Java8特性大全(最新版)

简介: Java8特性大全(最新版)

一、序言

Java8 是一个里程碑式的版本,凭借如下新特性,让人对其赞不绝口。

  • Lambda 表达式给代码构建带来了全新的风格和能力;
  • Steam API 丰富了集合操作,拓展了集合的能力;
  • 新日期时间 API 千呼万唤始出来;

随着对 Java8 新特性理解的深入,会被 Lambda 表达式(包含方法引用)、流式运算的美所迷恋,不由惊叹框架设计的美。

二、方法引用

Lambda 表达式是匿名函数,可以理解为一段可以用参数传递的代码(代码像数据一样传递)。Lambda 表达式的使用需要有函数式接口的支持。

方法引用是对特殊 Lambda 表达式的一种简化写法,当 Lambda 体中只调用一个方法,此方法满足函数式接口规范,此时可以使用::方法引用语法。

从语法表现力角度来讲,方法引用 > Lambda表达式 > 匿名内部类方法引用是高阶版的 Lambda 表达式,语言表达更为简洁,强烈推荐使用。

方法引用表达式无需显示声明被调用方法的参数,根据上下文自动注入。方法引用能够提高 Lambda 表达式语言的优雅性,代码更加简洁。下面以Comparator排序为例讲述如何借助方法引用构建优雅的代码。

(一)方法引用与排序

1、普通数据类型

普通数据类型相对较容易理解。

// 正向排序(方法引用)

Stream.of(11, 15, 11, 12).sorted(Integer::compareTo).forEach(System.out::println);

// 正向排序

Stream.of(11, 15, 11, 12).sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);

// 逆向排序

Stream.of(11, 15, 11, 12).sorted(Comparator.reverseOrder()).forEach(System.out::println);

2、对象数据类型

(1)数据完好

数据完好有两重含义,一是对象本身不为空;二是待比较对象的属性值不为空,以此为前提进行排序操作。

// 对集合按照年龄排序(正序排列)

Collections.sort(userList, Comparator.comparingInt(XUser::getAge));

// 对集合按照年龄排序(逆序排列)

Collections.sort(userList, Comparator.comparingInt(XUser::getAge).reversed());

此示例是以Integer类型展开的,同理Double类型、Long类型等数值类型处理方式相同。其中Comparator是排序过程中重要的类。

(2)数据缺失

数据缺失的含义是对象本身为空或者待比较对象属性为空,如果不进行处理,上述排序会出现空指针异常。

最常见的处理方式是通过流式运算中filter方法,过滤掉空指针数据,然后按照上述策略排序。

userList.stream().filter(e->e.getAge()!=null).collect(Collectors.toList());

3、字符串处理

少数开发者在构建实体类时,String类型遍地开花,在需要运算或者排序的场景下,String 的缺陷逐渐暴露出来。下面讲述字符串数值类型排序问题,即不修改数据类型的前提下完成期望的操作。

实体类

publicclassSUser {

  privateIntegeruserId;

  privateStringUserName;

  // 本应该是Double类型,错误的使用为String类型

  privateStringscore;

}

正序、逆序排序

// 对集合按照年龄排序(正序排列)

Collections.sort(userList, Comparator.comparingDouble(e->newDouble(e.getScore())));

数据类型转换排序时,使用 JDK 内置的 API 并不流畅,推荐使用commons-collection4包中的排序工具类。了解更多,请移步查看ComparatorUtils

// 对集合按照年龄排序(逆序排列)

Collections.sort(userList, ComparatorUtils.reversedComparator(Comparator.comparingDouble(e->newDouble(e.getScore()))));

小结:通过以排序为例,实现 Comparator 接口、Lambda 表达式、方法引用三种方式相比较,代码可读性逐步提高。

(二)排序器

内置的排序器可以完成大多数场景的排序需求,当排序需求更加精细化时,适时引入第三方框架是比较好的选择。

1、单列排序

单列排序包含正序和逆序。

// 正序

Comparator<Person>comparator=Comparator.comparing(XUser::getUserName);

// 逆序

Comparator<Person>comparator=Comparator.comparing(XUser::getUserName).reversed();

2、多列排序

多列排序是指当待比较的元素有相等的值时,如何进行下一步排序。

// 默认多列均是正序排序

Comparator<XUser>comparator=Comparator.comparing(XUser::getUserName)

 .thenComparing(XUser::getScore);

// 自定义正逆序

Comparator<XUser>comparator=Comparator.comparing(XUser::getUserName,Comparator.reverseOrder())

 .thenComparing(XUser::getScore,Comparator.reverseOrder());

三、Steam API

流的操作包含如下三个部分:创建流、中间流、关闭流,筛选去重映射排序属于流的中间操作,收集属于终止操作。Stream是流操作的基础关键类。

(一)创建流

(1)通过集合创建流

// 通过集合创建流

List<String>lists=newArrayList<>();

lists.stream();

(2)通过数组创建流

// 通过数组创建流

String[] strings=newString[5];

Stream.of(strings);

应用较多的是通过集合创建流,然后经过中间操作,最后终止回集合。

(二)中间操作

1、筛选(filter)

筛选是指从(集合)流中筛选满足条件的子集,通过 Lambda 表达式生产型接口来实现。

// 通过断言型接口实现元素的过滤

stream.filter(x->x.getSalary()>10);

非空过滤

非空过滤包含两层内容:一是当前对象是否为空或者非空;二是当前对象的某属性是否为空或者非空。

筛选非空对象,语法stream.filter(Objects::nonNull)做非空断言。

// 非空断言

java.util.function.Predicate<Boolean>nonNull=Objects::nonNull;

查看Objects类了解更详细信息。

2、去重(distinct)

去重是指将(集合)流中重复的元素去除,通过 hashcode 和 equals 函数来判断是否是重复元素。去重操作实现了类似于 HashSet 的运算,对于对象元素流去重,需要重写 hashcode 和 equals 方法。

如果流中泛型对象使用 Lombok 插件,使用@Data注解默认重写了 hashcode 和 equals 方法,字段相同并且属性相同,则对象相等。更多内容可查看Lombok 使用手册

stream.distinct();

3、映射(map)

取出流中元素的某一列,然后配合收集以形成新的集合。

stream.map(x->x.getEmpId());

filtermap操作通常结合使用,取出流中某行某列的数据,建议先行后列的方式定位。

Optional<MainExportModel>model=data.stream().filter(e->e.getResId().equals(resId)).findFirst();

if (model.isPresent()) {

  StringitemName=model.get().getItemName();

  StringitemType=model.get().getItemType();

  returnnewMainExportVo(itemId, itemName);

}

4、排序(sorted)

传统的Collectors类中的排序支持 List 实现类中的一部分排序,使用 stream 排序,能够覆盖所有的 List 实现类。

// 按照默认字典顺序排序

stream.sorted();

// 按照工资大小排序

stream.sorted((x,y)->Integer.compare(x.getSalary(),y.getSalary()));

(1)函数式接口排序

基于 Comparator 类中函数式方法,能够更加优雅的实现对象流的排序。

// 正向排序(默认)

pendingPeriod.stream().sorted(Comparator.comparingInt(ReservoirPeriodResult::getPeriod));

// 逆向排序

pendingPeriod.stream().sorted(Comparator.comparingInt(ReservoirPeriodResult::getPeriod).reversed());

(2)LocalDate 和 LocalDateTime 排序

新日期接口相比就接口,使用体验更加,因此越来越多的被应用,基于日期排序是常见的操作。

// 准备测试数据

Stream<DateModel>stream=Stream.of(newDateModel(LocalDate.of(2020, 1, 1)), newDateModel(LocalDate.of(2019, 1, 1)), newDateModel(LocalDate.of(2021, 1, 1)));

正序、逆序排序

// 正向排序(默认)

stream.sorted(Comparator.comparing(DateModel::getLocalDate)).forEach(System.out::println);

// 逆向排序

stream.sorted(Comparator.comparing(DateModel::getLocalDate).reversed()).forEach(System.out::println);

5、规约(reduce)

对流中的元素按照一定的策略计算。终止操作的底层逻辑都是由 reduce 实现的。

(三)终止操作

收集(collect)将流中的中间(计算)结果存储到集合中,方便后续进一步使用。为了方便对收集操作的理解,方便读者掌握收集操作,将收集分为普通收集高级收集

1、普通收集

(1)收集为List

默认返回的类型为ArrayList,可通过Collectors.toCollection(LinkedList::new)显示指明使用其它数据结构作为返回值容器。

List<String>collect=stream.collect(Collectors.toList());

由集合创建流的收集需注意:仅仅修改流字段中的内容,没有返回新类型,如下操作直接修改原始集合,无需处理返回值。

// 直接修改原始集合

userVos.stream().map(e->e.setDeptName(hashMap.get(e.getDeptId()))).collect(Collectors.toList());

(2)收集为Set

默认返回类型为HashSet,可通过Collectors.toCollection(TreeSet::new)显示指明使用其它数据结构作为返回值容器。

Set<String>collect=stream.collect(Collectors.toSet());

2、高级收集

(1)收集为Map

默认返回类型为HashMap,可通过Collectors.toCollection(LinkedHashMap::new)显示指明使用其它数据结构作为返回值容器。

收集为Map的应用场景更为强大,下面对这个场景进行详细介绍。希望返回结果中能够建立IDNAME之间的匹配关系,最常见的场景是通过ID批量到数据库查询NAME,返回后再将原数据集中的ID替换成NAME

ID 到 NAME 映射

@Data

publicclassItemEntity {

  privateIntegeritemId;

  privateStringitemName;

}

准备集合数据,此部分通常是从数据库查询的数据

// 模拟从数据库中查询批量的数据

List<ItemEntity>entityList=Stream.of(newItemEntity(1,"A"), newItemEntity(2,"B"), newItemEntity(3,"C")).collect(Collectors.toList());

将集合数据转化成 ID 与 NAME 的 Map

// 将集合数据转化成ID与NAME的Map

Map<Integer, String>hashMap=entityList.stream().collect(Collectors.toMap(ItemEntity::getItemId, ItemEntity::getItemName));

IDObject类映射

@Data

publicclassItemEntity {

  privateIntegeritemId;

  privateStringitemName;

  privateBooleanstatus;

}

将集合数据转化成 ID 与实体类的 Map

// 将集合数据转化成ID与实体类的Map

Map<Integer, ItemEntity>hashMap=entityList.stream().collect(Collectors.toMap(ItemEntity::getItemId, e->e));

其中Collectors类中的toMap参数是函数式接口参数,能够自定义返回值。

publicstatic<T, K, U>Collector<T, ?, Map<K,U>>toMap(Function<?superT, ?extendsK>keyMapper,

                                  Function<?superT, ?extendsU>valueMapper) {

  returntoMap(keyMapper, valueMapper, throwingMerger(), HashMap::new);

}

(2)分组收集

流的分组收集操作在内存层次模拟了数据库层面的group by操作,下面演示流的分组操作。Collectors类提供了各种层次的分组操作支撑。

流的分组能力对应数据库中的聚合函数,目前大部分能在数据库中操作的聚合函数,都能在流中找到相应的能力。

// 默认使用List作为分组后承载容器

Map<Integer, List<XUser>>hashMap=xUsers.stream().collect(Collectors.groupingBy(XUser::getDeptId));

// 显示指明使用List作为分组后承载容器

Map<Integer, List<XUser>>hashMap=xUsers.stream().collect(Collectors.groupingBy(XUser::getDeptId, Collectors.toList()));

映射后再分组

Map<Integer, List<String>>hashMap=xUsers.stream().collect(Collectors.groupingBy(XUser::getDeptId,Collectors.mapping(XUser::getUserName,Collectors.toList())));

四、Stream 拓展

(一)集合与对象互转

将对象包装成集合的形式和将集合拆解为对象的形式是常见的操作。

1、对象转集合

返回默认类型的集合实例

/**

* 将单个对象转化为集合

*

* @param t   对象实例

* @param <T> 对象类型

* @param <C> 集合类型

* @return 包含对象的集合实例

*/

publicstatic<T, CextendsCollection<T>>Collection<T>toCollection(Tt) {

  returntoCollection(t, ArrayList::new);

}

用户自定义返回的集合实例类型

/**

* 将单个对象转化为集合

*

* @param t       对象实例

* @param supplier 集合工厂

* @param <T>     对象类型

* @param <C>     集合类型

* @return 包含对象的集合实例

*/

publicstatic<T, CextendsCollection<T>>Collection<T>toCollection(Tt, Supplier<C>supplier) {

  returnStream.of(t).collect(Collectors.toCollection(supplier));

}

2、集合转对象

使用默认的排序规则,注意此处不是指自然顺序排序。

/**

* 取出集合中第一个元素

*

* @param collection 集合实例

* @param <E>       集合中元素类型

* @return 泛型类型

*/

publicstatic<E>EtoObject(Collection<E>collection) {

  // 处理集合空指针异常

  Collection<E>coll=Optional.ofNullable(collection).orElseGet(ArrayList::new);

  // 此处可以对流进行排序,然后取出第一个元素

  returncoll.stream().findFirst().orElse(null);

}

上述方法巧妙的解决两个方面的异常问题:一是集合实例引用空指针异常;二是集合下标越界异常。

(二)其它

1、并行计算

基于流式计算中的并行流,能够显著提高大数据下的计算效率,充分利用 CPU 核心数。

// 通过并行流实现数据累加

LongStream.rangeClosed(1,9999999999999999L).parallel().reduce(0,Long::sum);

2、序列数组

生成指定序列的数组或者集合。

// 方式一:生成数组

int[] ints=IntStream.rangeClosed(1, 100).toArray();

// 方式二:生成集合

List<Integer>list=Arrays.stream(ints).boxed().collect(Collectors.toList());

五、其它

(一)新日期时间 API

1、LocalDateTime

// 获取当前日期(包含时间)

LocalDateTimelocalDateTime=LocalDateTime.now();

// 获取当前日期

LocalDatelocalDate=localDateTime.toLocalDate();

// 获取当前时间

LocalTimelocalTime=localDateTime.toLocalTime();

日期格式化

// 月份MM需要大写、小时字母需要大写(小写表示12进制)

DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

// 获取当前时间(字符串)

StringdateTime=LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

System.out.println("dateTime = "+dateTime);

2、Duration

Durationduration=Duration.between(Instant.now(), Instant.now());

System.out.println("duration = "+duration);

3、获取当前时间戳

如下方式获取的是 13 位时间戳,单位是毫秒。

// 方式一

longnow=Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now()).getTime();

// 方式二

longnow=Instant.now().toEpochMilli();

(二)Optional

Optional类出现之前,null异常几乎折磨着每一位开发者,为了构建健壮的应用程序,不得不使用繁琐的if逻辑判断来回避空指针异常。解锁Optional类,让你编写的应用健壮性更上一层楼。

1、先判断后使用

ifPresent方法提供了先判断是否为空,后进一步使用的能力。

2、链式取值

链式取值是指,层层嵌套对象取值,在上层对象不为空的前提下,才能读取其属性值,然后继续调用,取出最终结果值。有时候只关心链末端的结果状态,即使中间状态为空,直接返回空值。如下提供了一种无 if 判断,代码简介紧凑的实现方式:

Optional<Long>optional=Optional.ofNullable(tokenService.getLoginUser(ServletUtils.getRequest()))

  .map(LoginUser::getUser).map(SysUser::getUserId);

// 如果存在则返回,不存在返回空

LonguserId=optional.orElse(null);

六、流的应用

(一)列表转树

传统方式下构建树形列表需要反复递归调用查询数据库,效率偏低。对于一棵结点较多的树,效率更低。这里提供一种只需调用一次数据库,通过流将列表转化为树的解决方式。

/**

* 列表转树

*

* @param rootList     列表的全部数据集

* @param parentId 第一级目录的父ID

* @return 树形列表

*/

public List<IndustryNode> getChildNode(List<Industry> rootList, String parentId) {

   List<IndustryNode> lists = rootList.stream()

        .filter(e -> e.getParentId().equals(parentId))

           .map(IndustryNode::new).collect(toList());

   lists.forEach(e -> e.setChilds(getChildNode(rootList, e.getId())));

   return lists;

}


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