Java8新特性-掉头发整理跑路必备 罒ω罒

Java8新特性-掉头发整理跑路必备 罒ω罒


说明

本片文章,建议先查看目录。可直接当做API来查询。

虽然工作上已经升级到Java8挺久的了,但是还没有,完整使用上它的一些特性。

尤其是Lambda 表达式,一些的写法灰常的简洁,虽然效率上并不一定很高。╮(╯_╰)╭

(毕竟源码上还是常规操作的封装语法糖,但它优雅啊 罒ω罒)


参考

先把参考文章贴出来,这些文章都很好的。各种具体的详情,请查看参考原文会更具体。

如果只是当做工具API查阅的话,可以直接按目录查找。

  • 博客园-JAVA8新特性(吐血整理)

  • 并发编程网-Java 8 特性 – 终极手册

  • 详细各个接口介绍【系列文章】【灰常赞的】https://blog.csdn.net/qq_28410283/article/details/80625482

  • 常用操作:https://blog.csdn.net/wjavadog/article/details/107737755

  • 静态类介绍:https://blog.csdn.net/qq_28410283/article/details/80952768

  • 时间API参考详细文章【超级详细,推荐看以下参考文章】:

    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1649969
    • https://cloud.tencent.com/developer/article/1649882
  • https://blog.csdn.net/w605283073/article/details/92418504

  • https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/13706784.html

  • https://www.jianshu.com/p/b3c4dd85901e


文章目录

    • Java8新特性-掉头发整理跑路必备 罒ω罒
      • 说明
      • 参考
    • @[toc]
      • Lambda表达式和函数式接口【重点】
        • 语法格式定义
        • 简单的栗子
      • 函数式接口:【重点】
        • **常用接口:**
        • **Supplier** :【提供者】
        • **Predicate**:【断言】
        • **Consumer**:【消费】
        • **Function** : 【方法】
        • **BinaryOperator**:【二元操作符】
        • **UnaryOperator**:【一元运算】
        • **BiConsumer**:【消费】
      • Stream 接口操作【重点】
        • 创建流
        • 操作
          • 【中间操作】
          • filter : 【过滤器】【中间】
          • map : 【编排】【中间】
          • flatMap:【平整编排】
          • distinct :【去重】
          • sorted:【排序】
            • Comparator.comparing:【比较器排序】
            • Collections 【集合本身排序】
          • peek:【对对象的进行操作】
          • limit:【截断-取前N个】
          • skip:【截断-忽略前N个】
          • 【终端操作】
          • 【遍历】:forEach 和 forEachOrdered
          • 【转数组】: toArray
          • 【最值】:min,max,findFirst,findAny
          • 【长度与匹配】:count,-Match
          • 【归约-折叠】:reduce
          • 【收集器】:collect
      • **Optional** 静态类 【重点】
        • 静态方法
        • 泛型对象方法
        • 其他方法
      • 时间API -(JSR310)【当做API字典使用】
        • 介绍,参考等
        • Clock :时钟
          • 栗子:
        • Instant:瞬时时间
          • 常用方法:
          • 栗子
        • LocalDate:无时区的日期【重点-常用】
          • 说明:
          • 常用方法等
          • 栗子:
        • LocalTime:无时区的时间
          • 说明
          • 常用方法
          • 栗子
        • LocalDateTime:上面↑两个合并 【重点】
          • 常用方法
          • 栗子
        • OffsetTime:UTC偏移量时间
          • 说明:
          • 常用方法
          • 栗子
        • OffsetDateTime:UTC偏移量日期
          • 说明
          • 常用方法与栗子
        • ZonedDateTime:日期+偏移时间+时区
          • 说明:
          • 常用方法
          • 栗子
        • 其他-年月日等
        • 时间类转换
          • 日期时间类之间互相转换
          • 新旧日期时间相关类之间的转换
        • 日期时间API之间的关系
      • 并行处理-流/数组?
      • 并发相关-5种
        • 1-CountDownLatch - 阻塞主线程
        • 2-Executors.newFixedThreadPool - 线程池
        • 3-ForkJoinPool - 线程池
        • 4-ForkJoinPool.commonPool()-并行流
        • 5-CompletableFuture 【组合式异步编程】【灰常厉害的样子】
      • 小结

Lambda表达式和函数式接口【重点】

也叫做闭包,它允许我们将一个函数当作方法的参数(传递函数),或者说把代码当作数据,这是每个函数式编程者熟悉的概念。

语法格式定义

(parameters) -> expression(parameters) ->{statements; }

函数接口是一种只有一个方法的接口,像这样地,函数接口可以隐式地转换成lambda表达式。

函数接口注解@FunctionalInterface,java里所有现存的接口都已经加上

java.lang.Runnable 和java.util.concurrent.Callable是函数接口两个最好的例子

简单的栗子
Arrays.asList( "a", "b", "d" ).forEach( e -> System.out.println( e ) );

(方法参数)->{方法体},就是一个定义匿名方法的东东。



函数式接口:【重点】

Lambda的语法主要的作用就是作为定义一个函数。

而真正让Java8的lambda用起来的,则是各种提供的函数接口与高效好用的新API。

常用接口:
Supplier :【提供者】

仅提供get方法,可以看做一个创建对象的工厂。

  • //使用Lambda表达式提供Supplier接口实现,返回OK字符串
    Supplier<String> stringSupplier = ()->"OK";
    //使用方法引用提供Supplier接口实现,返回空字符串
    Supplier<String> supplier = String::new;
    System.out.println( stringSupplier.get());
    //Supplier是提供一个数据的接口。这里我们实现获取一个随机数
    Supplier<Integer> random = ()->ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    System.out.println(random.get());
    
Predicate:【断言】
  • //Predicate接口是输入一个参数,返回布尔值。
    // 数字类型 判断值是否大于5
    Predicate<Integer> predicate = x -> x > 5;
    System.out.println(predicate.test(10));	//true
    // 字符串的非空判断
    Predicate<String> predicateStr = x -> null == x || "".equals(x);
    System.out.println(predicateStr.test(""));	//true
    //接口默认方法还有:and ,or , negate 作为链式调用时使用。
    Predicate<String> predicateStr2 = x -> x == "0";
    System.out.println((predicateStr.and(predicateStr2).test("1")));	//false
    
Consumer:【消费】
  • //Consumer接口是消费一个数据。我们通过andThen方法组合调用两个Consumer,输出两行abcdefg
    Consumer<String> println = System.out::println;
    println.andThen(println).accept("test");
    
  • 接口其实只有accept方法,并且无返回值的。是作为消费者的存在,不需要返回的。

  • andThen方法,则作为消息,往后传递给下一个消费者进行处理的默认方法。

Function : 【方法】
  • //Function接口是输入一个数据,计算后输出一个数据。我们先把字符串转换为大写,然后通过andThen组合另一个Function实现字符串拼接
    //定义:public interface Function
    Function<String, String> upperCase = String::toUpperCase;
    Function<String, String> duplicate = s -> s.concat(s);
    System.out.println(upperCase.andThen(duplicate).apply("test"));  //TESTTEST
    
  • 说明:这个接口,是要传入的泛型T参数,然后做业务操作,然后泛型R;

  • andthen方法:先做本接口的apply操作,再做传入的Function类型的参数的apply操作

  • composeandthen方法顺序相反

BinaryOperator:【二元操作符】
  •  //BinaryOperator是输入两个同类型参数,输出一个同类型参数的接口。这里我们通过方法引用获得一个整数加法操作,通过Lambda表达式定义一个减法操作,然后依次调用
     BinaryOperator<Integer> add = Integer::sum;
     BinaryOperator<Integer> subtraction = (a, b) -> a - b;
     System.out.println(subtraction.apply(add.apply(1, 2), 3));// 3
    
  • 源码中提供默认方法:minBymaxBy : 作为比较器,创建二元操作,返回最大最小值;

  •  Comparator<Integer> comparator = (t1, t2) -> t1.compareTo(t2);
     BinaryOperator<Integer> bi = BinaryOperator.minBy(comparator);
     System.out.println(bi.apply(5, 6));  // 5
    
UnaryOperator:【一元运算】
  •  UnaryOperator<Integer> dda = x -> x + 1;
     System.out.println(dda.apply(10));// 11
     UnaryOperator<String> ddb = x -> x + 1;
     System.out.println(ddb.apply("aa"));// aa1
    
  • 与function接口不同,感觉就只类型的定义了,此接口参数与返回为同类型的。

BiConsumer:【消费】
  • 与Consumer的不同之处在与,接受的参数为两个。栗子:作为遍历map的方法就很好用。

  •  Map<String, String> map = new HashMap<>();
     map.put("a", "a");
     map.put("b", "b");
     map.forEach((k, v) -> {
         System.out.println(k);
         System.out.println(v);
     });
     // 可以看一下这个方法的定义,需要的是BiConsumer接口的实现
     // default void forEach(BiConsumer action) { 
    

(o)/~ ok 就这些了。

如果没有自己去封装一些公共的操作对象等,这些接口很少会去写的。

但是,了解这些接口,很方便来调用Java各种API中的方法。看一下实现的接口是以上哪一个,就能知道如何使用了。毕竟,封装好的API,尤其是集合的,以上接口用的很多的。


Stream 接口操作【重点】

【流】是Java API 新增的东东,用于处理集合等数据的迭代,作为数据处理工厂。

Stream的接口定义中,包含了30+的方法,涉及到了各种的操作,灰常的多。这些就是要学的东东了!!

创建流
  • Arrays.stream,我们可以通过Arrays的静态方法,传入一个泛型数组,创建一个流

    • String[] dd = { "a", "b", "c" };
      Arrays.stream(dd).forEach(System.out::print);// abc
      
  • Stream.of : Stream的静态方法,传入一个泛型数组,或者多个参数,创建一个流,内部也是调用Arrays.stream的。

    • Stream.of(dd).forEach(System.out::print);// abc
      
  • Collection.stream ,集合的默认方法可以创建流的。包括继承Collection的接口,如:Set,List,Map,SortedSet 等,大多的集合都是实现这个接口的

    • Arrays.asList(dd).stream().forEach(System.out::print);// abc
      
  • Stream.iterate :静态方法,迭代器的形式,创建数据流。

    • // 查看其接口定义
      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) {
       .......
          public boolean hasNext() {
              return true;
           }
           public T next() {  // 主要就是这个方法,无限的迭代
               return t = (t == Streams.NONE) ? seed : f.apply(t);
           }
       .......
      // 以上,可以了解:传入两个参数,
           // 一个泛型T对象,表示数据的起始,
           // 一个函数式接口 **UnaryOperator** 【一元运算接口】
      // 并且hasNext:true;迭代器,会一直执行下去,创建的数据集合的值为泛型T对象;
      // 这样一直创建无限个对象的流,也成为无限流;
      
    • // 使用栗子:
      Stream.iterate(0, x -> x + 1).limit(10).forEach(System.out::print);// 0123456789
      
  • Stream.generate :静态方法;

    • // 方法定义:
      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) {
              Objects.requireNonNull(s);
              return StreamSupport.stream(
                      new StreamSpliterators.InfiniteSupplyingSpliterator.OfRef<>(Long.MAX_VALUE, s), false);
          }
      // 可以看到,传入一个函数式接口 Supplier 【提供者】 ,也是无限生成对象的集合流,也是一个无限流;
      
    • // 使用栗子:
      Stream.generate(() -> "x").limit(10).forEach(System.out::print);// xxxxxxxxxx
      

好的,主要的创建方式就这些了。

这里有一个栗子,是说明这种流的操作,在一些数据处理上有很好的优势的。

应用场景:我们再做B端系统的时候,会遇到很多的统计类的需求,会用到百度的echarts插件,比如曲线图,在x抽,固定的况下(按月统计 1号-31号,或者按年统计1月-12月,或者按天24个小时的刻度),那么我就需要创建一个这个数组,或者集合,代码如下:

public static void main(String[] args) {
		System.out.println(buildList(100));
		System.out.println(buildIterate(100));
	}
public static List<Integer> buildList(final int size) {
	List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
	for (int i = 1; i <= size; i++) {
		list.add(i);
	}
	return list;
}
public static List<Integer> buildIterate(final int size) {
	return Stream.iterate(1, x -> ++x).limit(size).collect(Collectors.toList());
}

所以,可以看到,这种流式的写法,还是很优雅的 罒ω罒


操作

这个操作指的就是,Stream接口定义中的各种操作了。

在所有操作中,可以分为中间操作和终端操作。

  • 中间操作返回对象本身Stream ,可以连接操作。

    • //栗子:
      StringBuilder sb = new StringBuilder();
      sb.append("a").append("b").append("c");
      
  • 终端操作:返回最终接口,非本身对象。比如:forEach等。


接下来,就具体各种的方法介绍定义了。

【中间操作】
filter : 【过滤器】【中间】

定义:Stream filter(Predicate predicate);

参数:Predicate 【断言接口】【单个参数,返回布尔值】

栗子:

String[] dd = { "a", "b", "c" };
Stream<String> stream = Arrays.stream(dd);
stream.filter(str -> str.equals("a")).forEach(System.out::println);//返回字符串为a的值

map : 【编排】【中间】

这里的中文名字:【编排】,不好取,我觉得当做编排比较符合我的认知。

说明:处理流中的每一个数据的时候,会先进行一次该方法操作。

场景:数据编排,类型转换,改变组装数据等。

定义: Stream map(Function mapper);

参数:Function 【参数T:泛型参数,返回R:泛型参数】

栗子:

Integer[] dd = { 1, 2, 3 };
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(dd);
// stream.map(str -> Integer.toString(str)).forEach(str -> {  // 等同简写
stream.map(str -> {
    System.out.println("xx:"+str);// 1 ,2 ,3
    System.out.println("xx:"+str.getClass());// class java.lang.String
    return Integer.toString(str);
}).forEach(str -> {
    System.out.println(str);// 1 ,2 ,3
    System.out.println(str.getClass());// class java.lang.String
});
// 结构
// xx:1
// xx:class java.lang.Integer
// 1
// class java.lang.String
// xx:2
// xx:class java.lang.Integer
// 2
// class java.lang.String

flatMap:【平整编排】

说明:处理单个数据,转为流输出的操作。

场景:嵌套集合,在处理时,需要把原子数据,做为流输出处理的场景。

定义: Stream flatMap(Function> mapper);

参数:Function 【参数T:泛型参数,返回R:Stream流;】

栗子:

String[] strs = { "aaa", "bbb", "ccc" };
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).forEach(System.out::println);
// Ljava.lang.String;@53d8d10a 流中的单个元素为数组:[a,a,a] 这一整个对象,类型是数组;
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);
// aaabbbccc   这里的处理 把 [a,a,a] 平整为 单个元素流  a->a->a 这个样子的,类型为string;
Arrays.stream(strs).map(str -> str.split("")).flatMap(str -> Arrays.stream(str)).forEach(System.out::println);
// aaabbbccc  与上面那个以上的
// 结果:
// [Ljava.lang.String;@27bc2616
// [Ljava.lang.String;@3941a79c
// [Ljava.lang.String;@506e1b77
// a
// a
// a
// b
// b
// b
// ......

distinct :【去重】

定义:Stream distinct();

栗子:

Arrays.asList(3, 1, 2, 1).stream().distinct().forEach(System.out::println);
// 3 1 2

sorted:【排序】

定义:

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

参数:空参数或者比较器Comparator

说明:由于栗子中排序用到了比较器,在栗子之后,还需要单独说明一下的。有几种的情况。

栗子:

// 如果数据流为数字等基础类型,本生可以比较的那种 ,则直接使用空参数排序
Arrays.asList(3, 1, 2, 1).stream().distinct().sorted().forEach(System.out::println);
// 结果: 1 2 3 
// 如果数据为,集合或者对象 进行排序的话,则需要使用带参数的
list.stream().map(emp -> emp.getSalary()).sorted().forEach(System.out::println);
list.stream().sorted(Comparator.comparing(Emp::getName)).forEach(System.out::println);
// 结果:
// 1000.0    这里是使用map做了编排,只把对比的值作为流处理,而非对象本身
// 2000.0
// 4000.0
// LambdaTest$Emp@1e80bfe8  这里虽然是排序了,但是流中的数据,依旧是对象本身
// LambdaTest$Emp@66a29884
// LambdaTest$Emp@4769b07b
    
// 类定义  与下面多个栗子公用 
public static List<Emp> list = new ArrayList<>();
	static {
	    list.add(new Emp("xiaoHong1", 20, 1000.0));
        list.add(new Emp("xiaoHong4", 35, 4000.0));
        list.add(new Emp("xiaoHong2", 25, 2000.0));
//        list.add(new Emp("xiaoHong3", 30, 3000.0));
//        list.add(new Emp("xiaoHong5", 38, 5000.0));
//        list.add(new Emp("xiaoHong6", 45, 9000.0));
//        list.add(new Emp("xiaoHong7", 55, 10000.0));
//        list.add(new Emp("xiaoHong8", 42, 15000.0));
	}

	public static class Emp {
		private String name;
 
		private Integer age;
 
		private Double salary;
 
		public Emp(String name, Integer age, Double salary) {
			super();
			this.name = name;
			this.age = age;
			this.salary = salary;
		}
 
		public String getName() {
			return name;
		}
 
		public void setName(String name) {
			this.name = name;
		}
 
		public Integer getAge() {
			return age;
		}
 
		public void setAge(Integer age) {
			this.age = age;
		}
 
		public Double getSalary() {
			return salary;
		}
 
		public void setSalary(Double salary) {
			this.salary = salary;
		}
 
	}

这里一小部分,跳到比较器上面,记录一下,存在的写法。

Comparator.comparing:【比较器排序】

使用的是Comparator.comparing 进行排;【此方法可以再流处理中的sort直接使用

这个静态方法创建 Comparator的定义如下:

    public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing(
            Function<? super T, ? extends U> keyExtractor)
    {
        Objects.requireNonNull(keyExtractor);
        return (Comparator<T> & Serializable)
            (c1, c2) -> keyExtractor.apply(c1).compareTo(keyExtractor.apply(c2));
    }
//第二组定义:双参数
    static <T, U> Comparator<T> comparing(Function<? super T, ? extends U> var0, Comparator<? super U> var1) {
        Objects.requireNonNull(var0);
        Objects.requireNonNull(var1);
        return (Comparator)((Serializable)((var2x, var3) -> {
            return var1.compare(var0.apply(var2x), var0.apply(var3));
        }));
    }

这里参数为Function 接口,并且支持lambda的写法。所以就可以写成这个样子:【栗子】

list.stream().sorted(Comparator.comparing(Emp::getName)).forEach(System.out::println);
// 或者:    *.sorted(Comparator.comparing(e -> e.getName()))  
// 第二组定义 :双参数
list.stream().sorted( Comparator.comparing(
                Emp::getName, (s1, s2) -> {
                    return s2.compareTo(s1);
                })).forEach(e->System.out.println(e.getName()));
// 由于这里是:s2.compareTo(s1)  则结果为,倒序:
// xiaoHong4
// xiaoHong2
// xiaoHong1
Collections 【集合本身排序】

定义为:

    public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) {
        list.sort(c);
    }
// 调用的为list接口的sort的方法。
// 看一下这个list.sort方法的定义:
    default void sort(Comparator<? super E> c) {
        Object[] a = this.toArray();
        Arrays.sort(a, (Comparator) c);
        ListIterator<E> i = this.listIterator();
        for (Object e : a) {
            i.next();
            i.set((E) e);
        }
    }

可以看到,这里的排序为list本身接口,并且无返回参数,是本身集合LIST的排序。

这里的定义中,可以看到Object[] a = this.toArray() 因此存在使用2个参数的情况。

栗子:

list.sort((o1, o2) -> o1.getName().compareTo(o2.getName()));
Collections.sort(list,(o1, o2) -> o1.getName().compareTo(o2.getName()));
list.stream().forEach(e->System.out.println(e.getName()));
// 效果是一样的 无所谓  
// 当然,这里的参数是 ,当然也是支持这种写法的了:
list.sort(Comparator.comparing(e -> e.getName()));
list.sort(Comparator.comparing(Employee::getName));

好的,比较器排序的东西,就这么多了,如果还有其他的写法啥的,也是我不知道的了 ╮(╯_╰)╭


peek:【对对象的进行操作】

定义:Stream peek(Consumer action);

参数: 消费者的接口,对单个流中的对象进行操作,毕竟此接口为单参数无返回的。

栗子:

// list.add(new Emp("xiaoHong4", 35, 4000.0));
list.stream().filter(emp -> {
    return emp.getAge() > 30;
}).peek(emp -> {
    emp.setSalary(emp.getSalary() * 1.5);
}).forEach(e->System.out.println(e.getSalary()));
// 结果:6000.0 

limit:【截断-取前N个】
skip:【截断-忽略前N个】

这两个就一起了吧,都是在创建流的时候做限制使用,当然,其他情况也是可以用的。

栗子:

// 数字从1开始迭代(无限流),下一个数字,是上个数字+1,忽略前5个 ,并且只取10个数字
// 原本1-无限,忽略前5个,就是1-5数字,不要,从6开始,截取10个,就是6-15
Stream.iterate(1, x -> ++x).skip(5).limit(10).forEach(System.out::println);
// 在普通流处理中使用,也是一样的意思
Arrays.asList(3, 1, 2, 1).stream().distinct().sorted().limit(2).forEach(System.out::println);

【终端操作】
【遍历】:forEach 和 forEachOrdered

定义:

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

两个接口的定义是一样的。

参数: 【消费者】的接口类型。

栗子: 【这栗子就比较简单了,看看就好】

List<String> strs = Arrays.asList("a", "b", "c");
        strs.stream().forEachOrdered(System.out::print);//abc
        System.out.println();
        strs.stream().forEach(System.out::print);//abc
        System.out.println();
        strs.parallelStream().forEachOrdered(System.out::print);//abc
        System.out.println();
        strs.parallelStream().forEach(System.out::print);//bca
// parallelStream 属于并行流;
// forEachOrdered表示严格按照顺序取数据,forEach在并行中,随机排列了;

这个也可以看出来,在并行的程序中,如果对处理之后的数据,没有顺序的要求,使用forEach的效率,肯定是要更好的


【转数组】: toArray

这好像懒得说明了,直接看个例子吧,反正就字面意思。都差不多的。

List<String> strs = Arrays.asList("a", "b", "c");
String[] dd = strs.stream().toArray(str -> new String[strs.size()]);
String[] dd1 = strs.stream().toArray(String[]::new);
Object[] obj = strs.stream().toArray();
String[] dd2 = strs.toArray(new String[strs.size()]);
Object[] obj1 = strs.toArray();
// 结果是一样额  ╮(╯_╰)╭ ["a", "b", "c"] 

【最值】:min,max,findFirst,findAny

定义:

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

可以看到这里,最大最小值,需要的参数和排序是一样的 【比较器】

栗子:

List<String> strs = Arrays.asList("d", "b", "a", "c", "a","d");
Optional<String> min = strs.stream().min(Comparator.comparing(Function.identity()));
Optional<String> max = strs.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2));
System.out.println(String.format("min:%s; max:%s", min.get(), max.get()));// min:a; max:d
Optional<String> aa = strs.stream().filter(str -> !str.equals("a")).findFirst();
Optional<String> bb = strs.stream().filter(str -> !str.equals("a")).findAny();
Optional<String> aa1 = strs.parallelStream().filter(str -> !str.equals("a")).findFirst();
Optional<String> bb1 = strs.parallelStream().filter(str -> !str.equals("a")).findAny();
System.out.println(aa.get() + "===" + bb.get());// d===d
System.out.println(aa1.get() + "===" + bb1.get());// d===b or d===c or d===d 【最后一个我是没测到过】

注意:这里有一个问题,就是在findAny方法,是可以返回Null的。

// 所以,findAny的后续方法需要注意
strs.parallelStream().filter(str -> str.equals("v")).findAny().get(); // 这种写法是不行,会报错的
// 建议需要这么写
strs.parallelStream().filter(str -> !str.equals("v")).findAny().orElseGet(()->"null"); 
strs.parallelStream().filter(str -> !str.equals("v")).findAny().orElse(defaultVal); // 这样也行

【长度与匹配】:count,-Match

定义:

// 与lise接口size一样的,返回的是集合流的元素长度。
	long count();     
// 一下参数为【断言】
    boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);  // 判断的条件里,任意一个元素成功,返回true
    boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);  // 判断条件里的元素,所有的都是,返回true
    boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 判断条件里的元素,所有的都不是,返回true

栗子:

List<String> strs = Arrays.asList("a", "a", "a", "a", "b");
        boolean aa = strs.stream().anyMatch(str -> str.equals("a"));
        boolean bb = strs.stream().allMatch(str -> str.equals("a"));
        boolean cc = strs.stream().noneMatch(str -> str.equals("a"));
        long count = strs.stream().filter(str -> str.equals("a")).count();
        System.out.println(aa);// TRUE
        System.out.println(bb);// FALSE
        System.out.println(cc);// FALSE
        System.out.println(count);// 4

【归约-折叠】:reduce

介绍:reduce 是一种归约操作,将流归约成一个值的操作叫做归约操作,用函数式编程语言的术语来说,这种称为折叠(fold);

注意:这里需要注意,2,3个参数的方法,并行流的情况。【例子中有解释】

定义:

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

<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);

// 接口实现
@Override
public final P_OUT reduce(final P_OUT identity, final BinaryOperator<P_OUT> accumulator) {
    return evaluate(ReduceOps.makeRef(identity, accumulator, accumulator));
}

@Override
public final Optional<P_OUT> reduce(BinaryOperator<P_OUT> accumulator) {
    return evaluate(ReduceOps.makeRef(accumulator));
}

@Override
public final <R> R reduce(R identity, BiFunction<R, ? super P_OUT, R> accumulator, BinaryOperator<R> combiner) {
    return evaluate(ReduceOps.makeRef(identity, accumulator, combiner));
}

参数:T identity:表示初始值。接口BinaryOperator:表示二元计算规则。

栗子:

List<Integer> numbers = Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(100).collect(Collectors.toList());
Integer aa = 0;
for (Integer i : numbers) {
    aa += i;
}
Optional<Integer> dd1 = numbers.stream().reduce( (a, b) -> a + b);
Integer dd2 = numbers.stream().reduce(100, (a, b) -> a + b);
Integer dd3 = numbers.stream().reduce(100,(a, b) -> a + b ,(a, b) -> a - b);

Optional<Integer> dx1 = numbers.parallelStream().reduce((a, b) -> a + b);
Integer dx2 = numbers.parallelStream().reduce(100,(a, b) -> a + b);
Integer dx3 = numbers.parallelStream().reduce(100,(a, b) -> a + b,(a, b) -> a - b);

System.out.println(aa);
System.out.println("=======================");
System.out.println(dd1.get());
System.out.println(dd2);
System.out.println(dd3);    // 单线程,所有第三个参数是无效的
System.out.println("=======================");
System.out.println(dx1.get());
// 这里每个线程的计算都是100开始,所以每个线程的值都会+100  所以有几十个线程的话就多了N*100了
System.out.println(dx2);  
// 第三个参数用于合并多线的结果,这里是(a, b) -> a - b,线程相减操作
System.out.println(dx3);       

// 结果:
//5050
//===================
//5050
//5150
//5150
//=====================
//5050
//8650
//0

【收集器】:collect

定义:

<R> R collect(Supplier<R> supplier,BiConsumer<R, ? super T> accumulator,BiConsumer<R, R> combiner);
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

第一个仨参数的略过,反正用不到。就用单参数的这个就够了。

参数:单参数, ,这个类是有静态工厂类的:Collectors ;

栗子:具体的方法直接代码上看看就懂了的罒ω罒

  • 结果转换:list,set,map,count,sum,aveAges
  • 综合处理:max,min,sum ,Average
  • 字符拼接:前后缀字符拼接每一流数据。
  • 最值获取:方法参数不一样,按需使用吧
  • 归约操作,分组操作
// ============================================================================================
// 转list
List<String> names = list.stream().map(emp -> emp.getName()).collect(Collectors.toList());
// 转set
Set<String> address = list.stream().map(emp -> emp.getName()).collect(Collectors.toSet());
// 转map,需要指定key和value,Function.identity()表示当前的Emp对象本身
Map<String, Emp> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(Emp::getName, Function.identity()));
// 计算元素中的个数
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
// 数据求和 summingInt summingLong,summingDouble
Integer sumAges = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Emp::getAge));
// 平均值 averagingInt,averagingDouble,averagingLong
Double aveAges = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Emp::getAge));
// ============================================================================================
// 综合处理的,求最大值,最小值,平均值,求和操作
// summarizingInt,summarizingLong,summarizingDouble
IntSummaryStatistics intSummary = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Emp::getAge));
System.out.println(intSummary.getAverage());// 26.666666666666668
System.out.println(intSummary.getMax());// 35
System.out.println(intSummary.getMin());// 20
System.out.println(intSummary.getSum());// 80
// ============================================================================================
// 连接字符串,当然也可以使用重载的方法,加上一些前缀,后缀和中间分隔符
String strEmp = list.stream().map(emp -> emp.getName()).collect(Collectors.joining());
String strEmp1 = list.stream().map(emp -> emp.getName()).collect(Collectors.joining("-中间的分隔符-"));
String strEmp2 = list.stream().map(emp -> emp.getName()).collect(Collectors.joining("-中间的分隔符-", "前缀*", "&后缀"));
System.out.println(strEmp);// xiaoHong1xiaoHong4xiaoHong2
// xiaoHong1-中间的分隔符-xiaoHong4-中间的分隔符-xiaoHong2
System.out.println(strEmp1);
// 前缀*xiaoHong1-中间的分隔符-xiaoHong4-中间的分隔符-xiaoHong2&后缀
// ============================================================================================
 // maxBy 按照比较器中的比较结果刷选 最大值
 Optional<Integer> maxAge = list.stream().map(emp -> emp.getAge())
         .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Function.identity())));
 // 最小值
 Optional<Integer> minAge = list.stream().map(emp -> emp.getAge())
         .collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Function.identity())));
 System.out.println("max:" + maxAge);  // max:Optional[35]
 System.out.println("min:" + minAge);  // min:Optional[20]
// ============================================================================================
// 归约操作
Optional<Integer> gy1 = list.stream().map(emp -> emp.getAge()).collect(Collectors.reducing((x, y) -> x + y));
Integer gy2 = list.stream().map(emp -> emp.getAge()).collect(Collectors.reducing(0, (x, y) -> x + y));
System.out.println(gy1);  // Optional[80]
System.out.println(gy2);  //80
// ============================================================================================
// 分操作 groupingBy 根据地址,把原list进行分组
Map<String, List<Emp>> mapGroup = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Emp::getName));
// partitioningBy 分区操作 需要根据类型指定判断分区
Map<Boolean, List<Integer>> partitioningMap = list.stream().map(emp -> emp.getAge())
        .collect(Collectors.partitioningBy(emp -> emp > 20));
System.out.println(mapGroup);
System.out.println(partitioningMap);
// 结果:
// {xiaoHong1=[LambdaTest$Emp@49097b5d], xiaoHong2=[LambdaTest$Emp@6e2c634b], xiaoHong4=[LambdaTest$Emp@37a71e93]}
// {false=[20], true=[35, 25]}

好的,结束了。流操作大概就这些了的。 ε=(´ο`*)))唉 内容已经很多了。

以上操作,理解后,记个大概即可,反正以后也是百度或者来查笔记的。╮(╯_╰)╭



Optional 静态类 【重点】

这个类的使用,主要还是在流处理上的。

说明:在java8中,很多的stream的终端操作,都返回了一个Optional对象,这个对象,是用来解决空指针的问题,而产生的一个类;

类似 OptionalDouble、OptionalInt、OptionalLong 等,是服务于基本类型的可空对象。

使用 Optional,不仅可以避免使用 Stream 进行级联调用的空指针问题;更重要的是,它提供了一些实用的方法帮我们避免判空逻辑。

静态方法

定义:

  • empty方法,直接返回一个类加载后就创建的一个空的optional对象,
  • of(T value)方法,可以看到,直接new了一个optional对象;
  • ofNullable(T value)方法,可以看到,这个方法,先对传入的泛型对象,做了null的判断,为null的话,返回第一个静态方法的空对象;
	private Optional() {
		this.value = null;
	}
 
	private Optional(T value) {
		this.value = Objects.requireNonNull(value);
	}
 
	public static <T> Optional<T> empty() {
		@SuppressWarnings("unchecked")
		Optional<T> t = (Optional<T>) EMPTY;
		return t;
	}
 
	public static <T> Optional<T> of(T value) {
		return new Optional<>(value);
	}
 
	public static <T> Optional<T> ofNullable(T value) {
		return value == null ? empty() : of(value);

注意:

System.out.println(Optional.empty().get());  // 会报错!!!!
System.out.println(Optional.empty().orElseGet(()->"ddd"));
泛型对象方法

定义:

  • .get()直接取,如果为null,就返回异常
  • orElse(T other)在取这个对象的时候,设置一个默认对象(默认值);如果当前对象为null的时候,就返回默认对象
  • orElseGet(Supplier other) 【推荐使用】跟第二个是一样的,区别只是参数,传入了一个函数式参数;
  • orElseThrow(Supplier exceptionSupplier)第四个,跟上面表达的是一样的,为null的时候,返回一个特定的异常;
	public T get() {
		if (value == null) {
			throw new NoSuchElementException("No value present");
		}
		return value;
	}
 
	public T orElse(T other) {
		return value != null ? value : other;
	}
 
	public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) {
		return value != null ? value : other.get();
	}
 
	public <X extends Throwable> T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) throws X {
		if (value != null) {
			return value;
		} else {
			throw exceptionSupplier.get();
		}
	}
其他方法
  • isPresent()是对当前的value进行null判断
  • ifPresent(Consumer consumer)具体的意思:非空消费
  • filter(Predicate predicate),与Stream上操作一致的
  • map(Function mapper) ,与Stream上操作一致的
  • flatMap(Function> mapper) ,与Stream上操作一致的


时间API -(JSR310)【当做API字典使用】

介绍,参考等

Java 8引入了新的日期时间API(JSR 310)改进了日期时间的管理。日期和时间管理一直是Java开发人员最痛苦的问题。java.util.Date和后来的java.util.Calendar一点也没有改变这个情况(甚至让人们更加迷茫)。

因为上面这些原因,产生了Joda-Time ,可以替换Java的日期时间API。Joda-Time深刻影响了 Java 8新的日期时间API,Java 8吸收了Joda-Time 的精华。

新的java.time包包含了所有关于日期、时间、日期时间、时区、Instant(跟日期类似但精确到纳秒)、duration(持续时间)和时钟操作的类。设计这些API的时候很认真地考虑了这些类的不变性(从java.util.Calendar吸取的痛苦教训)

值得注意的是:这些新增的日期时间类都是不可变类,每次通过其方法更变或者修改都是返回一个全新的对象,因此它们都是线程安全的。

参考详细文章:

  • https://cloud.tencent.com/developer/article/1649969
  • https://cloud.tencent.com/developer/article/1649882

看了下,内容还是非常多的,既然整理了还是都记一下,最多部分省略咯 罒ω罒 完整详情还是看上面这两个的原文吧!

如果只是使用查看的话,可以直接跳到栗子上 查看代码就可以了。


Clock :时钟

就是那个记录毫秒数的那个东东 (ノ`Д)ノ

用于创建的静态方法:

  • systemUTC ():获取可以返回当前时刻的系统时钟,使用UTC(零)时区进行进行时间转换[SystemClock]
  • systemDefaultZone():获取可以返回当前时刻的系统时钟,使用默认时区进行时间转换[SystemClock]
  • system(ZoneId zone):获取可以返回当前时刻的系统时钟,使用指定时区ID进行时间转换[SystemClock]
  • tickMillis(ZoneId zone):获取以整数毫秒返回当前时刻的时钟,使用指定时区ID进行时间转换[TickClock]
  • tickSeconds(ZoneId zone):获取以整数秒返回当前时刻的时钟,使用指定时区ID进行时间转换[TickClock]
  • tickMinutes(ZoneId zone):获取以整数分钟返回当前时刻的时钟,使用指定时区ID进行时间转换[TickClock]
  • tick(Clock baseClock, Duration tickDuration):返回一个以基础时钟和时钟记录基础单位为构造的时钟[TickClock]
  • fixed(Instant fixedInstant, ZoneId zone): 获得一个始终返回同一时刻的时钟,使用指定时区ID进行时间转换[FixedClock]
  • offset(Clock baseClock, Duration offsetDuration):返回一个以基础时钟和固定时间偏移量为构造的时钟[OffsetClock]

方法有这么多,但是用起来的话,感觉不怎么会用到的啊 ╮(╯_╰)╭ 就记一下好了

栗子:
 Clock clockUTC = Clock.systemUTC();
 System.out.println( clockUTC.instant() );
 System.out.println( clockUTC.millis());
 // 整数分钟返回   整数秒返回   的精度问题
 Clock tickMillis = Clock.tickMinutes(ZoneId.systemDefault());
 Clock tickSeconds = Clock.tickSeconds(ZoneId.systemDefault());
 System.out.println(tickMillis.millis());
 System.out.println(tickSeconds.millis());
 // 最常用的是默认ZoneId下的系统时钟SystemClock和UTC系统时钟:
 Clock clock = Clock.systemDefaultZone();
 System.out.println(clock.millis());
 Clock utc = Clock.systemUTC();
 System.out.println(utc.millis());
 System.out.println(System.currentTimeMillis());
// 结果
// 2020-10-29T07:45:48.622Z
// 1603957548687
// 1603957500000
// 1603957548000
// 1603957548704
// 1603957548704
// 1603957548704

Instant:瞬时时间

说明:是java.sql.Timestamp的对应类,代表时间线(Time-Line)上的一个瞬时时间点。

内部持有一个long类型的纪元秒属性(seconds)和一个int类型的纳秒属性(nanos,nanos的取值范围是[0,999_999_999]),纪元秒如果为正数,表示该瞬时时间点位于格林威治新纪元1970-01-01T00:00:00Z之后。

常用方法:

【由于Instant 没有公共构造器,必须通过工厂方法构造的】

// ==============  静态方法,工厂构建使用  ======================
// 当前时刻的瞬时时间点
public static Instant now()
// 基于时钟实例获取瞬时时间点
public static Instant now(Clock clock)
// 基于距离新纪元的秒数创建瞬时时间点
public static Instant ofEpochSecond(long epochSecond)
// 基于距离新纪元的秒数和纳秒创建瞬时时间点
public static Instant ofEpochSecond(long epochSecond, long nanoAdjustment)
// 基于毫秒数创建瞬时时间点
public static Instant ofEpochMilli(long epochMilli)
// 基于其他日期时间API创建瞬时时间点
public static Instant from(TemporalAccessor temporal)
// 基于特定格式字符串创建瞬时时间点,如2007-12-03T10:15:30.00Z
public static Instant parse(final CharSequence text)
// ==============  实例方法  ======================
// 获取当前Instant实例对于不同计时单位的值,见ChronoField
public long getLong(TemporalField field)
// 获取当前Instant实例的纪元秒属性
public long getEpochSecond()
// 获取当前Instant实例的纳秒属性
public int getNano()
// 获取当前Instant实例的毫秒值
public long toEpochMilli() 
// 基于TemporalField实例(TemporalField)和新的值调整并且创建一个新的Instant
public Instant with(TemporalField field, long newValue)
// 当前Instant实例基于TemporalUnit(ChronoUnit)截断并且返回一个新的Instant
public Instant truncatedTo(TemporalUnit unit)
// 顾名思义,基于一个时间基准单位进行时间量增加,返回一个新的Instant
public Instant plus(long amountToAdd, TemporalUnit unit)
// 顾名思义,基于一个时间基准单位进行时间量减少,返回一个新的Instant
public Instant minus(long amountToSubtract, TemporalUnit unit)
// 计算当前Instant实例和入参endExclusive基于时间基准单位unit之间的时间量
public long until(Temporal endExclusive, TemporalUnit unit)
栗子
// 使用各种创建的Instant 的静态工厂方法进行创建  并调用实例方法输出
Instant instant = Instant.now();
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
instant = Instant.now(Clock.systemDefaultZone());
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
instant = Instant.ofEpochSecond(new Date().toInstant().getEpochSecond());
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
instant = Instant.ofEpochMilli(System.currentTimeMillis());
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
instant = Instant.from(Instant.now());
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
instant = Instant.parse("2018-12-31T10:15:30.00Z");
System.out.println(String.format("Second:%d,Nano:%d", instant.getEpochSecond(), instant.getNano()));
// Second:1603958527,Nano:232000000
// Second:1603958527,Nano:313000000
// Second:1603958527,Nano:0
// Second:1603958527,Nano:313000000
// Second:1603958527,Nano:313000000
// Second:1546251330,Nano:0

LocalDate:无时区的日期【重点-常用】
说明:

代表ISO-8601日历系统中不包含时区的日期(当然也不包含具体的时间)表示,例如2007-12-03。

就是,只能表示日期的东东。

提供,日期的一些操作:例如一年中的第几日(day-of-year)、星期几(day-of-week)和一年中的第几周(week-of-year)等

注意:LocalDate之间的比较只能通过LocalDate#equals()方法,其他比较操作如==或者hash()方法会产生无法预知的结果

常用方法等
// ================= 工厂方法,部分【由于太多了】====================
// 基于当前日期获取LocalDate实例
public static LocalDate now()
// 基于当前日期和时区获取LocalDate实例
public static LocalDate now(ZoneId zone)
// 基于当前日期和时钟获取LocalDate实例
public static LocalDate now(Clock clock)
// 基于年月(枚举)日获取LocalDate实例
public static LocalDate of(int year, Month month, int dayOfMonth)
// 基于年月日获取LocalDate实例
public static LocalDate of(int year, int month, int dayOfMonth)
// 基于年和具体该年中的某一日获取LocalDate实例
public static LocalDate ofYearDay(int year, int dayOfYear)
// 基于新纪元1970-01-01的偏移天数获取LocalDate实例
public static LocalDate ofEpochDay(long epochDay)
// ============= 实例方法,部分【由于太多了】【感觉灰常好用的样子 罒ω罒】====
// 获取年份值
public int getYear()
// 获取月份值,范围是1-12
public int getMonthValue()
// 获取月份枚举
public Month getMonth()
// 返回当前LocalDate实例的该年中具体的第几天
public int getDayOfYear()
// 返回当前LocalDate实例的具体是星期几
public DayOfWeek getDayOfWeek()
// 是否闰年
public boolean isLeapYear()
// 返回当前LocalDate实例月份长度
public int lengthOfMonth()
// 返回当前LocalDate实例年份长度
public int lengthOfYear()
// ===================== 操作 与 推算 等 =======================
// 基于一个日期属性修改对应的值返回一个新的LocalDate实例
public LocalDate with(TemporalField field, long newValue)
// 基于一个日期时间基准单位增加对应的值返回一个新的LocalDate实例
public LocalDate plus(long amountToAdd, TemporalUnit unit)
// 基于一个日期时间基准单位减去对应的值返回一个新的LocalDate实例
public LocalDate minus(long amountToSubtract, TemporalUnit unit)
// 基于一个日期时间基准单位计算以入参为endExclusive计算日期或者时间的间隔
public long until(Temporal endExclusive, TemporalUnit unit)
// 返回基于新纪元年1970-1-1的偏移天数
public long toEpochDay()
// ====================↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 对比必须使用的方法 ↓↓↓↓↓↓↓================
// 如果入参为LocalDate类型功能和equals一致,否则通过基于纪元年的偏移天数比较
public boolean isEqual(ChronoLocalDate other)
// 只有年月日三个成员同时相等此方法才返回true
public boolean equals(Object obj)
栗子:
LocalDate localDate = LocalDate.now();
System.out.println(localDate); // 2020-10-29
localDate = LocalDate.of(2018, 12, 31);
System.out.println(localDate); // 2018-12-31
localDate = localDate.plus(1, ChronoUnit.DAYS);
System.out.println(localDate); // 2019-01-01
localDate = localDate.with(ChronoField.YEAR,2020);
System.out.println(localDate); // 2020-01-01
System.out.println(localDate.equals(LocalDate.of(2019,1,1))); // false
System.out.println(localDate.toEpochDay()); //18262

LocalTime:无时区的时间
说明

代表ISO-8601日历系统中不包含时区的时间(当然也不包含具体的日期)表示,例如10:15:30;

跟上面的那个日期很类似的,只是这个值表示时间。精度可以到纳秒的

常用方法
// ====================== 静态实例 =========================
// 一天的起始时间 - 00:00
public static final LocalTime MIN
// 一天的结束时间 - 23:59:59.999999999
public static final LocalTime MAX
// 午夜 - 00:00 其实和MIN是一样的
public static final LocalTime MIDNIGHT
// 中午 - 12:00
public static final LocalTime NOON
// ================= 工厂方法,部分【由于太多了】====================
// 基于当前时间构造LocalTime实例
public static LocalTime now()
// 基于当前时间和时区ID构造LocalTime实例
public static LocalTime now(ZoneId zone)
// 基于当前时间和时钟实例构造LocalTime实例
public static LocalTime now(Clock clock)
// 基于小时、分钟(、秒和纳秒)构造LocalTime实例
public static LocalTime of(int hour, int minute)
public static LocalTime of(int hour, int minute, int second)
public static LocalTime of(int hour, int minute, int second, int nanoOfSecond)
// 基于瞬时时间实例和时区ID构造LocalTime实例
public static LocalTime ofInstant(Instant instant, ZoneId zone)
// 基于一天当中的具体秒数构造LocalTime实例,secondOfDay范围是[0,24 * 60 * 60 - 1]
public static LocalTime ofSecondOfDay(long secondOfDay)
// 基于一天当中的具体纳秒数构造LocalTime实例,nanoOfDay[0,24 * 60 * 60 * 1,000,000,000 - 1]
public static LocalTime ofNanoOfDay(long nanoOfDay)  
栗子
        LocalTime localTime = LocalTime.now();
        System.out.println(localTime);
        localTime = LocalTime.of(23, 59);
        System.out.println(localTime);
        localTime = LocalTime.MAX;
        System.out.println(String.format("Hour:%d,minute:%d,second:%d,nano:%d", localTime.getHour(),
                localTime.getMinute(), localTime.getSecond(), localTime.getNano()));
// 结果:
// 16:06:54.073     // 感觉这个.*** 纳秒的进度不想要,碍事的感觉啊
// 23:59
// Hour:23,minute:59,second:59,nano:999999999

LocalDateTime:上面↑两个合并 【重点】

感觉上这个类,的使用场景会比较多,在要求不高的情况下会比较常使用的。

上面两个LocalDateLocalTime的结合版本;内容差不过的了。

常用方法
// 基于当前日期时间、时区ID、时钟创建LocalDateTime实例
public static LocalDateTime now()
public static LocalDateTime now(ZoneId zone)
public static LocalDateTime now(Clock clock)
// 基于年月(枚举)日时分秒纳秒创建LocalDateTime实例
public static LocalDateTime of(int year, Month month, int dayOfMonth, int hour, int minute)
    .....这个of(。。)有各种类型的  
// 基于LocalDate和LocalTime实例创建LocalDateTime实例
public static LocalDateTime of(LocalDate date, LocalTime time)
// 基于Instant实例和时区ID实例创建LocalDateTime实例
public static LocalDateTime ofInstant(Instant instant, ZoneId zone)
// 基于新纪元偏移秒数、纳秒数和时间偏移量创建LocalDateTime实例
public static LocalDateTime ofEpochSecond(long epochSecond, int nanoOfSecond, ZoneOffset offset)
栗子
LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now(ZoneId.systemDefault());
System.out.println(localDateTime);
localDateTime = LocalDateTime.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault());
System.out.println(localDateTime);
localDateTime = localDateTime.plus(1, ChronoUnit.YEARS);
System.out.println(localDateTime);
// 2020-10-30T16:13:23.513
// 2020-10-30T16:13:23.514
// 2021-10-30T16:13:23.514

OffsetTime:UTC偏移量时间
说明:

ISO-8601日历系统中带有基于UTC/Greenwich时间偏移量的时间,例如10:15:30+01:00;

相比LocalTime,它多存储了一个时区时间偏移量(zone offset)属性。

常用方法
// 代表00:00:00+18:00
public static final OffsetTime MIN = LocalTime.MIN.atOffset(ZoneOffset.MAX)
// 代表23:59:59.999999999-18:00
public static final OffsetTime MAX = LocalTime.MAX.atOffset(ZoneOffset.MIN)
// ================= 工厂方法====================
// 基于当前时间、时区ID、时钟创建OffsetTime实例
public static OffsetTime now()
public static OffsetTime now(ZoneId zone)
public static OffsetTime now(Clock clock)
// 基于LocalTime实例和时间偏移量创建OffsetTime实例
public static OffsetTime of(LocalTime time, ZoneOffset offset)
// 基于时分秒纳秒和时间偏移量创建OffsetTime实例
public static OffsetTime of(int hour, int minute, int second, int nanoOfSecond, ZoneOffset offset)
// 基于Instant实例和时区ID实例创建OffsetTime实例
public static OffsetTime ofInstant(Instant instant, ZoneId zone)
栗子
System.out.println(OffsetTime.now());
System.out.println(OffsetTime.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault()));
System.out.println(OffsetTime.of(LocalTime.now(), ZoneOffset.UTC));
// 17:02:21.295+08:00
// 17:02:21.296+08:00
// 17:02:21.296Z

OffsetDateTime:UTC偏移量日期
说明

表示ISO-8601日历系统中带有基于UTC/Greenwich时间偏移量的日期时间,例如2007-12-03T10:15:30+01:00。

整理到这里,感觉都差不多了,这些方法

常用方法与栗子
// ================= 常用的方法 =======================
// 基于当前的日期时间、时区ID、时钟创建OffsetDateTime实例
public static OffsetDateTime now()
public static OffsetDateTime now(ZoneId zone)
public static OffsetDateTime now(Clock clock)
// 基于LocalDate实例、LocalTime实例和时间偏移量创建OffsetDateTime实例
public static OffsetDateTime of(LocalDate date, LocalTime time, ZoneOffset offset)
// 基于LocalDateTime实例和时间偏移量创建OffsetDateTime实例
public static OffsetDateTime of(LocalDateTime dateTime, ZoneOffset offset)

// 基于年月日时分秒纳秒和时间偏移量创建OffsetDateTime实例
public static OffsetDateTime of(
            int year, int month, int dayOfMonth,
            int hour, int minute, int second, int nanoOfSecond, ZoneOffset offset)
// 基于Instant实例和时区ID实例创建OffsetDateTime实例
public static OffsetDateTime ofInstant(Instant instant, ZoneId zone)
// ================= 简单栗子 =======================
System.out.println(OffsetDateTime.now());
System.out.println(OffsetDateTime.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault()));
System.out.println(OffsetDateTime.of(LocalDateTime.now(), ZoneOffset.ofHours(8)));
// 2020-10-30T17:18:25.517+08:00
// 2020-10-30T17:18:25.518+08:00
// 2020-10-30T17:18:25.518+08:00

ZonedDateTime:日期+偏移时间+时区

说是重点,其实也还好了。只能说最具体的时间吧。所有时间的东东它都有了。

说明:

可以简单理解为LocalDateTime,时区ID和一个可处理的ZoneOffset三者的共同实现,或者更简单理解为日期时间、时间偏移量、区域时区等时区规则的多重实现。

常用的格式为:年-月-日 时:分:秒-时区偏移量-区域,例如2007-12-03T10:15:30+01:00 Europe/Paris。

常用方法
// ================= 工厂方法====================
// 根据当前的日期时间、时区ID和时钟创建ZonedDateTime实例
public static ZonedDateTime now()
public static ZonedDateTime now(ZoneId zone)
public static ZonedDateTime now(Clock clock)

// 基于LocalDate实例、LocalTime实例和时区ID创建ZonedDateTime实例
public static ZonedDateTime of(LocalDate date, LocalTime time, ZoneId zone)
// 基于LocalDateTime实例和时区ID创建ZonedDateTime实例
public static ZonedDateTime of(LocalDateTime localDateTime, ZoneId zone)
// 基于年月日时分秒纳秒和时区ID创建ZonedDateTime实例
public static ZonedDateTime of(
            int year, int month, int dayOfMonth,
            int hour, int minute, int second, int nanoOfSecond, ZoneId zone)
// 基于LocalDateTime实例、时区ID和候选偏好的时间偏移量创建ZonedDateTime实例
public static ZonedDateTime ofLocal(LocalDateTime localDateTime, ZoneId zone, ZoneOffset preferredOffset)	
栗子
System.out.println(ZonedDateTime.now());
System.out.println(ZonedDateTime.of(LocalDateTime.now(), ZoneId.systemDefault()));
System.out.println(ZonedDateTime.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault()));
// 2020-11-03T10:33:42.239+08:00[Asia/Shanghai]
// 2020-11-03T10:33:42.240+08:00[Asia/Shanghai]
// 2020-11-03T10:33:42.240+08:00[Asia/Shanghai]

其他-年月日等
  • Year:有判断闰年等的方法
  • Month:内部有12个月份枚举成员,方便使用。
  • DayOfWeek:7个枚举类型表示星期几
  • MonthDay:代表月份和对应月份一共存在的天数,内部维护着整型的属性month和整型的属性day
    • 栗子:System.out.println(MonthDay.now()); // --11-03;
  • YearMonth:代表年份和月份,内部维护着整型的属性month和整型的属性month
    • 栗子:System.out.println(YearMonth.now()); // 2020-11;

时间类转换

各个时间类的工厂方法中的ofInstant(),就可以用来构建转换实例的。

日期时间类之间互相转换

日期时间-> 日期或时间:本身有保存时间类作为成员属性的,只用就可以取到。

LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
LocalDate localDate = localDateTime.toLocalDate();
LocalTime localTime = localDateTime.toLocalTime();

日期->日期时间:由于部分不包含的属性,时间部分会取最小值。

LocalDate localDate = LocalDate.now();
System.out.println(localDate);
System.out.println(localDate.atStartOfDay());
System.out.println(localDate.atStartOfDay(ZoneId.systemDefault()));
// 2020-11-03
// 2020-11-03T00:00
// 2020-11-03T00:00+08:00[Asia/Shanghai]

时区与非时区:可以轻易转换,相反就添加对应的时区ID属性;

新旧日期时间相关类之间的转换

java.sql.Timestampjava.time.LocalDateTime之间的转换:

LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
Timestamp timestamp = Timestamp.valueOf(localDateTime);
LocalDateTime ldt = timestamp.toLocalDateTime();

java.sql.Datejava.time.LocalDate之间的转换:

Date date = new Date(2018, 1, 1);
LocalDate localDate = date.toLocalDate();
date = new Date(localDate.getYear(), localDate.getMonthValue(), localDate.getDayOfMonth());

只要是能使用毫秒表示的旧的日期时间类,都可以和java.time.Instant相互转换,例如:

Timestamp timestamp = new Timestamp(System.currentTimeMillis());
Instant instant = timestamp.toInstant();
java.util.Date date = new Date(System.currentTimeMillis());
instant = date.toInstant();
timestamp = new Timestamp(instant.toEpochMilli());
date = new Date(instant.toEpochMilli());
日期时间API之间的关系

Java8新特性-掉头发整理跑路必备 罒ω罒_第1张图片

从这个的图片上,可以看出来各个新的时间类的大小属性关系吧。

至于所谓的实际使用,还是看参考文章里面的第二篇吧,很详细的。



并行处理-流/数组?

  • 流处理的并行:使用的是parallelStream,

  • 这个方法,在上文已经使用了的。与Stream类型,问题就是要考虑到并行的情况。

  • 并行数组:使用的是parallelSort这个方法。

    • 只能说java8 的对这个排序方法优化了,代码编写层面没差啦。

    • 栗子:

      long[] arrayOfLong = new long [ 20000 ];
      // parallelSetAll 提供了计算每个元素的生成器函数。
      Arrays.parallelSetAll( arrayOfLong,
              index -> ThreadLocalRandom.current().nextInt( 1000000 ) );
      Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach(
              i -> System.out.print( i + " " ) );
      System.out.println();
      //`parallelSort 将指定数组按数字升序排序。
      Arrays.parallelSort( arrayOfLong );
      Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach(
              i -> System.out.print( i + " " ) );
      System.out.println();
      

好像就这些了。╮(╯_╰)╭


并发相关-5种

1-CountDownLatch - 阻塞主线程
int taskCount = 100;   // 任务数 任务为+1
int threadCount = 5;   // 线程数
//总操作次数计数器
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.set(1);
//使用CountDownLatch来等待所有线程执行完成
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);
//使用IntStream把数字直接转为Thread
IntStream.rangeClosed(1, threadCount).mapToObj(i -> new Thread(() -> {
    //手动把taskCount分成taskCount份,每一份有一个线程执行
    IntStream.rangeClosed(1, taskCount / threadCount).forEach(j -> {atomicInteger.addAndGet(1);});
    // atomicInteger.addAndGet(1); 如果这个代替上面这一句更好理解,就是分5个线程数操作。
    //每一个线程处理完成自己那部分数据之后,countDown一次
    countDownLatch.countDown();
})).forEach(Thread::start);
//等到所有线程执行完成
countDownLatch.await();
//查询计数器当前值
System.out.println(atomicInteger.get());   // 101
2-Executors.newFixedThreadPool - 线程池
int taskCount = 100;   // 任务数 任务为+1
int threadCount = 5;   // 线程数
//总操作次数计数器
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.set(1);
//初始化一个线程数量=threadCount的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
//所有任务直接提交到线程池处理
IntStream.rangeClosed(1, taskCount).forEach(i -> executorService.execute(() -> {atomicInteger.addAndGet(1);}));
//提交关闭线程池申请,等待之前所有任务执行完成
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
//查询计数器当前值
System.out.println(atomicInteger.get());   // 101
3-ForkJoinPool - 线程池

ForkJoinPool 和传统的 ThreadPoolExecutor 区别在于,前者对于 n 并行度有 n 个独立队列,后者是共享队列。如果有大量执行耗时比较短的任务,ThreadPoolExecutor 的单队列就可能会成为瓶颈。这时,使用 ForkJoinPool 性能会更好。

因此,ForkJoinPool 更适合大任务分割成许多小任务并行执行的场景,而 ThreadPoolExecutor 适合许多独立任务并发执行的场景。

int taskCount = 100;   // 任务数 任务为+1
int threadCount = 5;   // 线程数
//总操作次数计数器
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.set(1);
//自定义一个并行度=threadCount的ForkJoinPool
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(threadCount);
//所有任务直接提交到线程池处理  parallel:并行处理
forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, taskCount).parallel().forEach(i -> {atomicInteger.addAndGet(1);}));
// 上面这种写法还是比较的优雅的,下面这种写法感觉也是可以的,但是没有体现这种东东的优势
// IntStream.rangeClosed(1, taskCount).forEach(i -> forkJoinPool.execute(() -> {atomicInteger.addAndGet(1);}));
//提交关闭线程池申请,等待之前所有任务执行完成
forkJoinPool.shutdown();
forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
//查询计数器当前值
System.out.println(atomicInteger.get());   // 101
4-ForkJoinPool.commonPool()-并行流

直接使用并行流,并行流使用公共的 ForkJoinPool,也就是 ForkJoinPool.commonPool()。
公共的 ForkJoinPool 默认的并行度是 CPU 核心数 -1,原因是对于 CPU 绑定的任务分配超过 CPU 个数的线程没有意义。由于并行流还会使用主线程执行任务,也会占用一个 CPU 核心,所以公共 ForkJoinPool 的并行度即使 -1 也能用满所有 CPU 核心。

这个的用法感觉就比较麻烦了。毕竟这个并行度是公共的啊。

int taskCount = 100;   // 任务数 任务为+1
int threadCount = 5;   // 线程数
//总操作次数计数器
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.set(1);
//设置公共ForkJoinPool的并行度
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", String.valueOf(threadCount));
//由于我们设置了公共ForkJoinPool的并行度,直接使用parallel提交任务即可
IntStream.rangeClosed(1, taskCount).parallel().forEach(i -> {atomicInteger.addAndGet(1);});
//查询计数器当前值
System.out.println(atomicInteger.get());   // 101

另外需要注意的是,在上面的例子中我们一定是先运行 stream 方法再运行 forkjoin 方法,对公共 ForkJoinPool 默认并行度的修改才能生效。

ForkJoinPool 类初始化公共线程池是在静态代码块里,加载类时就会进行的,如果 forkjoin 方法中先使用了 ForkJoinPool,即便 stream 方法中设置了系统属性也不会起作用。因此我的建议是,设置 ForkJoinPool 公共线程池默认并行度的操作,应该放在应用启动时设置。

这个的说法我并没有看懂,╮(╯_╰)╭ !!!

5-CompletableFuture 【组合式异步编程】【灰常厉害的样子】

CompletableFuture.runAsync 方法可以指定一个线程池,一般会在使用 CompletableFuture 的时候用到.

int taskCount = 100;   // 任务数 任务为+1
int threadCount = 5;   // 线程数
//总操作次数计数器
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
atomicInteger.set(1);
//自定义一个并行度=threadCount的ForkJoinPool
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(threadCount);
//使用CompletableFuture.runAsync通过指定线程池异步执行任务
CompletableFuture.runAsync(() -> IntStream.rangeClosed(1, taskCount).parallel().forEach(i -> {atomicInteger.addAndGet(1);}), forkJoinPool).get();
//查询计数器当前值
System.out.println(atomicInteger.get());   // 101
// 可以使用System.out.println(Thread.currentThread().getName()); 打印出来看看线程情况

其他的东西,关于其使用方法。有点像流的编程方式。

// 任务 A 无返回值,所以对应的,第 2 行和第 3 行代码中,resultA 其实是 null。
CompletableFuture.runAsync(() -> {}).thenRun(() -> {});
CompletableFuture.runAsync(() -> {}).thenAccept(resultA -> {});
CompletableFuture.runAsync(() -> {}).thenApply(resultA -> "resultB");

//  thenRun(Runnable runnable),任务 A 执行完执行 B,并且 B 不需要 A 的结果
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenRun(() -> {});
// thenAccept(Consumer action),任务 A 执行完执行 B,B 需要 A 的结果,但是任务 B 不返回值。
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenAccept(resultA -> {});
//  thenApply(Function fn),任务 A 执行完执行 B,B 需要 A 的结果,同时任务 B 有返回值。
CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenApply(resultA -> resultA + " resultB");

具体这个CompletableFuture 的内容,参考一下详细文章:

  • https://blog.csdn.net/w605283073/article/details/92418504
  • https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/13706784.html
  • https://www.jianshu.com/p/b3c4dd85901e

小结

关于java8的新特性,当然不只是以上这些内容了。这些还只是我据地重要的。

原本只打算整理个流相关的,结果越了解,才发现要学的东西越来越多了。

以上,欢迎━(`∀´)ノ亻! 点赞关注收藏

小杭 - 2020-11 ∠(°ゝ°)


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