速度更快java
代码更少(增长了新的语法 Lambda 表达式)sql
强大的 Stream API数据库
便于并行数组
最大化减小空指针异常 Optional网络
其中最为核心的为 Lambda 表达式与Stream APIapp
Lambda 是一个匿名函数,咱们能够把 Lambda 表达式理解为是一段能够传递的代码(将代码像数据同样进行传递)。能够写出更简洁、更灵活的代码。做为一种更紧凑的代码风格,使Java的语言表达能力获得了提高。框架
从匿名类到 Lambda 的转换ide
Lambda 表达式语法函数
左侧:指定了 Lambda 表达式须要的全部参数性能
右侧:指定了 Lambda 体,即 Lambda 表达式要执行的功能。
语法格式一:无参,无返回值,Lambda 体只需一条语句
语法格式二:Lambda 须要一个参数
语法格式三:Lambda 只须要一个参数时,参数的小括号能够省略
语法格式四:Lambda 须要两个参数,而且有返回值
语法格式五:当 Lambda 体只有一条语句时,return 与大括号能够省略
类型推断
什么是函数式接口
只包含一个抽象方法的接口,称为函数式接口。
你能够经过 Lambda 表达式来建立该接口的对象。(若 Lambda 表达式抛出一个受检异常,那么该异常须要在目标接口的抽象方 法上进行声明)。
咱们能够在任意函数式接口上使用 @FunctionalInterface 注解, 这样作能够检查它是不是一个函数式接口,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。
自定义函数式接口
函数式接口中使用泛型:
做为参数传递 Lambda 表达式
做为参数传递 Lambda 表达式:为了将 Lambda 表达式做为参数传递,接收Lambda 表达式的参数类型必须是与该 Lambda 表达式兼容的函数式接口的类型。
Java 内置四大核心函数式接口
函数式接口 |
参数类型 |
返回类型 |
用途 |
Consumer<T> 消费型接口 |
T |
void |
对类型为T的对象应用操做,包含方法: void accept(T t) |
Supplier<T> 供给型接口 |
无 |
T |
返回类型为T的对象,包含方法:T get(); |
Function<T, R> 函数型接口 |
T |
R |
对类型为T的对象应用操做,并返回结果。结果是R类型的对象。包含方法:R apply(T t); |
Predicate<T> 判定型接口 |
T |
boolean |
肯定类型为T的对象是否知足某约束,并返回boolean 值。包含方法boolean test(T t); |
其余接口
函数式接口 |
参数类型 |
返回类型 |
用途 |
BiFunction<T, U, R> |
T, U |
R |
对类型为 T, U 参数应用操做, 返回 R 类型的结果。包含方法为 R apply(T t, U u); |
UnaryOperator<T> (Function子接口) |
T |
T |
对类型为T 的对象进行一元运算, 并返回T 类型的结果。包含方法为 T apply(T t); |
BinaryOperator<T> (BiFunction 子接口) |
T, T |
T |
对类型为T 的对象进行二元运算, 并返回T类型的结果。包含方法为 T apply(T t1, T t2); |
BiConsumer<T, U> |
T, U |
void |
对类型为T, U 参数应用操做。包含方法为 void accept(T t, U u) |
ToIntFunction<T> ToLongFunction<T> ToDoubleFunction<T> |
T |
int long double |
分 别 计 算 int 、 long 、 double、值的函数 |
IntFunction<R> LongFunction<R> DoubleFunction<R> |
int long double |
R |
参数分别为int 、long 、 double 类型的函数 |
方法引用
当要传递给Lambda体的操做,已经有实现的方法了,可使用方法引用!(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:使用操做符 “::” 将方法名和对象或类的名字分隔开来。
以下三种主要使用状况:
对象::实例方法
类::静态方法
类::实例方法
方法引用
等同于:
例如:
等同于:
例如:
等同于:
注意:当须要引用方法的第一个参数是调用对象,而且第二个参数是须要引用方法的第二个参数(或无参数)时:ClassName::methodName
构造器引用
等同于:
数组引用
格式: type[] :: new
了解 Stream
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另一个则是 Stream API(java.util.stream.*)。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它能够指定你但愿对集合进行的操做,能够执行很是复杂的查找、过滤和映射数据等操做。 使用Stream API 对集合数据进行操做,就相似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可使用 Stream API 来并行执行操做。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
是数据渠道,用于操做数据源(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!”
注意:
①Stream 本身不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操做是延迟执行的。这意味着他们会等到须要结果的时候才执行。
Stream 的操做三个步骤
建立 Stream
一个数据源(如:集合、数组),获取一个流
一个中间操做链,对数据源的数据进行处理
一个终止操做,执行中间操做链,并产生结果
建立 Stream
default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
由数组建立流
Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 能够获取数组流:
static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
重载形式,可以处理对应基本类型的数组:
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)
由值建立流
可使用静态方法 Stream.of(), 经过显示值建立一个流。它能够接收任意数量的参数。
public static<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流
由函数建立流:
建立无限流
可使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 建立无限流。
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) :
Stream 的中间操做
多个中间操做能够链接起来造成一个流水线,除非流水 线上触发终止操做,不然中间操做不会执行任何的处理! 而在终止操做时一次性所有处理,称为“惰性求值”。
筛选与切片
方 法 |
描 述 |
filter(Predicate p) |
接收 Lambda , 从流中排除某些元素。 |
distinct() |
筛选,经过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
limit(long maxSize) |
截断流,使其元素不超过给定数量。 |
skip(long n) |
跳过元素,返回一个扔掉了前 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 |
Stream 的中间操做
方 法 |
描 述 |
map(Function f) |
接收一个函数做为参数,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。 |
mapToDouble(ToDoubleFunction f) |
接收一个函数做为参数,该函数会被应用到每一个元素上,产生一个新DoubleStream。 |
mapToInt(ToIntFunction f) |
接收一个函数做为参数,该函数会被应用到每一个元素上,产生一个新的 IntStream。 |
mapToLong(ToLongFunction f) |
接收一个函数做为参数,该函数会被应用到每一个元素上,产生一个新的LongStream。 |
flatMap(Function f) |
接收一个函数做为参数,将流中的每一个值都换成另外一个流,而后把全部流链接成一个流 |
Stream 的中间操做
方 法 |
描 述 |
sorted() |
产生一个新流,其中按天然顺序排序 |
sorted(Comparator comp) | 产生一个新流,其中按比较器顺序排序 |
Stream 的终止操做
查找与匹配
方 法 |
描 述 |
allMatch(Predicate p) |
检查是否匹配全部元素 |
anyMatch(Predicate p) |
检查是否至少匹配一个元素 |
noneMatch(Predicate p) |
检查是否没有匹配全部元素 |
findFirst() |
返回第一个元素 |
findAny() |
返回当前流中的任意元素 |
Stream 的终止操做
count() |
返回流中元素总数 |
max(Comparator c) |
返回流中最大值 |
min(Comparator c) |
返回流中最小值 |
forEach(Consumer c) |
内部迭代(使用 Collection 接口须要用户去作迭代,称为外部迭代。相反,Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代作了) |
reduce(T iden, BinaryOperator b) |
能够将流中元素反复结合起来,获得一个值。返回 T |
reduce(BinaryOperator b) |
能够将流中元素反复结合起来,获得一个值。返回 Optional<T> |
备注:map 和 reduce 的链接一般称为 map-reduce 模式,因 Google 用它来进行网络搜索而出名。
Stream 的终止操做
方 法 |
描 述 |
collect(Collector c) |
将流转换为其余形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素作汇总的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操做(如收集到 List、Set、Map)。可是 Collectors 实用类提供了不少静态方法,能够方便地建立常见收集器实例,具体方法与实例以下表:
方法 |
返回类型 |
做用 |
toList |
List<T> |
把流中元素收集到List |
List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList()); |
||
toSet |
Set<T> |
把流中元素收集到Set |
Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet()); |
||
toCollection |
Collection<T> |
把流中元素收集到建立的集合 |
Collection<Employee>emps=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); |
||
counting |
Long |
计算流中元素的个数 |
long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); |
||
summingInt |
Integer |
对流中元素的整数属性求和 |
inttotal=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)); |
||
averagingInt |
Double |
计算流中元素Integer属性的平均 值 |
doubleavg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)); |
||
summarizingInt |
IntSummaryStatistics |
收集流中Integer属性的统计值。 如:平均值 |
IntSummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary)); |
joining |
String |
链接流中每一个字符串 |
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining()); |
||
maxBy |
Optional<T> |
根据比较器选择最大值 |
Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary))); |
||
minBy |
Optional<T> |
根据比较器选择最小值 |
Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary))); |
||
reducing |
归约产生的类型 |
从一个做为累加器的初始值开始,利用BinaryOperator与流中元素逐个结合,从而归 约成单个值 |
inttotal=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum)); |
||
collectingAndThen |
转换函数返回的类型 |
包裹另外一个收集器,对其结 果转换函数 |
inthow= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size)); |
||
groupingBy |
Map<K, List<T>> |
根据某属性值对流分组,属 性为K,结果为V |
Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus)); |
||
partitioningBy |
Map<Boolean, List<T>> |
根据true或false进行分区 |
Map<Boolean,List<Emp>>vd= list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage)); |
并行流与串行流
别处理每一个数据块的流。
Java 8 中将并行进行了优化,咱们能够很容易的对数据进行并行操做。Stream API 能够声明性地经过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
了解 Fork/Join 框架
Fork/Join 框架:就是在必要的状况下,将一个大任务,进行拆分(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算的结果进行 join 汇总.
Fork/Join 框架与传统线程池的区别
采用 “工做窃取”模式(work-stealing):
当执行新的任务时它能够将其拆分分红更小的任务执行,并将小任务加到线 程队列中,而后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在本身的队列中。
相对于通常的线程池实现,fork/join框架的优点体如今对其中包含的任务的处理方式上.在通常的线程池中,若是一个线程正在执行的任务因为某些缘由没法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,若是某个子问题因为等待另一个子问题的完成而没法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其余还没有运行的子问题来执行.这种方式减小了线程的等待时间,提升了性能.
使用 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。
注:ISO-8601日历系统是国际标准化组织制定的现代公民的日期和时间的表示法
方法 |
描述 |
示例 |
now() |
静态方法,根据当前时间建立对象 |
LocalDate localDate = LocalDate.now(); LocalTime localTime = LocalTime.now(); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now(); |
of() |
静态方法,根据指定日期/时间建立 对象 |
LocalDate localDate = LocalDate.of(2016, 10, 26); LocalTime localTime = LocalTime.of(02, 22, 56); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(2016, 10, 26, 12, 10, 55); |
plusDays, plusWeeks, plusMonths, plusYears |
向当前 LocalDate 对象添加几天、几周、几个月、几年 |
|
minusDays, minusWeeks, minusMonths, minusYears |
从当前 LocalDate 对象减去几天、几周、几个月、几年 |
|
plus, minus |
添加或减小一个 Duration 或 Period |
|
withDayOfMonth, withDayOfYear, withMonth, withYear |
将月份天数、年份天数、月份、年 份 修 改 为 指 定 的 值 并 返 回 新 的 LocalDate 对象 |
|
getDayOfMonth |
得到月份天数(1-31) |
|
getDayOfYear |
得到年份天数(1-366) |
|
getDayOfWeek |
得到星期几(返回一个 DayOfWeek 枚举值) |
|
getMonth |
得到月份, 返回一个 Month 枚举值 |
|
getMonthValue |
得到月份(1-12) |
|
getYear |
得到年份 |
|
until |
得到两个日期之间的 Period 对象, 或者指定 ChronoUnits 的数字 |
|
isBefore, isAfter |
比较两个 LocalDate |
|
isLeapYear |
判断是不是闰年 |
|
Instant 时间戳
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
日期的操纵
TemporalAdjusters : 该类经过静态方法提供了大量的经常使用 TemporalAdjuster 的实现。
例如获取下个周日:
预约义的标准格式
语言环境相关的格式
自定义的格式
Java8 中加入了对时区的支持,带时区的时间为分别为:
ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime
其中每一个时区都对应着 ID,地区ID都为 “{区域}/{城市}”的格式
例如 :Asia/Shanghai 等
ZoneId:该类中包含了全部的时区信息getAvailableZoneIds() : 能够获取全部时区时区信息of(id) : 用指定的时区信息获取 ZoneId 对象
类 |
To 遗留类 |
From 遗留类 |
java.time.Instant java.util.Date |
Date.from(instant) |
date.toInstant() |
java.time.Instant java.sql.Timestamp |
Timestamp.from(instant) |
timestamp.toInstant() |
java.time.ZonedDateTime java.util.GregorianCalendar |
GregorianCalendar.from(zonedDateTim e) |
cal.toZonedDateTime() |
java.time.LocalDate java.sql.Time |
Date.valueOf(localDate) |
date.toLocalDate() |
java.time.LocalTime java.sql.Time |
Date.valueOf(localDate) |
date.toLocalTime() |
java.time.LocalDateTime java.sql.Timestamp |
Timestamp.valueOf(localDateTime) |
timestamp.toLocalDateTime() |
java.time.ZoneId java.util.TimeZone |
Timezone.getTimeZone(id) |
timeZone.toZoneId() |
java.time.format.DateTimeFormatter java.text.DateFormat |
formatter.toFormat() |
无 |
例如:
接口中的默认方法
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。若是一个父类提供了具体的实现,那么接口中具备相同名称和参数的默认方法会被忽略。
接口冲突。若是一个父接口提供一个默认方法,而另外一个接口也提供了一个具备相同名称和参数列表的方法(无论方法是不是默认方法),那么必须覆盖该方法来解决冲突
接口中的静态方法
Java8 中,接口中容许添加静态方法。
例如:
Optional 类
Optional<T> 类(java.util.Optional) 是一个容器类,表明一个值存在或不存在, 原来用 null 表示一个值不存在,如今 Optional 能够更好的表达这个概念。而且能够避免空指针异常。
经常使用方法:
Optional.of(T t) : 建立一个 Optional 实例Optional.empty() : 建立一个空的 Optional 实例
Optional.ofNullable(T t):若 t 不为 null,建立 Optional 实例,不然建立空实例isPresent() : 判断是否包含值
orElse(T t) : 若是调用对象包含值,返回该值,不然返回t orElseGet(Supplier s) :若是调用对象包含值,返回该值,不然返回 s 获取的值
map(Function f): 若是有值对其处理,并返回处理后的Optional,不然返回 Optional.empty()
flatMap(Function mapper):与 map 相似,要求返回值必须是Optional
重复注解与类型注解