jdk1.8新特性-java微博尚

Java8新特性講師：：Demonxx_：尚硅谷-主要內(nèi)容Lambda

表達式函數(shù)式接口方法

與構(gòu)造器Stream

API接口中的默認(rèn)方法與靜態(tài)方法Java

8新特性簡介速度更快ambda

表達式）代碼更少（增加了新的語強大的Stream

API便于并行最大化減少空指針異常Optional其中最為的為Lambda

表達式與Stream

API1-Lambda表達式為什么使用Lambda

表達式Lambda是一個函數(shù)，我們可以把Lambda表達式理解為是一段可以傳遞的代碼（將代碼像數(shù)據(jù)一樣進行傳遞）?？梢詫懗龈啙?、更靈活的代碼。作為一種更緊湊的代碼風(fēng)格，使

Java的語言表達能力得到了提升。Lambda

表達式從類到Lambda的轉(zhuǎn)換Lambda

表達式Lambda

表達式語法Lambda表達式在Java語言中引入了一個新的語法元素和操作符。這個操作符為“->”，該操作符被稱為Lambda操作符或剪頭操作符。它將Lambda分為兩個部分：左側(cè)：指定了Lambda表達式需要的所有參數(shù)右側(cè)：指定了的功能。Lambda體，即Lambda表達式要執(zhí)行Lambda

表達式語法第一種語法：無參，無返回值，Lambda

體只需一條語句第二種語ambda

需要一個參數(shù)第三種語ambda

只需要一個參數(shù)時，參數(shù)的小括號可以省略Lambda

表達式語法第四種語ambda

需要兩個參數(shù)，并且有返回值第五種語法：當(dāng)Lambda

體只有一條語句時，return

與大括號可以省略第六種語法：數(shù)據(jù)類型可以省略，因為可由編譯器推斷得出，稱為“類型推斷”類型推斷上述Lambda表達式中的參數(shù)類型都是由編譯器推斷得出的。Lambda表達式中無需指定類型，程序依然可以編譯，這是因為javac根據(jù)程序的上下文，在推斷出了參數(shù)的類型。Lambda表達式的類型依賴于上下文環(huán)境，是由編譯器推斷出來的。這就是所謂的

“類型推斷”2-函數(shù)式接口函數(shù)式接口只包含一個抽象方法的接口，稱為函數(shù)式接口。你可以通過

Lambda

表達式來創(chuàng)建該接口的對象。（若

Lambda表達式拋出一個受檢異常，那么該異常需要在目標(biāo)接口的抽象方法上進行 ）。我們可以在任意函數(shù)式接口上使用

@FunctionalInterface注解，這樣做可以檢查它是否是一個函數(shù)式接口，同時

javadoc

也會包含一條 ，說明這個接口是一個函數(shù)式接口。自定義函數(shù)式接口函數(shù)式接口中使用泛型：作為參數(shù)傳遞Lambda

表達式作為參數(shù)傳遞Lambda表達式：為了將Lambda表達式作為參數(shù)傳遞，接收Lambda表達式的參數(shù)類型必須是與該Lambda表達式兼容的函數(shù)式接口的類型。作為參數(shù)傳遞Lambda

表達式：Java

內(nèi)置四大函數(shù)式接口函數(shù)式接口參數(shù)類型返回類型用途Consumer<T>消費型接口Tvoid對類型為T的對象應(yīng)用操作，包含方法：

void

accept(T

t)r<T>供給型接口無T返回類型為T的對象，包含方法：T

get();Function<T,

R>函數(shù)型接口TR對類型為T的對象應(yīng)用操作，并返回結(jié)果。結(jié)果是R類型的對象。包含方法：R

apply(T

t);Predicate<T>斷定型接口Tboolean確定類型為T的對象是否滿足某約束，并返回

boolean值。包含方法

boolean

test(T

t);其他接口函數(shù)式接口參數(shù)類型返回類型用途BiFuncation<T,

U,

R>T,

UR對類型為T,

U參數(shù)應(yīng)用操作，返回R類型的結(jié)果。包含方法為R

apply(T

t,

Uu);UnaryOperator<T>(Function子接口)TT對類型為T的對象進行一元運算，并返回T類型的結(jié)果。包含方法為T

apply(T

t);BinaryOperator<T>(BiFunction子接口)T,

TT對類型為T的對象進行二元運算，并返回T類型的結(jié)果。包含方法為T

apply(T

t1,

Tt2);Consumer<T,

U>T,

Uvoid對類型為T,

U參數(shù)應(yīng)用操作。包含方法為void

accept(T

t,

U

u)ToIntFunction<T>ToLongFunction<T>ToDoubleFunction<T>Tintlongdouble分別計算int、long、double、值的函數(shù)IntFunction<R>LongFunction<R>DoubleFunction<R>intlongdoubleR參數(shù)分別為int、long、double類型的函數(shù)3-方法與構(gòu)造器方法需要使用操作符“::”將方法名和對象或類的名字分隔開來。如下三種主要使用情況：對象::實例方法類::靜態(tài)方法類::實例方法方法需要使用操作符“::”將方法名和對象或類的名字分隔開來。如下三種主要使用情況：對象::實例方法類::靜態(tài)方法類::實例方法方法例如：等同于：例如：等同于：方法例如：等同于：注意：當(dāng)需要 方法的第一個參數(shù)是調(diào)用對象，并且第二個參數(shù)是需要引用方法的第二個參數(shù)時：ClassName::methodName構(gòu)造器格式：

ClassName::new與函數(shù)式接口相結(jié)合，自動與函數(shù)式接口中方法兼容?？梢园褬?gòu)造器 賦值給定義的方法，與構(gòu)造器參數(shù)列表要與接口中抽象方法的參數(shù)列表一致！例如：等同于：數(shù)組格式：type[]::new例如：等同于：4-強大的Stream

API了解StreamJava8中有兩大最為重要的改變。第一個是Lambda表達式；另外一個則是Stream

API(java.util.stream.*)。Stream是Java8中處理集合的關(guān)鍵抽象概念，它可以指定你希望對集合進行的操作，可以執(zhí)行非常復(fù)雜的查找、過濾和

數(shù)據(jù)等操作。使用Stream

API

對集合數(shù)據(jù)進行操作，就類似于使用

SQL

執(zhí)行的數(shù)據(jù)庫查詢。也可以使用

Stream

API

來并行執(zhí)行操作。簡而言之，Stream

API

提供了一種高效且易于使用的處理數(shù)據(jù)的方式。Stream流(Stream)到底是什么呢？是數(shù)據(jù) ，用于操作數(shù)據(jù)源（集合、數(shù)組等）所生成的元素序列。“集合講的是數(shù)據(jù)，流講的是計算！”注意：①Stream

自己不會

元素。②Stream不會改變源對象。相反，他們會返回一個持有結(jié)果的新Stream。③Stream操作是延遲執(zhí)行的。這意味著他們會等到需要結(jié)果的時候才執(zhí)行。Stream的操作三個步驟創(chuàng)建Stream一個數(shù)據(jù)源（如：集合、數(shù)組），獲取一個流中間操作一個中間操作鏈，對數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行處理終止操作(終端操作)一個終止操作，執(zhí)行中間操作鏈，并產(chǎn)生結(jié)果創(chuàng)建StreamJava8中的

Collection接口被擴展，提供了兩個獲取流的方法：default

Stream<E>stream():返回一個順序流default

Stream<E>

parallelStream():返回一個并行流由數(shù)組創(chuàng)建流Java8中的

Arrays的靜態(tài)方法stream()可以獲取數(shù)組流：static

<T>

Stream<T>

stream(T[]

array):返回一個流重載形式，能夠處理對應(yīng)基本類型的數(shù)組：publicstaticIntStream

stream(int[]

array)publicstaticLongStream

stream(long[]

array)publicstaticDoubleStream

stream(double[]

array)由值創(chuàng)建流可以使用靜態(tài)方法Stream.of(),通過顯示值創(chuàng)建一個流。它可以接收任意數(shù)量的參數(shù)。public

static<T>

Stream<T>

of(T...values):返回一個流由函數(shù)創(chuàng)建流：創(chuàng)建無限流可以使用靜態(tài)方法Stream.iterate()和Stream.generate(),創(chuàng)建無限流。迭代public

static<T>Stream<T>iterate(final

Tseed,

finalUnaryOperator<T>f)生成public

static<T>Stream<T>generate( r<T>

s)

:Stream

的中間操作多個中間操作可以連接起來形成一個流水線，除非流水線上觸發(fā)終止操作，否則中間操作不會執(zhí)行任何的處理！而在終止操作時 全部處理，稱為“惰性求值”。篩選與切片方

法描

述filter(Predicate

p)接收

Lambda，從流中排除某些元素。distinct()篩選，通過流所生成元素的hashCode()和equals()去除重復(fù)元素limit(long

maxSize)截斷流，使其元素不超過給定數(shù)量。skip(long

n)跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流。若流中元素不足n個，則返回一個空流。與

limit(n)互補Stream

的中間操作方

法描

述map(Function

f)接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，并將其 成一個新的元素。mapToDouble(ToDoubleFunction

f)接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，產(chǎn)生一個新的DoubleStream。mapToInt(ToIntFunction

f)接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，產(chǎn)生一個新的InputStream。mapToLong(ToLongFunction

f)接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，產(chǎn)生一個新的LongStream。flatMap(Function

f)接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流Stream

的中間操作排序方

法描

述sorted()產(chǎn)生一個新流，其中按自然順序排序sorted(Comparator

comp)產(chǎn)生一個新流，其中按比較器順序排序Stream

的終止操作終端操作會從流的流水線生成結(jié)果。其結(jié)果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是void。查找與匹配方

法描

述allMatch(Predicate

p)檢查是否匹配所有元素anyMatch(Predicate

p)檢查是否至少匹配一個元素noneMatch(Predicate

p)檢查是否沒有匹配所有元素find

()返回第一個元素findAny()返回當(dāng)前流中的任意元素Stream

的終止操作方

法描

述count()返回流中元素總數(shù)max(Comparator

c)返回流中最大值min(Comparator

c)返回流中最小值forEach(Consumer

c)迭代(使用Collection接口需要用戶去做迭代，稱為外部迭代。相反，Stream

API使用迭代——它幫你把迭代做了)reduce(T

iden,

BinaryOperator

b)可以將流中元素反復(fù)結(jié)合起來，得到一個值。返回Treduce(BinaryOperator

b)可以將流中元素反復(fù)結(jié)合起來，得到一個值。返回Optional<T>歸約備注：map

和reduce

的連接通常稱為map-reduce模式，因來進行網(wǎng)絡(luò)搜索而出名。用它Stream

的終止操作收集方

法描

述collect(Collector

c)將流轉(zhuǎn)換為其他形式。接收一個Collector接口的實現(xiàn)，用于給Stream中元素做匯總的方法Collector接口中方法的實現(xiàn)決定了如何對流執(zhí)行收集操作(如收集到

List、Set、Map)。但是

Collectors實用類提供了很多靜態(tài)方法，可以方便地創(chuàng)建常見收集器實例，具體方法與實例如下表：方法返回類型作用toListList<T>把流中元素收集到ListList<Dish>

dishes

=

.stream().collect(Collectors.toList());toSetSet<T>把流中元素收集到SetSet<Dish>

dishes

=

.stream().collect(Collectors.toSet());toCollectionCollection<T>把流中元素收集到創(chuàng)建的集合Collection<Dish>dishes3=

.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));countingLong計算流中元素的個數(shù)long

count

=

.stream().collect(Collectors.counting());summingIntInteger對流中元素的整數(shù)屬性求和inttotal=

.stream().collect(Collectors.summingInt(Dish::getCalories));averagingIntDouble計算流中元素Integer屬性的平均值doubleavg=

.stream().collect(Collectors.averagingInt(Dish::getCalories));summarizingIntIntSummaryStatistics收集流中Integer屬性的統(tǒng)計值。如：平均值IntSummaryStatisticsiss=

.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Dish::getCalories));joiningString連接流中每個字符串Stringstr=

.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining());maxByOptional<T>根據(jù)比較器選擇最大值Optional<Dish>max=

.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Dish::getCalories)));minByOptional<T>根據(jù)比較器選擇最小值Optional<Dish>

min

=

.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Dish::getCalories)));reducing歸約產(chǎn)生的類型從一個作為累加器的初始值開始，利用BinaryOperator與流中元素逐個結(jié)合，從而歸約成單個值inttotalCal=

.stream().collect(Collectors.reducing(0,

Dish::getCalories,

Integer::sum));collectingAndThen轉(zhuǎn)換函數(shù)返回的類型另一個收集器，對其結(jié)果轉(zhuǎn)換函數(shù)inthow=.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(),

List::size));grou

ByMap<K,

List<T>>根據(jù)某屬性值對流分組，屬性為K，結(jié)果為VMap<Dish.Type,

List<Dish>>

map=

.stream().collect(Collectors.grou

By(Dish::getType));partitioningByMap<Boolean,

List<T>>根據(jù)true或false進行分區(qū)Map<Boolean,List<Dish>>vd=

.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Dish::isVegetarian));并行流與順序流并行流就是把一個內(nèi)容分成多個數(shù)據(jù)塊，并用不同的線程分別處理每個數(shù)據(jù)塊的流。Java8中將并行進行了優(yōu)化，我們可以很容易的對數(shù)據(jù)進行并行操作。Stream

API

可以

性地通過

parallel()

與sequential()

在并行流與順序流之間進行切換。Fork/Join框架：就是在必要的情況下，將一個大任務(wù)，進行拆分(fork)成若干個小任務(wù)（拆到不可再拆時），再將一個個的小任務(wù)運算的結(jié)果進行join匯總.了解Fork/Join框架任務(wù)遞歸分配成若干小任務(wù)并行求值forkforkforkforkjoinjoinjoin合并部分結(jié)果Fork/Join框架與傳統(tǒng)線程池的區(qū)別采用“工作竊取”模式（work-stealing）：當(dāng)執(zhí)行新的任務(wù)時它可以將其拆分分成更小的任務(wù)執(zhí)行，并將小任務(wù)加到線程隊列中，然后再從一個隨機線程的隊列中偷一個并把它放在自己的隊列中。相對于一般的線程池實現(xiàn),fork/join