JDK1.8 新特性（全）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了JDK1.8 新特性（全）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
JDK1.8 新特性
本文主要介绍了JDK1.8版本中的一些新特性，乃作者视频观后笔记，仅供参考。
jdk1.8新特性知识点：
1.Lambda表达式
2.函数式接口
3.方法引用和构造器调用
4.Stream API
5.接口中的默认方法和静态方法
6.新时间日期API
在jdk1.8中对hashMap等map集合的数据结构优化。hashMap数据结构的优化
原来的hashMap采用的数据结构是哈希表（数组+链表），hashMap默认大小是16，一个0-15索引的数组，如何往里面存储元素，首先调用元素的hashcode
方法，计算出哈希码值，经过哈希算法算成数组的索引值，如果对应的索引处没有元素，直接存放，如果有对象在，那么比较它们的equals方法比较内容
如果内容一样，后一个value会将前一个value的值覆盖，如果不一样，在1.7的时候，后加的放在前面，形成一个链表，形成了碰撞，在某些情况下如果链表
无限下去，那么效率极低，碰撞是避免不了的
加载因子：0.75，数组扩容，达到总容量的75%，就进行扩容，但是无法避免碰撞的情况发生
在1.8之后，在数组+链表+红黑树来实现hashmap，当碰撞的元素个数大于8时 & 总容量大于64，会有红黑树的引入
除了添加之后，效率都比链表高，1.8之后链表新进元素加到末尾
ConcurrentHashMap (锁分段机制)，concurrentLevel,jdk1.8采用CAS算法(无锁算法，不再使用锁分段)，数组+链表中也引入了红黑树的使用
1.Lambda表达式
lambda表达式本质上是一段匿名内部类，也可以是一段可以传递的代码
先来体验一下lambda最直观的优点：简洁代码
//匿名内部类
Comparator<Integer> cpt = new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return Integer.compare(o1,o2);
}
};
TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(cpt);
System.out.println("=========================");
//使用lambda表达式
Comparator<Integer> cpt2 = (x,y) -> Integer.compare(x,y);
TreeSet<Integer> set2 = new TreeSet<>(cpt2);
只需要一行代码，极大减少代码量！！
这样一个场景，在商城浏览商品信息时，经常会有条件的进行筛选浏览，例如要选颜色为红色的、价格小于8000千的….
// 筛选颜色为红色
public List<Product> filterProductByColor(List<Product> list){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product product : list){
if ("红色".equals(product.getColor())){
prods.add(product);
}
}
return prods;
}
// 筛选价格小于8千的
public List<Product> filterProductByPrice(List<Product> list){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product product : list){
if (product.getPrice() < 8000){
prods.add(product);
}
}
return prods;
}
我们发现实际上这些过滤方法的核心就只有if语句中的条件判断，其他均为模版代码，每次变更一下需求，都需要新增一个方法，然后复制黏贴，假设这个过滤方法有几百行，那么这样的做法难免笨拙了一点。如何进行优化呢？
优化一：使用设计模式
定义一个MyPredicate接口
public interface MyPredicate <T> {
boolean test(T t);
}
如果想要筛选颜色为红色的商品，定义一个颜色过滤类
public class ColorPredicate implements MyPredicate <Product> {
private static final String RED = "红色";
@Override
public boolean test(Product product) {
return RED.equals(product.getColor());
}
定义过滤方法，将过滤接口当做参数传入，这样这个过滤方法就不用修改，在实际调用的时候将具体的实现类传入即可。
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
例如，如果想要筛选价格小于8000的商品，那么新建一个价格过滤类既可
public class PricePredicate implements MyPredicate<Product> {
@Override
public boolean test(Product product) {
return product.getPrice() < 8000;
}
}
这样实现的话可能有人会说，每次变更需求都需要新建一个实现类，感觉还是有点繁琐呀，那么再来优化一下。
优化二：使用匿名内部类
定义过滤方法：
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
调用过滤方法的时候：
// 按价格过滤
public void test2(){
filterProductByPredicate(proList, new MyPredicate<Product>() {
@Override
public boolean test(Product product) {
return product.getPrice() < 8000;
}
});
}
// 按颜色过滤
public void test3(){
filterProductByPredicate(proList, new MyPredicate<Product>() {
@Override
public boolean test(Product product) {
return "红色".equals(product.getColor());
}
});
}
使用匿名内部类，就不需要每次都新建一个实现类，直接在方法内部实现。看到匿名内部类，不禁想起了Lambda表达式。
优化三：使用lambda表达式
定义过滤方法：
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
使用lambda表达式进行过滤
@Test
public void test4(){
List<Product> products = filterProductByPredicate(proList, (p) -> p.getPrice() < 8000);
for (Product pro : products){
System.out.println(pro);
}
}
在jdk1.8中还有更加简便的操作 Stream API
优化四：使用Stream API
甚至不用定义过滤方法，直接在集合上进行操作
// 使用jdk1.8中的Stream API进行集合的操作
@Test
public void test(){
// 根据价格过滤
proList.stream()
.fliter((p) -> p.getPrice() <8000)
.limit(2)
.forEach(System.out::println);
// 根据颜色过滤
proList.stream()
.fliter((p) -> "红色".equals(p.getColor()))
.forEach(System.out::println);
// 遍历输出商品名称
proList.stream()
.map(Product::getName)
.forEach(System.out::println);
}
Lmabda表达式的语法总结： () -> ();
口诀：左右遇一省括号，左侧推断类型省
注：当一个接口中存在多个抽象方法时，如果使用lambda表达式，并不能智能匹配对应的抽象方法，因此引入了函数式接口的概念
2.函数式接口
函数式接口的提出是为了给Lambda表达式的使用提供更好的支持。
什么是函数式接口？
简单来说就是只定义了一个抽象方法的接口（Object类的public方法除外），就是函数式接口，并且还提供了注解：@FunctionalInterface
常见的四大函数式接口
（1）Consumer 《T》：消费型接口，有参无返回值
@Test
public void test(){
changeStr("hello",(str) -> System.out.println(str));
}
/**
* Consumer<T> 消费型接口
* @param str
* @param con
*/
public void changeStr(String str, Consumer<String> con){
con.accept(str);
}
（2）Supplier 《T》：供给型接口，无参有返回值
@Test
public void test2(){
String value = getValue(() -> "hello");
System.out.println(value);
}
/**
* Supplier<T> 供给型接口
* @param sup
* @return
*/
public String getValue(Supplier<String> sup){
return sup.get();
}
（3）Function 《T,R》：:函数式接口，有参有返回值
@Test
public void test3(){
Long result = changeNum(100L, (x) -> x + 200L);
System.out.println(result);
}
/**
* Function<T,R> 函数式接口
* @param num
* @param fun
* @return
*/
public Long changeNum(Long num, Function<Long, Long> fun){
return fun.apply(num);
}
（4）Predicate《T》： 断言型接口，有参有返回值，返回值是boolean类型
public void test4(){
boolean result = changeBoolean("hello", (str) -> str.length() > 5);
System.out.println(result);
}
/**
* Predicate<T> 断言型接口
* @param str
* @param pre
* @return
*/
public boolean changeBoolean(String str, Predicate<String> pre){
return pre.test(str);
}
在四大核心函数式接口基础上，还提供了诸如BiFunction、BinaryOperation、toIntFunction等扩展的函数式接口，都是在这四种函数式接口上扩展而来的，不做赘述。
总结：函数式接口的提出是为了让我们更加方便的使用lambda表达式，不需要自己再手动创建一个函数式接口，直接拿来用就好了。
3.方法引用
若lambda体中的内容有方法已经实现了，那么可以使用“方法引用”
也可以理解为方法引用是lambda表达式的另外一种表现形式并且其语法比lambda表达式更加简单
(a) 方法引用
三种表现形式：
- 对象：：实例方法名
- 类：：静态方法名
- 类：：实例方法名 （lambda参数列表中第一个参数是实例方法的调用 者，第二个参数是实例方法的参数时可用）
public void test() {
/**
*注意：
* 1.lambda体中调用方法的参数列表与返回值类型，要与函数式接口中抽象方法的函数列表和返回值类型保持一致！
* 2.若lambda参数列表中的第一个参数是实例方法的调用者，而第二个参数是实例方法的参数时，可以使用ClassName::method
*
*/
Consumer<Integer> con = (x) -> System.out.println(x);
con.accept(100);
// 方法引用-对象::实例方法
Consumer<Integer> con2 = System.out::println;
con2.accept(200);
// 方法引用-类名::静态方法名
BiFunction<Integer, Integer, Integer> biFun = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
BiFunction<Integer, Integer, Integer> biFun2 = Integer::compare;
Integer result = biFun2.apply(100, 200);
// 方法引用-类名::实例方法名
BiFunction<String, String, Boolean> fun1 = (str1, str2) -> str1.equals(str2);
BiFunction<String, String, Boolean> fun2 = String::equals;
Boolean result2 = fun2.apply("hello", "world");
System.out.println(result2);
}
(b)构造器引用
格式：ClassName::new
public void test2() {
// 构造方法引用 类名::new
Supplier<Employee> sup = () -> new Employee();
System.out.println(sup.get());
Supplier<Employee> sup2 = Employee::new;
System.out.println(sup2.get());
// 构造方法引用 类名::new （带一个参数）
Function<Integer, Employee> fun = (x) -> new Employee(x);
Function<Integer, Employee> fun2 = Employee::new;
System.out.println(fun2.apply(100));
}
©数组引用
格式：Type[]::new
public void test(){
// 数组引用
Function<Integer, String[]> fun = (x) -> new String[x];
Function<Integer, String[]> fun2 = String[]::new;
String[] strArray = fun2.apply(10);
Arrays.stream(strArray).forEach(System.out::println);
}
4.Stream API
Stream操作的三个步骤
（1）创建stream
（2）中间操作（过滤、map）
（3）终止操作
stream的创建：
// 1，校验通过Collection 系列集合提供的stream()或者paralleStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Strean<String> stream1 = list.stream();
// 2.通过Arrays的静态方法stream()获取数组流
String[] str = new String[10];
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(str);
// 3.通过Stream类中的静态方法of
Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");
// 4.创建无限流
// 迭代
Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0,(x) -> x+2);
//生成
Stream.generate(() ->Math.random());
Stream的中间操作:
/**
* 筛选 过滤 去重
*/
emps.stream()
.filter(e -> e.getAge() > 10)
.limit(4)
.skip(4)
// 需要流中的元素重写hashCode和equals方法
.distinct()
.forEach(System.out::println);
/**
* 生成新的流 通过map映射
*/
emps.stream()
.map((e) -> e.getAge())
.forEach(System.out::println);
/**
* 自然排序 定制排序
*/
emps.stream()
.sorted((e1 ,e2) -> {
if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
return e1.getName().compareTo(e2.getName());
} else{
return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
}
})
.forEach(System.out::printlnjdk1.8新特性——主要内容