• Java8新特性


    1. Java 8

    周日一天加班加点,根据尚硅谷学习整理的Java8新特性,希望大家能从我的笔记中学到东西,尽量做到让你只看我的笔记就能理解所有这些新特性的用法,使用的特点。不建议看这个视频了,音质太差,听了一天,我整个人都懵了。。。。
    视频学习链接

    1.1 生态

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

    1.2 新特性

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

    1.3 温故而知新

    • Hashmap 底层结构/原理 老话题不再阐述 …

    • 并发hashmap …

    • Java虚拟机 …

    • Java内存模型 …

    2. Lambda

    2.1 匿名函数

    ​ Lambda是一个匿名函数,可以理解为一段可以传递的代码(将代码像数据一样传递);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语言表达能力得到提升。

    2.2 匿名内部类

    @Test
    public void test01(){
        //匿名内部类
        Comparator<Integer> comparator = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return Integer.compare(o1,o2);
            }
        };
        //调用
        TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(comparator);
    }
    

    2.3 Lambda

    @Test
    public void test02(){
        // Lambda 表达式
        Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> Integer.compare(a, b);
    
        TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(comparator);
    }
    

    案例演变过程:

    案例演变过程的代码,查看此csdn文章

    - 冗余代码 --> 策略模式 --> 匿名内部类 --> Lambda表达式 --> stream api
    

    基础语法:

    - 操作符:->  该操作符称为箭头操作符或者Lambda操作符,箭头操作符将Lambda表达式拆分成2部分:
    - 左侧:参数列表
    - 右侧:执行的功能代码块 / Lambda 体
    

    个人总结和理解部分:
    1.lambda表达式目的是用来简化匿名内部类书写的,即简化我们开发中代码书写,去掉冗余的代码,所以出现lambda表达式的前提是有匿名内部类,而匿名内部类分为2种,一种是基于抽象类的匿名内部类,一种是基于接口形式的匿名内部类,但是lambda只能基于接口的形式进行简化,并且接口的形式要求只能有一个抽象方法,即lambda表达式只支持基于函数式接口的代码优化,下面会介绍函数式接口的含义,为什么不能简化抽象类的这里还不理解,需要以后回来补充完善
    2.以这个式子为例, Comparator comparator = (a, b) -> Integer.compare(a, b);其中右侧的lambda就是用来替换匿名内部类的写法的,而匿名内部类的写法形式是创建了一个对象的,所有lambda表达式也可以是认为创建了一个对象,箭头左侧决定了创建哪种对象并传入什么参数,箭头右侧决定了对该对象方法的功能的具体实现。这样理解可能更好一些,个人这样理解,当然仁者见仁智者见智哈,大家也可以有自己独特的理解,只要用就行哈。

    口诀:

    • 写死小括号,拷贝右箭头,落地大括号
    • 左右遇一括号省
    • 左侧推断类型省

    语法格式:

    • 无参数,无返回值:() -> sout

    例如 Runnable接口:

    public class Test02 {
    	int num = 10; //jdk 1.7以前 必须final修饰
        
        @Test
        public void test01(){
            int num = 0;//jdk以前,必须是final,jdk1.8之后,默认加了final,可以省略不写
            //匿名内部类
            new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    //在局部类中引用同级局部变量
                    System.out.println("Hello World" + num);
                }
            };
        }
    
        @Test
        public void test02(){
            //语法糖,对参数的使用也得满足匿名内部类的要求,因为本身lambda表达式就是匿名内部类,只是语法糖优化了
            Runnable runnable = () -> System.out.println("Hello Lambda");
        }
    }
    
    • 有一个参数,无返回值
    @Test
    public void test03(){
        Consumer<String> consumer = (a) -> System.out.println(a);
        consumer.accept("i love money,and you ?");
    }
    
    • 有一个参数,无返回值 (小括号可以省略不写)
    @Test
    public void test03(){
        Consumer<String> consumer = a -> System.out.println(a);
        consumer.accept("我周末加班学Java8,一起来呀!");
    }
    
    • 有两个及以上的参数,有返回值,并且 Lambda 体中有多条语句
    @Test
    public void test04(){
        Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> {
            System.out.println("来厕所比大小哈啊哈");
            return Integer.compare(a, b);
        };
    }
    
    • 有两个及以上的参数,有返回值,并且 Lambda 体中只有1条语句 (大括号 与 return 都可以省略不写)
    @Test
    public void test04(){
        Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> Integer.compare(a, b);
    }
    
    • Lambda 表达式 参数的数据类型可以省略不写,Jvm编译器可以自动进行 “类型推断”

    函数式接口:

    • 接口中只有一个抽象方法的接口,可以使用@FunctionalIterface注解帮助我们检查这个接口是否是函数式接口,功能类似于@Override注解,也可以省略不写。

    测试:
    对数据 进行运算

    • 定义一个函数式接口:
    @FunctionalInterface
    public interface Lambda {
       Integer count(Integer a,Integer b);
    }
    
    
    • 定义一个方法,其中一个参数为这个函数式接口
        void count(Integer a, Integer b, Lambda lambda) {
            Integer integer = lambda.count(a, b);
            System.out.println(integer);
        }
    
    • 调用此方法:
        @Test
        public void test10() {
            count(1, 2, new Lambda() {
                @Override
                public Integer count(Integer a, Integer b) {
                    return a+b;
                }
            });
        }
    
        @Test
        public void test11() {
            count(1, 2, (a, b) -> a + b);
        }
    
        @Test
        public void test12() {
            count(1, 2, Integer::sum);
        }
    

    2.4 案例

    **案例一:**调用 Collections.sort() 方法,通过定制排序 比较两个 Employee (先按照年龄比,年龄相同按照姓名比),使用 Lambda 表达式作为参数传递

    • 定义实体类
    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    public class Employee {
        
        private Integer id;
        private String name;
        private Integer age;
        private Double salary;
    }
    
    • 定义 List 传入数据
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
        new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
        new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
        new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
        new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
    );
    
    • @Test
    @Test
    public void test01(){
        Collections.sort(emps, (e1, e2) -> {
            if (e1.getAge() == e2.getAge()){
                return e1.getName().compareTo(e2.getName());
            } else {
                return Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
            }
        });
    
        for (Employee emp : emps) {
            System.out.println(emp);
        }
    }
    

    3. 函数式接口

    Java给我们提供了几个常用的内置函数式接口,可以供我们直接使用,不必每次自己去创建一个函数式的接口。只有在特殊情况下,我们才必须自己去创建对应的函数式接口。
    Java内置四大核心函数式接口:

    3.1 消费型接口

    @Test
    public void test01(){
        //Consumer
        Consumer<Integer> consumer = (x) -> System.out.println("去网吧大宝剑消费了" + x);
        //这里调用consumer的accept方法,去执行具体的实现代码
        consumer.accept(100);
    }
    

    3.2 提供型接口

    @Test
    public void test02(){
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1,2,3); 
        list.addAll(integers);
        //Supplier<T>
        Supplier<Integer> supplier = () -> (int)(Math.random() * 10);
        list.add(supplier.get());
        System.out.println(supplier);
        for (Integer integer : list) {
            System.out.println(integer);
        }
    }
    

    3.3 函数型接口

    @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));
    }
    

    3.4 断言型接口

    @Test
    public void test04(){
        //Predicate<T>
        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");
        }
    }
    

    3.5 其他接口

    在这里插入图片描述

    4. 引用

    4.1 方法引用

    定义:若 Lambda 表达式体中的内容已有方法实现,则我们可以使用“方法引用”,可以理解为方法引用是Lambda表达式的另外一种表现形式

    语法格式:

    • 对象 :: 实例方法
    • 类 :: 静态方法
    • 类 :: 实例方法

    对象::实例方法

    @Test
    public void test01(){
        Consumer<String> consumer = (s) -> System.out.println(s);
        consumer.accept(s);
        //这里System.out.println(s)这个方法体的内容已经有打印流对象PrintStream的方法println()这个方法实现,并且这个方法有一种
        //参数格式为():public void println(String x) {...},和Consumer的方法accept(T t)的方法参数形式一样,这时就可以使用方法引用替代
        PrintStream ps = System.out;
        Consumer<String> con1 = (s) -> ps.println(s);
        con1.accept("aaa");
    
        Consumer<String> con2 = ps::println;
        con2.accept("bbb");
    }
    

    **注意:**Lambda 表达式实体中调用方法的参数列表、返回类型必须和函数式接口中抽象方法保持一致,才可以使用方法引用

    类::静态方法

    @Test
    public void test02(){
        Comparator<Integer> com1 = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
        System.out.println(com1.compare(1, 2));
    
        Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
        System.out.println(com2.compare(2, 1));
    }
    

    类::实例方法

    @Test
    public void test03(){
        BiPredicate<String, String> bp1 = (x, y) -> x.equals(y);
        System.out.println(bp1.test("a","b"));
    
        BiPredicate<String, String> bp2 = String::equals;
        System.out.println(bp2.test("c","c"));
    }
    

    **条件:**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,这时针对类::实例方法必须满足的条件。本例中就是lambda表达式中x是方法的调用者,而y是方法的参数。

    4.2 构造器引用

    格式:

    • ClassName :: new。这种就是创建对象
    @Test
    public void test04(){
        Supplier<List> sup1 = () -> new ArrayList();
    
        Supplier<List> sup2 = ArrayList::new;
    }
    

    **注意:**需要调用的构造器的参数列表要与函数时接口中抽象方法的参数列表保持一致

    4.3 数组引用

    语法:

    • Type[] :: new;

    5. Stream API

    5.1 创建

    什么是 Stream?

    Stream的操作步骤:

    创建流:(的几种方法如下)

    /**
    * 创建流
    */
    @Test
    public void test01(){
        /**
        * 集合流
        *  - Collection.stream() 串行流
        *  - Collection.parallelStream() 并行流
        */
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream1 = list.stream();
    
        //数组流
        //Arrays.stream(array)
        String[] strings = new String[10];
        Stream<String> stream2 = Arrays.stream(strings);
    
        //Stream 静态方法
        //Stream.of(...)
        Stream<Integer> stream3 = Stream.of(9, 9, 9);
    
        //无限流
        //迭代
        Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (i) -> ++i+i++);
        stream4.forEach(System.out::println);
    
        //生成,无限的生成对象
        Stream.generate(() -> Math.random())
            .limit(10)
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    5.2 筛选 / 切片

    中间操作:

    • 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,需要重写这2个方法
    List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
        new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
        new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
        new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
        new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
    );
    
    @Test
    public void test01(){
        emps.stream()
            .filter((x) -> x.getAge() > 35)
            .limit(3) 
            .distinct()
            .skip(1)
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    Stream的中间操作:

    • 内部迭代:迭代操作由 Stream API 完成
    • 外部迭代:我们通过迭代器完成

    5.3 映射

    • map:接收 Lambda ,将元素转换为其他形式或提取信息;接受一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,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一个流,然后把所有流重新连接成一个流
      map和flatmap类似于集合中的add和addAll方法的效果:

    map:

    @Test
    public void test02(){
        List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc");
        list.stream()
            .map((str) -> str.toUpperCase())
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    flatMap:

    public Stream<Character> filterCharacter(String str){
        List<Character> list = new ArrayList<>();
        for (char c : str.toCharArray()) {
            list.add(c);
        }
    
        return list.stream();
    }
    
    @Test
    public void test03(){
        List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
        Test02 test02 = new Test02();
        list.stream()
            .flatMap(test02::filterCharacter)
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    5.4 排序

    • sorted():自然排序,有些类默认实现了Comparable接口并实现了排序方法
    • sorted(Comparator c):定制排序,需要自己去实现此接口的方法,排序规则自己定义

    Comparable:自然排序

    @Test
    public void test04(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
        list.stream()
            .sorted() //comparaTo()
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    Comparator:定制排序

    @Test
    public void test05(){
        emps.stream()
            .sorted((e1, e2) -> { //compara()
                if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
                    return e1.getName().compareTo(e2.getName());
                } else {
                    return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
                }
            })
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    5.5 查找 / 匹配

    终止操作:

    • 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:返回当前流中的任意元素
    • count:返回流中元素的总个数
    • max:返回流中最大值
    • min:返回流中最小值
    public enum Status {
        FREE, BUSY, VOCATION;
    }
    
    @Test
    public void test01(){
        List<Status> list = Arrays.asList(Status.FREE, Status.BUSY, Status.VOCATION);
    
        boolean flag1 = list.stream()
            .allMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
        System.out.println(flag1);
    
        boolean flag2 = list.stream()
            .anyMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
        System.out.println(flag2);
    
        boolean flag3 = list.stream()
            .noneMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
        System.out.println(flag3);
    
        // 避免空指针异常
        Optional<Status> op1 = list.stream()
            .findFirst();
        // 如果Optional为空 找一个替代的对象
        Status s1 = op1.orElse(Status.BUSY);
        System.out.println(s1);
    
        Optional<Status> op2 = list.stream()
            .findAny();
        System.out.println(op2);
    
        long count = list.stream()
            .count();
        System.out.println(count);
    }
    

    5.6 归约 / 收集

    • 归约:reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) 可以将流中的数据反复结合起来,得到一个值
    • 收集: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:

    /**
    * Java:
    *  - reduce:需提供默认值(初始值)
    * Kotlin:
    *  - fold:不需要默认值(初始值)
    *  - reduce:需提供默认值(初始值)
    */
    @Test
    public void test01(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
        Integer integer = list.stream()
            .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(integer);
    }
    

    collect:

    在这里插入图片描述

    List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
        new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
        new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
        new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
        new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
    );
    
    @Test
    public void test02(){
        //放入List
        List<String> list = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toList()); 
        list.forEach(System.out::println);
        
    	//放入Set
        Set<String> set = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
        set.forEach(System.out::println);
    
        //放入LinkedHashSet
        LinkedHashSet<String> linkedHashSet = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new));
        linkedHashSet.forEach(System.out::println);
    }
    
    @Test
    public void test03(){
        //总数
        Long count = emps.stream()
            .collect(Collectors.counting());
        System.out.println(count);
    
        //平均值
        Double avg = emps.stream()
            .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(avg);
    
        //总和
        Double sum = emps.stream()
            .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(sum);
    
        //最大值
        Optional<Employee> max = emps.stream()
            .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        System.out.println(max.get());
    
        //最小值
        Optional<Double> min = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(min.get());
    }
    
    @Test
    public void test04(){
        //分组
        Map<Integer, List<Employee>> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId));
        System.out.println(map);
    
        //多级分组
        Map<Integer, Map<String, List<Employee>>> mapMap = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId, Collectors.groupingBy((e) -> {
                if (e.getAge() > 35) {
                    return "开除";
                } else {
                    return "继续加班";
                }
            })));
        System.out.println(mapMap);
        
        //分区
        Map<Boolean, List<Employee>> listMap = emps.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() > 4321));
        System.out.println(listMap);
    }
    
    @Test
    public void test05(){
        //总结
        DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
            .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(dss.getMax());
        System.out.println(dss.getMin());
        System.out.println(dss.getSum());
        System.out.println(dss.getCount());
        System.out.println(dss.getAverage());
        
        //连接
        String str = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.joining("-")); //可传入分隔符
        System.out.println(str);
    }
    

    5.7 案例

    **案例一:**给定一个数字列表,如何返回一个由每个数的平方构成的列表呢?(如:给定【1,2,3,4,5】,返回【1,4,9,16,25】)

    @Test
    public void test01(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        list.stream()
            .map((x) -> x * x)
            .forEach(System.out::println);
    }
    

    **案例二:**怎样使用 map 和 reduce 数一数流中有多少个 Employee 呢?

    List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
        new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
        new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
        new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
        new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
    );
    
    @Test
    public void test02(){
        Optional<Integer> result = emps.stream()
            .map((e) -> 1)
            .reduce(Integer::sum);
        System.out.println(result.get());
    

    5.8 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

    Fork / Join 框架:

    在这里插入图片描述

    Fork / Join 框架与传统线程池的区别:

    在这里插入图片描述
    Fork / Join 实现:

    public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {
    
        private static final long serialVersionUID = 1234567890L;
    
        private long start;
        private long end;
    
        private static final long THRESHPLD = 10000;
    
        public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    
        @Override
        protected Long compute() {
            long length = end - start;
    
            if (length <= THRESHPLD) {
                long sum = 0;
                for (long i = start; i <= end; i++) {
                    sum += i;
                }
            } else {
                long middle = (start + end) / 2;
    
                ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, end);
                left.fork(); //拆分子任务 压入线程队列
    
                ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
                right.fork();
    
                return left.join() + right.join();
            }
    
            return null;
        }
    }
    
    public class TestForkJoin {
    
        /**
         * ForkJoin 框架
         */
        @Test
        public void test01(){
            Instant start = Instant.now();
    
            ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
            ForkJoinCalculate task = new ForkJoinCalculate(0, 100000000L);
    
            Long sum = pool.invoke(task);
            System.out.println(sum);
    
            Instant end = Instant.now();
            System.out.println(Duration.between(start, end).getNano());
        }
    
        /**
         * 普通 for循环
         */
        @Test
        public void test02(){
            Instant start = Instant.now();
    
            Long sum = 0L;
            for (long i = 0; i < 100000000L; i++) {
                sum += i;
            }
    
            Instant end = Instant.now();
            System.out.println(Duration.between(start, end).getNano());
        }
    }
    

    Java 8 并行流 / 串行流:

    @Test
    public void test03(){
        //串行流(单线程):切换为并行流 parallel()
        //并行流:切换为串行流 sequential()
        LongStream.rangeClosed(0, 100000000L)
            .parallel() //底层:ForkJoin
            .reduce(0, Long::sum);
    
    }
    

    6. Optional

    **定义:**Optional 类 (java.util.Optional) 是一个容器类,代表一个值存在或不存在,原来用 null 表示一个值不存在,现在用 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(T t):创建一个空的 Optional 实例
    • Optional.ofNullable(T t):若 t 不为 null,创建 Optional 实例,否则空实例
    • isPresent():判断是否包含某值
    • 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 相似,要求返回值必须是 Optional

    Optional.of(T t):

    @Test
    public void test01(){
        Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee());
        Employee employee = op.get();
    }
    

    Optional.empty(T t):

    @Test
    public void test02(){
        Optional<Employee> op = Optional.empty();
        Employee employee = op.get();
    }
    

    Optional.ofNullable(T t):

    @Test
    public void test03(){
        Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee());
        Employee employee = op.get();
    }
    

    isPresent():

    @Test
    public void test03(){
        Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee());
        if (op.isPresent()) {
            Employee employee = op.get();
        }
    }
    

    不再一一例举…

    7. 接口

    7.1 默认方法

    public interface MyFun {
    
        default String getName(){
            return "libo";
        }
    
        default Integer getAge(){
            return 22;
        }
    }
    

    类优先原则:

    在这里插入图片描述

    7.2 静态方法

    public interface MyFun {
    
        static void getAddr(){
            System.out.println("addr");
        }
    
        static String Hello(){
            return "Hello World";
        }
    }
    

    8. Date / Time API

    8.1 安全问题

    传统的日期格式化:

    @Test
    public void test01(){
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    
        Callable<Date> task = () -> sdf.parse("20200517");
    
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    
        ArrayList<Future<Date>> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            result.add(pool.submit(task));
        }
    
        for (Future<Date> future : result) {
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        
        pool.shutdown();
    }
    

    加锁:

    public class DateFormatThreadLocal {
        private static final ThreadLocal<DateFormat> df = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    
        public static Date convert(String source) throws ParseException{
            return df.get().parse(source);
        }
    }
    
    @Test
    public void test02(){
        Callable<Date> task = () -> DateFormatThreadLocal.convert("20200517");
    
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    
        ArrayList<Future<Date>> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            result.add(pool.submit(task));
        }
    
        for (Future<Date> future : result) {
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        pool.shutdown();
    }
    

    DateTimeFormatter:

    @Test
    public void test03(){
        DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE;
    
        Callable<LocalDate> task = () -> LocalDate.parse("20200517",dtf);
    
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    
        ArrayList<Future<LocalDate>> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            result.add(pool.submit(task));
        }
    
        for (Future<LocalDate> future : result) {
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        pool.shutdown();
    }
    

    8.2 本地时间 / 日期

    ISO 标准:

    在这里插入图片描述

    常用方法:

    @Test:

    @Test
    public void test01(){
        //获取当前时间日期 now
        LocalDateTime ldt1 = LocalDateTime.now();
        System.out.println(ldt1);
    
        //指定时间日期 of
        LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.of(2020, 05, 17, 16, 24, 33);
        System.out.println(ldt2);
    
        //加 plus
        LocalDateTime ldt3 = ldt2.plusYears(2);
        System.out.println(ldt3);
    
        //减 minus
        LocalDateTime ldt4 = ldt2.minusMonths(3);
        System.out.println(ldt4);
    
        //获取指定的你年月日时分秒... get
        System.out.println(ldt2.getDayOfYear());
        System.out.println(ldt2.getHour());
        System.out.println(ldt2.getSecond());
    }
    

    LocalDate / LocalTime 不再一一例举…

    8.3 时间戳

    Instant:以 Unix 元年 1970-01-01 00:00:00 到某个时间之间的毫秒值

    @Test:

    @Test
    public void test02(){
        // 默认获取 UTC 时区 (UTC:世界协调时间)
        Instant ins1 = Instant.now();
        System.out.println(ins1);
    
        //带偏移量的时间日期 (如:UTC + 8)
        OffsetDateTime odt1 = ins1.atOffset(ZoneOffset.ofHours(8));
        System.out.println(odt1);
    
        //转换成对应的毫秒值
        long milli1 = ins1.toEpochMilli();
        System.out.println(milli1);
    
        //构建时间戳
        Instant ins2 = Instant.ofEpochSecond(60);
        System.out.println(ins2);
    }
    

    8.4 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:

    @Test
    public void test03(){
        //计算两个时间之间的间隔 between
        Instant ins1 = Instant.now();
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        Instant ins2 = Instant.now();
        Duration dura1 = Duration.between(ins1, ins2);
        System.out.println(dura1.getSeconds());
        System.out.println(dura1.toMillis());
    }
    
    @Test
    public void test04(){
        LocalDate ld1 = LocalDate.of(2016, 9, 1);
        LocalDate ld2 = LocalDate.now();
        Period period = Period.between(ld1, ld2);  // ISO 标准
        System.out.println(period.getYears());
        System.out.println(period.toTotalMonths());
    }
    

    8.5 时间校正器

    操纵日期:

    在这里插入图片描述

    @Test:

    @Test
    public void test01(){
        //TemporalAdjusters:时间校正器
        LocalDateTime ldt1 = LocalDateTime.now();
        System.out.println(ldt1);
    
        //指定日期时间中的 年 月 日 ...
        LocalDateTime ldt2 = ldt1.withDayOfMonth(10);
        System.out.println(ldt2);
    
        //指定时间校正器
        LocalDateTime ldt3 = ldt1.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY));
        System.out.println(ldt3);
    
        //自定义时间校正器
        LocalDateTime ldt5 = ldt1.with((ta) -> {
            LocalDateTime ldt4 = (LocalDateTime) ta;
            DayOfWeek dow1 = ldt4.getDayOfWeek();
            if (dow1.equals(DayOfWeek.FRIDAY)) {
                return ldt4.plusDays(3);
            } else if (dow1.equals(DayOfWeek.SATURDAY)) {
                return ldt4.plusDays(2);
            } else {
                return ldt4.plusDays(1);
            }
        });
        System.out.println(ldt5);
    }
    

    8.6 格式化

    • DateTimeFormatter:格式化时间 / 日期

      @Test
      public void test01(){
      //默认格式化
      DateTimeFormatter dtf1 = DateTimeFormatter.ISO_DATE_TIME;
      LocalDateTime ldt1 = LocalDateTime.now();
      String str1 = ldt1.format(dtf1);
      System.out.println(str1);

      //自定义格式化 ofPattern
      DateTimeFormatter dtf2 = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
      LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.now();
      String str2 = ldt2.format(dtf2);
      System.out.println(str2);
      
      //解析
      LocalDateTime newDate = ldt1.parse(str1, dtf1);
      System.out.println(newDate);
      

      }

    8.7 时区

    • ZonedDate
    • ZonedTime
    • ZonedDateTime

    @Test:

    @Test
    public void test02(){
        //查看支持的时区
        Set<String> set = ZoneId.getAvailableZoneIds();
        set.forEach(System.out::println);
    
        //指定时区
        LocalDateTime ldt1 = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Europe/Tallinn"));
        System.out.println(ldt1);
    
        //在已构建好的日期时间上指定时区
        LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Europe/Tallinn"));
        ZonedDateTime zdt1 = ldt2.atZone(ZoneId.of("Europe/Tallinn"));
        System.out.println(zdt1);
    }
    

    一些转换:

    @Test
    public void test03(){
    	// Date 转 LocalDateTime 
    	Date date = new Date();
        Instant instant = date.toInstant();
        ZoneId zoneId = ZoneId.systemDefault();
        LocalDateTime localDateTime = instant.atZone(zoneId).toLocalDateTime();
    
    	// LocalDateTime 转 Date
    	LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
    	ZoneId zoneId = ZoneId.systemDefault();
        ZonedDateTime zdt = localDateTime.atZone(zoneId);
        Date date = Date.from(zdt.toInstant());
    	
    	// 原则:利用 时间戳Instant
    }
    

    9. 注解

    9.1 重复注解

    定义注解:

    @Repeatable(MyAnnotations.class) //指定容器类
    @Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD,  ElementType.FIELD})
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    public @interface MyAnnotation {
    
        String value() default "Java 8";
    }
    

    定义容器:

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

    @Test:

    public class Test01 {
    
        //重复注解
        @Test
        @MyAnnotation("Hello")
        @MyAnnotation("World")
        public void test01() throws NoSuchMethodException {
            Class<Test01> clazz = Test01.class;
            Method test01 = clazz.getMethod("test01");
            MyAnnotation[] mas = test01.getAnnotationsByType(MyAnnotation.class);
            for (MyAnnotation ma : mas) {
                System.out.println(ma.value());
            }
        }
    }
    

    9.2 类型注解

    Java 8 新增注解:新增ElementType.TYPE_USE 和ElementType.TYPE_PARAMETER(在Target上)

    艾欧尼亚,昂扬不灭,为了更美好的明天而战(#^.^#)
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