JDK8学习笔记

学习视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1k64y1R7sA
操作代码：https://gitee.com/rederic/study-jdk8.git

一、JDK8新特性

1. Lambda表达式
2. 接口的增强
3. 函数式接口
4. 方法引用
5. Stream API
6. Optional
7. 新时间日期API

二、Lambda表达式

1. 需求分析

创建一个新的线程，指定线程要执行的任务

    public static void main(String[] args) {new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {System.out.println("当前线程名："+Thread.currentThread().getName());}}).start();System.out.println("主线程名字："+ Thread.currentThread().getName());}

代码分析：

Thread类需要一个Runnable接口作为参数，其中的抽象方法run是用来指定线程任务内容的核心
为了指定run方法体，不得不需要Runnable的的实现类
为了省区定义一个Runnable的实现类，不得不使用匿名内部类
必须覆盖重写抽象的run方法，所有的方法名称，方法参数，方法返回值都不得不重写一遍，而且不能出错。
而实际上，我们只在乎方法体中的代码

2. Lambda表达式初体验

Lambda表达式是一个匿名函数，可以理解为一段可以传递的代码

new Thread(()->{System.out.println("Lambda线程名字："+ Thread.currentThread().getName());}).start();

Lambda表达式的有点：简化了匿名内部类的使用，语法更加简单。

匿名内部类语法冗余，体验了Lambda表达式和，发现Lambda表达式是简化匿名内部类的一种方式。

3. Lambda表达式语法规则

lambda省去了面向对象的条条框框，Lambda的标注格式由3部分组成

(String[] args) ->{代码体
}

格式说明：

（参数类型、参数名称）：参数列表
（代码体）：方法体
->：分割参数列表和方法体

3.1 无参无返回值的Lambda

定义一个接口

public interface UserService {public void show();
}

然后创建主方法使用

public static void main(String[] args) {goShow(new UserService() {@Overridepublic void show() {System.out.println("show方法执行了："+ Thread.currentThread().getName());}});goShow(() ->{System.out.println("Lambda的show方法执行了："+Thread.currentThread().getName());});
}public static void goShow(UserService userService){userService.show();
}

输出：

方法名为：main
Lambda表达式方法名字：main

3.2 有参有返回值的Lambda

创建Person对象

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person {private String name;private Integer age;private Integer height;
}

在List集合中保存多个Person对象，然后根据这些对象做age排序操作

 public static void main(String[] args) {List<Person> list = Arrays.asList(new Person("周杰伦",27,175),new Person("周星驰",32,157),new Person("周公瑾",182,188),new Person("周恩来",82,177));Collections.sort(list, new Comparator<Person>() {@Overridepublic int compare(Person o1, Person o2) {return o1.getAge() - o2.getAge();}});for (Person p: list){System.out.println( p .toString());}System.out.println("----------------------------");Collections.sort(list,(Person o1,Person o2)->{return o2.getAge() - o1.getAge();});for (Person p: list){System.out.println("lambda====" + p .toString());}}

我们发现sort方法的第二个参数是一个Comparator接口的匿名内部类，且执行的方法有参数和返回值的表达式

输出结果

Person(name=周杰伦, age=27, height=175)
Person(name=周星驰, age=32, height=157)
Person(name=周恩来, age=82, height=177)
Person(name=周公瑾, age=182, height=188)
----------------------------
lambda====Person(name=周公瑾, age=182, height=188)
lambda====Person(name=周恩来, age=82, height=177)
lambda====Person(name=周星驰, age=32, height=157)
lambda====Person(name=周杰伦, age=27, height=175)

4. @FunctionalInterface注解

/*** @FunctionalInterface* 这是一个标志注解，被该注解修饰的接口只能声明一个抽象方法*/@FunctionalInterface
public interface UserService {public void show();
}

5. Lambda表达式的原理

匿名内部类会在编译的时候产生一个class文件

Lambda表达式在程序运行的时候会形成一个类

在类中新增了一个方法，这个方法的方法体就是Lambda表达式中的代码
还会形成一个匿名内部类，实现接口，重写抽象方法
在接口中重写方法会调用新生成的方法

6. Lambda表达式省略写法

在lambda表达式的标准写法基础上，可以使用省略写法的规则为：

小括号内的参数类型可以省略
如果小括号内有且仅有一个参数，则小括号可以省略
如果大括号内有且仅有一个语句，则可以同时省略大括号，return关键字以及分号。

public static void main(String[] args) {goOrderShow((String name) ->{System.out.println(name);return name+"666";});goStudyShow((String name ,Integer age) ->{System.out.println(name + age);return  name + age +"777";});System.out.println("Lambda简化写法");goOrderShow(name -> name+"6666");goStudyShow((name ,age) -> name + age + "7777");
}public static void goOrderShow(OrderService orderService){orderService.show("张三");
}public static void goStudyShow(StudentService studentService){studentService.show("李四",32);
}

7. Lambda表达式的使用前提

Lambda表达式的语法是非常简洁的，但是Lambda表达式不是随便使用的，必须满足两个条件

方法的参数或者局部变量类型必须为接口才能使用Lambda
接口中有且仅有一个抽象方法（@FunctionalInterface）

8. Lambda和匿名内部类的对比

所需类型不一样
- 匿名内部类的类型可以是类、抽象类、接口
- Lambda表达式需要的类型必须是接口
抽象方法的数量不一样
- 匿名内部类所需的接口中的抽象方法的数量是随意的
- Lambda表达式所需的接口中只能有一个抽象方法
实现原理不一样
- 匿名内部类再编译后形成一个class
- Lambda表达式是在程序运行的时候动态生成class

三、接口中新增的方法

1. 新增方法

在JDK8针对接口做了增强，在JDK8之前

interface 接口名{静态常量;抽象方法;
}

JDK8之后

interface 接口名{静态常量;抽象方法;静态方法;默认方法;
}

2. 默认方法

2.1为什么增加默认方法

在JDK8以前接口中只有抽象方法和静态常量，会存在一下问题

如果接口中有新增抽象方法，那么实现类必须抽象这个抽象方法，非常不利与接口扩展

2.2 接口默认方法的格式

接口默认方法的语法格式是

interface 接口名{修饰符 default 返回值类型 方法名{方法体;}
}

2.3 接口中默认方法的使用

接口中的默认方法有两种使用方式

实现类直接调用接口的默认方法
实现类重写接口的方法

3. 静态方法

JDK8中为接口新增了静态方法，作用也是为了接口的扩展

3.1 语法规则

interface 接口名{修饰符 static 返回值类型 方法名字{方法体;}
}

3.2 静态方法的使用

public class Demo01Interface {public static void main(String[] args) {B b = new B();System.out.println(b.test1());System.out.println(b.test2());System.out.println(A.test3());}
}interface A{String test1();public default String test2(){return "接口新增了默认方法，可以被实现类重写,必须实例化调用";}public static String test3(){return "接口新增了静态方法，不能被实现类重写，类名.方法名调用";}
}class B implements A{@Overridepublic String test1() {return "接口抽象方法";}
}

接口中的静态方法在实现类中是不能被重写的。调用只能通过接口类型来实现：接口名.静态方法();

4. 两者的区别

默认方法通过实例调用，静态方法通过接口名调用
默认方法可以被继承，实现类可以直接调用接口默认方法，也可以重写接口默认方法
静态方法不能被继承，实现类不能重写接口的静态方法，只能通过接口名调用

四、函数式接口

1. 函数式接口的由来

我们知道使用Lambda表达式的前提是需要有函数式接口，而Lambda表达式使用时不关心接口名字、抽象方法名。只关心抽象方法的参数列表和返回值类型。因此为了让我们使用Lambda表达式更加的方便，JDK中提供了大量常用的函数式接口。

2. 函数式接口介绍

在JDK中帮我们提供的有函数式接口，主要是在Java.util.function包中

2.1 Supplier

无参有返回值的接口，对于Lambda表达式需要提供一个返回数据的类型。

@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {/*** Gets a result.** @return a result*/T get();
}

使用

    public static void main(String[] args) {fun1(()->{int[] arr = {7,3,5,12,42,1};
//            int max = 0;
//            for (int i : arr){//                if(i>max){//                    max = i;
//                }
//            }
//            return max ;Arrays.sort(arr);return arr[arr.length -1];});}public static void fun1 (Supplier<Integer> supplier){//get方法是一个无参有返回值的抽象方法Integer max = supplier.get();System.out.println("Max ====="+ max);}

2.2 Consumer

有参数无返回值的接口，前面介绍的Supplier是接口用来生产数据的，而Consumer是用来消费数据的。使用的时候需要指定一个泛型来定义参数类型

@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {void accept(T var1);
}

使用

public class ConsumerTest {public static void main(String[] args) {fun1(a-> a+=12);}public static void fun1 (Consumer<Integer> consumer){int a = 32;System.out.println(a);consumer.accept(a);System.out.println(a);}
}

默认方法：andThen

如果一个方法的参数和返回值全部是Consumer类型，那么就可以实现效果，消费一个数据的时候，首先做一个操作，然后再做一个操作，实现组合，而这个方法就是Consumer接口中的default方法andThen方法

 default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> var1) {Objects.requireNonNull(var1);return (var2) -> {this.accept(var2);var1.accept(var2);};}

具体操作

public class ConsumerAndThenTest {public static void main(String[] args) {func(msg ->{System.out.println("转换为小写》》》》》"+msg.toLowerCase(Locale.ROOT));},msg2 ->{System.out.println("转换为大写》》》》》"+msg2.toUpperCase(Locale.ROOT));});}public static void func (Consumer<String> c1,Consumer<String> c2){//        c1.accept("ZhangSan");
//        c2.accept("ZhangSan");
//        c1.andThen(c2).accept("ZhangSan");c2.andThen(c1).accept("ZhangSan");}
}

2.3 Function

有参有返回值的接口，Function接口是根据一个类型的数据得到另一个类型的数据，前者称为前置i套件，后者成为后置条件，有参数有返回值

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {/*** Applies this function to the given argument.** @param t the function argument* @return the function result*/R apply(T t);
}

使用：传入一个字符串返回一个数字

public class FunctionTest {public static void main(String[] args) {int a = func(msg -> Integer.parseInt(msg));System.out.println(a);}public static Integer func(Function<String,Integer> fun){return fun.apply("322");}
}

默认方法：andThen，也是进行组合操作

public class FunctionAndThenTest {public static void main(String[] args) {Integer result = func(msg -> Integer.parseInt(msg),msg2-> msg2*10);System.out.println(result);}public static Integer func (Function<String,Integer> f1,Function<Integer,Integer> f2){//        int a = f1.apply("32");
//        int b = f2.apply(a);
//        return b;return f1.andThen(f2).apply("54");}
}

默认的compose方法的作用顺序和andThen刚好相反

而静态方法identity则是，输入什么参数就返回什么参数

2.4 Predicate

有参且返回值为Boolean的接口

@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {/*** Evaluates this predicate on the given argument.** @param t the input argument* @return {@code true} if the input argument matches the predicate,* otherwise {@code false}*/boolean test(T t);
}

使用

public class PrediacateTest {public static void main(String[] args) {Boolean result = func(msg -> msg.length()>3);System.out.println(result);}public static Boolean func(Predicate<String> p){return p.test("Hellow");}
}

默认方法

and、or、negate、isEquals

五、方法引用

1. 为什么要用方法引用

1.1 Lambda表达式冗余

在使用Lambda表达式的时候也会出现代码冗余的情况

public class FunRefTest01 {public static void main(String[] args) {fun(msg ->{int sum = 0;for (int i : msg) {sum+=i;}System.out.println("求和为："+sum);});}public static void getTotal (int[] arr){int sum = 0;for (int i : arr) {sum+=i;}System.out.println("外部求和为："+sum);}public static void fun(Consumer<int[]> c1){int[] arr = {1,1,3,23,4,52,3};c1.accept(arr);}
}

1.2 解决方案

因为在Lambda表达式中要执行的代码和我们另一个方法中的代码是一样的，这是就没有必要重写一份逻辑了，这是我们可以“引用”重复的代码

public class FunRefTest01 {public static void main(String[] args) {fun(FunRefTest01::getTotal);}public static void getTotal (int[] arr){int sum = 0;for (int i : arr) {sum+=i;}System.out.println("外部求和为："+sum);}public static void fun(Consumer<int[]> c1){int[] arr = {1,1,3,23,4,52,3};c1.accept(arr);}
}

方法引用是JDK8的新语法

2. 方法引用的格式

符号表示::

符号说明：双冒号为方法引用运算符，而它所在的表达式被称为方法引用

应用场景：如果Lambda表达式所要实现的方案，已经有其他方法存在相同的方案，那么则可以使用方法引用。

常见的引用方式：

方法引用在JDK8中使用是相当灵活的，有以下几种形式：

instanceName::methodName 对象名::方法名
ClassName::staticMethodName 类名::静态方法
ClassName::methodName 类名::普通方法
ClassName::new 类名::new 调用的构造器
TypeName[]::new String[]::new 调用数组的构造器

2.1对象名字::方法名

这是最常见的一种用法。如果一个类中的已经存在了一个成员方法，则可以通过对象名引用成员方法

public class FunRefTest02 {public static void main(String[] args) {Date date = new Date();Supplier<Long> supplier = () ->{return date.getTime();};System.out.println("时间输出："+supplier.get());Supplier<Long> supplier1 = date::getTime;System.out.println("引用时间数据："+ supplier1.get());}
}

2.2 类名::静态方法

也是比较常用的方式：

public class FunRefTest03 {public static void main(String[] args) {Supplier<Long> supplier = () ->{return System.currentTimeMillis();};System.out.println(supplier.get());Supplier<Long> supplier1 = System::currentTimeMillis;System.out.println(supplier1.get());}
}

2.3 类名::引用实例方法

java面向对象中，类名只能调用静态方法，类名引用实例方法是有前提的，实际上是用第一个参数作为方法的调用者

public class FunRefTest04 {public static void main(String[] args) {Function<String,Integer> function = (str) ->{return str.length();};System.out.println("简化写法");Function<String,Integer> function1 = str -> str.length();System.out.println(function.apply("Hello"));System.out.println(function1.apply("Hello"));System.out.println("引用");Function<String,Integer> function2 = String::length;System.out.println(function2.apply("Hello"));}
}

2.4 类名::new构造器

由于构造器的名称和类名完全一致，所以构造器引用使用::new的格式使用

public class FunRefTest05 {public static void main(String[] args) {Supplier<Person> supplier = ()-> new Person();System.out.println(supplier.get().toString());Supplier<Person> supplier1 = Person::new;System.out.println(supplier1.get().toString());}
}

2.5 数组::构造器

public class FunRefTest06 {public static void main(String[] args) {Function<Integer,String[]> function = len -> new String[len];System.out.println(function.apply(3).length);Function<Integer,String[]> function1 = String[]::new;System.out.println(function1.apply(4).length);}
}

小结：方法引用是对Lambda表达式符合特定情况下的一种缩写方式，它使得我们的Lambda表达式更加的精简，可以理解为Lambda表达式的缩写形式，不过要注意的是方法引用只能引用已经存在的方法。

六、Stream API

1. 集合处理数据的弊端

当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加、删除、获取外最典型的操作就是遍历集合

public class StreamTest01 {public static void main(String[] args) {List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","刘德华","周星驰");//获取所有姓张的List<String> list1 = new ArrayList<>();for (String s : list) {if(s.contains("张"))list1.add(s);}//获取字符小于三的List<String> list2 = new ArrayList<>();for (String s : list1) {if(s.length()<3)list2.add(s);}//打印出最终结果集for (String s : list2) {System.out.println(s);}}
}

stream的解决方案

public class StreamTest02 {public static void main(String[] args) {List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","刘德华","周星驰");//获取所有姓张的//获取字符小于三的//打印出最终结果集list.stream().filter(s -> s.contains("张")).filter(s -> s.length()<3).forEach(System.out::println);}
}

2. Stream流式思想概述

Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工处理。Stream可以看作是流水线上的多个工序，让一个原材料加工成一个商品。

StreamAPI可以让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去重、统计、匹配和归约。

3. Stream流的获取方式

3.1 根据Collection获取

首先java.util.Collection接口中加入了default方法stream，也就是说Collection接口下的所有实现都可以通过stream方法获取Stream流

public class StreamTest03 {public static void main(String[] args) {List<String> list1 = new ArrayList<>();list1.stream();List<String> list2 = new LinkedList<>();list2.stream();Set<String> set = new HashSet<>();set.stream();Vector vector = new Vector();vector.stream();}
}

Map接口没有实现Collection接口，可以通过Map获取对应的key和value的集合

public class StreamTest04 {public static void main(String[] args) {Map<String,Object> map = new HashMap<>();map.keySet().stream();map.values().stream();map.entrySet().stream();}
}

3.2 通过Stream的of方法

在实际开发中我们不可避免的还是会操作到数据中的数据，由于数组对象不可能添加默认方法，所以Stream接口中提供了静态方法of

public class StreamTest05 {public static void main(String[] args) {Stream<String> stringStream = Stream.of("1","2","3","4");String[] arr1 = {"aa","bb","cc","dd"};Stream<String> stream = Stream.of(arr1);stream.forEach(System.out::println);Integer[] arr2 = {1,2,3,4};Stream<Integer> stream1 = Stream.of(arr2);stream1.forEach(System.out::println);//注意： 基本数据类型的数组是不行的int[] arr3 = {1,2,3,4};Stream.of(arr3).forEach(System.out::println);}
}

4. Stream常用方法介绍

Stream流模型的操作很丰富，这里介绍

一些常用的API，这些方法可以被分成两种：

方法名	方法作用	返回值类型	方法种类
count	统计个数	long	终结
forEach	注意处理	void	终结
filter	过滤	Stream	函数拼接
limit	取用前几个	Stream	函数拼接
skip	跳过前几个	Stream	函数拼接
map	映射	Stream	函数拼接
concat	组合	Stream	函数拼接
match	匹配	boolean	终结

终结方法： 返回值类型不再是Stream类型，不再支持链式调用

非中介方法： 返回值类型仍然是Stream类型的方法，支持链式调用

Stream注意事项（重要）

Stream只能操作一次
Stream方法返回的是最新的流
Stream不调用中介方法，中间的操作是不会执行的

4.1 forEach

forEach用来遍历流中的数据的

    void forEach(Consumer<? super T> action);

该方法接受一个Consumer接口，会将每一个流元素交给瀚书处理

public class StreamTest06ForEach {public static void main(String[] args) {Stream.of("1","2","3","4").forEach(System.out::println);}
}

4.2 count

Stream流中的count方法用来统计其中元素个数的

    long count();

该方法会返回一个long值，代表元素的个数

public class StreamTest07Count {public static void main(String[] args) {long count = Stream.of("1", "2", "3", "4").count();System.out.println(count);}
}

4.3 filter

filter方法的做哦那个是用来过滤数据的。返回符合条件的数据

可以通过filter方法将一个流转换成另一个子集流

    Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

该接口接收一个Predicate函数接口作为筛选条件

public class StreamTest08Filter {public static void main(String[] args) {Stream.of("a1","a2","a3","b2","b3","c2").filter(e->e.contains("a")).forEach(System.out::println);}
}

输出

a1
a2
a3

4.4 limit

limit方法可以对流进行截取处理，截取前n个数据

    Stream<T> limit(long maxSize);

参数是一个long类型的值，如果集合当前长度大于参数就进行截取，否则不操作

public class StreamTest09Limit {public static void main(String[] args) {Stream.of("a1","a2","a3","b2","b3","c2").limit(111).forEach(System.out::println);}
}

4.5 skip

如果希望跳过前几个元素，可以使用skip方法获取一个截取之后的流

    Stream<T> skip(long n);

public class StreamTest09Skip {public static void main(String[] args) {Stream.of("a1","a2","a3","b2","b3","c2").skip(2).forEach(System.out::println);}
}

4.6 map

如果我们需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map方法：

    <R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

该接口需要一个Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换成另一种R类型的数据

4.7 sorted

如果需要将数据排序，可以使用sorted方法

    Stream<T> sorted();Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);

默认是增序排序

public class StreamTest12Sorted {public static void main(String[] args) {Stream.of("6","2","7","5","7","8")
//                .map(e-> Integer.parseInt(e)).map(Integer::parseInt)
//                .sorted()//默认增序.sorted(((o1, o2) -> o2-o1)).forEach(System.out::println);}
}

4.8 distinct

如果需要去掉重复的数，可以使用distinct方法：

 Stream<T> distinct();

使用

public class StreamTest13Distinct {public static void main(String[] args) {Stream.of("a1","a2","a1","a3","a4","a2").distinct().forEach(System.out::println);Stream.of(new Person("张三",18,12),new Person("李四",23,11),new Person("张三",18,12),new Person("王五",12,13)).distinct().forEach(System.out::println);}
}

Stream流中的distinct方法对于基本数据类型是可以直接去重的，但是对于自定义类型，我们是需要重写hashCode和equals方法来移除重复的元素。

4.9 match

如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用match相关的方法

    boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);//元素是否有任意一个满足条件boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);//元素是否都满足条件boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);//元素是否都不满足条件

使用

public class StreamTest14Match {public static void main(String[] args) {Boolean result = Stream.of("1", "2", "3", "4", "5").map(Integer::parseInt)
//                .allMatch(s -> s > 0);
//                .allMatch(s -> s > 3);
//                .anyMatch(s -> s > 3);.noneMatch(s -> s > 10);System.out.println(result);}
}

注意match是一个终结方法

4.10 find

如果我们需要找到某些数据，可以使用find方法来实现

    Optional<T> findFirst();//就是找第一个元素Optional<T> findAny();

使用

public class StreamTest15Find {public static void main(String[] args) {Optional<String> first = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").findFirst();System.out.println(first.get());Optional<String> any = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").findAny();System.out.println(any.get());}
}

输出结果

2
2

可以看到findFirst和findAny结果都一样，大家有没有注意到对“names”这个集合做流化处理使用的是“stream”，这是串行流。如果我们的“names”是有序的，那findAny的任意一个都是第一个了

使用并行流

public class StreamTest15Find {public static void main(String[] args) {Optional<String> first = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").findFirst();System.out.println(first.get());Optional<String> any = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").findAny();System.out.println(any.get());System.out.println("并行流测试");for (int i=0;i<10;i++){List<String> list = Arrays.asList("2", "21", "1", "82", "4", "3", "9", "22");Optional<String> nio = list.parallelStream().findAny();System.out.println(nio.get());}}
}

输出结果

并行流效率更快

4.11 max和min

如果我们想要获取最大值和最小值，那么可以使用max和min方法

    Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);

使用

public class StreamTest15MaxMin {public static void main(String[] args) {Optional<Integer> max = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").map(Integer::parseInt).max((o1, o2) -> o1-o2);System.out.println(max.get());Optional<Integer> min = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").map(Integer::parseInt).min((o1, o2) -> o1-o2);System.out.println(min.get());}
}

4.12 reduce方法

    T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

如果需要把所有数据归纳得到一个数据，可以使用reduce方法

public class StreamTest17Reduce {public static void main(String[] args) {Integer max = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").map(Integer::parseInt).reduce(0,(x,y)->x>y?x:y);Integer sum = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").map(Integer::parseInt).reduce(0,(x,y)->x+y);System.out.println(max);System.out.println(sum);}
}

4.13 map和reduce的组合

在实际开发中我们经常会将map和reduce一块使用

public class StreamTest18MapReduce {public static void main(String[] args) {Integer sumAge = Stream.of(new Person("张三",18,12),new Person("李四",23,11),new Person("张三",18,12),new Person("王五",12,13)).map(Person::getAge)
//                .reduce(0,(x,y)->x+y);
//                .reduce(0,Integer::sum);.reduce(0,Math::max);System.out.println(sumAge);}
}

4.14 mapToInt

如果需要将Stream中的Integer类型转换为int类型，可以使用mapToInt来实现

    IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);

使用

public class StreamTest19MapToInt {public static void main(String[] args) {//        Integer占用的内存比int大很多，在Stream流操作中会自动装修和拆箱操作
//        为了提高代码效率，可以把流转换未IntStream，再操作Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22").mapToInt(Integer::parseInt).forEach(System.out::println);}
}

4.15 concat

如果有两个流，希望合并成一个流，那么可以使用concat方法

    public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b) {Objects.requireNonNull(a);Objects.requireNonNull(b);@SuppressWarnings("unchecked")Spliterator<T> split = new Streams.ConcatSpliterator.OfRef<>((Spliterator<T>) a.spliterator(), (Spliterator<T>) b.spliterator());Stream<T> stream = StreamSupport.stream(split, a.isParallel() || b.isParallel());return stream.onClose(Streams.composedClose(a, b));}

使用

public class StreamTest20Concat {public static void main(String[] args) {Stream<String> stream1 = Stream.of("2", "21", "1", "3", "4", "3", "9", "22");Stream<String> stream2 = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "ee", "ff", "dd", "gg");Stream.concat(stream1,stream2).forEach(System.out::println);}
}

4.16 综合案例

定义两个集合，然后在集合中存储多个用户名称，然后完成如下的操作

第一个队伍只保留姓名长度为3的成员
第一个队伍筛选之后只要前3个人
第二个队伍只要姓张的成员
第二个队伍不要前两个人
合并两个队伍
根据姓名创建Person对象
打印整个队伍的Person信息

public class StreamTest21Example {public static void main(String[] args) {List<String> list1 = Arrays.asList("宋江","及时雨","李逵","黑旋风","豹子头","林冲","花和尚","鲁智深","智多星","吴用","鼓上搔","时迁");List<String> list2 = Arrays.asList("周星驰","张三丰","周润发","张启灵","刘德华","张起山","姚明","王中网","张三","刘备","张飞");Stream<String> stream1 =  list1.stream().filter(s -> s.length()==3).limit(3);Stream<String> stream2 =  list2.stream().filter(s -> s.contains("张")).skip(2);Stream.concat(stream1,stream2).map(Person::new).forEach(System.out::println);}
}

输出

Person(name=及时雨, age=null, height=null)
Person(name=黑旋风, age=null, height=null)
Person(name=豹子头, age=null, height=null)
Person(name=张起山, age=null, height=null)
Person(name=张三, age=null, height=null)
Person(name=张飞, age=null, height=null)

5. Stream结果集收集

5.1 收集到集合中

    //收集到集合中@Testpublic void test1(){List<String> list = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa").collect(Collectors.toList());System.out.println(list);//收集到set集合中Set<String> set = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa").collect(Collectors.toSet());System.out.println(set);//收集到ArrayListArrayList<String> arrayList = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa")
//                .collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>()));.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));System.out.println(arrayList);//收集到HashSet中HashSet<String> hashSet = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa").collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));System.out.println(hashSet);}

5.2 收集到数组中

Stream中提供了toArray方法将结构放到一个数组中，返回值类型是Object[]，如果我们要指定返回类型，那么可以使用另一个重载的toArray(IntFunction f)方法

    //收集到数组中@Testpublic void test2(){Object[] objects = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa").toArray();System.out.println(Arrays.toString(objects));//指定类型String[] strings = Stream.of("aa", "bb", "cc", "dd", "aa").toArray(String[]::new);System.out.println(strings);}

5.3 对流中的数据做聚合运算

当我们使用Stream流处理数据后，可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作，比如获取最大值，最小值，求和，平均值，统计数量

     @Testpublic void test3(){Optional<Person> maxAge = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("王五", 12),new Person("赵六", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.maxBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));System.out.println("最大年龄："+maxAge.get());Optional<Person> minAge = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("王五", 12),new Person("赵六", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.minBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));System.out.println("最小年龄："+minAge.get());Integer sumAge = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("王五", 12),new Person("赵六", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.summingInt(Person::getAge));System.out.println("年龄总和："+sumAge);Double avgAge = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("王五", 12),new Person("赵六", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));System.out.println("平均年龄："+ avgAge);Long count = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("王五", 12),new Person("赵六", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.counting());System.out.println("总条数："+count);}

5.4 对流中的数据进行分组操作

当我们使用Stream流处理数据后，可以根据某个属性将数据分组

 @Testpublic void test4(){System.out.println("一般分组=================");Map<String, List<Person>> map = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.groupingBy(Person::getName));map.forEach((k,v)->{System.out.println("k="+k+",v="+v);});System.out.println("条件分组=================");//根据年龄分组小于18未成年大于18成年Map<String, List<Person>> map2 = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 88),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.groupingBy((s) -> s.getAge() >= 18 ? "成年" : "未成年"));map2.forEach((k,v)->{System.out.println("k2="+k+",v2="+v);});System.out.println("多级分组=================");Map<String, Map<String, List<Person>>> map3 = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 18),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.groupingBy((p) -> p.getAge() >= 18 ? "成年" : "未成年")));map3.forEach((k,v)->{System.out.println("k="+k);v.forEach((k2,v2)->{System.out.println("\t子k="+k2+"v="+v2);});});}

输出结果

一般分组=================
k=李四,v=[Person(name=李四, age=21, height=null), Person(name=李四, age=88, height=null)]
k=张三,v=[Person(name=张三, age=18, height=null), Person(name=张三, age=12, height=null), Person(name=张三, age=77, height=null)]
条件分组=================
k2=未成年,v2=[Person(name=张三, age=12, height=null)]
k2=成年,v2=[Person(name=张三, age=18, height=null), Person(name=李四, age=21, height=null), Person(name=李四, age=88, height=null), Person(name=张三, age=77, height=null)]
多级分组=================
k=李四子k=成年v=[Person(name=李四, age=21, height=null), Person(name=李四, age=18, height=null)]
k=张三子k=未成年v=[Person(name=张三, age=12, height=null)]子k=成年v=[Person(name=张三, age=18, height=null), Person(name=张三, age=77, height=null)]

5.5 对流中的数据做分区操作

Collectors.partitioningBy会根据值是否为true，把集合中的数据分割为两个列表，一个true列表，一个false列表

    @Testpublic void test5(){Map<Boolean, List<Person>> collect = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 18),new Person("张三", 77)).collect(Collectors.partitioningBy(p-> p.getAge() >= 18));collect.forEach((k,v)->{System.out.println("k="+k+",v="+v);});}

输出结果

k=false,v=[Person(name=张三, age=12, height=null)]
k=true,v=[Person(name=张三, age=18, height=null), Person(name=李四, age=21, height=null), Person(name=李四, age=18, height=null), Person(name=张三, age=77, height=null)]

5.6 对流中的数据做拼接

Colector.joining会根据指定的连接符，将所有的元素连接成一个字符串

     @Testpublic void test6(){String collect = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 18),new Person("张三", 77)).map(Person::getName).collect(Collectors.joining(""));System.out.println(collect);String collect2 = Stream.of(new Person("张三", 18),new Person("李四", 21),new Person("张三", 12),new Person("李四", 18),new Person("张三", 77)).map(Person::getName).collect(Collectors.joining(",","####","!!!!"));System.out.println(collect2);}

输出

张三李四张三李四张三
####张三,李四,张三,李四,张三!!!!

6. 并行Stream流

6.1 串行Stream流

我们前面使用的Stream流都是穿行的，也就是在一个线程上面执行

    @Testpublic void test01(){Stream.of(1,2,3,4,5,6).forEach(s->{System.out.println("线程名："+Thread.currentThread()+"值："+s);});}

输出：

线程名：Thread[main,5,main]值：1
线程名：Thread[main,5,main]值：2
线程名：Thread[main,5,main]值：3
线程名：Thread[main,5,main]值：4
线程名：Thread[main,5,main]值：5
线程名：Thread[main,5,main]值：6

6.2 并行流

parrallelStream是一个并行执行的流，它通过默认的ForkJoinPool，可以提高多线程任务的速度。

获取并行流

我们可以通过两种方式来获取并行流

通过List接口的parallelStream方法
通过已有串行流的parallel方法转换为并行流

    @Testpublic void test02(){//1. 通过list的方法List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6);Stream<Integer> parallelStream1 = list.parallelStream();//2. 通过流parrlel方法Stream<Integer> parallelStream2 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6).parallel();}

并行流操作

    @Testpublic void test03(){Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6).parallel().forEach(s->{System.out.println("线程："+Thread.currentThread()+",值："+s);});}

输出

线程：Thread[main,5,main],值：4
线程：Thread[main,5,main],值：1
线程：Thread[main,5,main],值：3
线程：Thread[main,5,main],值：5
线程：Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-1,5,main],值：2
线程：Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-2,5,main],值：6

6.3 并行流和串行流对比

通过for循环，串行流，并行流来对5亿个数字求和。来看消耗时间

public class Test03 {private static long time = 500000000l;
//    private static long time = 500l;private long start;@Beforepublic void before(){start = new Date().getTime();}@Afterpublic void after(){long end = new Date().getTime();System.out.println("消耗时间===="+(end - start));}/*** for循环* 消耗时间====202*/@Testpublic void test01(){long sum = 0;for(int i=0;i<time;i++){sum +=i;}}/*** 串行流* 消耗时间====303*/@Testpublic void test02(){LongStream.range(1, time).reduce(0,Long::sum);}/*** 串行流* 消耗时间====132*/@Testpublic void test03(){LongStream.range(1, time).parallel().reduce(0,Long::sum);}
}

通过案例可以看到parallelStream的效率是最高的。

Stream并行处理的过程会分而治之，也就是将一个大的任务切分成了多个小任务，这表示每个人物都是一个线程操作

6.4 线程安全问题

在多线程的处理下，肯定会出现数据安全问题。如下：

     @Testpublic void test01(){List<Integer> list = new ArrayList<>();for(int i=0;i<1000;i++){list.add(i);}System.out.println("原集合大小"+list.size());List<Integer> newList = new ArrayList<>();for(int i=0;i<list.size();i++){newList.add(i);}System.out.println("新集合大小"+newList.size());List<Integer> parallelList = new ArrayList<>();list.stream().parallel().forEach(parallelList::add);System.out.println("并行集合大小"+parallelList.size());}

结果

原集合大小1000
新集合大小1000
并行集合大小983

或者

原集合大小1000
新集合大小1000java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsExceptionat sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)...
Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 549

解决方法：

加同步锁
使用线程安全的容器
使用Stream中的toArray/collect操作

 /*** 加锁的方式*/@Testpublic void test02(){Object obj = new Object();List list = new ArrayList();IntStream.range(0,1000).parallel().forEach(s->{synchronized (obj){list.add(s);}});System.out.println(list.size());}/*** 使用线程安全的容器*/@Testpublic void test03(){Vector vector = new Vector();IntStream.range(0,1000).parallel().forEach(s->{vector.add(s);});System.out.println(vector.size());//或者把不安全的容器包装成线程安全的容器List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());IntStream.range(0,1000).parallel().forEach(s->{list.add(s);});System.out.println(list.size());}/*** 还可以用Stream的toArray方法或者collect方法来操作*/@Testpublic void test04(){List<Integer> collect = IntStream.range(0, 1000).parallel().boxed().collect(Collectors.toList());System.out.println(collect.size());}

7. Fork/Join框架

parralelStream使用的是Fork/Join框架，Fork/Join框架自JDK7引入。Fork/Join框架可以将一个大任务拆分成为很多的小任务来异步执行

Fork/Join框架主要包含三个模块

线程池：ForkJoinPool
任务对象：ForkJoinTask
执行任务的线程：ForkJoinWorkerThread

7.1 Fork/Join原理-分治法

ForkJoinPoll主要使用分治法来解决问题。典型的应用比如快速排序算法。ForkJoinPool需要使用相对较少的线程来处理大量的任务。比如要对1000万个数据进行排序，那么会将这个任务分割成两个500万的排序任务和一个针对这两组500万数据的合并任务。以此类推，对于500万的数据也会做出同样的分割处理。到最后会设置一个阈值来规定当数据规模达到多少时，停止这样的分割处理。比如，当元素的数量小于10时，会停止分割。转而使用插入排序对他们进行排序，那么到最后，所有的任务加起来会有大概2000000+个。问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，他才能够被执行。

7.2 Fork/Join工作窃取法

Fork/Join最核心的地方就是利用了现代硬件设备的多核，在一个操作会有空闲的cpu，那么如何利用好这个空闲的cpu就成了提升性能的关键。而这里我们要提到的工作窃取算法就是整个Fork/Join框架的核心理念。Fork/Join工作窃取算法是指讴歌线程从其他队列里窃取任务来执行。

那么为什么需要使用工作窃取算法呢？加入我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割成若干互不依赖的子任务，为了减少线程的竞争。于是把这些子任务分别放到不同的队列中。并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应。比如A线程负责处理队列里的任务，但是有的线程会先把自己队列里的任务干完，而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等待着，不如去帮助其他线程干活，于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行，而在这时他们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取线程之间的竞争，通常会使用双端队列。被窃取线程永远会从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取算法的优点在于充分利用线程进行并行计算，并减少了线程之间的竞争，其缺点是在某些情况下还是会存在竞争，比如双端队列只有一个任务时，并且消耗了更多的系统资源。比如新建了多个线程和多个双端队列。

上文中已经提到了在java8中引入了自动并行化的概念，它能够让一部分java代码自动地以并行的方式执行，也就是我们使用了ForkJoinPool的ParallelStream。

对于ForkJoin通用线程池的线程数量，通常使用默认值就可以了，即运行时计算机的处理器数量，可以通过设置系统属性：java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism-N(N为线程数量)，来调整ForkJoinPool的线程数量，可以尝试调成不同的参数来观察每次的输出结果。

7.3 Fork/Join案例

需求：使用Fork/Join计算1-10000的和，当一个任务的计算数量大于3000的时候就拆分任务。数量小于3000的时候就计算

public class Test05ForkJoin {public static void main(String[] args) {ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();SumRecursiveTask sumRecursiveTask = new SumRecursiveTask(0, 10000);Long invoke = pool.invoke(sumRecursiveTask);System.out.println("result>>>"+invoke);}
}class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long>{//定义一个拆分的临界值private static final long THREADHOLD = 3000l;private final long start;private final long end;public SumRecursiveTask(long start, long end) {this.start = start;this.end = end;}@Overrideprotected Long compute() {long length = end -start;if(length <= THREADHOLD){//任务不用拆分 计算求和System.out.println("求和计算");long sum = 0;for(long i=start ;i<=end ;i++){sum +=i;}System.out.println("sum="+sum);long reduce = LongStream.range(start, end+1).reduce(0, Long::sum);System.out.println("reduce计算结果为："+reduce+"开始："+start+"，结束："+end);System.out.println("sum计算结果为："+sum+"开始："+start+"，结束："+end);return reduce;}else{System.out.println("任务拆分");long half = (end + start)/2;System.out.println("任务一：开始："+start+"，结束："+half);System.out.println("任务二：开始："+(half)+"，结束："+end);SumRecursiveTask left = new SumRecursiveTask(start, half);SumRecursiveTask right = new SumRecursiveTask(half + 1, end);right.compute();return  left.compute() + right.compute();}}
}

注意reduce结束位置

输出结果：

任务拆分
任务一：开始：0，结束：5000
任务二：开始：5000，结束：10000
任务拆分
任务一：开始：5001，结束：7500
任务二：开始：7500，结束：10000
求和计算
sum=21876250
reduce计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
sum计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
求和计算
sum=15626250
reduce计算结果为：15626250开始：5001，结束：7500
sum计算结果为：15626250开始：5001，结束：7500
求和计算
sum=21876250
reduce计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
sum计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
任务拆分
任务一：开始：0，结束：2500
任务二：开始：2500，结束：5000
求和计算
sum=9376250
reduce计算结果为：9376250开始：2501，结束：5000
sum计算结果为：9376250开始：2501，结束：5000
求和计算
sum=3126250
reduce计算结果为：3126250开始：0，结束：2500
sum计算结果为：3126250开始：0，结束：2500
求和计算
sum=9376250
reduce计算结果为：9376250开始：2501，结束：5000
sum计算结果为：9376250开始：2501，结束：5000
任务拆分
任务一：开始：5001，结束：7500
任务二：开始：7500，结束：10000
求和计算
sum=21876250
reduce计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
sum计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
求和计算
sum=15626250
reduce计算结果为：15626250开始：5001，结束：7500
sum计算结果为：15626250开始：5001，结束：7500
求和计算
sum=21876250
reduce计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
sum计算结果为：21876250开始：7501，结束：10000
result>>>50005000

七、Optional

Optional主要用来解决空指针异常

1. 以前对于null的处理

    @Testpublic void test01(){//        String name = "张三";String name = null;if(name != null){System.out.println(name);}else {System.out.println("是空值");}}

2. Optional类

Optional类是一个没有子类的工具类，Optional是一个可以为null的容器对象，他的主要作用就是为了避免Null检查，防止NullpointerException

3. Optional的基本使用

Optional的创建方式

    //Optional的创建方式@Testpublic void test02(){//第一种方法 通过of方法。of方法不支持nullOptional.of("张三");//Optional.of(null);//第二种方法 通过ofNullable 支持nullOptional.ofNullable("张三");Optional.ofNullable(null);//第三种方法 empty 直接创建一个空的Optional对象Optional.empty();}

4. Optional的常用方法

    @Testpublic void test03(){Optional<String> op1 = Optional.of("张三");Optional<String> op2 = Optional.empty();System.out.println(op1.get());
//        System.out.println(op2.get());if(op1.isPresent()){System.out.println(op1.get());}if(op2.isPresent()){System.out.println(op2.get());}else{System.out.println("是空值");}String s3 = op1.orElse("李四");System.out.println("s3="+s3);String s4 = op2.orElse("空值");System.out.println("s4="+s4);String s5 = op2.orElseGet(() -> {return "空数据";});System.out.println("s5="+s5);//如果存在值就做什么操作op1.ifPresent(s-> {System.out.println("有数据存在");});}

例子

    /*** 自定义一个方法，将Person对象中的name转换为大写，并返回*/@Testpublic void test05(){Person p = new Person();String op1 = getNameOptinal(Optional.of(p));String oldp1 = getName(p);System.out.println("Oldop1->result="+oldp1);System.out.println("op1->result="+op1);p.setName("zhangsan");String oldp2 = getNameOptinal(Optional.of(p));String op2 = getNameOptinal(Optional.of(p));System.out.println("Oldop2->result="+oldp2);System.out.println("op2->result="+op2);}public String getNameOptinal(Optional<Person> person){if(person.isPresent()){String msg = person.map(Person::getName).map(String::toUpperCase).orElse("是空值");return msg;}else{return null;}}public String getName(Person person){if(person!=null){String name = person.getName();if(name !=null){return name.toUpperCase(Locale.ROOT);}else{return null;}}else{return null;}}

输出

Oldop1->result=null
op1->result=是空值
Oldop2->result=ZHANGSAN
op2->result=ZHANGSAN

八、新时间日期API

1. 旧版日期时间的问题

在旧版本JDK对于日期和时间的这块是非常差的

    public void test01(){//1. 设计不合理Date now = new Date();System.out.println(now);Date data2 = new Date(2022,07,22);System.out.println(data2);//2. 时间格式化和解析操作是线程不安全的SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");System.out.println("sdf.format(now) = " + sdf.format(now));for(int i=0;i<50;i++){new Thread(()->{//                System.out.println(sdf.format(now));try {System.out.println(sdf.parse("2022-03-03"));} catch (ParseException e) {e.printStackTrace();}}).start();}}

设计不合理，在java.util和java.sql的包中都有日期类，java.util.Date同时包含日期和时间，而java.sql.Date只包含日期。此外用于格式化和解析的类在java.text包下
非线程安全问题，java.util.Date是非线程安全的，所有的日期类都是可变的，这是java日期类最大的问题之一。
时区处理麻烦，日期类并不提供国际化，没有时区支持。

2. 新日期时间API介绍

JDK8增加了一套全新的时间日期API，这套API设计合理，是线程安全的。新的日期时间API位于java.time包中，下面是一些关键类：

LocalDate：表示日期，包含年于日，格式为2022-07-22
LocalTime：表示时间，包含时分秒，格式为17:38:54.132333444
LocalDateTime：表示日期时间，包含年月日时分秒，格式为2022-07-22 17:38:54.132333444
DateTimeFormatter：日期时间格式化类。
Instant：时间戳，表示一个特定的时间瞬间。
Duration：用于计算两个时间（LocalTime，时分秒）的距离
Period：用于计算两个日期（LocalDate，年月日）的距离
ZonedDateTime：包含时区的时间

java中使用的历法是ISO 8601日历系统，它是世界民用历法，也就是我们所说的公里。平年有365天，闰年366天。此外java8还提供了4套其他历法，分别是：

ThaiBuddhistDate：泰国佛教历
MinguoDate：中华民国历
JapaneseDate：日本历
HijrahDate：伊斯兰历

2.1 日期时间的常见操作

LocalDate、LocalTime、LocalDateTime的操作

    /*** JDK8 时间日期操作*/@Testpublic void test02(){LocalDate nowDate = LocalDate.now();System.out.println("nowDate = " + nowDate);LocalDate localDate = LocalDate.of(2022, 05, 05);System.out.println("localDate = " + localDate);LocalTime nowTime = LocalTime.now();System.out.println("nowTime = " + nowTime);LocalTime localTime = LocalTime.of(5, 5, 5);System.out.println("localTime = " + localTime);LocalDateTime now = LocalDateTime.now();System.out.println("now = " + now);LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(2022, 2, 2, 2, 2, 2);System.out.println("localDateTime = " + localDateTime);System.out.println("now.getYear() = " + now.getYear());System.out.println("now.getMonth() = " +now.getMonth());System.out.println("now.getDayOfMonth() = " + now.getDayOfMonth());System.out.println("now.getHour() = " + now.getHour());System.out.println("now.getMinute() = " + now.getMinute());System.out.println("now.getSecond() = " + now.getSecond());}

2.2 时间日期的修改和比较

    /*** 日期时间的修改*/@Testpublic void test03(){LocalDateTime now = LocalDateTime.now();System.out.println("now = " + now);//修改日期时间 对日期时间的修改，对已经存在的LocalDate对象创建了他的模板，并不会修改原来的信息LocalDateTime localDateTime = now.withYear(2010);System.out.println("修改年份 = " + localDateTime);System.out.println("修改小时 = " + now.withHour(1));System.out.println("修改月份 = " + now.withMonth(1));System.out.println("修改日期 = " + now.withDayOfMonth(1));//日期加上指定时间System.out.println("now.plusYears(2) = " + now.plusYears(2));System.out.println("now.plusMonths(2) = " + now.plusMonths(2));System.out.println("now.plusDays(2) = " + now.plusDays(2));//日期减去指定时间System.out.println("now.minusYears(2) = " + now.minusYears(2));System.out.println("now.minusMonths(2) = " + now.minusMonths(2));System.out.println("now.minusDays(2) = " + now.minusDays(2));}//时间日期比较@Testpublic void test04(){LocalDateTime now = LocalDateTime.now();LocalDateTime old = LocalDateTime.of(2010, 1, 1, 1, 1, 1);System.out.println("now.isBefore(old) = " + now.isBefore(old));System.out.println("now.isAfter(old) = " + now.isAfter(old));System.out.println("now.isEqual(old) = " + now.isEqual(old));}

2.3 格式化和解析操作

在JDK8中我们可以通过java.time.format.DateTimeFormatter类可以进行日期的解析和格式化操作

    /*** 日期时间格式化*/@Testpublic void test05(){LocalDateTime now = LocalDateTime.now();//系统默认的格式 2022-07-22T18:10:31.852DateTimeFormatter isoDateTime = DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME;//将时间日期转换为字符串String formatstr = isoDateTime.format(now);System.out.println("isoDateTime.format(now) = " + formatstr);//通过ofPattern方法指定特定的格式DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");System.out.println("dateTimeFormatter.format(now) = " + dateTimeFormatter.format(now));//将字符串解析为一个时间日期类型LocalDateTime parse = LocalDateTime.parse("2010-10-10 10:10:10", dateTimeFormatter);System.out.println(parse);}

2.4 Instant类

在JDK8中给我们新增了一个Instant类（时间戳/时间线）内部保存了从1970年1月1日00:00:00以来的秒和纳秒

    /*** instant时间戳*/@Testpublic void test06() throws InterruptedException {Instant now = Instant.now();System.out.println("Instant.now() = " + now);now.getNano();Thread.sleep(5);Instant now1 = Instant.now();System.out.println("Instant.now1() = " + now1);System.out.println("系统耗时"+ (now1.getNano()-now.getNano()));}

2.5 计算日期时间差

JDK8中提供了两个工具类Duration/Period:计算时间日期差

Duration: 用来计算两个时间的差（LocalTime）
Period: 用来计算两个日期的差（LocalDate）

   /*** 计算时间日期的差*/@Testpublic void test07(){LocalTime now = LocalTime.now();LocalTime time = LocalTime.of(2, 2, 2);System.out.println("now = " + now);System.out.println("time = " + time);Duration between = Duration.between(time, now);System.out.println(between.toDays());System.out.println(between.toHours());System.out.println(between.toMillis());System.out.println(between.toNanos());LocalDate now1 = LocalDate.now();LocalDate date = LocalDate.of(2020, 1, 1);Period betweenDate = Period.between(date, now1);System.out.println("betweenDate.getYears() = " + betweenDate.getYears());System.out.println("betweenDate.getMonths() = " + betweenDate.getMonths());System.out.println("betweenDate.getDays() = " + betweenDate.getDays());}

2.6 时间校正器

有时候我们可能需要做出如下调整：将日期调整到下个月的第一天等操作。这时我们通过时间校正器效果可能会更好

TemporalAdjuster：时间校正器
TemporalAdjusters：通过该类的静态方法提供了大量的常用TemporalAdjuster的实现

    @Testpublic void test08(){LocalDateTime now = LocalDateTime.now();TemporalAdjuster adjuster = (temporal)->{LocalDateTime localDateTime = (LocalDateTime) temporal;System.out.println(localDateTime);LocalDateTime nextMonthDay = localDateTime.plusMonths(1).withDayOfMonth(1);System.out.println(nextMonthDay);return nextMonthDay;};adjuster.adjustInto(now);// 我们可以通过TemporalAdjusters 来实现 // LocalDateTime nextMonth = now.with(adJuster);LocalDateTime next = now.with(TemporalAdjusters.firstDayOfNextMonth());System.out.println("next = " + next);}

2.7 时间日期的时区

Java8中加入了对时区的支持，LocalDate、LocalTime、LocalDateTime是不带时区的，带时区的日期时间类分别为：ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime。

其中每个时区都对应着ID，ID的格式为“区域/城市”。例如Asia/Shanghai等。

ZonedId：该类中包含了所有的时区信息

    /*** 时区操作*/@Testpublic void test09(){//        ZoneId.getAvailableZoneIds().stream().forEach(System.out::println);//获取当前时间 中国使用的是东八区的时区，比标准时间早八个小时LocalDateTime now = LocalDateTime.now();System.out.println("now = " + now);//获取标准时间ZonedDateTime bz = ZonedDateTime.now(Clock.systemUTC());System.out.println("bz = " + bz);//使用计算机默认的时区，创建日期时间ZonedDateTime now1 = ZonedDateTime.now();System.out.println("now1 = " + now1);//使用指定时区创建日期时间ZonedDateTime now2 = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("America/Marigot"));System.out.println("now2 = " + now2);}

JDK新的日期时间API的优势：

新版时间日期API中，日期和时间对象是不可变的，操作日期不会影响原来的值，而是生成一个新的实例
提供不同的两种方式，有效的区分了任何机器的操作
TemporalAdjuster可以更精确的操作日期，还可以自定义日期调整器
线程安全
LocalDate date = LocalDate.of(2020, 1, 1);
Period betweenDate = Period.between(date, now1);
System.out.println("betweenDate.getYears() = " + betweenDate.getYears());
System.out.println("betweenDate.getMonths() = " + betweenDate.getMonths());
System.out.println("betweenDate.getDays() = " + betweenDate.getDays());
}


#### 2.6 时间校正器有时候我们可能需要做出如下调整：将日期调整到下个月的第一天等操作。这时我们通过时间校正器效果可能会更好- TemporalAdjuster：时间校正器
- TemporalAdjusters：通过该类的静态方法提供了大量的常用TemporalAdjuster的实现```java@Testpublic void test08(){LocalDateTime now = LocalDateTime.now();TemporalAdjuster adjuster = (temporal)->{LocalDateTime localDateTime = (LocalDateTime) temporal;System.out.println(localDateTime);LocalDateTime nextMonthDay = localDateTime.plusMonths(1).withDayOfMonth(1);System.out.println(nextMonthDay);return nextMonthDay;};adjuster.adjustInto(now);// 我们可以通过TemporalAdjusters 来实现 // LocalDateTime nextMonth = now.with(adJuster);LocalDateTime next = now.with(TemporalAdjusters.firstDayOfNextMonth());System.out.println("next = " + next);}

2.7 时间日期的时区

Java8中加入了对时区的支持，LocalDate、LocalTime、LocalDateTime是不带时区的，带时区的日期时间类分别为：ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime。

其中每个时区都对应着ID，ID的格式为“区域/城市”。例如Asia/Shanghai等。

ZonedId：该类中包含了所有的时区信息

    /*** 时区操作*/@Testpublic void test09(){//        ZoneId.getAvailableZoneIds().stream().forEach(System.out::println);//获取当前时间 中国使用的是东八区的时区，比标准时间早八个小时LocalDateTime now = LocalDateTime.now();System.out.println("now = " + now);//获取标准时间ZonedDateTime bz = ZonedDateTime.now(Clock.systemUTC());System.out.println("bz = " + bz);//使用计算机默认的时区，创建日期时间ZonedDateTime now1 = ZonedDateTime.now();System.out.println("now1 = " + now1);//使用指定时区创建日期时间ZonedDateTime now2 = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("America/Marigot"));System.out.println("now2 = " + now2);}

JDK新的日期时间API的优势：

新版时间日期API中，日期和时间对象是不可变的，操作日期不会影响原来的值，而是生成一个新的实例
提供不同的两种方式，有效的区分了任何机器的操作
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JDK8学习笔记

一、JDK8新特性

二、Lambda表达式

1. 需求分析

2. Lambda表达式初体验

3. Lambda表达式语法规则

3.1 无参无返回值的Lambda

3.2 有参有返回值的Lambda

4. @FunctionalInterface注解

5. Lambda表达式的原理

6. Lambda表达式省略写法

7. Lambda表达式的使用前提

8. Lambda和匿名内部类的对比

三、 接口中新增的方法

1. 新增方法

2. 默认方法

2.1为什么增加默认方法

2.2 接口默认方法的格式

2.3 接口中默认方法的使用

3. 静态方法

3.1 语法规则

3.2 静态方法的使用

4. 两者的区别

四、 函数式接口

1. 函数式接口的由来

2. 函数式接口介绍

2.1 Supplier

2.2 Consumer

2.3 Function

2.4 Predicate

五、 方法引用

1. 为什么要用方法引用

1.1 Lambda表达式冗余

1.2 解决方案

2. 方法引用的格式

2.1对象名字::方法名

2.2 类名::静态方法

2.3 类名::引用实例方法

2.4 类名::new构造器

2.5 数组::构造器

六、Stream API

1. 集合处理数据的弊端

2. Stream流式思想概述

3. Stream流的获取方式

3.1 根据Collection获取

3.2 通过Stream的of方法

4. Stream常用方法介绍

4.1 forEach

4.2 count

4.3 filter

4.4 limit

4.5 skip

4.6 map

4.7 sorted

4.8 distinct

4.9 match

4.10 find

4.11 max和min

4.12 reduce方法

4.13 map和reduce的组合

4.14 mapToInt

4.15 concat

4.16 综合案例

5. Stream结果集收集

5.1 收集到集合中

5.2 收集到数组中

5.3 对流中的数据做聚合运算

5.4 对流中的数据进行分组操作

5.5 对流中的数据做分区操作

5.6 对流中的数据做拼接

6. 并行Stream流

6.1 串行Stream流

6.2 并行流

6.3 并行流和串行流对比

6.4 线程安全问题

7. Fork/Join框架

7.1 Fork/Join原理-分治法

7.2 Fork/Join工作窃取法

7.3 Fork/Join案例

三、接口中新增的方法

四、函数式接口

五、方法引用