新特性简介

速度更快
代码更少（增加了新的语法Lambda表达式）
强大的 Stream API
便于并行
最大化减少空指针异常 Optional

Lambda表达式

为什么使用Lambda表达式

概述

Lambda 是一个匿名函数，我们可以把 Lambda 表达式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)。可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使 Java的语言表达能力得到了提升。

//原来的匿名内部类
@Test
public void test1(){
    Comparator<String> com = new Comparator<String>(){
        @Override
        public int compare(String o1, String o2) {
            return Integer.compare(o1.length(), o2.length());
        }
    };

    TreeSet<String> ts = new TreeSet<>(com);

    TreeSet<String> ts2 = new TreeSet<>(new Comparator<String>(){
        @Override
        public int compare(String o1, String o2) {
            return Integer.compare(o1.length(), o2.length());
        }

    });
}

//现在的 Lambda 表达式
@Test
public void test2(){
    Comparator<String> com = (x, y) -> Integer.compare(x.length(), y.length());
    TreeSet<String> ts = new TreeSet<>(com);
}

案例分析

import java.util.Objects;

public class Employee {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
    private double salary;

    public Employee() {
    }

    public Employee(int id, String name, int age, double salary) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public double getSalary() {
        return salary;
    }

    public void setSalary(double salary) {
        this.salary = salary;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (!(o instanceof Employee)) return false;
        Employee employee = (Employee) o;
        return getId() == employee.getId() && getAge() == employee.getAge() && Double.compare(employee.getSalary(), getSalary()) == 0 && Objects.equals(getName(), employee.getName());
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(getId(), getName(), getAge(), getSalary());
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Employee{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", salary=" + salary +
                '}';
    }
}

List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "小新", 18, 9999.99),
        new Employee(102, "伟伟", 59, 6666.66),
        new Employee(103, "鑫鑫", 28, 3333.33),
        new Employee(104, "创儿", 20, 7777.77),
        new Employee(105, "小寒", 38, 5555.55)
);

//需求：获取公司中年龄小于 35 的员工信息
public List<Employee> filterEmployeeAge(List<Employee> emps){
    List<Employee> list = new ArrayList<>();
    for (Employee emp : emps) {
        if(emp.getAge() <= 35){
            list.add(emp);
        }
    }
    return list;
}

//需求：获取公司中工资大于 5000 的员工信息
public List<Employee> filterEmployeeSalary(List<Employee> emps){
    List<Employee> list = new ArrayList<>();
    for (Employee emp : emps) {
        if(emp.getSalary() >= 5000){
            list.add(emp);
        }
    }
    return list;
}

优化1: 策略设计模式

//优化方式一：策略设计模式
public List<Employee> filterEmployee(List<Employee> emps, MyPredicate<Employee> mp){
   List<Employee> list = new ArrayList<>();
   for (Employee employee : emps) {
      if(mp.test(employee)){
         list.add(employee);
      }
   }   
   return list;
}

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public interface MyPredicate<T> {
    public boolean test(T t);
}

public class FilterEmployeeForAge implements MyPredicate<Employee>{
   @Override
   public boolean test(Employee t) {
      return t.getAge() <= 35;
   }
}

public class FilterEmployeeForSalary implements MyPredicate<Employee> {
   @Override
   public boolean test(Employee t) {
      return t.getSalary() >= 5000;
   }
}

@Test
public void test(){
    List<Employee> list = filterEmployee(emps, new FilterEmployeeForAge());
    for (Employee employee : list) {
        System.out.println(employee);
    }
    System.out.println("------------------------------------------");
    List<Employee> list2 = filterEmployee(emps, new FilterEmployeeForSalary());
    for (Employee employee : list2) {
        System.out.println(employee);
    }
}

优化2: 匿名内部类

//优化方式二：匿名内部类
@Test
public void test3(){
    List<Employee> list = filterEmployee(emps, new MyPredicate<Employee>() {
        @Override
        public boolean test(Employee t) {
            return t.getId() <= 103;
        }
    });

    for (Employee employee : list) {
        System.out.println(employee);
    }
}

优化3: Lambda 表达式

//优化方式三：Lambda 表达式
@Test
public void test4(){
    List<Employee> list = filterEmployee(emps, (e) -> e.getAge() <= 35);
    list.forEach(System.out::println);

    System.out.println("------------------------------------------");

    List<Employee> list2 = filterEmployee(emps, (e) -> e.getSalary() >= 5000);
    list2.forEach(System.out::println);
}

优化4: Stream API

//优化方式四：Stream API
@Test
public void test5(){
    emps.stream()
            .filter((e) -> e.getAge() <= 35)
            .forEach(System.out::println);

    System.out.println("----------------------------------------------");

    emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .limit(3)
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);
}

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 操作符或箭头操作符。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

语法格式一：无参，无返回值，Lambda 体只需一条语句

1 2	Runnable r = () -> System.out.println("HelloWorld~"); r.run();

语法格式二：Lambda 需要一个参数，无返回值

1 2	Consumer<String> con = (a) -> System.out.println(a); con.accept("我是Lambda～");

语法格式三：Lambda 只需要一个参数时，参数的小括号可以省略

1 2	Consumer<String> con = a -> System.out.println(a); con.accept("我是Lambda～");

语法格式四：Lambda 需要两个参数，且Lambda体中有多条语句，并且有返回值

Comparator<Integer> comparator = (a,b) -> {
    System.out.println("函数式接口");
    return Integer.compare(a,b);
};
int compare = comparator.compare(2, 4);
System.out.println(compare);

语法格式五：当 Lambda 体只有一条语句时，return 与大括号可以省略

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Comparator<Integer> comparator = (a,b) -> Integer.compare(a,b);
int compare = comparator.compare(2, 4);
System.out.println(compare);

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”

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”。

函数式接口

什么是函数式接口

只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口。
你可以通过 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)。
我们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。

自定义函数式接口

@FunctionalInterface
public interface MyFunc<T> {
    public T getValue(T t);
}

作为参数传递Lambda表达式

public Integer operation(Integer num, MyFunc<Integer> myFunc){
    return myFunc.getValue(num);
}

@Test
public void test(){
    Integer result = operation(10,(x) -> x * x);
    System.out.println(result);
}

注意：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。

内置四大核心函数式接口

其他接口

Lambda练习

练习1：调用Collections.sort()方法，通过定制排序比较两个Employee（优先按照年龄比较，年龄相同按照姓名排序），使用Lambda作为参数传递。

List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "小新", 18, 9999.99),
        new Employee(102, "伟伟", 59, 6666.66),
        new Employee(103, "鑫鑫", 28, 3333.33),
        new Employee(104, "创儿", 20, 7777.77),
        new Employee(105, "小寒", 38, 5555.55)
);

@Test
public void test1(){
    Collections.sort(emps,(e1,e2) -> {
        if (e1.getAge() == e2.getAge()){
            return e1.getName().compareTo(e2.getName());
        }
        else {
            return Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
        }
    });
    for (Employee e : emps){
        System.out.println(e);
    }
}

练习2：

声明函数式接口，接口中声明抽象方法，public String getValue(String str);
声明类TestLambda，类中编写方法使用接口作为参数，将一个字符串转换为大写，并作为方法的返回值。
再将一个字符串的第二个和第四个索引位置进行截取子串。

@FunctionalInterface
public interface MyFunction {
    String getValue(String str);
}

public String strHandler(String str, MyFunction mf){
    return mf.getValue(str);
}

@Test
public void test(){
    String upper = strHandler("abcAbc",(a -> a.toUpperCase(Locale.ROOT)));
    System.out.println(upper);
    String subString = strHandler("我在学习Lambda表达式", (b) -> b.substring(2,4));
    System.out.println(subString);
}

练习3：

声明一个带两个泛型的函数式接口，泛型类型为<T，R>，T为参数，R为返回值
接口中声明对应抽象方法
在TestLambda类中声明方法，使用接口作为参数，计算两个long型参数的和
再计算两个long型参数的乘积

@FunctionalInterface
public interface MyFunction<T,R> {
    R getValue(T t1, T t2);
}

public void op(Long l1, Long l2, MyFunction<Long,Long> mf){
    System.out.println(mf.getValue(l1,l2));
}

@Test
public void test(){
    op(100L, 200L, (x,y) -> x + y);
    op(100L, 200L, (x,y) -> x * y);
}

方法引用与构造器引用

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

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

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!

数组引用

格式：type[]::new

强大的Stream API

关于Stream

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API(java.util.stream.*)。
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。

流(Stream) 到底是什么呢?
- 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:
- Stream 自己不会存储元素
- Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
- 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操作三个步骤

创建 Stream：一个数据源(如:集合、数组)，获取一个流
中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
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

由Collection接口创建

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法:

default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

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//通过Collection系列集合提供的Stream()和parallelStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream();

由数组创建流

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream()可以获取数组流：

static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

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2
3

//通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流
Employee[] employees = new Employee[10];
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(employees);

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
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。

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

1 2	//通过Stream类重的静态方法of() Stream<String> stream2 = Stream.of("aa", "bb", "dd", "cc");

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。

迭代
- public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
1
2
//迭代
Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);

生成

public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

//生成
Stream.generate(() -> Math.random())
        .limit(5)
        .forEach(System.out::println);

Stream中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，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

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

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

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

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

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，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

StreamAPI练习

练习1：给定一个数字列表，返回一个由每个数的平凡构成的列表。例如：给定【1，2，3，4，5】，返回【1，4，9，16，25】

@Test
public void test1(){
    Integer[] numbers = new Integer[]{1,2,3,4,5};
    Arrays.stream(numbers)
            .mapToInt(x -> x * x)
            .forEach(System.out::println);
}

练习2：用map和reduce方法数一数流中有多少个Employee

List<Employee> emps = Arrays.asList(
        new Employee(101, "小新", 18, 9999.99),
        new Employee(102, "伟伟", 59, 6666.66),
        new Employee(103, "鑫鑫", 28, 3333.33),
        new Employee(104, "创儿", 20, 7777.77),
        new Employee(105, "小寒", 38, 5555.55)
);

@Test
public void  test2(){
    Optional<Integer> sum = emps.stream()
            .map(employee -> 1)
            .reduce(Integer::sum);
    System.out.println(sum.get());
}

练习3：

交易员类

package exer.StreamAPI2;

//交易员类
public class Trader {
    private String name;
    private String city;

    public Trader() {
    }

    public Trader(String name, String city) {
        this.name = name;
        this.city = city;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getCity() {
        return city;
    }

    public void setCity(String city) {
        this.city = city;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Trader{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", city='" + city + '\'' +
                '}';
    }
}

交易类

package exer.StreamAPI2;

//交易类
public class Transaction {

    private Trader trader;
    private int year;
    private int value;

    public Transaction() {
    }

    public Transaction(Trader trader, int year, int value) {
        this.trader = trader;
        this.year = year;
        this.value = value;
    }

    public Trader getTrader() {
        return trader;
    }

    public void setTrader(Trader trader) {
        this.trader = trader;
    }

    public int getYear() {
        return year;
    }

    public void setYear(int year) {
        this.year = year;
    }

    public int getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Transaction{" +
                "trader=" + trader +
                ", year=" + year +
                ", value=" + value +
                '}';
    }
}

习题

package exer.StreamAPI2;

import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class TestTransaction {

    List<Transaction> transactions = null;

    @Before
    public void before(){
        Trader raoul = new Trader("Raoul", "Cambridge");
        Trader mario = new Trader("Mario", "Milan");
        Trader alan = new Trader("Alan", "Cambridge");
        Trader brian = new Trader("Brian", "Cambridge");

        transactions = Arrays.asList(
                new Transaction(brian, 2011, 300),
                new Transaction(raoul, 2012, 1000),
                new Transaction(raoul, 2011, 400),
                new Transaction(mario, 2012, 710),
                new Transaction(mario, 2012, 700),
                new Transaction(alan, 2012, 950)
        );
    }

    /**
     * 1. 找出2011年发生的所有交易，并按交易额排序（从低到高）
     */
    @Test
    public void test1(){
        transactions.stream()
                .filter(t -> t.getYear() == 2011)
                .sorted(Comparator.comparingInt(Transaction::getValue))
                .forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 2. 交易员都在哪些不同的城市工作过？
     */
    @Test
    public void test2(){
        transactions.stream()
                .map(t -> t.getTrader().getCity())
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 3. 查找所有来自剑桥的交易员，并按姓名排序
     */
    @Test
    public void test3(){
        transactions.stream()
                .filter(t -> t.getTrader().getCity().equalsIgnoreCase("Cambridge"))
                .map(Transaction::getTrader)
                .sorted(Comparator.comparing(Trader::getName))
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 4. 返回所有交易员的姓名字符串，按字母顺序排序
     */
    @Test
    public void test4(){
        transactions.stream()
                .map(Transaction::getTrader)
                .map(Trader::getName)
                .sorted()
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 5. 有没有交易员是在米兰工作的？
     */
    @Test
    public void test5(){
        System.out.println(transactions.stream()
                .anyMatch(t -> t.getTrader().getCity().equals("Milan")));
    }

    /**
     * 6. 打印生活在剑桥的交易员的所有交易额
     */
    @Test
    public void test6(){
        System.out.println(transactions.stream()
                .filter(e -> e.getTrader().getCity().equals("Cambridge"))
                .map(Transaction::getValue)
                .reduce(Integer::sum).get());
    }

    /**
     * 7. 所有交易中，最高的交易额是多少
     */
    @Test
    public void test7(){
        System.out.println(transactions.stream()
                .map(Transaction::getValue)
                .max(Integer::compare).get());
    }

    /**
     * 8. 找到交易额最小的交易
     */
    @Test
    public void test8(){
        System.out.println(transactions.stream()
                .min(Comparator.comparingInt(Transaction::getValue))
                .get());
    }
}

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。

Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过parallel()与 sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。

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。

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。