特点：
速度更快（HashMap加哈希表，ConcurrentHashMap使用CAS，内存结构无永久区、新增元数据区使用物理内存）
代码更少（增加了新的语法 Lambda 表达式）
强大的 Stream API
便于并行（优化ForkJoin）
//JDK8之前 需要自己实现计算过程，下面的省略部分代码
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {
private long start;
private long end;
@Override
protected Long compute() {}
}
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinCalculate(0L, 10000000000L);
long sum = new ForkJoinPool().invoke(task);
//JDK8 之后
Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10000000000L).parallel().sum();
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最大化减少空指针异常 Optional
1. Lambda 表达式
1.1 为什么使用 Lambda 表达式
Lambda 是一个 匿名函数，我们可以把 Lambda表达式理解为是 一段可以传递的代码（将代码像数据一样进行传递）。可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使Java的语言表达能力得到了提升。
示例1：
//匿名类实现
Runnable r = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello World!" );
}
};
//Lambda 表达式实现
Runnable r1 = () -> System.out.println("Hello Lambda!");
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示例2：
Comparator<String> com = new Comparator<String>(){
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return Integer.compare(o1.length(), o2.length());
}
};
//Lambda 表达式实现
Comparator<String> com = (x, y) -> Integer.compare(x.length(), y.length());
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1.2 Lambda 表达式语法
Lambda 表达式在Java 语言中引入了一个新的语法元素和操作符。这个操作符为 “- -> >” ， 该操作符被称为 Lambda 操作符或剪头操作符。它将 Lambda 分为两个部分：
左侧：指定了 Lambda 表达式需要的所有参数
右侧：指定了 Lambda 体，即 Lambda 表达式要执行的功能。
常用的几种语法格式：
无参数，无返回值
() -> System.out.println("Hello Lambda!");
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有一个参数， 无返回值
(x) -> System.out.println("Hello " + x);
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只有一个参数，小括号可以省略不写
x -> System.out.println("Hello " + x);
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两个以上的参数，有返回值，并且 Lambda 体中有多条语句
Comparator<Integer> com = (x, y) -> {
System.out.println("函数式接口");
return Integer.compare(x, y);
};
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Lambda 体中只有一条语句， return 和 大括号都可以省略不写
Comparator<Integer> com = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
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1.3 类型推断
上述 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda 表达式中无需指定类型，程序依然可以编译，这是因为 javac 根据程序的上下文，在后台推断出了参数的类型。Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境，是由编译器推断出来的。这就是所谓的“类型推断”。
(x, y) -> Integer.compare(x, y);
//等价于
(Integer x, Integer y) -> Integer.compare(x, y);
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2. 函数式接口
Lambda 表达式需要“函数式接口”的支持。
2.1 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。你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若 Lambda表达式抛出一个受检异常，那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明）。
我们可以在任意函数式接口上使用@FunctionalInterface 注解，这样做可以检查它是否是一个函数式接口，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。
2.2 自定义函数式接口
1）明确入参和出参的函数式接口
@FunctionalInterface
public interface MyFun {
public Integer getValue(Integer num);
}
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2） 带有泛型的函数式接口
@FunctionalInterface
public interface MyFunction<T, R> {
public R getValue(T t);
}
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3）使用自定义函数接口
public void test(){
Integer num = operation(100, (x) -> x * x);
num = operation(200, (y) -> y + 200;
}
public Integer operation(Integer num, MyFun mf){
return mf.getValue(num);
}
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为了将 Lambda 表达式作为参数传递，接收 Lambda 该 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。
2.3 Java 内置的函数式接口
4大核心接口：
Consumer 消费型接口 对类型为T的对象应用操作
方法：void accept(T t)
@Test
public void testConsumer() {
consumeMoney(9999, (m) -> System.out.println("买花消费，每次消费：" + 9999));
}
public void consumeMoney(double money, Consumer<Double> con) {
con.accept(money);
}
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Supplier 供给型接口 返回类型为T的对象
方法：T get();
@Test
public void testSupplier() {
List<Integer> numList = getNumList(6, () -> (int) (Math.random() * 100));
numList.forEach(System.out::println);
}
// 产生指定个数的对象，并放入集合中
public <T> List<T> getNumList(int num, Supplier<T> sup) {
List<T> list = new ArrayList<>(num);
for (int i = 0; i < num; i++) {
list.add(sup.get());
}
return list;
}
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Function<T, R> 函数型接口 对类型为T的对象应用操作，并返回R类型结果
方法：R apply(T t);
@Test
public void testFunction() {
String subStr = strHandler("Function<T, R> 函数型接口", (str) -> str.substring(15));
System.out.println(subStr);
}
// 用于处理字符串
public String strHandler(String str, Function<String, String> fun) {
return fun.apply(str);
}
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Predicate 断定型接口 确定类型为T的对象是否满足某约束
方法： boolean test(T t);
@Test
public void testPredicate() {
List<String> list = Arrays.asList("Hello", "Predicate", "Lambda");
List<String> strList = filterStr(list, (s) -> s.length() > 5);
strList.forEach(System.out::println);
}
// 将满足条件的字符串，放入集合中
public List<String> filterStr(List<String> list, Predicate<String> pre) {
List<String> strList = new ArrayList<>(list);
strList.removeIf(str -> !pre.test(str));
return strList;
}
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其他接口：
接口 方法 描述
BiFunction R apply(T t, U u); 对类型为 T, U 参数应用操作，返回 R 类型的结果。
UnaryOperator T apply(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(Function 子接口)。
BinaryOperator T apply(T t1, T t2); 对类型为T的对象进行二元运算，并返回T类型的结果 (n BiFunction 子接口)。
BiConsumer void accept(T t, U u) 对类型为T, U 参数应用操作。
ToIntFunction int applyAsInt(T value); 对类型为T的参数计算返回int。
ToLongFunction long applyAsInt(T value); 对类型为T的参数计算返回long。
ToDoubleFunction double applyAsInt(T value); 对类型为T的参数计算返回double。
IntFunction R apply(int value); 对类型为int参数操作。
LongFunction R apply(long value); 对类型为long参数操作。
DoubleFunction R apply(double value); 对类型为double参数操作。
3. 方法、构造器和数组引用
3.1 方法引用
当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用！
（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！）
方法引用语法：使用操作符 “::” 将方法名和对象或类的名字分隔开来。
三种常用语法 ：
对象 :: 实例方法
@Test
public void testObjectInstance() {
PrintStream ps = System.out;
Consumer<String> conL = (str) -> ps.println(str);
conL.accept("Hello Lambda！");
Consumer<String> conR = ps::println;
conR.accept("Hello Method！");
String str = "Hello Method";
Supplier<String> supplier = str::toLowerCase;
ps.println(supplier.get());
}
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类 :: 静态方法
@Test
public void testClassStatic() {
Comparator<Integer> comL = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
Comparator<Integer> comR = Integer::compare;
}
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类 :: 实例方法
@Test
public void testClassInstance() {
BiPredicate<String, String> bpL = (x, y) -> x.equals(y);
System.out.println(bpL.test("Lambda", "Lambda"));
BiPredicate<String, String> bpR = String::equals;
System.out.println(bpR.test("Reference", "Reference"));
}
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方法引用所引用的方法的参数列表与返回值类型，需要与函数式接口中抽象方法的参数列表和返回值类型保持一致！
若Lambda 的参数列表的第一个参数，是实例方法的调用者，第二个参数(或无参)是实例方法的参数时，格式： ClassName::MethodName。
3.2 构造器引用
格式： 类名 :: new
与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。
可以把构造器引用赋值给定义的方法，与构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！
@Test
public void testConstructor() {
// 调用无参构造器
Supplier<String> supStr = String::new;
System.out.println(supStr.get());
// 调用有参构造器
Function<String, String> funStr = String::new;
System.out.println(funStr.apply("Constructor"));
}
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3.3 数组引用
格式： 类型[] :: new
类型可以是基本数据类型和对象类型。
@Test
public void testArray() {
// Lambda
Function<Integer, String[]> funL = (args) -> new String[args];
String[] strs = funL.apply(10);
System.out.println(strs.length);
// 数组引用
Function<Integer, String[]> funR = String[]::new;
String[] emps = funR.apply(20);
System.out.println(emps.length);
}
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4. Stream API
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
4.1 什么是 Stream
流 (Stream) 是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，流讲的是计算！ ”
注意：
Stream 自己不会存储元素。
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
4.2 Stream的三个操作步骤
创建Stream： 一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作： 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
终止操作： 一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果
4.2.1 创建Stream的方式
使用集合创建
Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法 ：
1）default Stream stream() ;
2） default Stream parallelStream() ; 返回一个并行流
由数组创建流
Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
public static Stream stream(T[] array) ;
同时提供几个基本类型的重载方法
public static IntStream stream(int[] array) ;
public static LongStream stream(long[] array) ;
public static DoubleStream stream(double[] array) ;
由值创建流
可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static Stream of(T… values) ;
由函数创建流：创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
1）迭代
public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f);
2） 生成
public static Stream generate(Supplier s);
4.2.2 Stream 的中间操作
多个 中间操作可以连接起来形成一个 流水线，除非流水线上触发终止操作，否则 中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。常用中间操作类型：
1）筛选与切片
filter(Predicate p) 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
distinct() 筛选，通过流所生成元素的 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，获取到需要的数量之后就不会继续中间操作了。
skip(long n)跳过元素，返回一个跳过了前 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。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 9, 666, 10, 888);
list.stream().filter(i -> i > 5).distinct().limit(4).skip(2);
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2）映射
map(Function f) 接收一个函数作为参数，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。
mapToDouble(ToDoubleFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
flatMap(Function f) 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
@Test
public void testMapAPI() {
List<String> strList = Arrays.asList("aba", "bdd", "cabdf");
Stream<String> stream = strList.stream().map(String::toUpperCase);
stream.forEach(System.out::println);
// 效果类似于new ArrayList<String>().add(strList);
Stream<Stream<Character>> mapStream = strList.stream().map(TestStreamAPI::filterCharacter);
mapStream.forEach((ms) -> {
ms.forEach(System.out::println);
});
// 效果类似于new ArrayList<String>().addAll(strList);
Stream<Character> flatMapStream = strList.stream().flatMap(TestStreamAPI::filterCharacter);
flatMapStream.forEach(System.out::println);
}
/**
* 获取字符串的字符流
*
* @param str
* @return
*/
public static Stream<Character> filterCharacter(String str) {
List<Character> list = new ArrayList<>();
for (Character ch : str.toCharArray()) {
list.add(ch);
}
return list.stream();
}
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3）排序
sorted() 产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator comp) 产生一个新流，其中按比较器顺序排序
@Test
public void testSortAPI() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 9, 666, 10, 888);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
System.out.println("====================================");
// 需要传比较器 为了简单演示且看到效果，特意将x和y交换了下
list.stream().sorted((x, y) -> {
return Integer.compare(y, x);
}).forEach(System.out::println);
}
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4.2.3 Stream 的终止操作
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void。
1）查找与匹配
allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素
anyMatch( Predicate p)) 检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p) 检查是否没有所有元素都不匹配
findFirst() 返回第一个元素
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
@Test
public void testMatchAPI() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 9, 666, 10, 888);
// 是否所有的值都大于6
boolean allMatch = list.stream().allMatch(i -> i > 6);
// 是否有值等于666
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(i -> i == 666);
// 是否没有值等于66
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(i -> i == 66);
// 取到第一个值
Optional<Integer> findFirst = list.stream().findFirst();
// 取到任意一个值
Optional<Integer> findAny = list.stream().findAny();
// 结合总数
long count = list.stream().count();
// 集合最大值
Optional<Integer> max = list.stream().max((x, y) -> Integer.compare(x, y));
// 集合中最小值
Optional<Integer> min = list.stream().min((x, y) -> Integer.compare(x, y));
// 遍历输出集合
list.stream().forEach(System.out::println);
}
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2）归约
reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值T。
reduce(T iden, BinaryOperator b)可以将流中元素反复结合起来，得到一个值 Optional。
@Test
public void testReduce() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(sum);
System.out.println("============================");
// 没有给定起始数值，返回Optional
Optional<Integer> op = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
System.out.println(op.get());
}
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3）收集
collect(Collector c) 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法。Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 Collectors 实用类提供了很多静态
方法，可以方便地创建常见收集器实例，常用方法如下：
List toList 把流中元素收集到List
Set toSet 把流中元素收集到Set
Collection toCollection 把流中元素收集到创建的集合
Long counting 计算流中元素的个数
Integer summingInt 对流中元素的整数属性求和
Double averagingInt 计算流中元素Integer属性的平均值
IntSummaryStatistics summarizingInt 收集流中Integer属性的统计值。如：平均值、最大值。最小值。
String joining 连接流中每个字符串
Optional maxBy 根据比较器选择最大值
Optional minBy 根据比较器选择最小值
reducing 从一个作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
collectingAndThen 包裹另一个收集器，对其结果转换函数
Map<K, List> groupingBy 根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V
Map<Boolean, List> partitioningBy 根据true或false进行分区
@Test
public void testCollectAPI() {
List<Integer> arrList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 8, 9, 666, 10, 888);
// 得到list
List<Integer> list = arrList.stream().collect(Collectors.toList());
// 得到set
Set<Integer> collect = arrList.stream().collect(Collectors.toSet());
// 得到自定义集合类型
HashSet<Integer> hashSet = arrList.stream().collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
// 计算总数
Long count = arrList.stream().collect(Collectors.counting());
// 求和
Integer sum = arrList.stream().collect(Collectors.summingInt(x -> x));
// 求均值
Double averaging = arrList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(x -> x));
// 求统计值
IntSummaryStatistics summaryStatistics = arrList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(x -> x));
summaryStatistics.getCount();
summaryStatistics.getMax();
summaryStatistics.getSum();
// 连接字符
String join = arrList.stream().map(x -> String.valueOf(x)).collect(Collectors.joining());
// 包裹另一个收集器，对其结果转换函数
Integer collectingAndThen = arrList.stream()
.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
// 根据属性值对流分组
Map<String, List<Integer>> group = arrList.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> {
if (x < 10) {
return "几亿";
} else if (x < 100) {
return "几十亿";
} else {
return "好多亿";
}
}));
// 分区
Map<Boolean, List<Integer>> partition = arrList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x > 100));
}
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4.3 并行流与串行流
并行流 就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，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.
采用 “工作窃取”模式（work-stealing）：当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态.而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能 .
5. 新时间日期API
5.1 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。
now() 静态方法，根据当前时间创建对象
of() 静态方法，根据指定日期/时间创建对象
plusDays, plusWeeks 向当前 LocalDate 对象添加几天、几周
plusMonths, plusYears 向当前 LocalDate 对象添加几个月、几年
minusDays, minusWeeks 从当前 LocalDate 对象减去几天、几周
minusMonths, minusYears 从当前 LocalDate 对象减去几个月、几年
plus, minus 添加或减少一个 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 获得月份天数(1-31)
getDayOfYear 获得年份天数(1-366)
getDayOfWeek 获得星期几(返回一个 DayOfWeek枚举值)
getMonth 获得月份, 返回一个 Month 枚举值
getMonthValue 获得月份(1-12)
getYear 获得年份
until 获得两个日期之间的 Period 对象，或者指定 ChronoUnits 的数字
isBefore, isAfter 比较两个 LocalDate
isLeapYear 判断是否是闰年
@Test
public void testLocalDateTime() {
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println(ldt);
LocalDateTime ld2 = LocalDateTime.of(2019, 6, 6, 6, 6, 6);
System.out.println(ld2);
LocalDateTime ldt3 = ld2.plusYears(4);
System.out.println(ldt3);
LocalDateTime ldt4 = ld2.minusMonths(2);
System.out.println(ldt4);
System.out.println(ldt.getYear());
System.out.println(ldt.getMonthValue());
System.out.println(ldt.getDayOfMonth());
System.out.println(ldt.getHour());
System.out.println(ldt.getMinute());
System.out.println(ldt.getSecond());
}
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5.2 Instant 时间戳
用于“时间戳”的运算。它是以Unix元年(传统的设定为UTC时区1970年1月1日午夜时分)开始所经历的描述进行运算。
@Test
public void testInstance() {
Instant ins = Instant.now(); // 默认使用 UTC 时区
System.out.println(ins);
OffsetDateTime odt = ins.atOffset(ZoneOffset.ofHours(8));
System.out.println(odt);
System.out.println(ins.getNano());
Instant ins2 = Instant.ofEpochSecond(5);
System.out.println(ins2);
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5.3 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
@Test
public void testDuration() {
Instant ins1 = Instant.now();
try {
Thread.sleep(9999);
} catch (InterruptedException e) {
}
Instant ins2 = Instant.now();
System.out.println("所耗费时间为：" + Duration.between(ins1, ins2));
LocalDate ld1 = LocalDate.now();
LocalDate ld2 = LocalDate.of(2018, 1, 1);
Period pe = Period.between(ld2, ld1);
System.out.println(pe.getYears());
System.out.println(pe.getMonths());
System.out.println(pe.getDays());
}
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5.4 日期的操作
TemporalAdjuster : 时间校正器。有时我们可能需要获取例如：将日期调整到“下个周日”等操作。
TemporalAdjusters : 该类通过静态方法提供了大量的常用 TemporalAdjuster 的实现。
@Test
public void testTemporalAdjuster() {
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println(ldt);
LocalDateTime ldt2 = ldt.withDayOfMonth(10);
System.out.println(ldt2);
LocalDateTime ldt3 = ldt.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY));
System.out.println(ldt3);
// 自定义：下一个工作日
LocalDateTime ldt5 = ldt.with((l) -> {
LocalDateTime ldt4 = (LocalDateTime) l;
DayOfWeek dow = ldt4.getDayOfWeek();
if (dow.equals(DayOfWeek.FRIDAY)) {
return ldt4.plusDays(3);
} else if (dow.equals(DayOfWeek.SATURDAY)) {
return ldt4.plusDays(2);
} else {
return ldt4.plusDays(1);
}
});
System.out.println(ldt5);
}
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5.5 解析与格式化
java.time.format.DateTimeFormatter 类：该类提供了三种格式化方法：
预定义的标准格式
语言环境相关的格式
自定义的格式
@Test
public void testDateTimeFormatter() {
DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE;
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
String strDate = ldt.format(dtf);
System.out.println(strDate);
dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss E");
ldt = LocalDateTime.now();
strDate = ldt.format(dtf);
System.out.println(strDate);
LocalDateTime newLdt = LocalDateTime.parse(strDate, dtf);
System.out.println(newLdt);
}
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5.6 时区的处理
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：该类中包含了所有的时区信息；getAvailableZoneIds() : 可以获取所有时区时区信息；of(id) : 用指定的时区信息获取 ZoneId 对象。
@Test
public void testZone() {
Set<String> set = ZoneId.getAvailableZoneIds();
set.forEach(System.out::println);
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
System.out.println(ldt);
ZonedDateTime zdt = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("US/Pacific"));
System.out.println(zdt);
}
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5.7 与传统日期处理的转换
6. 接口中的默认方法与静态方法
接口中的默认方法
Java 8中允许接口中包含具有具体实现的方法，该方法称为
“默认方法”，默认方法使用 default 关键字修饰。
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，而另外一个父类或接口中又定义了一个同名的方法时 1)选择父类中的方法。如果一个父类提供了具体的实现，那么
接口中具有相同名称和参数的默认方法会被忽略。2) 接口冲突。如果一个父接口提供一个默认方法，而另一个接口也提供了一个具有相同名称和参数列表的方法（不管方法是否是默认方法），那么必须覆盖该方法来解决冲突。
接口中的静态方法
Java8 中，接口中允许添加静态方法。
public interface MyInterface {
default String name() {
return "接口中的默认实现";
}
public static void show() {
System.out.println("接口中的静态方法");
}
}
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7. Optional 类
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 Optional 可以更好的表达这个概念。并且
可以避免空指针异常。
常用方法：
Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例
Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例
Optional.ofNullable(T t):若 t 不为 null,创建 Optional 实例,否则创建空实例
isPresent() : 判断是否包含值
orElse(T t) : 如果调用对象包含值，返回该值，否则返回t
orElseGet(Supplier s) :如果调用对象包含值，返回该值，否则返回 s 获取的值
map(Function f): 如果有值对其处理，并返回处理后的Optional，否则返回Optional.empty()
flatMap(Function mapper):与 map 类似，要求返回值必须是Optional
8. 重复注解与类型注解
Java 8对注解处理提供了两点改进：可重复的注解及可用于类型的注解。
@Repeatable(RepeatableAnnotationContainer.class) // 标识可重复注解容器
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RepeatableAnnotation {
String value() default "";
}
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@Target({ ElementType.ANNOTATION_TYPE, ElementType.CONSTRUCTOR, ElementType.FIELD, ElementType.LOCAL_VARIABLE,
ElementType.PARAMETER ,ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RepeatableAnnotationContainer {
RepeatableAnnotation[] value();
}
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@RepeatableAnnotation("Repeatable")
@RepeatableAnnotation("Annotation")
public void repeatableAnnotation() {
}
public void getName(@RepeatableAnnotation("parameter") long id) {
}
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