由于最近总监要求学习Java 8的一些知识,就去网上找了 一套教程来学习学习,将学习结果做一个小的总结记录,方便以后使用;


主要内容:

  • Lambda表达式
  • 函数式接口
  • 方法引用于构造器引用
  • Stream API
  • 接口中的默认方法与静态方法
  • 新时间日期API

其中,最主要的部分为Lambda表达式与Stream API;


1、Java 8的优点

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)

哈希算法 数组-链表-红黑树

Java8中对HashMap的改变。(优先选择哈希表)

ConcurrentHashMap (并发级别:默认16个 concurrentLevel=16)

Java8中改为CAS算法

CAS算法比锁效率高,是底层操作系统支持的算法。

栈,堆,方法区。

方法区属于堆中永久区(PremGen)的一部分。

但是将方法区放置在堆区外。

方法区:加载类信息;几乎不会被垃圾回收机制回收;会被垃圾回收机制回收,但是回收条件比较苛刻。

JYM厂商很多种:Oracle-SUN、Hotspot、Oracle JRocket、IBM J9 JVM;

当方法区快满的时候,垃圾回收机制开始回收。

Java 8后,没有永久区了,改为MetaSpace元空间;其使用的为物理内存。

物理内存较大,垃圾回收机制使用的概率也变小。默认物理内存多大,元空间多大。

Java 8以前的JYM调优参数也改变了。


2、Lambda表达式优点

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。

使用Lambda表达式以后;

2.1Lambda实例

需求:获取当前公司员工年龄大于35的员工信息;

首先;先创建一个Employee的类,里面包含属性name,age,salary,添加set、get方法,toString方法,

以及无参和有参构造函数;

输出:

2.2实例二:

需求:获取当前公司中员工工资大于5000的员工信息

会发现以前的操作方法十分繁复冗余,那么可以通过哪些方式可以来优化代码呢?

优化方法一:策略设计模式

采用设计模式。 设计接口 ;

然后在类中实现该接口;

优化后的写法:

然后

输出:

如果想使用工资过滤,则新建类实现MyPredicate接口;

然后在测试类中编写代码;

输出:

缺点:每次实现一个策略,必须新建一个类;

优化方式二:匿名内部类

然后;

输出:


优化方式三:Lambda表达式,(策略设计模式)

Lambda表达式:

输出:


优化方式四:Stream API

输出:


3、流Stream

private static List<String> getLowCaloricDishesNamesInJava8(List<Dish> dishes) {
return dishes.stream()
// 选出400卡路里以下的菜肴
.filter(d -> d.getCalories() < 400)
// 按照卡路里排序
.sorted(comparing(Dish::getCalories))
// 提取菜名
.map(Dish::getName)
// 转为集合
.collect(toList());
}

为了利用多核架构并行执行代码,将stream()改为parallelStream()。

private static List<String> getLowCaloricDishesNamesInJava8(List<Dish> dishes) {
return dishes
.parallelStream()
// 选出400卡路里以下的菜肴
.filter(d -> d.getCalories() < 400)
// 按照卡路里排序
.sorted(comparing(Dish::getCalories))
// 提取菜名
.map(Dish::getName)
// 转为集合
.collect(toList());
}

可以把几个基础操作链接起来,来表达复杂的数据处理流水线(在 filter 后面接上sorted 、 map 和 collect 操作),同时保持代码清晰可读。 filter 的结果被传给了 sorted 方法,再传给 map 方法,最后传给 collect 方法。

3.1 流简介

流:从支持数据处理操作的源生成的元素序列。

  1. 元素序列:就像集合一样,流也提供了一个接口,可以访问特定元素类型的一组有序值。因为集合是数据结构,所以它的主要目的是以特定的时间/空间复杂度存储和访问元素(如ArrayList 与 LinkedList )。但流的目的在于表达计算,比如你前面见到的filter 、 sorted 和 map 。集合讲的是数据,流讲的是计算。

  2. 源:流会使用一个提供数据的源,如集合、数组或输入/输出资源。请注意,从有序集合生成流时会保留原有的顺序。由列表生成的流,其元素顺序与列表一致。

  3. 数据处理操作:流的数据处理功能支持类似于数据库的操作,以及函数式编程语言中的常用操作,如filter、map、reduce、find、match、sort等。流操作可以顺序执行,也可并行执行。

此外,流操作有两个重要特点。

  1. 流水线:很多流操作本身会返回一个流,这样多个操作就可以链接起来,形成一个大的流水线。
  2. 内部迭代:与使用迭代器显式迭代的集合不同,流的迭代操作是在背后进行的。
List<Dish> menu = Dish.MENU;
// 从menu获得流
List<String> threeHighCaloricDishNames = menu.stream()
// 通过链式操作,筛选出高热量的菜肴
.filter(d -> d.getCalories() > 300)
// 获取菜名
.map(Dish::getName)
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
// [pork, beef, chicken]
System.out.println(threeHighCaloricDishNames);
  1. filter: 接受Lambda,从流中排除某些元素。在刚刚的代码中,通过传递Lambda表达式 d -> d.getCalories() > 300,选择出热量高于300卡路里的菜肴。
  2. map:接受一个Lambda,将元素转换成其他形式或提取信息。在刚刚的代码中,通过传递方法引用Dish::getName,提取了每道菜的菜名。
  3. limit:截断流,使其元素不超过给定的数量。
  4. collect:将流转换为其他形式。在刚刚的代码中,流被转为一个List集合。

3.2 流与集合

集合与流之间的差异就在于什么时候进行计算。集合是一个内存中的数据结构,它包含数据结构中目前所有的值,集合中的每个元素都得先算出来才能添加到集合中。

相比之下,流则是在概念上固定的数据结构,其元素则是按需计(懒加载)算的。需要多少就给多少。这是一种生产者与消费者的关系。从另一个角度来说,流就像是一个延迟创建的集合:只有在消费者要求的时候才会生成值。与之相反,集合则是急切创建的(就像黄牛囤货一样)。

流只能遍历一次

和迭代器类似,流只能遍历一次。遍历完之后,我们就说这个流已经被消费掉了。你可以从原始数据源那里再获得一个新的流来重新遍历一遍,就像迭代器一样(这里假设它是集合之类的可重复的源,如果是I/O通道就没戏了)。例如以下代码会抛出一个异常,说流已被消费掉了:

List<String> names = Arrays.asList("Java8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream<String> s = names.stream();
s.forEach(System.out::println);
// 再继续执行一次,则会抛出异常
s.forEach(System.out::println);

外部迭代与内部迭代

使用Collection接口需要用用户去做迭代(比如用for-each),这个称为外部迭代。反之,Stream库使用内部迭代,它帮你把迭代做了,还把得到的流值存在了某个地方,你只要给出一个函数说要干什么就可以了。下面的代码说明了这种区别。

集合:使用for-each循环外部迭代:

// 集合:使用for-each循环外部迭代
List<Dish> menu = Dish.MENU;
List<String> names = new ArrayList<>();
for (Dish dish : menu) {
names.add(dish.getName());
}

集合:用背后的迭代器做外部迭代。

List<String> names = new ArrayList<>();
Iterator<String> iterator = menu.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Dish d = iterator.next();
names.add(d.getName());
}

流:内部迭代

List<String> names = menu.stream()
.map(Dish::getName)
.collect(toList());

3.3 流操作

List<String> names = menu.stream()
// 中间操作
.filter(d -> d.getCalories() > 300)
// 中间操作
.map(Dish::getName)
// 中间操作
.limit(3)
// 将Stream转为List
.collect(toList());

filter、map和limit可以连成一条线,collect触发流水线执行并关闭它。可以连起来的称为中间操作,关闭流的操作可以称为终端操作。

3.4 中间操作

诸如filter和sorted等中间操作会返回一个流。让多个操作可以连接起来形成一个查询。重要的是,除非流水线上触发一个终端操作,否则中间操作不会执行任何处理它们懒得很。这就是因为中间操作一般都可以合并起来,在终端操作时一次性全部处理。

List<String>  names = menu.stream()
.filter(d -> {
System.out.println("filtering:" + d.getName());
return d.getCalories() > 300;
})
.map(dish -> {
System.out.println("mapping:" + dish.getName());
return dish.getName();
})
.limit(3)
.collect(toList());
System.out.println(names);

执行结果:

filtering:pork
mapping:pork
filtering:beef
mapping:beef
filtering:chicken
mapping:chicken
[pork, beef, chicken]

3.5 终端操作

终端操作会从流的流水线生产结果。其结果是任何不是流的值,比如List、Integer,甚至是void。例如,在下面的流水线中,foreachh返回的是一个void的终端操作,它对源中的每道菜应用一个Lambda。把System.out.println()传递给foreach,并要求它打印出由menu生成的流中每一个Dish:

menu.stream().forEach(System.out::println);

3.6 使用流

流的使用一般包括三件事:

  1. 一个数据源(比如集合)来执行查询
  2. 一个中间操作链,形成一条流的流水线
  3. 一个终端操作,执行流水线,并能生成结果。

3.7 相关中间操作与终端操作

终端:

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