JDK 1.8新特性 日常总结
1、用JDK1.8 Stream中对List进行去重
list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());List names = Arrays.asList("A",) 2、接口的默认方法
Java 8允许我们给接口添加一个非抽象的方法实现，只需要使用 default关键字即可，这个特征又叫做扩展方法
3、Lambda 表达式
传入一个List对象以及一个比较器来按指定顺序排列
Collections.sort(names, (a, b) -> b.compareTo(a));
4、Stream 接口
java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行执行或者并行执行。
Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身
虽然大部分情况下stream是容器调用Collection.stream()方法得到的，但stream和collections有以下不同：
1.无存储：stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。
2.为函数式编程而生：对stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。
3.惰式执行：stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
4.可消费性：stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。
一、获取stream
// 1、数组 使用的Arrays类的stream方法
String[] arr = new String[]{"ab", "cd", "ef"};
Stream
stream.forEach(s->System.out.println(s)); //使用完之后不能再使用，需要重新生成 才能再次使用
// 2、集合 直接使用集合获取流
List
Stream
// 3、值 直接使用静态方法，获取指定值的顺序排序流
Stream
常用方法
forEach() 使用该方法迭代流中的每个数据
forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。
sorted() 使用该方法排序数据
list.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge)).forEach(user -> System.out.println(user));
多个元素排序：coreRspList = coreRspList.stream().sorted( Comparator.comparing(LoanOutStatisticsRspDto::getLoanOutAmount).reversed() .thenComparing(Comparator.comparing(LoanOutStatisticsRspDto::getToLoanOutAmount).reversed()) ).collect(Collectors.toList());
filter()：使用该方法过滤
list.stream().filter((User user) -> user.getAge() > 50).forEach(user -> System.out.println(user));
limit()：使用该方法截断
// 从第三个开始截断，只输出前三个
list.stream().limit(3).forEach(user -> System.out.println(user));
skip()：与limit互斥，使用该方法跳过元素
// 跳过前三个元素，从第四个开始输出
list.stream().skip(3).forEach(user -> System.out.println(user));
stream流中的分页操作
一个skip和一个limit，skip代表着要跳过结果集中的前几个数据，limit也就是取结果集中的几个数据
stream.skip(2).limit(2).forEach(s -> System.out.println(s));
distinct()：使用该方法去重
注意：如果数据类型是泛型，必须重写对应泛型的hashCode()和equals()方法
list.stream().distinct(Comparator.comparing(User::getAge)).forEach(user -> System.out.println(user));
复杂场景：去重+按照年龄大于40以后从小到大+只取前二
list.stream().distinct().filter(user -> user.getAge() > 40).sorted(
Comparator.comparing(User::getAge)).limit(2).forEach(user -> System.out
.println(user));
max，min，sum，avg，count
IntSummaryStatistics num = list.stream().mapToInt(u -> u.getAge())
.summaryStatistics();
System.out.println("总共人数：" + num.getCount());
System.out.println("平均年龄：" + num.getAverage());
System.out.println("最大年龄：" + num.getMax());
System.out.println("最小年龄：" + num.getMin());
System.out.println("年龄之和：" + num.getSum());
map()：接收一个方法作为参数，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
中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。
List
stringCollection
.stream()
.map(String::toUpperCase)
末端的操作：
- forEach 1 - 对流中的每个元素执行一些操作。
- toArray 1 2 - 将流中的元素倾倒入一个数组。
- reduce 1 2 3 - 通过一个二进制操作将流中的元素合并到一起。
- collect 1 2 - 将流中的元素倾倒入某些容器，例如一个Collection或Map.
- min 1 - 根据一个比较器找到流中元素的最小值。
- max 1 -根据一个比较器找到流中元素的最大值。
- count 1 - 计算流中元素的数量。
- anyMatch 1 - 判断流中是否至少有一个元素匹配断言。这是一个短路的操作。
- allMatch 1 - 判断流中是否每一个元素都匹配断言。这是一个短路的操作。
- noneMatch 1 - 判断流中是否没有一个元素匹配断言。这是一个短路的操作。
- findFirst 1 - 查找流中的第一个元素。这是一个短路的操作。
- findAny 1 - 查找流中的任意元素，可能对某些流要比findFirst代价低。这是一个短路的操作。
具体其他方式调用举例说明
Match 匹配
boolean anyStartsWithA = stringCollection.stream().anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(anyStartsWithA); // true
boolean allStartsWithA = stringCollection.stream().allMatch((s) -> s.startsWith("a"));
System.out.println(allStartsWithA); // false
boolean noneStartsWithZ = stringCollection.stream().noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));
System.out.println(noneStartsWithZ); // trueCount 计数
计数是一个最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是long。
long startsWithB = stringCollection.stream().filter((s) -> s.startsWith("b")).count();
System.out.println(startsWithB); // 3Reduce 规约
这是一个最终操作，允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素，规越后的结果是通过Optional接口表示的：
Optional reduced =
stringCollection
.stream()
.sorted()
.reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);
reduced.ifPresent(System.out::println);
// "aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2" 并行Streams
前面提到过Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。
下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能：
首先我们创建一个没有重复元素的大表：
int max = 1000000;
List values = new ArrayList<>(max);
for (int i = 0; i < max; i++) {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
values.add(uuid.toString());
}
然后我们计算一下排序这个Stream要耗时多久，
串行排序 // 串行耗时: 899 ms
long t0 = System.nanoTime();
long count = values.stream().sorted().count();
System.out.println(count);
long t1 = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
System.out.println(String.format("sequential sort took: %d ms", millis));
并行排序：// 并行排序耗时: 472 ms
long t0 = System.nanoTime();
long count = values.parallelStream().sorted().count();
System.out.println(count);
long t1 = System.nanoTime();
long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0);
System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis));唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream()
Clock 时钟
Clock类提供了访问当前日期和时间的方法，Clock是时区敏感的，可以用来取代 System.currentTimeMillis() 来获取当前的微秒数。某一个特定的时间点也可以使用Instant类来表示，Instant类也可以用来创建老的java.util.Date对象。
Clock clock = Clock.systemDefaultZone();
long millis = clock.millis();
Instant instant = clock.instant();
Date legacyDate = Date.from(instant); // legacy java.util.Date