一、lambda表达式
先看下 lambda 表达式是怎么定义的：
lambda 表达式是一个匿名函数。 lambda 表达式允许把一个函数作为参数进行传递。
可能刚看到这两句话时，不知道是什么意思。那么，对比一下 js 中的 setInterval 函数的用法，你就能找到一些感觉了。
//每一秒执行一次匿名函数。（模拟时钟）
setInterval(function() {
console.log("当前时间为：" + new Date());
}, 1000);
如上，function(){}这段，就是一个匿名函数，并且可以把它作为参数传递给 setInterval 函数。
这是因为，在 js 中，函数是一等公民。
然而，在 Java 中，对象才是一等公民。但是，到了 JDK8 我们也可以通过 lambda 表达式表示同样的效果。
lambda 表达式语法如下：
（参数1，参数2） -> { 方法体 }
左边指定了 lambda 表达式所需要的所有参数，右边用来描述方法体。-> 即为 lambda 运算符。
想一下，在之前我们通过匿名内部类的方式来启动一个线程，是怎么做的？
public class LambdaTest {
@Test
public void test(){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("线程运行...");
}
}).start();
}
}
现在，若把它改为用 lambda 表达式，则为,
public class LambdaTest {
@Test
public void test(){
// 一行搞定
new Thread(()->System.out.println("线程运行...")).start();
}
}
可以发现，明显用 lambda 表达式，写法更简洁了。
其实，Lambda 表达式就是函数式编程的体现。（什么，你还不知道什么是函数式编程？那还不赶快百度去。）
注意事项：
二、接口默认方法和静态方法
接口默认方法
我们知道，在 Java 的接口中，只能定义方法名，不能实现方法体的，具体的实现需要子类去做。
但是，到了 JDK8 就不一样了。在接口中，也可以通过 default关键字来实现方法体。
那么，就有小伙伴疑惑了。好端端的，为什么要加入这个奇怪的功能呢，它有什么用？
当然是为了提高代码的重用性了。此外，接口的默认方法可以在不影响原来的继承体系的情况下，进行功能的拓展，实现接口的向下兼容。
我滴天，好抽象。那，就用实例来说明一下吧。
假设各种动物的继承体系如下，
public interface Animal {
//所有动物都需要吃东西，具体吃什么，让子类去实现
void eat();
}
public class Bird implements Animal {
@Override
public void eat() {
System.out.println("早起的鸟儿有虫吃！");
}
}
public class Cat implements Animal {
@Override
public void eat() {
System.out.println("小猫爱吃鱼！");
}
}
现在，需要对 Animal接口拓展功能了。动物不能只会吃东西吧，它也许会奔跑，也许会飞行。那么，我在接口中添加两个方法, run 和 fly 就可以了吧。
这样定义方法虽然是可以的，但是，问题就来了。接口中定义了方法，实现类就要实现它的所有方法。小猫会奔跑，但是不会飞啊。而小鸟会飞，你让它在地上跑不是委屈人家嘛。
所以，这个设计不是太合理。
此时，就可以在接口中定义默认方法。子类不需要实现所有方法，可以按需实现，或者直接使用接口的默认方法。
因此，修改 Animal 接口如下，把 run 和 fly 定义为默认方法，
public interface Animal {
//所有动物都需要吃东西，具体吃什么，让子类去实现
void eat();
default void run(){
System.out.println("我跑");
}
default void fly(){
System.out.println("我飞");
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Bird bird = new Bird();
bird.fly();
Cat cat = new Cat();
cat.run();
}
}
在 JDK8 的集合中，就对 Collection 接口进行了拓展，如增加默认方法 stream() 等。既增强了集合的一些功能，而且也能向下兼容，不会对集合现有的继承体系产生影响。
接口静态方法
另外，在接口中也可以定义静态方法。这样，就可以直接通过接口名调用静态方法。（这也很正常，接口本来就不能实例化）
需要注意的是，不能通过实现类的对象去调用接口的静态方法。
public interface MyStaticInterface {
static void method(){
System.out.println("这是接口的静态方法");
}
}
public class MyStaticInterfaceImpl implements MyStaticInterface {
public static void main(String[] args) {
//直接通过接口名调用静态方法，不能通过实现类的对象调用
MyStaticInterface.method();
}
}
三、函数式接口
如果一个接口中只有一个抽象方法，则称其为函数式接口。可以使用 @FunctionalInterface 注解来检测一个接口是否为函数式接口。
JDK提供了常见的最简单的四种函数式接口：（必须掌握哦）
我这里举例了它们的使用方法，
public class LambdaTest {
@Test
public void test2(){
//打印传入的 msg
printMsg((s)-> System.out.println(s),"听朋友说「烟雨星空」公众号不仅文章好看，还免费送程序员福利，我心动了");
}
public void printMsg(Consumer<String> consumer,String msg){
//消费型，只有传入参数，没有返回值
consumer.accept(msg);
}
@Test
public void test3(){
//返回一个 0~99 的随机数
Integer content = getContent(() -> new Random().nextInt(100));
System.out.println(content);
}
public Integer getContent(Supplier<Integer> supplier){
//供给型，传入参数为空，带返回值
return supplier.get();
}
@Test
public void test4(){
//传入一个字符串，然后把它都转换成大写字母。
System.out.println(transfer((str) -> str.toUpperCase(), "My wechat : mistyskys"));
}
public String transfer(Function<String,String> func,String str){
// 函数型，传入一个参数，对其进行处理之后，返回一个结果
return func.apply(str);
}
@Test
public void test5(){
//定义一个list，用来做筛选
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
list.add("zhangsan");
list.add("lisi");
list.add("jerry");
list.add("tom");
//筛选出集合中，字符串长度大于 3 的，并加入到结果集。
List<String> filterResult = filter((str) -> str.length() > 3, list);
System.out.println(filterResult.toString());
}
public List<String> filter(Predicate<String> predicate, List<String> list){
List<String> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
//断言型，传入一个参数，并返回true或者false。
//这里的逻辑是，若断言为真，则把当前的字符串加入到结果集中
if(predicate.test(str)){
result.add(str);
}
}
return result;
}
}
还有一些其他函数式接口，都在java.util.function包下，可以自行查看。使用方法都是一样的，不再赘述。
除此之外，JDK 中还有很多函数式接口，例如 Comparator.java。只要类上边看到了 @FunctionalInterface 这个注解，你都可以使用 lambda 表达式来简化写法。
四、方法引用
概念：方法引用是用来直接访问类或者实例的已经存在的方法或者构造方法。
这里强调一下已经存在的含义。因为，lambda表达式本质上就是一个匿名函数。我们知道，函数就是做逻辑处理的：拿一些数据，去做一些操作。
如果，我们发现有其他地方（类或者对象）已经存在了相同的逻辑处理方案，那么就可以引用它的方案，而不必重复写逻辑。这就是方法引用。
其实方法引用就是一个lambda表达式的另外一种更简洁的表达方式。也可以说是语法糖。
只不过，这里要求 lambda 表达式需要符合一定的要求。首先，方法体只有一行代码。其次，方法的实现已经存在。此时，就可以用方法引用替换 lambda 表达式。
方法引用的操作符为双冒号::。
下边就以最简单的一个我们非常常见的打印语句为例。
//遍历数组里边的元素，并打印，用lambda表达式
String[] arr = new String[]{"zhangsan","lisi"};
Arrays.asList(arr).forEach((s)-> System.out.println(s));
可以发现，lambda 表达式只有一行代码，且方法体逻辑为打印字符串。而打印字符串的方案，在 System.out 对象中已经存在方法 println() 了。
所以，此处 lambda 表达式可以用方法引用替换。
// 注意：方法引用中的方法名不可带括号。
Arrays.asList(arr).forEach(System.out::println);
方法引用有以下四种形式：
下边举例说明：
public class ReferTest {
public static void main(String[] args) {
//函数式接口的抽象方法的参数列表和返回值类型，必须与方法引用对应的方法参数列表和返回值类型保持一致(情况3除外，比较特殊)。
//======= 1.对象::实例方法 =========
// lambda 表达式
Consumer consumer1 = (s) -> System.out.println(s);
consumer1.accept("hello world");
//方法引用。Consumer的accept方法，和System.out的println方法结构一样，
//都是传入一个参数，无返回值。故可以用方法引用。
Consumer consumer2 = System.out::println;
consumer2.accept("hello java");
//======= 2.类::静态方法 =========
Integer[] arr = new Integer[]{12,20,15};
List<Integer> list = Arrays.asList(arr);
// lambda 表达式
Comparator<Integer> com1 = (o1, o2) -> Integer.compare(o1, o2);
Collections.sort(list,com1);
//方法引用。Comparator的compare方法，和Integer的compare静态方法结构一样，
//都是传入两个参数，返回一个int值，故可以用方法引用。
Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
Collections.sort(list,com2);
//======= 3.类::实例方法 =========
// lambda表达式
Comparator<Integer> com3 = (o1, o2) -> o1.compareTo(o2);
//方法引用。这种形式比较特殊，(o1, o2) -> o1.compareTo(o2) ，
//当第一个参数o1为调用对象，且第二个参数o2为需要引用方法的参数时，才可用这种方式。
Comparator<Integer> com4 = Integer::compareTo;
//======= 4.类::new =========
// lambda表达式
Supplier<String> supplier1 = () -> new String();
//方法引用。这个就比较简单了，就是类的构造器引用，一般用于创建对象。
Supplier<String> supplier2 = String::new;
}
}
题外话：方法引用，有时候不太好理解，让人感觉莫名其妙。所以，如果不熟悉的话，用 lambda 表达式完全没有问题。就是习惯的问题，多写就有感觉了。
五、Optional
Optional 类是一个容器类。在之前我们通常用 null 来表达一个值不存在，现在可以用 Optional 更好的表达值存在或者不存在。
这样的目的，主要就是为了防止出现空指针异常 NullPointerException 。
我们知道，像层级关系比较深的对象，中间的调用过程很容易出现空指针，如下代码。
User user = new User()；
//中间过程，user对象或者address对象都有可能为空，从而产生空指针异常
String details = user.getAddress().getDetails();
其中，对象的关系如下，
// 地址信息类
public class Address {
private String province; //省
private String city; //市
private String county; //县
private String details; //详细地址
public String getProvince() {
return province;
}
public void setProvince(String province) {
this.province = province;
}
public String getCity() {
return city;
}
public void setCity(String city) {
this.city = city;
}
public String getCounty() {
return county;
}
public void setCounty(String county) {
this.county = county;
}
public String getDetails() {
return details;
}
public void setDetails(String details) {
this.details = details;
}
}
//用户类
public class User {
private String name;
private Address address;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Address getAddress() {
return address;
}
public void setAddress(Address address) {
this.address = address;
}
}
在 Optional 类出现之前，为了防止空指针异常，可以这样做。(每一层都添加判空处理)
private static String getUserAddr(User user){
if(user != null){
Address address = user.getAddress();
if(address != null){
return address.getDetails();
}else {
return "地址信息未填写";
}
}else {
return "地址信息未填写";
}
}
可以发现，代码冗长，还不利于维护，随着层级关系更深，将会变成灾难（是否依稀记得js的回调地狱）。
那么，有了 Optional 类，我们就可以写出更优雅的代码，并且防止空指针异常。（后边就填坑）
下面，就一起领略一下 Optional 的魅力吧！
创建 Optional 对象
实际上，Optional 是对原值（对象）的一层包装，我们看下 Optional 的源码就知道了。
它把真正需要操作的对象 T 封装成 value 属性。构造器私有化，并提供三种静态的创建 Optional 对象的方法。
public final class Optional<T> {
//EMPTY 代表一个值为空的 Optional 对象
private static final Optional<?> EMPTY = new Optional<>();
//用 value 来代表包装的实际值
private final T value;
//值为null的构造函数
private Optional() {
this.value = null;
}
//要求值不为null的构造函数，否则抛出空指针异常，见requireNonNull方法
private Optional(T value) {
this.value = Objects.requireNonNull(value);
}
/** 此为Objects类的requireNonNull方法
public static <T> T requireNonNull(T obj) {
if (obj == null)
throw new NullPointerException();
return obj;
}
*/
// 1. 创建一个值为空的 Optional 对象
public static<T> Optional<T> empty() {
@SuppressWarnings("unchecked")
Optional<T> t = (Optional<T>) EMPTY;
return t;
}
// 2. 创建一个值不为空的 Optional 对象
public static <T> Optional<T> of(T value) {
return new Optional<>(value);
}
// 3. 创建一个值可为空的 Optional 对象
// 如果值 value 为空，则同1，若不为空，则同2
public static <T> Optional<T> ofNullable(T value) {
return value == null ? empty() : of(value);
}
}
因此，当我们十分确定传入的user对象不为空时，可以用 Optional.of(user)方法。若不确定，则用 Optional.ofNullable(user),这样在后续的操作中可以避免空指针异常（后续map说明）。
常用方法
1、get方法
public T get() {
//如果值为null，则抛出异常，否则返回非空值value
if (value == null) {
throw new NoSuchElementException("No value present");
}
return value;
}
2、isPresent方法
//判断值是否存在，若值不为空，则认为存在
public boolean isPresent() {
return value != null;
}
看到这，不知道有没有小伙伴和我当初有一样的疑惑。既然有判空方法 isPresent，还有获取对象的 get 方法。那开头的那个坑，是不是就可以改写为如下，
//注意此时user类型为Optional<User>
private static String getUserAddr(Optional<User> user){
//如果user存在，则取address对象
if(user.isPresent()){
Address address = user.get().getAddress();
//把address包装成Optional对象
Optional<Address> addressOptional = Optional.ofNullable(address);
//如果address存在，则取details地址信息
if(addressOptional.isPresent()){
return addressOptional.get().getDetails();
}else {
return "地址信息未填写";
}
}else{
return "地址信息未填写";
}
}
这样看起来，好像功能也实现了。但是，我们先不说代码并没有简洁（反而更复杂了），其实是陷入了一个怪圈了。
因为，if(user.isPresent()){}和手动判空处理 if(user!=null){}实质上是没有区别的。这就是受之前一直以来的代码思维限制了。
所以，我们不要手动调用 isPresent 方法 。
不要奇怪，isPresent 方法，其实是为了 Optional 中的其他方法服务的（如map方法），本意并不是为了让我们手动调用。你会在后续多个方法中，见到 isPresent 的身影。
3、ifPresent
//传入一个消费型接口，当值存在时，才消费。
public void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) {
if (value != null)
consumer.accept(value);
}
与 isPresent 方法不同， ifPresent 方法是我们推荐使用的。
如可以这样判空，
Optional<User> user = Optional.ofNullable(new User());
user.ifPresent(System.out::println);
//不要用下边这种
if (user.isPresent()) {
System.out.println(user.get());
}
4、orElse 和 orElseGet
public T orElse(T other) {
return value != null ? value : other;
}
public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) {
return value != null ? value : other.get();
}
这两个方法都是当值不存在时，用于返回一个默认值。如user对象为null时，返回默认值。
@Test
public void test1(){
User user = null;
System.out.println("orElse调用");
User user1 = Optional.ofNullable(user).orElse(createUser());
System.out.println("orElseGet调用");
User user2 = Optional.ofNullable(user).orElseGet(() -> createUser());
}
private User createUser() {
//此处打印，是为了查看orElse和orElseGet的区别
System.out.println("createUser...");
return new User();
}
//打印结果
orElse调用
createUser...
orElseGet调用
createUser...
以上是user为null时，两个方法是没有区别的。因为都需要创建user对象作为默认值返回。
但是，当user对象不为null时，我们看下对比结果，
@Test
public void test2(){
User user = new User();
System.out.println("orElse调用");
User user1 = Optional.ofNullable(user).orElse(createUser());
System.out.println("orElseGet调用");
User user2 = Optional.ofNullable(user).orElseGet(() -> createUser());
}
//打印结果
orElse调用
createUser...
orElseGet调用
可以发现，当user对象不为null时，orElse依然会创建User对象，而orElseGet不会创建。
所以，当 orElse() 方法传入的参数需要创建对象或者比较耗时的操作时，建议用 orElseGet()
5、orElseThrow
当值为null，可以返回自定义异常。
User user = null;
Optional.ofNullable(user).orElseThrow(IllegalAccessError::new);
若user对象为null，则抛出非法访问。
这样，可以有针对的对特定异常做一些其他处理。因为，会抛出哪些异常的情况，是我们可控的。
6、map
public<U> Optional<U> map(Function<? super T, ? extends U> mapper) {
Objects.requireNonNull(mapper);
//看到没，map内部会先调用isPresent方法来做判空处理。
//所以我们不要自己去调用isPresent方法
if (!isPresent())
return empty();
else {
return Optional.ofNullable(mapper.apply(value));
}
}
map类似 Stream 的 map方法。处理完之后，返回的还是一个 Optional 对象，所以可以做链式调用。
User user = new User();
String name = Optional.of(user).map(User::getName)
.orElse("佚名");
System.out.println(name);
如上，取出user对象的name值，若name为空，返回一个默认值“佚名”（神奇的名字）。
这里，直接调用map方法，就不需要对user对象进行预先判空了。因为在map方法里边，会调用isPresent方法帮我们处理user为null的情况。
到这里，脑袋转圈快的小伙伴，是不是对开头的坑已经有启发了。
没错，我们可以通过 Optional 的链式调用，通过 map，orElse 等操作改写。如下，
private static String getUserAddr1(Optional<User> user){
//先获取address对象
return user.map((u)->u.getAddress())
//再获取details值，
.map(e -> e.getDetails())
//若detail为null，则返回一个默认值
.orElse("地址信息未填写");
}
中间所有可能出现空指针的情况，Optional都会规避。因为 value!=null这个操作已经被封装了。而且在不同的处理阶段，Optional 会自动帮我们包装不同类型的值。
就像上边的操作，第一个map方法包装了User类型的user对象值，第二个map包装了String类型的details值，orElse 返回最终需要的字符串。
7、flatMap
public<U> Optional<U> flatMap(Function<? super T, Optional<U>> mapper) {
Objects.requireNonNull(mapper);
if (!isPresent())
return empty();
else {
return Objects.requireNonNull(mapper.apply(value));
}
}
乍看这个方法和 map 没什么区别。其实，它们的区别就在于传入的 mapper参数的第二个泛型。
map第二个泛型为? extends U，flatMap第二个泛型为Optional<U>。
所以，map方法在最后，用方法Optional.ofNullable 包装成了 Optional 。但是，flatMap就需要我们自己去包装 Optional 了。
下边就看下怎么操作 flatMap。
@Test
public void test3(){
User user = new User();
String name = Optional.of(user).flatMap((u) -> this.getUserName(u))
.orElse("佚名");
System.out.println(name);
}
//把用户名包装成Optional<String>，作为 Function 接口的返回值，以适配flatMap
private Optional<String> getUserName(User user){
return Optional.ofNullable(user.getName());
}
8、filter
public Optional<T> filter(Predicate<? super T> predicate) {
Objects.requireNonNull(predicate);
if (!isPresent())
return this;
else
return predicate.test(value) ? this : empty();
}
见名知意，filter 是用来根据条件过滤的，如果符合条件，就返回当前 Optional 对象本身，否则返回一个值为 null的 Optional 对象。
如下，过滤姓名为空的 user。
User user = new User();
//由于user没有设置 name，所以返回一个值为 null 的 optionalUser
Optional<User> optionalUser = Optional.of(user).filter((u) -> this.getUserName(u).isPresent());
//由于值为 null，所以get方法抛出异常 NoSuchElementException
optionalUser.get();
六、Stream API
首先，什么是 Stream 流？
流 （Stream） 和 Java 中的集合类似。但是集合中保存的数据，而流中保存的是，对集合或者数组中数据的操作。
之所以叫流，是因为它就像一个流水线一样。从原料经过 n 道加工程序之后，变成可用的成品。
如果，你有了解过 Spark 里边的 Streaming，就会有一种特别熟悉的感觉。因为它们的思想和用法如此相似。
包括 lazy 思想，都是在需要计算结果的时候，才真正执行。类似 Spark Streaming 对 RDD 的操作，分为转换(transformation)和行动(action)。转换只是记录这些操作逻辑，只有行动的时候才会开始计算。
转换介绍：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#transformations
对应的，Stream API 对数据的操作，有中间操作和终止操作，只有在终止操作的时候才会执行计算。
所以，Stream 有如下特点，
那么问题来了，既然 Stream 是用来操作数据的。没有数据源，你怎么操作，因此还要有一个数据源。
于是，stream操作数据的三大步骤为：数据源，中间操作，终止操作。
数据源
流的源可以是一个数组，一个集合，一个生成器方法等等。
1、使用 Collection 接口中的 default 方法。
default Stream<E> stream() //返回一个顺序流
default Stream<E> parallelStream() //返回一个并行流
此处，我们也就明白了，为什么 JDK8 要引入默认方法了吧。
由于 Collection 集合父接口定义了这些默认方法，所以像 List，Set 这些子接口下的实现类都可以用这种方式生成一个 Stream 流。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("zhangzan");
list.add("lisi");
list.add("wangwu");
//顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
//并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
//遍历元素
stream.forEach(System.out::println);
}
}
2、 Arrays 的静态方法 stream()
static <T> Stream<T> stream(T[] array)
可以传入各种类型的数组，把它转化为流。如下，传入一个字符串数组。
String[] arr = {"abc","aa","ef"};
Stream<String> stream1 = Arrays.stream(arr);
3、Stream接口的 of() ，generate()，iterate()方法
注意，of() 方法返回的是有限流，即元素个数是有限的，就是你传入的元素个数。
而 generate()，iterate() 这两个方法，是无限流，即元素个数是无限个。
使用方法如下，
//of
Stream<Integer> stream2 = Stream.of(10, 20, 30, 40, 50);
stream.forEach(System.out::println);
//generate，每个元素都是0~99的随机数
Stream<Integer> generate = Stream.generate(() -> new Random().nextInt(100));
//iterate，从0开始迭代，每个元素依次增加2
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
4、IntStream，LongStream，DoubleStream 的 of、range、rangeClosed 方法
它们的用法都是一样，不过是直接包装了一层。
实际，of()方法底层用的也是 Arrays.stream()方法。
以 IntStream 类为例，其他类似，
IntStream intStream = IntStream.of(10, 20, 30);
//从0每次递增1，到10，包括0，但不包括10
IntStream rangeStream = IntStream.range(0, 10);
//从0每次递增1，到10，包括0和10
IntStream rangeClosed = IntStream.rangeClosed(0, 10);
中间操作
一个流可以有零个或者多个中间操作，每一个中间操作都会返回一个新的流，供下一个操作使用。
1、筛选与切片
常见的包括：
用法如下：
@Test
public void test1(){
ArrayList<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee("张三",3000));
list.add(new Employee("李四",5000));
list.add(new Employee("王五",4000));
list.add(new Employee("赵六",4500));
list.add(new Employee("赵六",4500));
// filter，过滤出工资大于4000的员工
list.stream()
.filter((e) -> e.getSalary() > 4000)
.forEach(System.out::println);
System.out.println("===============");
// limit，限定指定个数的元素
list.stream()
.limit(3)
.forEach(System.out::println);
System.out.println("===============");
// skip，和 limit 正好相反，跳过前面指定个数的元素
list.stream()
.skip(3)
.forEach(System.out::println);
System.out.println("===============");
// distinct，去重元素。注意自定义对象需要重写 equals 和 hashCode方法
list.stream()
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
// 打印结果：
Employee{name='李四', salary=5000}
Employee{name='赵六', salary=4500}
Employee{name='赵六', salary=4500}
===============
Employee{name='张三', salary=3000}
Employee{name='李四', salary=5000}
Employee{name='王五', salary=4000}
===============
Employee{name='赵六', salary=4500}
Employee{name='赵六', salary=4500}
===============
Employee{name='张三', salary=3000}
Employee{name='李四', salary=5000}
Employee{name='王五', salary=4000}
Employee{name='赵六', salary=4500}
2、映射
主要是map，包括：
用法如下：
@Test
public void test2(){
int[] arr = {10,20,30,40,50};
// map，映射。每个元素都乘以2
Arrays.stream(arr)
.map(e -> e * 2)
.forEach(System.out::println);
System.out.println("===============");
//mapToInt,mapToDouble,mapToLong 用法都一样，不同的是返回类型分别是
//IntStream,DoubleStream,LongStream.
Arrays.stream(arr)
.mapToDouble(e -> e * 2 )
.forEach(System.out::println);
System.out.println("===============");
Arrays.stream(arr)
.flatMap(e -> IntStream.of(e * 2))
.forEach(System.out::println);
}
//打印结果：
20
40
60
80
100
===============
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
===============
20
40
60
80
100
这里需要说明一下 map 和 flatMap。上边的例子看不出来它们的区别。因为测试数据比较简单，都是一维的。
其实，flatMap 可以把二维的集合映射成一维的。看起来，就像把二维集合压平似的。（ flat 的英文意思就是压平）
现在给出这样的数据，若想返回所有水果单词的所有字母（"appleorangebanana"），应该怎么做？
String[] fruits = {"apple","orange","banana"};
先遍历 fruits 数组拿到每个单词；然后，对每个单词切分，切分后还是一个数组 。
注意，此时的数组是一个二维数组，形如 [["a","p","p","l","e"] , []，[]]。
所以需要进一步遍历，再遍历（遍历两次），如下
String[] fruits = {"apple","orange","banana"};
Stream.of(fruits).map((s) -> Stream.of(s.split("")))
.forEach(e -> e.forEach(System.out::print));
虽然也实现了需求，但是整个流程太复杂了，单 forEach 遍历就两次。
用 flatMap 可以简化这个过程，如下。其实，就是把中间的二维数组直接压平成一维的单个元素，减少遍历次数。
Stream.of(fruits).map(s -> s.split(""))
.flatMap(e -> Stream.of(e))
.forEach(System.out::print);
还有一种写法，不用 map，直接 flatMap。
Stream.of(fruits).flatMap(s -> Stream.of(s.split("")))
.collect(Collectors.toList())
.forEach(System.out::print);
3、排序
排序有两个方法，一个是无参的，默认按照自然顺序。一个是带参的，可以指定比较器。
@Test
public void test4(){
String[] arr = {"abc","aa","ef"};
//默认升序（字典升序）
Stream.of(arr).sorted().forEach(System.out::println);
System.out.println("=====");
//自定义排序，字典降序
Stream.of(arr).sorted((s1,s2) -> s2.compareTo(s1)).forEach(System.out::println);
}
终止操作
一个流只会有一个终止操作。Stream只有遇到终止操作，它的源才开始执行遍历操作。注意，在这之后，这个流就不能再使用了。
1、查找与匹配
由于上边 API 过于简单，不再做例子。
2、规约
规约就是 reduce ，把数据集合到一起。相信你肯定听说过 hadoop 的 map-reduce ，思想是一样的。
这个方法着重说一下，比较常用，有三个重载方法。
2.1、一个参数
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
传入的是一个二元运算符，返回一个 Optional 对象。
我们需要看下 BinaryOperator 这个函数式接口的结构，不然后边就不懂了，也不知道怎么用。
//BinaryOperator继承自 BiFunction<T,T,T>，我们发现它们的泛型类型都是T，完全相同
public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> {
}
public interface BiFunction<T, U, R> {
//传入 T 和 U，返回类型 R ，这就说明它们的参数类型可以完全不相同，当然也可以完全相同
//对应的它的子类 BinaryOperator 就是完全相同的
R apply(T t, U u);
}
使用方式如下，
Integer[] arr = {1,2,3,4,5,6};
Integer res1 = Stream.of(arr).reduce((x, y) -> x + y).get();
System.out.println(res1);
// 结果：21
它表达的意思是，反复合并计算。如上，就是先计算1和2的和，然后计算结果3再和下一个元素3求和，依次反复计算，直到最后一个元素。
2.2、两个参数
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
传入两个参数，第一个参数代表初始值，第二个参数是二元运算符。返回的类型是 T ，而不是 Optional。
如下，给一个 10 的初始值，依次累加，
Integer res2 = Stream.of(arr).reduce(10, (x, y) -> x + y);
System.out.println(res2);
// 结果：31
注意：accumulator 累加器函数需要满足结合律。如上，加法就满足结合律。
它的计算过程示意图可以用下图表示，
identity 先和 T1 做计算，返回值作为中间结果，参与下一次和 T2 计算，如此反复。
另外需要注意的时，源码中说明了一句，并不强制要求一定按顺序计算。
也就是说，实际计算时有可能会和图中表示的计算顺序不太一样。比如 T1 先和 T3 运算，然后结果再和 T2 运算。
这也是为什么它要求函数符合结合律，因为交换元素顺序不能影响到最终的计算结果。
2.3、三个参数
<U> U reduce(U identity,
BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
BinaryOperator<U> combiner);
这个参数有三个，比较复杂。我们分析一下。
因此，我们可以把 reduce 分为非并行和并行两种情况。
2.3.1、 非并行规约
非并行情况下，第三个参数不起作用，identity 代表的是初始值。
以下的计算，是初始化一个 list，并向其中添加流中的元素。
Integer[] arr = {1,2,3,4,5,6};
ArrayList<Integer> res = Stream.of(arr).reduce(Lists.newArrayList(0),
(l, e) -> {
l.add(e);
return l;
},
(l, c) -> {
//结果不会打印这句话，说明第三个参数没有起作用
System.out.println("combiner");
l.addAll(c);
return l;
});
System.out.println(res);
// [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
2.3.2、并行规约
并行规约，用的是 fork-join 框架思想，分而治之。把一个大任务分成若干个子任务，然后再合并。
不了解 fork-join 的，可以看这篇文章介绍：fork-join框架分析
所以，这里的累加器 accumulator 是用来计算每个子任务的。组合器 combiner 是用来把若干个子任务合并计算的。
下边用例子说明：
Integer res4 = Stream.of(1,2,3,4).parallel().reduce(1,
(s,e) -> s + e,
(sum, s) -> sum + s);
System.out.println(res4); // 结果：14
奇了怪了，计算结果应该是 10 的，为什么是 14 呢。
这里就要说明，这个 identity 初始值了。它是在每次执行 combiner 的时候，都会把 identity 累加上。
具体执行几次 combiner ，可以通过以下方式计算出来 。（ c 并不能代表有几个执行子任务）
AtomicInteger c = new AtomicInteger(0);
Integer res4 = Stream.of(1,2,3,4).parallel().reduce(1,
(s,e) -> s + e,
(sum, s) -> {c.getAndIncrement(); return sum + s;});
System.out.println(c); //3
System.out.println(res4); //14
c 为 3 代表执行了 3 次 combiner ，最后计算总结果时，还会再加一次初始值，所以结果为：
(1+2+3+4) + (3+1) * 1 = 14
// 1+2+3+4 为正常非并行结算的和，3+1 为总共计算了几次初始值。
我们可以通过加大stream的数据量来验证猜想。从1 加到 100 。初始值为 2 。
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
int length = 100;
Integer[] arr1 = new Integer[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
arr1[i] = i + 1;
}
Integer res5 = Stream.of(arr1).parallel().reduce(2,
(s,e) -> s + e,
(sum, s) -> {count.getAndIncrement(); return sum + s;});
System.out.println(count.get()); //15
System.out.println(res5); //5082
即：
(1+...+100) + (15+1) * 2 = 5082
怎么正常使用？
那么，问题就来了。这个并行计算不靠谱啊，都把计算结果计算错了。
这是为什么呢，是它的算法有问题么？
非也，其实是我们的用法姿势错了。可以看下源码中对 identity 的说明。
意思是，需要每次 combiner 运算时，identity 的值保证 u == combiner(identity,u) 是一个恒等式。
那么，为了满足这个要求，此种情况只能让 identity = 0 。
故，改写程序如下，
//其他都不变，只有 identity 由 2 改为 0
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
int length = 100;
Integer[] arr1 = new Integer[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
arr1[i] = i + 1;
}
Integer res5 = Stream.of(arr1).parallel().reduce(0,
(s,e) -> s + e,
(sum, s) -> {count.getAndIncrement(); return sum + s;});
System.out.println(count.get()); //15
System.out.println(res5); //5050
当然，只要保证 identity 不影响这个恒等式就行。
比如，对于 set 集合会自动去重，这种情况下，也可以使用并行计算，
//初始化一个set，然后把stream流的元素添加到set中，
//需要注意：用并行的方式，这个set集合必须是线程安全的。否则会报错ConcurrentModificationException
Set<Integer> res3 = Stream.of(1, 2, 3, 4).parallel().reduce(Collections.synchronizedSet(Sets.newHashSet(10),
(l, e) -> {
l.add(e);
return l;
},
(l, c) -> {
l.addAll(c);
return l;
});
System.out.println(res3);
3、收集
收集操作，可以把流收集到 List，Set，Map等中。而且，Collectors 类中提供了很多静态方法，方便的创建收集器供我们使用。
这里举几个常用的即可。具体的 API 可以去看 Collectors 源码（基本涵盖了各种，最大值，最小值，计数，分组等功能。）。
@Test
public void test6() {
ArrayList<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee("张三", 3000));
list.add(new Employee("李四", 5000));
list.add(new Employee("王五", 4000));
list.add(new Employee("赵六", 4500));
//把所有员工的姓名收集到list中
list.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toList())
.forEach(System.out::println);
//求出所有员工的薪资平均值
Double average = list.stream()
.collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(average);
}
七、日期时间新 API
JDK8 之前的时间 API 存在线程安全问题，并且设计混乱。因此，在 JDK8 就重新设计了一套 API。
如下，线程不安全的例子。
@Test
public void test1() throws Exception{
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
List<Future<Date>> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Future<Date> future = executorService.submit(() -> sdf.parse("20200905"));
list.add(future);
}
for (Future<Date> future : list) {
System.out.println(future.get());
}
}
多次运行，就会报错 java.lang.NumberFormatException 。
接下来，我们就学习下新的时间 API ，然后改写上边的程序。
LocalDate，LocalTime，LocalDateTime
它们都是不可变类，用法差不多。以 LocalDate 为例。
1、创建时间对象
LocalDate localDate1 = LocalDate.now();
System.out.println(localDate1); //2020-09-05
LocalDate localDate2 = LocalDate.of(2020, 9, 5);
System.out.println(localDate2); //2020-09-05
LocalDate localDate3 = LocalDate.parse("2020-09-05");
System.out.println(localDate3); //2020-09-05
2、获取年月日周
LocalDate currentDate = LocalDate.now();
System.out.println(currentDate.getYear()); //2020
System.out.println(currentDate.getMonth()); // SEPTEMBER
System.out.println(currentDate.getMonthValue()); //9
System.out.println(currentDate.getDayOfYear()); //249
System.out.println(currentDate.getDayOfMonth()); //5
System.out.println(currentDate.getDayOfWeek()); // SATURDAY
3、日期比较，前后或者相等
它们都返回的是布尔值。
LocalDate date1 = LocalDate.of(2020, 9, 5);
LocalDate date2 = LocalDate.of(2020, 9, 6);
System.out.println(date1.isBefore(date2)); //true
System.out.println(date1.isAfter(date2)); //false
System.out.println(date1.equals(date2)); //false
System.out.println(date1.isLeapYear()); //true
4、日期加减
减法同理，
LocalDate nowDate = LocalDate.now();
System.out.println(nowDate); //2020-09-05
System.out.println(nowDate.plusDays(1)); //2020-09-06
System.out.println(nowDate.plusWeeks(1)); //2020-09-12
System.out.println(nowDate.plusMonths(1)); //2020-10-05
System.out.println(nowDate.plusYears(1)); //2021-09-05
时间戳 Instant
Instant 代表的是到从 UTC 时区 1970年1月1日0时0分0秒开始计算的时间戳。
Instant now = Instant.now();
System.out.println(now.toString()); // 2020-09-05T14:11:07.074Z
System.out.println(now.toEpochMilli()); // 毫秒数， 1599315067074
时间段 Duration
用于表示时间段 ，可以表示 LocalDateTime 和 Instant 之间的时间段，用 between 创建。
LocalDateTime today = LocalDateTime.now(); //今天的日期时间
LocalDateTime tomorrow = today.plusDays(1); //明天
Duration duration = Duration.between(today, tomorrow); //第二个参数减去第一个参数的时间差
System.out.println(duration.toDays()); //总天数，1
System.out.println(duration.toHours()); //小时，24
System.out.println(duration.toMinutes()); //分钟，1440
System.out.println(duration.getSeconds()); //秒，86400
System.out.println(duration.toMillis()); //毫秒，86400000
System.out.println(duration.toNanos()); // 纳秒，86400000000000
日期段 Period
和时间段 Duration，但是 Period 只能精确到年月日。
有两种方式创建 Duration 。
LocalDate today = LocalDate.now(); //今天
LocalDate date = LocalDate.of(2020,10,1); //国庆节
//1. 用 between 创建 Period 对象
Period period = Period.between(today, date);
System.out.println(period); // P26D
//2. 用 of 创建 Period 对象
Period of = Period.of(2020, 9, 6);
System.out.println(of); // P2020Y9M6D
// 距离国庆节还有 0 年 0 月 26 天
System.out.printf("距离国庆节还有 %d 年 %d 月 %d 天" , period.getYears(),period.getMonths(),period.getDays());
时区 ZoneId
ZoneId 表示不同的时区。
Set<String> availableZoneIds = ZoneId.getAvailableZoneIds();
availableZoneIds.forEach(System.out::println); //打印所有时区
ZoneId of = ZoneId.of("Asia/Shanghai"); //获取亚洲上海的时区对象
System.out.println(of);
System.out.println(ZoneId.systemDefault()); //当前时区为：Asia/Shanghai
日期时间格式化
JDK1.8 提供了线程安全的日期格式化类 DateTimeFormatter。
DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
// 1. 日期时间转化为字符串。有两种方式
String format = dtf.format(LocalDateTime.now());
System.out.println(format); // 2020-09-05 23:02:02
String format1 = LocalDateTime.now().format(dtf); //实际上调用的也是 DateTimeFormatter 类的format方法
System.out.println(format1); // 2020-09-05 23:02:02
// 2. 字符串转化为日期。有两种方式，需要注意，月和日位数要补全两位
//第一种方式用的是，DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME ，格式如下
LocalDateTime parse = LocalDateTime.parse("2020-09-05T00:00:00");
System.out.println(parse); // 2020-09-05T00:00
//第二种方式可以自定义格式
LocalDateTime parse1 = LocalDateTime.parse("2020-09-05 00:00:00", dtf);
System.out.println(parse1); // 2020-09-05T00:00
改为线程安全类
接下来，就可以把上边线程不安全的类改写为新的时间 API 。
@Test
public void test8() throws Exception{
// SimpleDateFormat 改为 DateTimeFormatter
DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
// Date 改为 LocalDate
List<Future<LocalDate>> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//日期解析改为 LocalDate.parse("20200905",dtf)
Future<LocalDate> future = executorService.submit(() -> LocalDate.parse("20200905",dtf));
list.add(future);
}
for (Future<LocalDate> future : list) {
System.out.println(future.get());
}
}
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