Java8新特性

增加了新的语法Lambda表达式
Stream API
Optional最大化减少空指针异常

1. Lambda表达式

为什么使用Lambda表达式：
Lambda是一个匿名函数，可以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），使代码更加简洁，更加灵活
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，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
语法简介：

语法格式一：无参，无返回值，Lambda体只需一条语句

Runnable  r = () -> System.out.println("Hello Lambda");

语法格式二：Lambda需要一个参数

Consumer<String> cons = (e) -> System.out.println(e);

语法格式三：Lambda只需要一个参数时，参数的小括号可以省略

Consumer<String> cons = e -> System.out.println(e);

语法格式四：Lambda需要两个参数，并且有返回值

BinaryOperator<Long> big = (x,y) -> {
		System.out.println("函数接口方法");
		return x + y;
}

语法格式五：当Lambda体只有一条语句时，return与大括号可以省略

BinaryOperator<Long> big = (x,y) -> x + y;

语法格式六：数据类型可以省略，因为可由编译器推断得出，称为 " 类型推断 "

BinaryOperator<Long> big = (Long x, Long y) -> {
		System.out.println("函数接口方法");
		return x + y;
}

2. 类型推断

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"

3. 函数式接口

什么是函数式接口：
❶ 只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口
❷ 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）
❸ 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
函数式接口的使用：
❶ 创一个接口类，在类中创建如下方法：

/**
 * 函数式接口中使用泛型
 */
@FunctionalInterface
public interface Fun<T>{
		public T getValue(T t);
}

❷ 创一个测试类：

/**
 *将创的函数式接口作为参数传递Lambda表达式
 */
public String toUpperString(Fun<String> f, String str){
		return f.getValue(str);
}

@Test
public void test(){
		String s = tuUpperString((e) -> e.tuUpperCase(), "aaaa");
		System.out.println(s);
}

作为参数传递Lambda表达式：为了将Lambda表达式作为参数传递，接收Lambda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

4. Java内置四大核心函数式接口

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
Consumer< T > 消费型接口	T	void	对类型为T的对象应用操作，包含方法：void accept(T t);
Supplier< T > 供给型接口	无	T	返回类型为T的对象，包含方法：T get();
Function<T,R>	T	R	对类型为T的对象应用操作，并返回结果，结果是R类型的对象，包含方法：R apply(T t);
Predicate< T > 断定型接口	T	boolean	确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回boolean值，包含方法boolean test(T t);

其它接口：

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
BiFunction<T,U,R>	T,U	R	对类型为T,U参数应用操作，返回R类型的结果，包含方法为R apply(T t, U u);
UnaryOperator< T >（Function子接口）	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，包含方法为T apply(T t);
BinaryOperator< T >（BiFunction子接口）	T,T	T	对类型为T的对象进行二元运算，并返回T类型的结果，包含方法为T apply(T t1,T t2);
BiConsumer<T,U>	T,U	void	对类型为T,U参数应用操作，包含方法为void accept(T t,U u);
ToIntFunction< T > ToLongFunction< T > ToDoubleFunction< T >	T	int long double	分别计算int，long，double值的函数
IntFunction< T > LongFunction< T > DoubleFunction< T >	int long double	R	参数分别为int，long，double类型的函数

5. 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：使用操作符 " :: " 将方法名和对象或类的名字分隔开来
如下三种主要使用情况：

对象::实例方法
类::静态方法
类::实例方法

方法引用举例：
列如：
(e) -> System.out.println(e);
等同于：
System.out::println;
例如：
BinaryOperator< Double > bo = (x,y) -> Math.pow(x,y);
等同于：
BinaryOperator< Double > bo = Math::pow;
例如：
compare((x,y) -> x.equals(y), “abc”, “abc”);
等同于：
compare(String::equals,“abc”, “abc”);
注意：当需要引用方法的第一个参数是调用对象，并且第二个参数是需要引用方法的第二个参数（或无参数）时：ClassName::methodName

6. 构造器引用

格式：ClassName::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

例如：
Function<Integer, MyClass> fun = (e) -> new MyClass(e);
等同于：
Function<Integer,MyClass> fun = MyClass::new;

7. 数组引用

格式：type[] ::new

例如：
Function<Integer,Integer[]> fun = (e) -> new Integer[e];
等同于：
Function<Integer,Integer[]> fun = Integer[]::new;

8. Stream API

了解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
什么是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：
❶ Stream自己不会存储元素
❷ Stream不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
❸ 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

Stream的操作三个步骤
❶ 创建Stream
一个数据源（如：集合，数组），获取一个流
❷ 中间操作
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
❸ 终止操作（终端操作）
一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果
创建Stream
Java8中的Collection接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
❶ default Stream< E > stream()：返回一个顺序流
❷ default Stream< E > 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：
❶ static < T > Stream< T > stream(T[] array)：返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
❶ public static IntStream stream(int[] array)
❷ public static LongStream stream(long[] array)
❸ 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

❶ public static< T > Stream< T > of(T… values)：返回一个流

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

❶ 迭代
public static< T > Stream< T > iterate(final T seed, final UnaryOperator< T > f);

❷ 生成
public static< T > Stream< T > generate(Supplier< T > s);

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"

筛选与切片

方法	描述
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
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前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

映射

方法	描述
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

排序

方法	描述
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

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

查找与匹配

方法	描述
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)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
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（使用Collection接口需要用户去做迭代，称为外部迭代，相反，Stream API使用内部迭代-它帮你把迭代做了）

归约

reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，返回T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，返回Optional< T >

备注：map和reduce的连接通常称为map-reduce模式，因Google用它来进行网络搜索而出名

收集

方法	描述
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，可以方便的创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用	描述
toList	List< T >	把流中元素收集到List	List< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toList());
toSet	Set< T >	把流中元素收集到Set	Set< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toSet());
toCollection	Collection< T >	把流中元素收集到创建的集合	Collection< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
counting	Long	计算流中元素的个数	long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和	int total = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值	double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值，如：平均值	list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
joining	String	连接流中每个字符串	String str = list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
maxBy	Optional< T >	根据比较器选择最大值	Optional< Emp > max = list.stream.collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
minBy	Optional< T >	根据比较器选择最小值	Optional< Emp > max = list.stream.collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
reducing	归约产生的类型	从一个座位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	int total = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换函数	int how = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
groupingBy	Map<K, List< T >>	根据某属性值对流分组，属性为k，结果为v	Map<Emp.Status, List< Emp >> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
partitioningBy	Map<Boolean, List< T >>	根据true或false进行分区	Map<Boolean, List< Emp >> map = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

9. 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

Java8中将并行进行了优化，可以很容易的对数据进行并行操作，Stream API可以声明性的通过parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换

10. Fork/Join框架

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
Java8新特性

Fork/Join框架与传统线程池的区别：

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

Java8新特性

Java8新特性

1. Lambda表达式

2. 类型推断

3. 函数式接口

4. Java内置四大核心函数式接口

5. 方法引用

6. 构造器引用

7. 数组引用

8. Stream API

9. 并行流与串行流

10. Fork/Join框架

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