JDK各个版本特性讲解-JDK8特性
JDK各个版本特性讲解-JDK8特性
一、Lambda表达式
??Lambda 表达式,也可称为闭包,它是推动 Java 8 发布的最重要新特性。
??Lambda 允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中)。
??使用 Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑。
1. 需求分析
?? 创建一个新的线程,指定线程要执行的任务
public static void main(String[] args) {
// 开启一个新的线程
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("新线程中执行的代码 : "+Thread.currentThread().getName());
}
}).start();
System.out.println("主线程中的代码:" + Thread.currentThread().getName());
}
代码分析:
- Thread类需要一个Runnable接口作为参数,其中的抽象方法run方法是用来指定线程任务内容的核心
- 为了指定run方法体,不得不需要Runnable的实现类
- 为了省去定义一个Runnable 的实现类,不得不使用匿名内部类
- 必须覆盖重写抽象的run方法,所有的方法名称,方法参数,方法返回值不得不都重写一遍,而且不能出错,
- 而实际上,我们只在乎方法体中的代码
2.Lambda表达式初体验
??Lambda表达式是一个匿名函数,可以理解为一段可以传递的代码
new Thread(() -> { System.out.println("新线程Lambda表达式..." +Thread.currentThread().getName()); })
.start();
??Lambda表达式的优点:简化了匿名内部类的使用,语法更加简单。
??匿名内部类语法冗余,体验了Lambda表达式后,发现Lambda表达式是简化匿名内部类的一种方式。
3. Lambda的语法规则
??Lambda省去了面向对象的条条框框,Lambda的标准格式由3个部分组成:
(参数类型 参数名称) -> {
代码体;
}
格式说明:
- (参数类型 参数名称):参数列表
- {代码体;} :方法体
- -> : 箭头,分割参数列表和方法体
3.1 Lambda练习1
??练习无参无返回值的Lambda
定义一个接口
public interface UserService {
void show();
}
然后创建主方法使用
public class Demo03Lambda {
public static void main(String[] args) {
goShow(new UserService() {
@Override
public void show() {
System.out.println("show 方法执行了...");
}
});
System.out.println("----------");
goShow(() -> { System.out.println("Lambda show 方法执行了..."); });
}
public static void goShow(UserService userService){
userService.show();
}
}
输出:
show 方法执行了...
----------
Lambda show 方法执行了...
3.2 Lambda练习2
?? 完成一个有参且有返回值得Lambda表达式案例
创建一个Person对象
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Person {
private String name;
private Integer age;
private Integer height;
}
??然后我们在List集合中保存多个Person对象,然后对这些对象做根据age排序操作
public static void main(String[] args) {
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("周杰伦",33,175));
list.add(new Person("刘德华",43,185));
list.add(new Person("周星驰",38,177));
list.add(new Person("郭富城",23,170));
Collections.sort(list, new Comparator<Person>() {
@Override
public int compare(Person o1, Person o2) {
return o1.getAge()-o2.getAge();
}
});
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}
}
??我们发现在sort方法的第二个参数是一个Comparator接口的匿名内部类,且执行的方法有参数和返回值,那么我们可以改写为Lambda表达式
public static void main(String[] args) {
List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("周杰伦",33,175));
list.add(new Person("刘德华",43,185));
list.add(new Person("周星驰",38,177));
list.add(new Person("郭富城",23,170));
/*Collections.sort(list, new Comparator<Person>() {
@Override
public int compare(Person o1, Person o2) {
return o1.getAge()-o2.getAge();
}
});
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}*/
System.out.println("------");
Collections.sort(list,(Person o1,Person o2) -> {
return o1.getAge() - o2.getAge();
});
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}
}
输出结果
Person(name=郭富城, age=23, height=170)
Person(name=周杰伦, age=33, height=175)
Person(name=周星驰, age=38, height=177)
Person(name=刘德华, age=43, height=185)
4. @FunctionalInterface注解
??@FunctionalInterface是JDK8中新增加的一个函数式注解,表示该注解修饰的接口只能有一个抽象方法。
/**
* @FunctionalInterface
* 这是一个函数式注解,被该注解修饰的接口只能声明一个抽象方法
*/
@FunctionalInterface
public interface UserService {
void show();
}
5. Lambda表达式的原理
??匿名内部类的本质是在编译时生成一个Class 文件。XXXXX$1.class
public class Demo01Lambda {
public static void main(String[] args) {
// 开启一个新的线程
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("新线程中执行的代码 : "+Thread.currentThread().getName());
}
}).start();
System.out.println("主线程中的代码:" + Thread.currentThread().getName());
System.out.println("---------------");
/*new Thread(() -> { System.out.println("新线程Lambda表达式..." +Thread.currentThread().getName()); })
.start();*/
}
}
??还可以通过反编译工具来查看生成的代码 XJad 工具来查看
static class Demo01Lambda$1
implements Runnable
{
public void run()
{
System.out.println((new StringBuilder()).append("新线程中执行的代码 : " ).append(Thread.currentThread().getName()).toString());
}
Demo01Lambda$1()
{
}
}
??那么Lambda表达式的原理是什么呢?我们也通过反编译工具来查看
??写的有Lambda表达式的class文件,我们通过XJad查看报错。这时我们可以通过JDK自带的一个工具:javap 对字节码进行反汇编操作。
javap -c -p 文件名.class
-c:表示对代码进行反汇编
-p:显示所有的类和成员
反汇编的结果:
E:\workspace\OpenClassWorkSpace\JDK8Demo\target\classes\com\bobo\jdk\lambda>javap -c -p Demo03Lambda.class
Compiled from "Demo03Lambda.java"
public class com.bobo.jdk.lambda.Demo03Lambda {
public com.bobo.jdk.lambda.Demo03Lambda();
Code:
0: aload_0
1: invokespecial #1 // Method java/lang/Object."<init>":()V
4: return
public static void main(java.lang.String[]);
Code:
0: invokedynamic #2, 0 // InvokeDynamic #0:show:()Lcom/bobo/jdk/lambda/service/UserService;
5: invokestatic #3 // Method goShow:(Lcom/bobo/jdk/lambda/service/UserService;)V
8: return
public static void goShow(com.bobo.jdk.lambda.service.UserService);
Code:
0: aload_0
1: invokeinterface #4, 1 // InterfaceMethod com/bobo/jdk/lambda/service/UserService.show:()V
6: return
private static void lambda$main$0();
Code:
0: getstatic #5 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream;
3: ldc #6 // String Lambda show 方法执行了...
5: invokevirtual #7 // Method java/io/PrintStream.println:(Ljava/lang/String;)V
8: return
}
??在这个反编译的源码中我们看到了一个静态方法 lambda$main$0(),这个方法里面做了什么事情呢?我们通过debug的方式来查看下:
上面的效果可以理解为如下:
public class Demo03Lambda {
public static void main(String[] args) {
....
}
private static void lambda$main$0();
System.out.println("Lambda show 方法执行了...");
}
}
??为了更加直观的理解这个内容,我们可以在运行的时候添加 -Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses, 加上这个参数会将内部class码输出到一个文件中
java -Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses 要运行的包名.类名
命令执行
E:\workspace\OpenClassWorkSpace\JDK8Demo\target\classes>java -Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses com.bobo.jdk.lambda.Demo03Lambda
Lambda show 方法执行了...
反编译后的内容:
??可以看到这个匿名的内部类实现了UserService接口,并重写了show()方法。在show方法中调用了Demo03Lambda.lambda$main$0(),也就是调用了Lambda中的内容。
public class Demo03Lambda {
public static void main(String[] args) {
goShow(new UserService() {
@Override
public void show() {
Demo03Lambda.lambda$main$0();
}
});
System.out.println("----------");
}
public static void goShow(UserService userService){
userService.show();
}
private static void lambda$main$0();
System.out.println("Lambda show 方法执行了...");
}
}
小结:
匿名内部类在编译的时候会产生一个class文件。
Lambda表达式在程序运行的时候会形成一个类。
- 在类中新增了一个方法,这个方法的方法体就是Lambda表达式中的代码
- 还会形成一个匿名内部类,实现接口,重写抽象方法
- 在接口中重写方法会调用新生成的方法
6.Lambda表达式的省略写法
??在lambda表达式的标准写法基础上,可以使用省略写法的规则为:
- 小括号内的参数类型可以省略
- 如果小括号内有且仅有一个参数,则小括号可以省略
- 如果大括号内有且仅有一个语句,可以同时省略大括号,return 关键字及语句分号。
public class Demo05Lambda {
public static void main(String[] args) {
goStudent((String name,Integer age)->{
return name+age+" 6666 ...";
});
// 省略写法
goStudent((name,age)-> name+age+" 6666 ...");
System.out.println("------");
goOrder((String name)->{
System.out.println("--->" + name);
return 666;
});
// 省略写法
goOrder(name -> {
System.out.println("--->" + name);
return 666;
});
goOrder(name -> 666);
}
public static void goStudent(StudentService studentService){
studentService.show("张三",22);
}
public static void goOrder(OrderService orderService){
orderService.show("李四");
}
}
7.Lambda表达式的使用前提
??Lambda表达式的语法是非常简洁的,但是Lambda表达式不是随便使用的,使用时有几个条件要特别注意
- 方法的参数或局部变量类型必须为接口才能使用Lambda
- 接口中有且仅有一个抽象方法(@FunctionalInterface)
8.Lambda和匿名内部类的对比
??Lambda和匿名内部类的对比
-
所需类型不一样
- 匿名内部类的类型可以是 类,抽象类,接口
- Lambda表达式需要的类型必须是接口
-
抽象方法的数量不一样
- 匿名内部类所需的接口中的抽象方法的数量是随意的
- Lambda表达式所需的接口中只能有一个抽象方法
-
实现原理不一样
- 匿名内部类是在编译后形成一个class
- Lambda表达式是在程序运行的时候动态生成class
二、接口的变化
1. JDK8中接口的新增
??在JDK8中针对接口有做增强,在JDK8之前
interface 接口名{
静态常量;
抽象方法;
}
??JDK8之后对接口做了增加,接口中可以有默认方法和静态方法
interface 接口名{
静态常量;
抽象方法;
默认方法;
静态方法;
}
2.默认方法
2.1 为什么要增加默认方法
??在JDK8以前接口中只能有抽象方法和静态常量,会存在以下的问题:
??如果接口中新增抽象方法,那么实现类都必须要实现这个抽象方法,非常不利于接口的扩展的
package com.bobo.jdk.inter;
public class Demo01Interface {
public static void main(String[] args) {
A a = new B();
A c = new C();
}
}
interface A{
void test1();
// 接口中新增抽象方法,所有实现类都需要重写这个方法,不利于接口的扩展
void test2();
}
class B implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
}
class C implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
}
2.2 接口默认方法的格式
??接口中默认方法的语法格式是
interface 接口名{
修饰符 default 返回值类型 方法名{
方法体;
}
}
package com.bobo.jdk.inter;
public class Demo01Interface {
public static void main(String[] args) {
A a = new B();
a.test3();
A c = new C();
c.test3();
}
}
interface A{
void test1();
// 接口中新增抽象方法,所有实现类都需要重写这个方法,不利于接口的扩展
void test2();
/**
* 接口中定义的默认方法
* @return
*/
public default String test3(){
System.out.println("接口中的默认方法执行了...");
return "hello";
}
}
class B implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
@Override
public String test3() {
System.out.println("B 实现类中重写了默认方法...");
return "ok ...";
}
}
class C implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
}
2.3 接口中默认方法的使用
??接口中的默认方法有两种使用方式
- 实现类直接调用接口的默认方法
- 实现类重写接口的默认方法
3. 静态方法
??JDK8中为接口新增了静态方法,作用也是为了接口的扩展
3.1 语法规则
interface 接口名{
修饰符 static 返回值类型 方法名{
方法体;
}
}
package com.bobo.jdk.inter;
public class Demo01Interface {
public static void main(String[] args) {
A a = new B();
a.test3();
A c = new C();
c.test3();
A.test4();
}
}
interface A{
void test1();
// 接口中新增抽象方法,所有实现类都需要重写这个方法,不利于接口的扩展
void test2();
/**
* 接口中定义的默认方法
* @return
*/
public default String test3(){
System.out.println("接口中的默认方法执行了...");
return "hello";
}
/**
* 接口中的静态方法
* @return
*/
public static String test4(){
System.out.println("接口中的静态方法....");
return "Hello";
}
}
class B implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
@Override
public String test3() {
System.out.println("B 实现类中重写了默认方法...");
return "ok ...";
}
}
class C implements A{
@Override
public void test1() {
}
@Override
public void test2() {
}
}
3.2 静态方法的使用
??接口中的静态方法在实现类中是不能被重写的,调用的话只能通过接口类型来实现: 接口名.静态方法名();
4. 两者的区别介绍
- 默认方法通过实例调用,静态方法通过接口名调用
- 默认方法可以被继承,实现类可以直接调用接口默认方法,也可以重写接口默认方法
- 静态方法不能被继承,实现类不能重写接口的静态方法,只能使用接口名调用
三、函数式接口
1.函数式接口的由来
??我们知道使用Lambda表达式的前提是需要有函数式接口,而Lambda表达式使用时不关心接口名,抽象方法名。只关心抽象方法的参数列表和返回值类型。因此为了让我们使用Lambda表达式更加的方法,在JDK中提供了大量常用的函数式接口
package com.bobo.jdk.fun;
public class Demo01Fun {
public static void main(String[] args) {
fun1((arr)->{
int sum = 0 ;
for (int i : arr) {
sum += i;
}
return sum;
});
}
public static void fun1(Operator operator){
int[] arr = {1,2,3,4};
int sum = operator.getSum(arr);
System.out.println("sum = " + sum);
}
}
/**
* 函数式接口
*/
@FunctionalInterface
interface Operator{
int getSum(int[] arr);
}
2. 函数式接口介绍
??在JDK中帮我们提供的有函数式接口,主要是在 java.util.function 包中。
2.1 Supplier
??无参有返回值的接口,对于的Lambda表达式需要提供一个返回数据的类型。
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
/**
* Gets a result.
*
* @return a result
*/
T get();
}
使用:
/**
* Supplier 函数式接口的使用
*/
public class SupplierTest {
public static void main(String[] args) {
fun1(()->{
int arr[] = {22,33,55,66,44,99,10};
// 计算出数组中的最大值
Arrays.sort(arr);
return arr[arr.length-1];
});
}
private static void fun1(Supplier<Integer> supplier){
// get() 是一个无参的有返回值的 抽象方法
Integer max = supplier.get();
System.out.println("max = " + max);
}
}
2.2 Consumer
??有参无返回值得接口,前面介绍的Supplier接口是用来生产数据的,而Consumer接口是用来消费数据的,使用的时候需要指定一个泛型来定义参数类型
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
/**
* Performs this operation on the given argument.
*
* @param t the input argument
*/
void accept(T t);
}
使用:将输入的数据统一转换为小写输出
public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) {
test(msg -> {
System.out.println(msg + "-> 转换为小写:" + msg.toLowerCase());
});
}
public static void test(Consumer<String> consumer){
consumer.accept("Hello World");
}
}
默认方法:andThen
??如果一个方法的参数和返回值全部是Consumer类型,那么就可以实现效果,消费一个数据的时候,首先做一个操作,然后再做一个操作,实现组合,而这个方法就是Consumer接口中的default方法 andThen方法
default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {
Objects.requireNonNull(after);
return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };
}
具体的操作
public class ConsumerAndThenTest {
public static void main(String[] args) {
test2(msg1->{
System.out.println(msg1 + "-> 转换为小写:" + msg1.toLowerCase());
},msg2->{
System.out.println(msg2 + "-> 转换为大写:" + msg2.toUpperCase());
});
}
public static void test2(Consumer<String> c1,Consumer<String> c2){
String str = "Hello World";
//c1.accept(str); // 转小写
//c2.accept(str); // 转大写
//c1.andThen(c2).accept(str);
c2.andThen(c1).accept(str);
}
}
2.3 Function
??有参有返回值的接口,Function接口是根据一个类型的数据得到另一个类型的数据,前者称为前置条件,后者称为后置条件。有参数有返回值。
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
/**
* Applies this function to the given argument.
*
* @param t the function argument
* @return the function result
*/
R apply(T t);
}
使用:传递进入一个字符串返回一个数字
public class FunctionTest {
public static void main(String[] args) {
test(msg ->{
return Integer.parseInt(msg);
});
}
public static void test(Function<String,Integer> function){
Integer apply = function.apply("666");
System.out.println("apply = " + apply);
}
}
默认方法:andThen,也是用来进行组合操作,
default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {
Objects.requireNonNull(after);
return (T t) -> after.apply(apply(t));
}
public class FunctionAndThenTest {
public static void main(String[] args) {
test(msg ->{
return Integer.parseInt(msg);
},msg2->{
return msg2 * 10;
});
}
public static void test(Function<String,Integer> f1,Function<Integer,Integer> f2){
/*Integer i1 = f1.apply("666");
Integer i2 = f2.apply(i1);*/
Integer i2 = f1.andThen(f2).apply("666");
System.out.println("i2:" + i2);
}
}
??默认的compose方法的作用顺序和andThen方法刚好相反
??而静态方法identity则是,输入什么参数就返回什么参数
2.4 Predicate
??有参且返回值为Boolean的接口
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
/**
* Evaluates this predicate on the given argument.
*
* @param t the input argument
* @return {@code true} if the input argument matches the predicate,
* otherwise {@code false}
*/
boolean test(T t);
}
使用:
public class PredicateTest {
public static void main(String[] args) {
test(msg -> {
return msg.length() > 3;
},"HelloWorld");
}
private static void test(Predicate<String> predicate,String msg){
boolean b = predicate.test(msg);
System.out.println("b:" + b);
}
}
??在Predicate中的默认方法提供了逻辑关系操作 and or negate isEquals方法
package com.bobo.jdk.fun;
import java.util.function.Predicate;
public class PredicateDefaultTest {
public static void main(String[] args) {
test(msg1 -> {
return msg1.contains("H");
},msg2 -> {
return msg2.contains("W");
});
}
private static void test(Predicate<String> p1,Predicate<String> p2){
/*boolean b1 = predicate.test(msg);
boolean b2 = predicate.test("Hello");*/
// b1 包含H b2 包含W
// p1 包含H 同时 p2 包含W
boolean bb1 = p1.and(p2).test("Hello");
// p1 包含H 或者 p2 包含W
boolean bb2 = p1.or(p2).test("Hello");
// p1 不包含H
boolean bb3 = p1.negate().test("Hello");
System.out.println(bb1); // FALSE
System.out.println(bb2); // TRUE
System.out.println(bb3); // FALSE
}
}
四、方法引用
1. 为什么要用方法引用
1.1 lambda表达式冗余
??在使用Lambda表达式的时候,也会出现代码冗余的情况,比如:用Lambda表达式求一个数组的和
package com.bobo.jdk.funref;
import java.util.function.Consumer;
public class FunctionRefTest01 {
public static void main(String[] args) {
printMax(a->{
// Lambda表达式中的代码和 getTotal中的代码冗余了
int sum = 0;
for (int i : a) {
sum += i;
}
System.out.println("数组之和:" + sum);
});
}
/**
* 求数组中的所有元素的和
* @param a
*/
public void getTotal(int a[]){
int sum = 0;
for (int i : a) {
sum += i;
}
System.out.println("数组之和:" + sum);
}
private static void printMax(Consumer<int[]> consumer){
int[] a= {10,20,30,40,50,60};
consumer.accept(a);
}
}
1.2 解决方案
??因为在Lambda表达式中要执行的代码和我们另一个方法中的代码是一样的,这时就没有必要重写一份逻辑了,这时我们就可以“引用”重复代码
package com.bobo.jdk.funref;
import java.util.function.Consumer;
public class FunctionRefTest02 {
public static void main(String[] args) {
// :: 方法引用 也是JDK8中的新的语法
printMax(FunctionRefTest02::getTotal);
}
/**
* 求数组中的所有元素的和
* @param a
*/
public static void getTotal(int a[]){
int sum = 0;
for (int i : a) {
sum += i;
}
System.out.println("数组之和:" + sum);
}
private static void printMax(Consumer<int[]> consumer){
int[] a= {10,20,30,40,50,60};
consumer.accept(a);
}
}
:: 方法引用 也是JDK8中的新的语法
2. 方法引用的格式
符号表示:::
符号说明:双冒号为方法引用运算符,而它所在的表达式被称为 方法引用
应用场景:如果Lambda表达式所要实现的方案,已经有其他方法存在相同的方案,那么则可以使用方法引用。
常见的引用方式:
方法引用在JDK8中使用是相当灵活的,有以下几种形式:
- instanceName::methodName 对象::方法名
- ClassName::staticMethodName 类名::静态方法
- ClassName::methodName 类名::普通方法
- ClassName::new 类名::new 调用的构造器
- TypeName[]::new String[]::new 调用数组的构造器
2.1 对象名::方法名
??这是最常见的一种用法。如果一个类中的已经存在了一个成员方法,则可以通过对象名引用成员方法
public static void main(String[] args) {
Date now = new Date();
Supplier<Long> supplier = ()->{return now.getTime();};
System.out.println(supplier.get());
// 然后我们通过 方法引用 的方式来处理
Supplier<Long> supplier1 = now::getTime;
System.out.println(supplier1.get());
}
方法引用的注意事项:
- 被引用的方法,参数要和接口中的抽象方法的参数一样
- 当接口抽象方法有返回值时,被引用的方法也必须有返回值
2.2 类名::静态方法名
??也是比较常用的方式:
public class FunctionRefTest04 {
public static void main(String[] args) {
Supplier<Long> supplier1 = ()->{
return System.currentTimeMillis();
};
System.out.println(supplier1.get());
// 通过 方法引用 来实现
Supplier<Long> supplier2 = System::currentTimeMillis;
System.out.println(supplier2.get());
}
}
2.3 类名::引用实例方法
??Java面向对象中,类名只能调用静态方法,类名引用实例方法是用前提的,实际上是拿第一个参数作为方法的调用者
package com.bobo.jdk.funref;
import java.util.Date;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;
public class FunctionRefTest05 {
public static void main(String[] args) {
Function<String,Integer> function = (s)->{
return s.length();
};
System.out.println(function.apply("hello"));
// 通过方法引用来实现
Function<String,Integer> function1 = String::length;
System.out.println(function1.apply("hahahaha"));
BiFunction<String,Integer,String> function2 = String::substring;
String msg = function2.apply("HelloWorld", 3);
System.out.println(msg);
}
}
2.4 类名::构造器
??由于构造器的名称和类名完全一致,所以构造器引用使用 ::new
的格式使用,
public class FunctionRefTest06 {
public static void main(String[] args) {
Supplier<Person> sup = ()->{return new Person();};
System.out.println(sup.get());
// 然后通过 方法引用来实现
Supplier<Person> sup1 = Person::new;
System.out.println(sup1.get());
BiFunction<String,Integer,Person> function = Person::new;
System.out.println(function.apply("张三",22));
}
}
2.5 数组::构造器
??数组是怎么构造出来的呢?
public static void main(String[] args) {
Function<Integer,String[]> fun1 = (len)->{
return new String[len];
};
String[] a1 = fun1.apply(3);
System.out.println("数组的长度是:" + a1.length);
// 方法引用 的方式来调用数组的构造器
Function<Integer,String[]> fun2 = String[]::new;
String[] a2 = fun2.apply(5);
System.out.println("数组的长度是:" + a2.length);
}
小结:方法引用是对Lambda表达式符合特定情况下的一种缩写方式,它使得我们的Lambda表达式更加的精简,也可以理解为lambda表达式的缩写形式,不过要注意的是方法引用只能引用已经存在的方法。
五、Stream API
1.集合处理数据的弊端
??当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候,除了必需的添加,删除,获取外,最典型的操作就是集合遍历,
package com.bobo.jdk.stream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamTest01 {
public static void main(String[] args) {
// 定义一个List集合
List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰");
// 1.获取所有 姓张的信息
List<String> list1 = new ArrayList<>();
for (String s : list) {
if(s.startsWith("张")){
list1.add(s);
}
}
// 2.获取名称长度为3的用户
List<String> list2 = new ArrayList<>();
for (String s : list1) {
if(s.length() == 3){
list2.add(s);
}
}
// 3. 输出所有的用户信息
for (String s : list2) {
System.out.println(s);
}
}
}
??上面的代码针对与我们不同的需求总是一次次的循环循环循环.这时我们希望有更加高效的处理方式,这时我们就可以通过JDK8中提供的Stream API来解决这个问题了。
??Stream更加优雅的解决方案:
package com.bobo.jdk.stream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamTest02 {
public static void main(String[] args) {
// 定义一个List集合
List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰");
// 1.获取所有 姓张的信息
// 2.获取名称长度为3的用户
// 3. 输出所有的用户信息
list.stream()
.filter(s->s.startsWith("张"))
.filter(s->s.length() == 3)
.forEach(s->{
System.out.println(s);
});
System.out.println("----------");
list.stream()
.filter(s->s.startsWith("张"))
.filter(s->s.length() == 3)
.forEach(System.out::println);
}
}
??上面的SteamAPI代码的含义:获取流,过滤张,过滤长度,逐一打印。代码相比于上面的案例更加的简洁直观
2. Steam流式思想概述
??注意:Stream和IO流(InputStream/OutputStream)没有任何关系,请暂时忘记对传统IO流的固有印象!
Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”,Stream流不是一种数据结构,不保存数据,而是对数据进行加工
处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上,通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
??Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作,如筛选、切片、映射、查找、去除重复,统计,匹配和归约。
3. Stream流的获取方式
3.1 根据Collection获取
??首先,java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream,也就是说Collection接口下的所有的实现都可以通过steam方法来获取Stream流。
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.stream();
Set<String> set = new HashSet<>();
set.stream();
Vector vector = new Vector();
vector.stream();
}
??但是Map接口别没有实现Collection接口,那这时怎么办呢?这时我们可以根据Map获取对应的key value的集合。
public static void main(String[] args) {
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
Stream<String> stream = map.keySet().stream(); // key
Stream<Object> stream1 = map.values().stream(); // value
Stream<Map.Entry<String, Object>> stream2 = map.entrySet().stream(); // entry
}
3.1 通过Stream的of方法
??在实际开发中我们不可避免的还是会操作到数组中的数据,由于数组对象不可能添加默认方法,所有Stream接口中提供了静态方法of
public class StreamTest05 {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> a1 = Stream.of("a1", "a2", "a3");
String[] arr1 = {"aa","bb","cc"};
Stream<String> arr11 = Stream.of(arr1);
Integer[] arr2 = {1,2,3,4};
Stream<Integer> arr21 = Stream.of(arr2);
arr21.forEach(System.out::println);
// 注意:基本数据类型的数组是不行的
int[] arr3 = {1,2,3,4};
Stream.of(arr3).forEach(System.out::println);
}
}
4.Stream常用方法介绍
??Stream常用方法
??Stream流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种:
方法名 | 方法作用 | 返回值类型 | 方法种类 |
---|---|---|---|
count | 统计个数 | long | 终结 |
forEach | 逐一处理 | void | 终结 |
filter | 过滤 | Stream | 函数拼接 |
limit | 取用前几个 | Stream | 函数拼接 |
skip | 跳过前几个 | Stream | 函数拼接 |
map | 映射 | Stream | 函数拼接 |
concat | 组合 | Stream | 函数拼接 |
终结方法:返回值类型不再是 Stream 类型的方法,不再支持链式调用。本小节中,终结方法包括 count 和 forEach 方法。
非终结方法:返回值类型仍然是 Stream 类型的方法,支持链式调用。(除了终结方法外,其余方法均为非终结方法。)
Stream注意事项(重要)
- Stream只能操作一次
- Stream方法返回的是新的流
- Stream不调用终结方法,中间的操作不会执行
4.1 forEach
?? forEach用来遍历流中的数据的
void forEach(Consumer<? super T> action);
??该方法接受一个Consumer接口,会将每一个流元素交给函数处理
public static void main(String[] args) {
Stream.of("a1", "a2", "a3").forEach(System.out::println);;
}
4.2 count
??Stream流中的count方法用来统计其中的元素个数的
long count();
??该方法返回一个long值,代表元素的个数。
public static void main(String[] args) {
long count = Stream.of("a1", "a2", "a3").count();
System.out.println(count);
}
4.3 filter
??filter方法的作用是用来过滤数据的。返回符合条件的数据
??可以通过filter方法将一个流转换成另一个子集流
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
??该接口接收一个Predicate函数式接口参数作为筛选条件
public static void main(String[] args) {
Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
.filter((s)->s.contains("a"))
.forEach(System.out::println);
}
输出:
a1
a2
a3
aa
4.4 limit
??limit方法可以对流进行截取处理,支取前n个数据,
Stream<T> limit(long maxSize);
??参数是一个long类型的数值,如果集合当前长度大于参数就进行截取,否则不操作:
public static void main(String[] args) {
Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
.limit(3)
.forEach(System.out::println);
}
输出:
a1
a2
a3
4.5 skip
??如果希望跳过前面几个元素,可以使用skip方法获取一个截取之后的新流:
Stream<T> skip(long n);
操作:
public static void main(String[] args) {
Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
.skip(3)
.forEach(System.out::println);
}
输出:
bb
cc
aa
dd
4.6 map
??如果我们需要将流中的元素映射到另一个流中,可以使用map方法:
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
??该接口需要一个Function函数式接口参数,可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的数据
public static void main(String[] args) {
Stream.of("1", "2", "3","4","5","6","7")
//.map(msg->Integer.parseInt(msg))
.map(Integer::parseInt)
.forEach(System.out::println);
}
4.7 sorted
??如果需要将数据排序,可以使用sorted方法:
Stream<T> sorted();
??在使用的时候可以根据自然规则排序,也可以通过比较强来指定对应的排序规则
public static void main(String[] args) {
Stream.of("1", "3", "2","4","0","9","7")
//.map(msg->Integer.parseInt(msg))
.map(Integer::parseInt)
//.sorted() // 根据数据的自然顺序排序
.sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则
.forEach(System.out::println);
}
4.8 distinct
??如果要去掉重复数据,可以使用distinct方法:
Stream<T> distinct();
使用:
public static void main(String[] args) {
Stream.of("1", "3", "3","4","0","1","7")
//.map(msg->Integer.parseInt(msg))
.map(Integer::parseInt)
//.sorted() // 根据数据的自然顺序排序
.sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则
.distinct() // 去掉重复的记录
.forEach(System.out::println);
System.out.println("--------");
Stream.of(
new Person("张三",18)
,new Person("李四",22)
,new Person("张三",18)
).distinct()
.forEach(System.out::println);
}
??Stream流中的distinct方法对于基本数据类型是可以直接出重的,但是对于自定义类型,我们是需要重写hashCode和equals方法来移除重复元素。
4.9 match
??如果需要判断数据是否匹配指定的条件,可以使用match相关的方法
boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否有任意一个满足条件
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都满足条件
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都不满足条件
使用
public static void main(String[] args) {
boolean b = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7")
.map(Integer::parseInt)
//.allMatch(s -> s > 0)
//.anyMatch(s -> s >4)
.noneMatch(s -> s > 4)
;
System.out.println(b);
}
??注意match是一个终结方法
4.10 find
??如果我们需要找到某些数据,可以使用find方法来实现
Optional<T> findFirst();
Optional<T> findAny();
使用:
public static void main(String[] args) {
Optional<String> first = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7").findFirst();
System.out.println(first.get());
Optional<String> any = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7").findAny();
System.out.println(any.get());
}
4.11 max和min
??如果我们想要获取最大值和最小值,那么可以使用max和min方法
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
使用
public static void main(String[] args) {
Optional<Integer> max = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7")
.map(Integer::parseInt)
.max((o1,o2)->o1-o2);
System.out.println(max.get());
Optional<Integer> min = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7")
.map(Integer::parseInt)
.min((o1,o2)->o1-o2);
System.out.println(min.get());
}
4.12 reduce方法
??如果需要将所有数据归纳得到一个数据,可以使用reduce方法
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
使用:
public static void main(String[] args) {
Integer sum = Stream.of(4, 5, 3, 9)
// identity默认值
// 第一次的时候会将默认值赋值给x
// 之后每次会将 上一次的操作结果赋值给x y就是每次从数据中获取的元素
.reduce(0, (x, y) -> {
System.out.println("x="+x+",y="+y);
return x + y;
});
System.out.println(sum);
// 获取 最大值
Integer max = Stream.of(4, 5, 3, 9)
.reduce(0, (x, y) -> {
return x > y ? x : y;
});
System.out.println(max);
}
4.13 map和reduce的组合
??在实际开发中我们经常会将map和reduce一块来使用
public static void main(String[] args) {
// 1.求出所有年龄的总和
Integer sumAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).map(Person::getAge) // 实现数据类型的转换
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sumAge);
// 2.求出所有年龄中的最大值
Integer maxAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).map(Person::getAge) // 实现数据类型的转换,符合reduce对数据的要求
.reduce(0, Math::max); // reduce实现数据的处理
System.out.println(maxAge);
// 3.统计 字符 a 出现的次数
Integer count = Stream.of("a", "b", "c", "d", "a", "c", "a")
.map(ch -> "a".equals(ch) ? 1 : 0)
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(count);
}
输出结果
87
22
3
4.14 mapToInt
??如果需要将Stream中的Integer类型转换成int类型,可以使用mapToInt方法来实现
使用
public static void main(String[] args) {
// Integer占用的内存比int多很多,在Stream流操作中会自动装修和拆箱操作
Integer arr[] = {1,2,3,5,6,8};
Stream.of(arr)
.filter(i->i>0)
.forEach(System.out::println);
System.out.println("---------");
// 为了提高程序代码的效率,我们可以先将流中Integer数据转换为int数据,然后再操作
IntStream intStream = Stream.of(arr)
.mapToInt(Integer::intValue);
intStream.filter(i->i>3)
.forEach(System.out::println);
}
4.15 concat
??如果有两个流,希望合并成为一个流,那么可以使用Stream接口的静态方法concat
public static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b) {
Objects.requireNonNull(a);
Objects.requireNonNull(b);
@SuppressWarnings("unchecked")
Spliterator<T> split = new Streams.ConcatSpliterator.OfRef<>(
(Spliterator<T>) a.spliterator(), (Spliterator<T>) b.spliterator());
Stream<T> stream = StreamSupport.stream(split, a.isParallel() || b.isParallel());
return stream.onClose(Streams.composedClose(a, b));
}
使用:
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream1 = Stream.of("a","b","c");
Stream<String> stream2 = Stream.of("x", "y", "z");
// 通过concat方法将两个流合并为一个新的流
Stream.concat(stream1,stream2).forEach(System.out::println);
}
4.16 综合案例
??定义两个集合,然后在集合中存储多个用户名称。然后完成如下的操作:
- 第一个队伍只保留姓名长度为3的成员
- 第一个队伍筛选之后只要前3个人
- 第二个队伍只要姓张的成员
- 第二个队伍筛选之后不要前两个人
- 将两个队伍合并为一个队伍
- 根据姓名创建Person对象
- 打印整个队伍的Person信息
package com.bobo.jdk.stream;
import com.bobo.jdk.lambda.domain.Person;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamTest21Demo {
/**
* 1. 第一个队伍只保留姓名长度为3的成员
* 2. 第一个队伍筛选之后只要前3个人
* 3. 第二个队伍只要姓张的成员
* 4. 第二个队伍筛选之后不要前两个人
* 5. 将两个队伍合并为一个队伍
* 6. 根据姓名创建Person对象
* 7. 打印整个队伍的Person信息
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
List<String> list1 = Arrays.asList("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七 公");
List<String> list2 = Arrays.asList("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱", "张三");
// 1. 第一个队伍只保留姓名长度为3的成员
// 2. 第一个队伍筛选之后只要前3个人
Stream<String> stream1 = list1.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3);
// 3. 第二个队伍只要姓张的成员
// 4. 第二个队伍筛选之后不要前两个人
Stream<String> stream2 = list2.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).skip(2);
// 5. 将两个队伍合并为一个队伍
// 6. 根据姓名创建Person对象
// 7. 打印整个队伍的Person信息
Stream.concat(stream1,stream2)
//.map(n-> new Person(n))
.map(Person::new)
.forEach(System.out::println);
}
}
输出结果:
Person{name='宋远桥', age=null, height=null}
Person{name='苏星河', age=null, height=null}
Person{name='张二狗', age=null, height=null}
Person{name='张天爱', age=null, height=null}
Person{name='张三', age=null, height=null}
5.Stream结果收集
5.1 结果收集到集合中
/**
* Stream结果收集
* 收集到集合中
*/
@Test
public void test01(){
// Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
List<String> list = Stream.of("aa", "bb", "cc","aa")
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
// 收集到 Set集合中
Set<String> set = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(set);
// 如果需要获取的类型为具体的实现,比如:ArrayList HashSet
ArrayList<String> arrayList = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
//.collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>()));
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
System.out.println(arrayList);
HashSet<String> hashSet = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
System.out.println(hashSet);
}
输出:
[aa, bb, cc, aa]
[aa, bb, cc]
[aa, bb, cc, aa]
[aa, bb, cc]
5.2 结果收集到数组中
??Stream中提供了toArray方法来将结果放到一个数组中,返回值类型是Object[],如果我们要指定返回的类型,那么可以使用另一个重载的toArray(IntFunction f)方法
/**
* Stream结果收集到数组中
*/
@Test
public void test02(){
Object[] objects = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.toArray(); // 返回的数组中的元素是 Object类型
System.out.println(Arrays.toString(objects));
// 如果我们需要指定返回的数组中的元素类型
String[] strings = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.toArray(String[]::new);
System.out.println(Arrays.toString(strings));
}
5.3 对流中的数据做聚合计算
??当我们使用Stream流处理数据后,可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作,比如获得最大值,最小值,求和,平均值,统计数量。
/**
* Stream流中数据的聚合计算
*/
@Test
public void test03(){
// 获取年龄的最大值
Optional<Person> maxAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).collect(Collectors.maxBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));
System.out.println("最大年龄:" + maxAge.get());
// 获取年龄的最小值
Optional<Person> minAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).collect(Collectors.minBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));
System.out.println("最新年龄:" + minAge.get());
// 求所有人的年龄之和
Integer sumAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
)
//.collect(Collectors.summingInt(s -> s.getAge()))
.collect(Collectors.summingInt(Person::getAge))
;
System.out.println("年龄总和:" + sumAge);
// 年龄的平均值
Double avgAge = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
System.out.println("年龄的平均值:" + avgAge);
// 统计数量
Long count = Stream.of(
new Person("张三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("张三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("张三", 19)
).filter(p->p.getAge() > 18)
.collect(Collectors.counting());
System.out.println("满足条件的记录数:" + count);
}
5.4 对流中数据做分组操作
??当我们使用Stream流处理数据后,可以根据某个属性将数据分组
/**
* 分组计算
*/
@Test
public void test04(){
// 根据账号对数据进行分组
Map<String, List<Person>> map1 = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(Person::getName));
map1.forEach((k,v)-> System.out.println("k=" + k +"\t"+ "v=" + v));
System.out.println("-----------");
// 根据年龄分组 如果大于等于18 成年否则未成年
Map<String, List<Person>> map2 = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getAge() >= 18 ? "成年" : "未成年"));
map2.forEach((k,v)-> System.out.println("k=" + k +"\t"+ "v=" + v));
}
输出结果:
k=李四 v=[Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
k=张三 v=[Person{name='张三', age=18, height=175}, Person{name='张三', age=14, height=165}, Person{name='张三', age=19, height=182}]
-----------
k=未成年 v=[Person{name='张三', age=14, height=165}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
k=成年 v=[Person{name='张三', age=18, height=175}, Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='张三', age=19, height=182}]
多级分组: 先根据name分组然后根据年龄分组
/**
* 分组计算--多级分组
*/
@Test
public void test05(){
// 先根据name分组,然后根据age(成年和未成年)分组
Map<String,Map<Object,List<Person>>> map = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(
Person::getName
,Collectors.groupingBy(p->p.getAge()>=18?"成年":"未成年"
)
));
map.forEach((k,v)->{
System.out.println(k);
v.forEach((k1,v1)->{
System.out.println("\t"+k1 + "=" + v1);
});
});
}
输出结果:
李四
未成年=[Person{name='李四', age=15, height=166}]
成年=[Person{name='李四', age=22, height=177}]
张三
未成年=[Person{name='张三', age=14, height=165}]
成年=[Person{name='张三', age=18, height=175}, Person{name='张三', age=19, height=182}]
5.5 对流中的数据做分区操作
??Collectors.partitioningBy会根据值是否为true,把集合中的数据分割为两个列表,一个true列表,一个false列表
/**
* 分区操作
*/
@Test
public void test06(){
Map<Boolean, List<Person>> map = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 18));
map.forEach((k,v)-> System.out.println(k+"\t" + v));
}
输出结果:
false [Person{name='张三', age=18, height=175}, Person{name='张三', age=14, height=165}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
true [Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='张三', age=19, height=182}]
5.6 对流中的数据做拼接
??Collectors.joining会根据指定的连接符,将所有的元素连接成一个字符串
/**
* 对流中的数据做拼接操作
*/
@Test
public void test07(){
String s1 = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining());
// 张三李四张三李四张三
System.out.println(s1);
String s2 = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining("_"));
// 张三_李四_张三_李四_张三
System.out.println(s2);
String s3 = Stream.of(
new Person("张三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("张三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("张三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining("_", "###", "$$$"));
// ###张三_李四_张三_李四_张三$$$
System.out.println(s3);
}
6. 并行的Stream流
6.1 串行的Stream流
??我们前面使用的Stream流都是串行,也就是在一个线程上面执行。
/**
* 串行流
*/
@Test
public void test01(){
Stream.of(5,6,8,3,1,6)
.filter(s->{
System.out.println(Thread.currentThread() + "" + s);
return s > 3;
}).count();
}
输出:
Thread[main,5,main]5
Thread[main,5,main]6
Thread[main,5,main]8
Thread[main,5,main]3
Thread[main,5,main]1
Thread[main,5,main]6
6.2 并行流
??parallelStream其实就是一个并行执行的流,它通过默认的ForkJoinPool,可以提高多线程任务的速度。
6.2.1 获取并行流
??我们可以通过两种方式来获取并行流。
- 通过List接口中的parallelStream方法来获取
- 通过已有的串行流转换为并行流(parallel)
实现:
/**
* 获取并行流的两种方式
*/
@Test
public void test02(){
List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 通过List 接口 直接获取并行流
Stream<Integer> integerStream = list.parallelStream();
// 将已有的串行流转换为并行流
Stream<Integer> parallel = Stream.of(1, 2, 3).parallel();
}
6.2.2 并行流操作
/**
* 并行流操作
*/
@Test
public void test03(){
Stream.of(1,4,2,6,1,5,9)
.parallel() // 将流转换为并发流,Stream处理的时候就会通过多线程处理
.filter(s->{
System.out.println(Thread.currentThread() + " s=" +s);
return s > 2;
}).count();
}
效果
Thread[main,5,main] s=1
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-2,5,main] s=9
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-6,5,main] s=6
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-13,5,main] s=2
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-9,5,main] s=4
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-4,5,main] s=5
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-11,5,main] s=1
6.3 并行流和串行流对比
??我们通过for循环,串行Stream流,并行Stream流来对500000000亿个数字求和。来看消耗时间
package com.bobo.jdk.res;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.util.stream.LongStream;
public class Test03 {
private static long times = 500000000;
private long start;
@Before
public void befor(){
start = System.currentTimeMillis();
}
@After
public void end(){
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("消耗时间:" + (end - start));
}
/**
* 普通for循环 消耗时间:138
*/
@Test
public void test01(){
System.out.println("普通for循环:");
long res = 0;
for (int i = 0; i < times; i++) {
res += i;
}
}
/**
* 串行流处理
* 消耗时间:203
*/
@Test
public void test02(){
System.out.println("串行流:serialStream");
LongStream.rangeClosed(0,times)
.reduce(0,Long::sum);
}
/**
* 并行流处理 消耗时间:84
*/
@Test
public void test03(){
LongStream.rangeClosed(0,times)
.parallel()
.reduce(0,Long::sum);
}
}
??通过案例我们可以看到parallelStream的效率是最高的。
??Stream并行处理的过程会分而治之,也就是将一个大的任务切分成了多个小任务,这表示每个任务都是一个线程操作。
6.4 线程安全问题
??在多线程的处理下,肯定会出现数据安全问题。如下:
@Test
public void test01(){
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list.add(i);
}
System.out.println(list.size());
List<Integer> listNew = new ArrayList<>();
// 使用并行流来向集合中添加数据
list.parallelStream()
//.forEach(s->listNew.add(s));
.forEach(listNew::add);
System.out.println(listNew.size());
}
运行效果:
839
或者直接抛异常
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
at java.util.concurrent.ForkJoinTask.getThrowableException(ForkJoinTask.java:598)
....
Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 366
at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:463)
??针对这个问题,我们的解决方案有哪些呢?
- 加同步锁
- 使用线程安全的容器
- 通过Stream中的toArray/collect操作
实现:
/**
* 加同步锁
*/
@Test
public void test02(){
List<Integer> listNew = new ArrayList<>();
Object obj = new Object();
IntStream.rangeClosed(1,1000)
.parallel()
.forEach(i->{
synchronized (obj){
listNew.add(i);
}
});
System.out.println(listNew.size());
}
/**
* 使用线程安全的容器
*/
@Test
public void test03(){
Vector v = new Vector();
Object obj = new Object();
IntStream.rangeClosed(1,1000)
.parallel()
.forEach(i->{
synchronized (obj){
v.add(i);
}
});
System.out.println(v.size());
}
/**
* 将线程不安全的容器转换为线程安全的容器
*/
@Test
public void test04(){
List<Integer> listNew = new ArrayList<>();
// 将线程不安全的容器包装为线程安全的容器
List<Integer> synchronizedList = Collections.synchronizedList(listNew);
Object obj = new Object();
IntStream.rangeClosed(1,1000)
.parallel()
.forEach(i->{
synchronizedList.add(i);
});
System.out.println(synchronizedList.size());
}
/**
* 我们还可以通过Stream中的 toArray方法或者 collect方法来操作
* 就是满足线程安全的要求
*/
@Test
public void test05(){
List<Integer> listNew = new ArrayList<>();
Object obj = new Object();
List<Integer> list = IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(list.size());
}
7.Fork/Join框架
??parallelStream使用的是Fork/Join框架。Fork/Join框架自JDK 7引入。Fork/Join框架可以将一个大任务拆分为很多小任务来异步执行。 Fork/Join框架主要包含三个模块:
- 线程池:ForkJoinPool
- 任务对象:ForkJoinTask
- 执行任务的线程:ForkJoinWorkerThread
7.1 Fork/Join原理-分治法
??ForkJoinPool主要用来使用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决问题。典型的应用比如快速排序算法,ForkJoinPool需要使用相对少的线程来处理大量的任务。比如要对1000万个数据进行排序,那么会将这个任务分割成两个500万的排序任务和一个针对这两组500万数据的合并任务。以此类推,对于500万的数据也会做出同样的分割处理,到最后会设置一个阈值来规定当数据规模到多少时,停止这样的分割处理。比如,当元素的数量小于10时,会停止分割,转而使用插入排序对它们进行排序。那么到最后,所有的任务加起来会有大概2000000+个。问题的关键在于,对于一个任务而言,只有当它所有的子任务完成之后,它才能够被执行。
7.2 Fork/Join原理-工作窃取算法
??Fork/Join最核心的地方就是利用了现代硬件设备多核,在一个操作时候会有空闲的cpu,那么如何利用好这个空闲的cpu就成了提高性能的关键,而这里我们要提到的工作窃取(work-stealing)算法就是整个Fork/Join框架的核心理念Fork/Join工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。
??那么为什么需要使用工作窃取算法呢?假如我们需要做一个比较大的任务,我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务,为了减少线程间的竞争,于是把这些子任务分别放到不同的队列里,并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务,线程和队列一一对应,比如A线程负责处理A队列里的任务。但是有的线程会先把自己队列里的任务干完,而其他线程对应的队列里还有任务等待处理。干完活的线程与其等着,不如去帮其他线程干活,于是它就去其他线程的队列里窃取一个任务来执行。而在这时它们会访问同一个队列,所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争,通常会使用双端队列,被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行,而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。
??工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算,并减少了线程间的竞争,其缺点是在某些情况下还是存在竞争,
比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。上文中已经提到了在Java 8引入了自动并行化的概念。它能够让一部分Java代码自动地以并行的方式执行,也就是我们使用了ForkJoinPool的ParallelStream。
??对于ForkJoinPool通用线程池的线程数量,通常使用默认值就可以了,即运行时计算机的处理器数量。可以通过设置系统属性:java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=N (N为线程数量),来调整ForkJoinPool的线程数量,可以尝试调整成不同的参数来观察每次的输出结果。
7.3 Fork/Join案例
??需求:使用Fork/Join计算1-10000的和,当一个任务的计算数量大于3000的时候拆分任务。数量小于3000的时候就计算
案例的实现
package com.bobo.jdk.res;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
public class Test05 {
/**
* 使用Fork/Join计算1-10000的和,
* 当一个任务的计算数量大于3000的时候拆分任务。
* 数量小于3000的时候就计算
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
SumRecursiveTask task = new SumRecursiveTask(1,10000l);
Long result = pool.invoke(task);
System.out.println("result="+result);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("总的耗时:" + (end-start));
}
}
class SumRecursiveTask extends RecursiveTask<Long>{
// 定义一个拆分的临界值
private static final long THRESHOLD = 3000l;
private final long start;
private final long end;
public SumRecursiveTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
long length = end -start;
if(length <= THRESHOLD){
// 任务不用拆分,可以计算
long sum = 0;
for(long i=start ; i <= end ;i++){
sum += i;
}
System.out.println("计算:"+ start+"-->" + end +",的结果为:" + sum);
return sum;
}else{
// 数量大于预定的数量,那说明任务还需要继续拆分
long middle = (start+end)/2;
System.out.println("拆分:左边 " + start+"-->" + middle+", 右边" + (middle+1) + "-->" + end);
SumRecursiveTask left = new SumRecursiveTask(start, middle);
left.fork();
SumRecursiveTask right = new SumRecursiveTask(middle + 1, end);
right.fork();
return left.join()+right.join();
}
}
}
输出结果:
拆分:左边 1-->5000, 右边5001-->10000
拆分:左边 5001-->7500, 右边7501-->10000
拆分:左边 1-->2500, 右边2501-->5000
计算:1-->2500,的结果为:3126250
计算:5001-->7500,的结果为:15626250
计算:2501-->5000,的结果为:9376250
计算:7501-->10000,的结果为:21876250
result=50005000
总的耗时:19
六、Optional
这个Optional类注意是解决空指针的问题
1. 以前对null 的处理
@Test
public void test01(){
//String userName = "张三";
String userName = null;
if(userName != null){
System.out.println("字符串的长度:" + userName.length());
}else{
System.out.println("字符串为空");
}
}
2. Optional类
Optional是一个没有子类的工具类,Optional是一个可以为null的容器对象,它的主要作用就是为了避免Null检查,防止NullpointerException,
3. Optional的基本使用
Optional对象的创建方式
/**
* Optional对象的创建方式
*/
@Test
public void test02(){
// 第一种方式 通过of方法 of方法是不支持null的
Optional<String> op1 = Optional.of("zhangsan");
//Optional<Object> op2 = Optional.of(null);
// 第二种方式通过 ofNullable方法 支持null
Optional<String> op3 = Optional.ofNullable("lisi");
Optional<Object> op4 = Optional.ofNullable(null);
// 第三种方式 通过empty方法直接创建一个空的Optional对象
Optional<Object> op5 = Optional.empty();
}
4. Optional的常用方法
/**
* Optional中的常用方法介绍
* get(): 如果Optional有值则返回,否则抛出NoSuchElementException异常
* get()通常和isPresent方法一块使用
* isPresent():判断是否包含值,包含值返回true,不包含值返回false
* orElse(T t):如果调用对象包含值,就返回该值,否则返回t
* orElseGet(Supplier s):如果调用对象包含值,就返回该值,否则返回 Lambda表达式的返回值
*/
@Test
public void test03(){
Optional<String> op1 = Optional.of("zhangsan");
Optional<String> op2 = Optional.empty();
// 获取Optional中的值
if(op1.isPresent()){
String s1 = op1.get();
System.out.println("用户名称:" +s1);
}
if(op2.isPresent()){
System.out.println(op2.get());
}else{
System.out.println("op2是一个空Optional对象");
}
String s3 = op1.orElse("李四");
System.out.println(s3);
String s4 = op2.orElse("王五");
System.out.println(s4);
String s5 = op2.orElseGet(()->{
return "Hello";
});
System.out.println(s5);
}
@Test
public void test04(){
Optional<String> op1 = Optional.of("zhangsan");
Optional<String> op2 = Optional.empty();
// 如果存在值 就做什么
op1.ifPresent(s-> System.out.println("有值:" +s));
op1.ifPresent(System.out::println);
}
/**
* 自定义一个方法,将Person对象中的 name 转换为大写 并返回
*/
@Test
public void test05(){
Person p = new Person("zhangsan",18);
Optional<Person> op = Optional.of(p);
String name = getNameForOptional(op);
System.out.println("name="+name);
}
/**
* 根据Person对象 将name转换为大写并返回
* 通过Optional方式实现
* @param op
* @return
*/
public String getNameForOptional(Optional<Person> op){
if(op.isPresent()){
String msg = //op.map(p -> p.getName())
op.map(Person::getName)
//.map(p -> p.toUpperCase())
.map(String::toUpperCase)
.orElse("空值");
return msg;
}
return null;
}
/**
* 根据Person对象 将name转换为大写并返回
* @param person
* @return
*/
public String getName(Person person){
if(person != null){
String name = person.getName();
if(name != null){
return name.toUpperCase();
}else{
return null;
}
}else{
return null;
}
}
七、新日期时间API
1.旧版日期时间的问题
??在旧版本中JDK对于日期和时间这块的时间是非常差的。
/**
* 旧版日期时间设计的问题
*/
@Test
public void test01() throws Exception{
// 1.设计不合理
Date date = new Date(2021,05,05);
System.out.println(date);
// 2.时间格式化和解析操作是线程不安全的
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new Thread(()->{
// System.out.println(sdf.format(date));
try {
System.out.println(sdf.parse("2021-05-06"));
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
- 设计不合理,在java.util和java.sql的包中都有日期类,java.util.Date同时包含日期和时间的,而java.sql.Date仅仅包含日期,此外用于格式化和解析的类在java.text包下。
- 非线程安全,java.util.Date是非线程安全的,所有的日期类都是可变的,这是java日期类最大的问题之一。
- 时区处理麻烦,日期类并不提供国际化,没有时区支持。
2. 新日期时间API介绍
??JDK 8中增加了一套全新的日期时间API,这套API设计合理,是线程安全的。新的日期及时间API位于 java.time 包
中,下面是一些关键类。
- LocalDate :表示日期,包含年月日,格式为 2019-10-16
- LocalTime :表示时间,包含时分秒,格式为 16:38:54.158549300
- LocalDateTime :表示日期时间,包含年月日,时分秒,格式为 2018-09-06T15:33:56.750
- DateTimeFormatter :日期时间格式化类。
- Instant:时间戳,表示一个特定的时间瞬间。
- Duration:用于计算2个时间(LocalTime,时分秒)的距离
- Period:用于计算2个日期(LocalDate,年月日)的距离
- ZonedDateTime :包含时区的时间
??Java中使用的历法是ISO 8601日历系统,它是世界民用历法,也就是我们所说的公历。平年有365天,闰年是366
天。此外Java 8还提供了4套其他历法,分别是:
- ThaiBuddhistDate:泰国佛教历
- MinguoDate:中华民国历
- JapaneseDate:日本历
- HijrahDate:伊斯兰历
2.1 日期时间的常见操作
?? LocalDate,LocalTime以及LocalDateTime的操作。
/**
* JDK8 日期时间操作
*/
@Test
public void test01(){
// 1.创建指定的日期
LocalDate date1 = LocalDate.of(2021, 05, 06);
System.out.println("date1 = "+date1);
// 2.得到当前的日期
LocalDate now = LocalDate.now();
System.out.println("now = "+now);
// 3.根据LocalDate对象获取对应的日期信息
System.out.println("年:" + now.getYear());
System.out.println("月:" + now.getMonth().getValue());
System.out.println("日:" + now.getDayOfMonth());
System.out.println("星期:" + now.getDayOfWeek().getValue());
}
/**
* 时间操作
*/
@Test
public void test02(){
// 1.得到指定的时间
LocalTime time = LocalTime.of(5,26,33,23145);
System.out.println(time);
// 2.获取当前的时间
LocalTime now = LocalTime.now();
System.out.println(now);
// 3.获取时间信息
System.out.println(now.getHour());
System.out.println(now.getMinute());
System.out.println(now.getSecond());
System.out.println(now.getNano());
}
/**
* 日期时间类型 LocalDateTime
*/
@Test
public void test03(){
// 获取指定的日期时间
LocalDateTime dateTime =
LocalDateTime.of(2020
, 06
, 01
, 12
, 12
, 33
, 213);
System.out.println(dateTime);
// 获取当前的日期时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
System.out.println(now);
// 获取日期时间信息
System.out.println(now.getYear());
System.out.println(now.getMonth().getValue());
System.out.println(now.getDayOfMonth());
System.out.println(now.getDayOfWeek().getValue());
System.out.println(now.getHour());
System.out.println(now.getMinute());
System.out.println(now.getSecond());
System.out.println(now.getNano());
}
2.2 日期时间的修改和比较
/**
* 日期时间的修改
*/
@Test
public void test01(){
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
System.out.println("now = "+now);
// 修改日期时间 对日期时间的修改,对已存在的LocalDate对象,创建了它模板
// 并不会修改原来的信息
LocalDateTime localDateTime = now.withYear(1998);
System.out.println("now :"+now);
System.out.println("修改后的:" + localDateTime);
System.out.println("月份:" + now.withMonth(10));
System.out.println("天:" + now.withDayOfMonth(6));
System.out.println("小时:" + now.withHour(8));
System.out.println("分钟:" + now.withMinute(15));
// 在当前日期时间的基础上 加上或者减去指定的时间
System.out.println("两天后:" + now.plusDays(2));
System.out.println("10年后:"+now.plusYears(10));
System.out.println("6个月后 = " + now.plusMonths(6));
System.out.println("10年前 = " + now.minusYears(10));
System.out.println("半年前 = " + now.minusMonths(6));
System.out.println("一周前 = " + now.minusDays(7));
}
/**
* 日期时间的比较
*/
@Test
public void test02(){
LocalDate now = LocalDate.now();
LocalDate date = LocalDate.of(2020, 1, 3);
// 在JDK8中要实现 日期的比较 isAfter isBefore isEqual 通过这几个方法来直接比较
System.out.println(now.isAfter(date)); // true
System.out.println(now.isBefore(date)); // false
System.out.println(now.isEqual(date)); // false
}
注意:在进行日期时间修改的时候,原来的LocalDate对象是不会被修改,每次操作都是返回了一个新的LocalDate对象,所以在多线程场景下是数据安全的。
2.3 格式化和解析操作
在JDK8中我们可以通过 java.time.format.DateTimeFormatter
类可以进行日期的解析和格式化操作
/**
* 日期格式化
*/
@Test
public void test01(){
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 指定格式 使用系统默认的格式 2021-05-27T16:16:38.139
DateTimeFormatter isoLocalDateTime = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME;
// 将日期时间转换为字符串
String format = now.format(isoLocalDateTime);
System.out.println("format = " + format);
// 通过 ofPattern 方法来指定特定的格式
DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String format1 = now.format(dateTimeFormatter);
// 2021-05-27 16:16:38
System.out.println("format1 = " + format1);
// 将字符串解析为一个 日期时间类型
LocalDateTime parse = LocalDateTime.parse("1997-05-06 22:45:16", dateTimeFormatter);
// parse = 1997-05-06T22:45:16
System.out.println("parse = " + parse);
}
2.4 Instant类
??在JDK8中给我们新增一个Instant类(时间戳/时间线),内部保存了从1970年1月1日 00:00:00以来的秒和纳秒
/**
* Instant 时间戳
* 可以用来统计时间消耗
*/
@Test
public void test01() throws Exception{
Instant now = Instant.now();
System.out.println("now = " + now);
// 获取从1970年一月一日 00:00:00 到现在的 纳秒
System.out.println(now.getNano());
Thread.sleep(5);
Instant now1 = Instant.now();
System.out.println("耗时:" + (now1.getNano() - now.getNano()));
}
2.5 计算日期时间差
??JDK8中提供了两个工具类Duration/Period:计算日期时间差
- Duration:用来计算两个时间差(LocalTime)
- Period:用来计算两个日期差(LocalDate)
/**
* 计算日期时间差
*/
@Test
public void test01(){
// 计算时间差
LocalTime now = LocalTime.now();
LocalTime time = LocalTime.of(22, 48, 59);
System.out.println("now = " + now);
// 通过Duration来计算时间差
Duration duration = Duration.between(now, time);
System.out.println(duration.toDays()); // 0
System.out.println(duration.toHours()); // 6
System.out.println(duration.toMinutes()); // 368
System.out.println(duration.toMillis()); // 22124240
// 计算日期差
LocalDate nowDate = LocalDate.now();
LocalDate date = LocalDate.of(1997, 12, 5);
Period period = Period.between(date, nowDate);
System.out.println(period.getYears()); // 23
System.out.println(period.getMonths()); // 5
System.out.println(period.getDays()); // 22
}
2.6 时间校正器
??有时候我们可以需要如下调整:将日期调整到"下个月的第一天"等操作。这时我们通过时间校正器效果可能会更好。
- TemporalAdjuster:时间校正器
- TemporalAdjusters:通过该类静态方法提供了大量的常用TemporalAdjuster的实现。
/**
* 时间校正器
*/
@Test
public void test02(){
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 将当前的日期调整到下个月的一号
TemporalAdjuster adJuster = (temporal)->{
LocalDateTime dateTime = (LocalDateTime) temporal;
LocalDateTime nextMonth = dateTime.plusMonths(1).withDayOfMonth(1);
System.out.println("nextMonth = " + nextMonth);
return nextMonth;
};
// 我们可以通过TemporalAdjusters 来实现
// LocalDateTime nextMonth = now.with(adJuster);
LocalDateTime nextMonth = now.with(TemporalAdjusters.firstDayOfNextMonth());
System.out.println("nextMonth = " + nextMonth);
}
2.7 日期时间的时区
??Java8 中加入了对时区的支持,LocalDate、LocalTime、LocalDateTime是不带时区的,带时区的日期时间类分别为:ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime。
其中每个时区都对应着 ID,ID的格式为 “区域/城市” 。例如 :Asia/Shanghai 等。
ZoneId:该类中包含了所有的时区信息
/**
* 时区操作
*/
@Test
public void test01(){
// 1.获取所有的时区id
// ZoneId.getAvailableZoneIds().forEach(System.out::println);
// 获取当前时间 中国使用的 东八区的时区,比标准时间早8个小时
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
System.out.println("now = " + now); // 2021-05-27T17:17:06.951
// 获取标准时间
ZonedDateTime bz = ZonedDateTime.now(Clock.systemUTC());
System.out.println("bz = " + bz); // 2021-05-27T09:17:06.952Z
// 使用计算机默认的时区,创建日期时间
ZonedDateTime now1 = ZonedDateTime.now();
System.out.println("now1 = " + now1); //2021-05-27T17:17:06.952+08:00[Asia/Shanghai]
// 使用指定的时区创建日期时间
ZonedDateTime now2 = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("America/Marigot"));
System.out.println("now2 = " + now2);
}
??JDK新的日期和时间API的优势:
- 新版日期时间API中,日期和时间对象是不可变,操作日期不会影响原来的值,而是生成一个新的实例
- 提供不同的两种方式,有效的区分了人和机器的操作
- TemporalAdjuster可以更精确的操作日期,还可以自定义日期调整期
- 线程安全
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