访问接口的默认方法
还记得第一节中的formula例子么，接口Formula定义了一个默认方法sqrt可以直接被formula的实例包括匿名对象访问到，但是在lambda表达式中这个是不行的。 Lambda表达式中是无法访问到默认方法的，以下代码将无法编译：
代码如下:
Formula formula = (a) -> sqrt( a * 100); Built-in Functional Interfaces 复制代码
JDK 1.8 API包含了很多内建的函数式接口，在老Java中常用到的比如Comparator或者Runnable接口，这些接口都增加了@FunctionalInterface注解以便能用在lambda上。 Java 8 API同样还提供了很多全新的函数式接口来让工作更加方便，有一些接口是来自Google Guava库里的，即便你对这些很熟悉了，还是有必要看看这些是如何扩展到lambda上使用的。
Predicate接口
Predicate 接口只有一个参数，返回boolean类型。该接口包含多种默认方法来将Predicate组合成其他复杂的逻辑（比如：与，或，非）：
代码如下:
Predicate<String> predicate = (s) -> s.length() > 0; predicate.test("foo"); // true predicate.negate().test("foo"); // false Predicate<Boolean> nonNull = Objects::nonNull; Predicate<Boolean> isNull = Objects::isNull; Predicate<String> isEmpty = String::isEmpty; Predicate<String> isNotEmpty = isEmpty.negate(); 复制代码
Function接口
Function 接口有一个参数并且返回一个结果，并附带了一些可以和其他函数组合的默认方法（compose, andThen）：
代码如下:
Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf; Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf); backToString.apply("123"); // "123" 复制代码
Supplier接口
Supplier 接口返回一个任意范型的值，和Function接口不同的是该接口没有任何参数
代码如下:
Supplier<Person> personSupplier = Person::new; personSupplier.get(); // new Person 复制代码
Consumer接口
Consumer 接口表示执行在单个参数上的操作。
代码如下:
Consumer greeter = (p) -> System.out.println("Hello, " + p.firstName); greeter.accept(new Person("Luke", "Skywalker"));
Comparator接口 Comparator 是老Java中的经典接口， Java 8在此之上添加了多种默认方法：
代码如下:
Comparator<Person> comparator = (p1, p2) -> p1.firstName.compareTo(p2.firstName); Person p1 = new Person("John", "Doe"); Person p2 = new Person("Alice", "Wonderland"); comparator.compare(p1, p2); // > 0 comparator.reversed().compare(p1, p2); // < 0 复制代码
Optional接口
Optional 不是函数是接口，这是个用来防止NullPointerException异常的辅助类型，这是下一届中将要用到的重要概念，现在先简单的看看这个接口能干什么：
Optional 被定义为一个简单的容器，其值可能是null或者不是null。在Java 8之前一般某个函数应该返回非空对象但是偶尔却可能返回了null，而在Java 8中，不推荐你返回null而是返回Optional。
代码如下:
Optional<String> optional = Optional.of("bam"); optional.isPresent(); // true optional.get(); // "bam" optional.orElse("fallback"); // "bam" optional.ifPresent((s) -> System.out.println(s.charAt(0))); // "b" 复制代码
Stream接口
java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行执行或者并行执行。
首先看看Stream是怎么用，首先创建实例代码的用到的数据List：
代码如下:
List<String> stringCollection = new ArrayList<>(); stringCollection.add("ddd2"); stringCollection.add("aaa2"); stringCollection.add("bbb1"); stringCollection.add("aaa1"); stringCollection.add("bbb3"); stringCollection.add("ccc"); stringCollection.add("bbb2"); stringCollection.add("ddd1"); 复制代码
Java 8扩展了集合类，可以通过 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 来创建一个Stream。下面几节将详细解释常用的Stream操作：
Filter过滤
过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素，该操作属于中间操作，所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作（比如forEach）。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。
代码如下:
stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println);// "aaa2", "aaa1" 复制代码
Sort排序
排序是一个中间操作，返回的是排序好后的Stream。如果你不指定一个自定义的Comparator则会使用默认排序。
代码如下:
stringCollection .stream() .sorted() .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println);// "aaa1", "aaa2" 复制代码
需要注意的是，排序只创建了一个排列好后的Stream，而不会影响原有的数据源，排序之后原数据stringCollection是不会被修改的：
代码如下:
System.out.println(stringCollection); // ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1
Map映射
中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象，下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。
代码如下:
stringCollection .stream() .map(String::toUpperCase) .sorted((a, b) -> b.compareTo(a)).forEach(System.out::println);// "DDD2", "DDD1", "CCC", "BBB3", "BBB2", "AAA2", "AAA1" 复制代码
Match匹配
Stream提供了多种匹配操作，允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是最终操作，并返回一个boolean类型的值。
代码如下:
boolean anyStartsWithA = stringCollection .stream() .anyMatch((s) -> s.startsWith("a")); System.out.println(anyStartsWithA); // true boolean allStartsWithA = stringCollection .stream() .allMatch((s) -> s.startsWith("a")); System.out.println(allStartsWithA); // false boolean noneStartsWithZ = stringCollection .stream() .noneMatch((s) -> s.startsWith("z")); System.out.println(noneStartsWithZ); // true 复制代码
Count计数
计数是一个最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是long。
代码如下:
long startsWithB = stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith("b")) .count(); System.out.println(startsWithB); // 3 复制代码
Reduce规约
这是一个最终操作，允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素，规越后的结果是通过Optional接口表示的：
代码如下:
Optional<String> reduced = stringCollection .stream() .sorted() .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2); reduced.ifPresent(System.out::println); // "aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2" 复制代码
并行Streams
前面提到过Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。
下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能：
首先我们创建一个没有重复元素的大表：
代码如下:
int max = 1000000; List<String> values = new ArrayList<>(max); for (int i = 0; i < max; i++) { UUID uuid = UUID.randomUUID(); values.add(uuid.toString()); } 复制代码
然后我们计算一下排序这个Stream要耗时多久， 串行排序：
代码如下:
long t0 = System.nanoTime(); long count = values.stream().sorted().count(); System.out.println(count); long t1 = System.nanoTime(); long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format("sequential sort took: %d ms", millis));// 串行耗时: 899 ms 并行排序： 复制代码
代码如下:
long t0 = System.nanoTime(); long count = values.parallelStream().sorted().count(); System.out.println(count); long t1 = System.nanoTime(); long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format("parallel sort took: %d ms", millis)); // 并行排序耗时: 472 ms 上面两个代码几乎是一样的，但是并行版的快了50%之多，唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream()。 复制代码
Map
前面提到过，Map类型不支持stream，不过Map提供了一些新的有用的方法来处理一些日常任务。
代码如下:
Map<Integer, String> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { map.putIfAbsent(i, "val" + i); } map.forEach((id, val) -> System.out.println(val)); 复制代码
以上代码很容易理解， putIfAbsent 不需要我们做额外的存在性检查，而forEach则接收一个Consumer接口来对map里的每一个键值对进行操作。
下面的例子展示了map上的其他有用的函数：
代码如下:
map.computeIfPresent(3, (num, val) -> val + num); map.get(3); // val33 map.computeIfPresent(9, (num, val) -> null); map.containsKey(9); // false map.computeIfAbsent(23, num -> "val" + num); map.containsKey(23); // true map.computeIfAbsent(3, num -> "bam"); map.get(3); // val33 复制代码
接下来展示如何在Map里删除一个键值全都匹配的项：
代码如下:
map.remove(3, "val3"); map.get(3); // val33 map.remove(3, "val33"); map.get(3); // null 复制代码
另外一个有用的方法：
代码如下:
map.getOrDefault(42, "not found"); // not found 复制代码
对Map的元素做合并也变得很容易了：
代码如下:
map.merge(9, "val9", (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9 map.merge(9, "concat", (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9concat 复制代码
Merge做的事情是如果键名不存在则插入，否则则对原键对应的值做合并操作并重新插入到map中。
