// way
// of
// the
// future
6.Stream流的limit使用
limit 方法用于获取指定数量的流。
示例一：获取前n条数的数据
Random rd = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据:");
rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);
// 取到的前三条数据:
// 1167267754
// -1164558977
// 1977868798
示例二：结合skip使用得到需要的数据
skip表示的是扔掉前n个元素。
List<User> list9 = new ArrayList<User>();
for (int i = 1; i < 4; i++) {
User user = new User(i, "pancm" + i);
list9.add(user);
}
System.out.println("截取之前的数据:");
// 取前3条数据，但是扔掉了前面的2条，可以理解为拿到的数据为 2<=i<3 (i 是数值下标)
List<String> list10 = list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println("截取之后的数据:" + list10);
// 截取之前的数据:
// 姓名:pancm1
// 姓名:pancm2
// 姓名:pancm3
// 截取之后的数据:[pancm3]
7.Stream流的sort使用
sorted方法用于对流进行升序排序。
示例一：随机取值排序
Random rd2 = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据然后进行排序:");
rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);
// 取到的前三条数据然后进行排序:
// -2043456377
// -1778595703
// 1013369565
示例二：优化排序
tips:先获取在排序效率会更高!
//普通的排序取值
List<User> list11 = list9.stream().sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("排序之后的数据:" + list11);
//优化排序取值
List<User> list12 = list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName()))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("优化排序之后的数据:" + list12);
//排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
//优化排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
8.Stream流的peek使用
peek对每个元素执行操作并返回一个新的Stream
示例:双重操作
System.out.println("peek使用:");
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("转换之前: " + e))
.map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("转换之后: " + e)).collect(Collectors.toList());
// 转换之前: three
// 转换之后: THREE
// 转换之前: four
// 转换之后: FOUR
9.Stream流的parallel使用
parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。
示例:获取空字符串的数量
List<String> strings = Arrays.asList("a", "", "c", "", "e","", " ");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println("空字符串的个数:"+count);
10.Stream流的max/min/distinct使用
示例一：得到最大最小值
List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
//最长字符的长度:8,最短字符的长度:4
示例二：得到去重之后的数据
String lines = "good good study day day up";
List<String> list14 = new ArrayList<String>();
list14.add(lines);
List<String> words = list14.stream().flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).filter(word -> word.length() > 0)
.map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("去重复之后:" + words);
//去重复之后:[day, good, study, up]
11.Stream流的Match使用
allMatch：Stream 中全部元素符合则返回 true ;
anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;
noneMatch：Stream 中没有一个元素符合则返回 true。
示例:数据是否符合
boolean all = lists.stream().allMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否都大于3:" + all);
boolean any = lists.stream().anyMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否有一个大于3:" + any);
boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);
// 是否都大于3:false
// 是否有一个大于3:true
// 是否没有一个大于3的:false
12.Stream流的reduce使用
reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。
示例一：字符串连接
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
System.out.println("字符串拼接:" + concat);
示例二：得到最小值
double minValue = Stream.of(-4.0, 1.0, 3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
System.out.println("最小值:" + minValue);
//最小值:-4.0
示例三：求和
// 求和, 无起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println("有无起始值求和:" + sumValue);
// 求和, 有起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(1, Integer::sum);
System.out.println("有起始值求和:" + sumValue);
// 有无起始值求和:10
// 有起始值求和:11
示例四：过滤拼接
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);
//过滤和字符串连接:ace
13.Stream流的iterate使用
“iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。
示例:生成一个等差队列
System.out.println("从2开始生成一个等差队列:");
Stream.iterate(2, n -> n + 2).limit(5).forEach(x -> System.out.print(x + " "));
// 从2开始生成一个等差队列:
// 2 4 6 8 10
14.Stream流的Supplier使用
通过实现Supplier类的方法可以自定义流计算规则。
示例：随机获取两条用户信息
System.out.println("自定义一个流进行计算输出:");
Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u -> System.out.println(u.getId() + ", " + u.getName()));
//第一次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm7
//11, pancm6
//第二次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm2
//第三次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm8
class UserSupplier implements Supplier<User> {
private int index = 10;
private Random random = new Random();
@Override
public User get() {
return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
}
}
15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用
groupingBy：分组排序；
partitioningBy：分区排序。
示例一：分组排序
System.out.println("通过id进行分组排序:");
Map<Integer, List<User>> personGroups = Stream.generate(new UserSupplier()).limit(5)
.collect(Collectors.groupingBy(User::getId));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, List<User>> persons = (Map.Entry) it.next();
System.out.println("id " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue());
}
System.out.println("通过年龄进行分区排序:");
Map<Boolean, List<User>> children = Stream.generate(new UserSupplier()).limit(5)
.collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getId() < 18));
System.out.println("小孩: " + children.get(true));
System.out.println("成年人: " + children.get(false));
16.Stream流的summaryStatistics使用
IntSummaryStatistics 用于收集统计信息(如count、min、max、sum和average)的状态对象。
示例:得到最大、最小、之和以及平均数。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
并行迭代器
//tryAdvance 相当于普通迭代器iterator 串行处理
public void iterator(){
AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);
while(true){
boolean flag = spliterator.tryAdvance((i) ->{
num.addAndGet((int)i);
System.out.println(i);
});
if(!flag){
break;
}
}
System.out.println(num);
}
//trySplit将list分段，每段单独处理，为并行提供可能
public void spliterator(){
AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);
Spliterator s1 = spliterator.trySplit();
Spliterator s2 = spliterator.trySplit();
spliterator.forEachRemaining((i) ->{
num.addAndGet((int)i);
System.out.println("spliterator:"+i);
});
s1.forEachRemaining((i) ->{
num.addAndGet((int)i);
System.out.println("s1:"+i);
});
s2.forEachRemaining((i) ->{
num.addAndGet((int)i);
System.out.println("s2:"+i);
});
System.out.println("最终结果："+num);
}
//利用分段，开启多线程处理
public void spliterator2() throws InterruptedException {
CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
run(spliterator.trySplit());
return "future1 finished!";
});
CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
run(spliterator.trySplit());
return "future2 finished!";
});
CompletableFuture<String> future3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
run(spliterator);
return "future3 finished!";
});
CompletableFuture<Void> combindFuture = CompletableFuture.allOf(future1, future2);
try {
combindFuture.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("future1: " + future1.isDone() + " future2: " + future2.isDone());
System.out.println("最终结果为：" + count);
}
public void run(Spliterator s1) {
final String threadName = Thread.currentThread().getName();
System.out.println("线程" + threadName + "开始运行-----");
s1.forEachRemaining(new Consumer() {
@Override
public void accept(Object o) {
count.addAndGet((Integer)o);
}
});
System.out.println("线程" + threadName + "运行结束-----");
}
HashMap
JDK8优化了HashMap的实现， 主要优化点包括：
• 将链表方式修改成链表或者红黑树的形式
• 修改resize的过程，解决JDK7在resize在并发场景下死锁的隐患
• JDK1.7存储使用Entry数组， JDK8使用Node或者TreeNode数组存储
当链表长度大于8是链表的存储结构会被修改成红黑树的形式。
查询效率从O(N)提升到O(logN)。链表长度小于6时，红黑树的方式退化成链表。
JDK7链表插入是从链表头部插入， 在resize的时候会将原来的链表逆序。
JDK8插入从链表尾部插入， 因此在resize的时候仍然保持原来的顺序。
日期
- Instant：瞬时时间。
- LocalDate：本地日期，不包含具体时间, 格式 yyyy-MM-dd。
- LocalTime：本地时间，不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。
- LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。
- ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的时差。
1.获取当前的日期时间
通过静态工厂方法now()来获取当前时间。
//本地日期,不包括时分秒
LocalDate nowDate = LocalDate.now();
//本地日期,包括时分秒
LocalDateTime nowDateTime = LocalDateTime.now();
System.out.println("当前时间:"+nowDate);
System.out.println("当前时间:"+nowDateTime);
// 当前时间:2018-12-19
// 当前时间:2018-12-19T15:24:35.822
2.获取当前的年月日时分秒
获取时间之后，直接get获取年月日时分秒。
//获取当前的时间，包括毫秒
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("当前年:"+ldt.getYear()); //2018
System.out.println("当前年份天数:"+ldt.getDayOfYear());//172
System.out.println("当前月:"+ldt.getMonthValue());
System.out.println("当前时:"+ldt.getHour());
System.out.println("当前分:"+ldt.getMinute());
System.out.println("当前时间:"+ldt.toString());
// 当前年:2018
// 当前年份天数:353
// 当前月:12
// 当前时:15
// 当前分:24
3.格式化时间
格式时间格式需要用到DateTimeFormatter类。
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("格式化时间: "+ ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
//格式化时间:2018-12-19 15:37:47.119
4.时间增减
在指定的时间进行增加/减少年月日时分秒。
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("后5天时间:"+ldt.plusDays(5));
System.out.println("前5天时间并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"))); //2018-06-16
System.out.println("前一个月的时间:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"))); //2018-06-16
System.out.println("后一个月的时间:"+ldt2.plusMonths(1)); //2018-06-16
System.out.println("指定2099年的当前时间:"+ldt.withYear(2099)); //2099-06-21T15:07:39.506
// 后5天时间:2018-12-24T15:50:37.508
// 前5天时间并格式化:2018-12-14
// 前一个月的时间:201712
// 后一个月的时间:2018-02-04T09:19:29.499
// 指定2099年的当前时间:2099-12-19T15:50:37.508
5.时间相差比较
比较相差的年月日时分秒。
示例一: 具体相差的年月日
LocalDate ld=LocalDate.parse("2017-11-17");
LocalDate ld2=LocalDate.parse("2018-01-05");
Period p=Period.between(ld, ld2);
System.out.println("相差年: "+p.getYears()+" 相差月 :"+p.getMonths() +" 相差天:"+p.getDays());
// 相差年: 0 相差月 :1 相差天:19
注:这里的月份是不满足一年，天数是不满足一个月的。这里实际相差的是1月19天，也就是49天。
示例二：相差总数的时间
ChronoUnit 日期周期单位的标准集合。
LocalDate startDate = LocalDate.of(2017, 11, 17);
LocalDate endDate = LocalDate.of(2018, 01, 05);
System.out.println("相差月份:"+ChronoUnit.MONTHS.between(startDate, endDate));
System.out.println("两月之间的相差的天数 : " + ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate));
// 相差月份:1
// 两天之间的差在天数 : 49
注:ChronoUnit也可以计算相差时分秒。
示例三：精度时间相差
Duration 这个类以秒和纳秒为单位建模时间的数量或数量。
Instant inst1 = Instant.now();
System.out.println("当前时间戳 : " + inst1);
Instant inst2 = inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));
System.out.println("增加之后的时间 : " + inst2);
System.out.println("相差毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).toMillis());
System.out.println("相毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).getSeconds());
// 当前时间戳 : 2018-12-19T08:14:21.675Z
// 增加之后的时间 : 2018-12-19T08:14:31.675Z
// 相差毫秒 : 10000
// 相毫秒 : 10
示例四：时间大小比较
LocalDateTime ldt4 = LocalDateTime.now();
LocalDateTime ldt5 = ldt4.plusMinutes(10);
System.out.println("当前时间是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));
System.out.println("当前时间是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));
// false
// true
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