JDK8 新特性

概述

语法变化
- Lamada 表达式
- Default 方法
- 重复注解
- 扩展注解支持
集合
- 新增 Stream 流
- HashMap 性能提升
安全方面
- 客户端 TLS 1.2 默认启用；
- Sha-224 消息摘要；
- 对高熵随机数生成的更好支持；
- 持 Kerberos 5 协议转换和受限代理。
- ...
工具
- 提供 jjs 命令来调用 Nashorn 引擎；
- Jdeps 命令行工具用于分析类文件；
- JMX 提供远程访问诊断命令。
国际化
- Unicode 增强，包括对 Unicode 6.2.0 的支持；
- 新的日历和语言环境 API；
- 可安装自定义资源包。
新增日期处理包
IO 和 NIO
- 减小 <JDK_HOME>/jre/lib/charsets.jar 文件大小；
- java.lang.String(byte[], *)和 java.lang.String.getBytes()性能提升。
新增工具类
- 并行数组排序；
- Base64 编码解码；
- 无符号算术支持。
网络
- 新增 java.net.URLPermission；
- 在 java. net 类中。如果安装了安全管理器，则 HttpURLConnection 调用打开连接的请求需要权限。
并发
- 添加新的类和接口

JDK8 之 default 关键字

在 jdk1.8 以前接口里面是只能有抽象⽅法，不能有任何⽅法的实现。jdk1.8 ⾥⾯打破了这个规定，引入了新的关键字 default，使用 default 修饰方法，可以在接口里面定义具体的方法实现。

默认方法：接口里面定义一个默认方法，这个接口的实现类实现了这个接口之后，不用管这个 default 修饰的方法就可以直接调调用，即接口方法的默认实现
静态方法: 接口名.静态方法来访问接口中的静态方法。

public interface StudentService {

    /**
     * JAVA8中新增default关键字
     */
    default void test()
    {
        System.out.print("hello world");
    }


    static void test1() {
        System.out.println("这是静态⽅法");
    }
}

JDK8 之 base64 加解密 API

Jdk1.8 的 java.util 包中，新增了 Base64 的类。相比于传统 sun.misc 和 Apache Commons Codec 效率较高，不用导包。

public class Base64Demo {

    /**
     * java 8新增 base64编码解码
     * @param args
     * @throws UnsupportedEncodingException
     */
    public static void main(String[] args) throws UnsupportedEncodingException {
        Base64.Encoder encoder = Base64.getEncoder();
        Base64.Decoder decoder = Base64.getDecoder();

        byte[] src = "hello world".getBytes();
        String encodeData = encoder.encodeToString(src);
        System.out.println("编码数据："+encodeData);

        System.out.println("解码数据:"+ new String(decoder.decode(encodeData),"UTF-8"));
    }
}

JDK8 之时间日期处理类

JAVA8 新增 LocalDate、LocalTime、LocalDateTime 日期处理类，LocalDate 只精确到天、LocalTime 只包含具体时间（时分秒）、LocalDateTime 包含日期和时间。新增 DateTimeFormatter(线程安全)和 Duration 对时间的处理变得极为方便，具体使用如下。

class LocalDateDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        /**
         * LocalDate不包含具体时间（小时、分、秒），只有日期
         */
        LocalDate localDate = LocalDate.now();

        System.out.println("当前时间:"+ localDate);
        System.out.println("当前月份"+localDate.getMonthValue());

        //增加
        LocalDate newLocalDate = localDate.plusYears(2);
        System.out.println("增加的时间"+newLocalDate);

        //减小
        LocalDate minLocalDate = localDate.minusYears(66);
        System.out.println("减小的时间"+minLocalDate);

        //修改月份
        LocalDate localDate1 =localDate.withMonth(5);
        System.out.println(localDate1);

        LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
        Thread.sleep(1111);
        System.out.println(localDateTime.isAfter(LocalDateTime.now()));


        //DateTimeFormatter线程安全
        LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
        System.out.println(ldt);
        DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String ldtStr = dtf.format(ldt);
        System.out.println(ldtStr);

        //时间比较
        LocalDateTime today = LocalDateTime.now();
        System.out.println(today);
        LocalDateTime changeDate = LocalDateTime.of(2020,10,1,10,40,30);
        System.out.println(changeDate);
        Duration duration = Duration.between( today,changeDate);//第⼆个参数减第⼀个参数

        System.out.println(duration.toDays());//两个时间差的天数
        System.out.println(duration.toHours());//两个时间差的⼩时数
        System.out.println(duration.toMinutes());//两个时间差的分钟数
        System.out.println(duration.toMillis());//两个时间差的毫秒数
        System.out.println(duration.toNanos());//两个时间差的纳秒数


    }
}

JDK8 之 Lambda 表达式

在 JDK8 之前，Java 是不志持函数式编程的，所谓的函数编程，即可理解是将一个函数（也称为“行为”）作为⼀个参数进行传递，⾯向对象编程是对数据的抽象，⽽函数式编程则是对行为的抽象（将行为作为⼀个参数进行传递）。
lambda 表达式使⽤场景(前提)：⼀个接⼝中只包含⼀个方法，则可以使⽤ Lambda 表达式，这样的接口称之为“函数接口” 语法： (params) -> expression。

public class LamadaDemo {

    public static void main(String[] args) {

        /**
         * JDK8之前创建线程
         */
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello world");
            }
        });

        //JDK8
        new Thread(()->System.out.println("hello world"));


        //JDK8之前排序
        List<String> list = Arrays.asList("aaa","ggg","ffff","ccc");
        Collections.sort(list, new Comparator<String>() {
                    @Override
                    public int compare(String a, String b) {
                        return b.compareTo(a);
                    }
                }
        );
        for (String string : list) {
            System.out.println(string);
        }

        //JDK8排序
        Collections.sort(list, (a,b)->b.compareTo(a)
        );
        for (String string : list) {
            System.out.println(string);
        }

        
    }
}

自定义函数编程
定义一个函数式接口：

//声明这是一个函数式接口
@FunctionalInterface
public interface MyLamada<R,T> {
    R operator(T t1,T t2);
}

测试：

public class MyLamadaTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.out.println(operator(20, 5, (Integer x, Integer y) -> {
            return x * y;
        }));
        System.out.println(operator(20, 5, (x, y) -> x + y));
        System.out.println(operator(20, 5, (x, y) -> x - y));
        System.out.println(operator(20, 5, (x, y) -> x / y));
    }
    public static Integer operator(Integer x, Integer y,
                                   MyLamada<Integer, Integer> of) {
        return of.operator(x, y);
    }
}

JDK8 函数式编程

Lambda 表达式必须先定义接口，创建相关⽅法之后才可使用，这样做⼗分不便，其实 java8 已经内置了许多接口, 例如下面四个功能型接口，所以⼀般很少会由用户去定义新的函数式接口。Java8 内置的四大核心函数式接口：

Consumer : 消费型接口：有入参，无返回值
Supplier : 供给型接口：无入参，有返回值
Function<T, R> : 函数型接口：有入参，有返回值
Predicate : 断言型接口：有入参，有返回值，返回值类型确定是 boolean

public class FunctionDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //声明function函数
        Function<Integer,Integer> function = p->p*10;
        System.out.println(function.apply(99));

        //自定义function函数，只能穿一个参数
        MyFunction<String,String> myFunction = new MyFunction<>();
        System.out.println(myFunction.apply("xw study"));

        //BiFunction支持传两个参数
        BiFunction<String,String,String> biFunction = (a,b)->a+b;
        System.out.println(biFunction.apply("a","b"));


    }
}


/**
 * @author by xw
 * @Description predicate有入参，有返回值，返回类型是boolean类型
 */
public class PredicateDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list =
                Arrays.asList("awewrwe","vdssdsd","aoooo","psdddsd");
        List<String> results = filter(list,obj->obj.startsWith("a"));
        System.out.println(results);
    }
    public static List<String> filter(List<String> list,
                                      Predicate<String> predicate) {
        List<String> results = new ArrayList<>();
        for (String str : list) {
            if (predicate.test(str)) {
                results.add(str);
            }
        }
        return results;
    }
}




/**
 * @author by xw
 * @Description supplier只有返回值，没有入参
 */
public class SupplierDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //Student student = new Student();
        Student student = newStudent();
        System.out.println(student.getName());
    }
    public static Student newStudent(){
        Supplier<Student> supplier = ()-> {
            Student student = new Student();
            student.setName("默认名称");
            return student;
        };
        return supplier.get();
    }

    static class Student{
        private String name;
        public String getName() {
            return name;
        }
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    }
}

public class ConsumerDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Consumer<String> consumer = obj->{
            System.out.println(obj);
            System.out.println("调⽤短信接⼝发送短信，或者打印⽇志");
        };

        sendMsg("8888888",consumer);
    }
    public static void sendMsg(String phone, Consumer<String> consumer){
        consumer.accept(phone);
    }
}

未完待续。。。。。
项目地址：项目地址

JDK8 之 Stream 流

Stream 中⽂称为 “流”，通过将集合转换为这么⼀种叫做 “流”的元素队列，通过声明性方式，能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。
操作过程

数据元素便是原始集合，如 List、Set、Map 等
⽣成流，可以是串行流 stream() 或者并行流 parallelStream()
3.中间操作，可以是排序，聚合，过滤，转换等
终端操作，很多流操作本身就会返回一个流，所以多个操作可以直接连接起来，最后统一进行收集

函数详解

map 函数

作用：将流中的每⼀个元素 T 映射为 R（类似类型转换）
应用场景: 开发中 Do 转 Dto

private void mapTest()
    {
        List<User> list = Arrays.asList(new User(1,"⼩东","123"),new
                        User(21,"jack","rawer"),
                new User(155,"tom","sadfsdfsdfsd"),
                new User(231,"marry","234324"),new User(100,"2222","122223"));
        List<UserDTO> userDTOList = list.stream().map(obj->{
            UserDTO userDTO = new UserDTO(obj.getId(),obj.getName());
            return userDTO;
        }).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(userDTOList);

    }

filter 函数

作用：⽤于通过设置的条件过滤出元素

// 过滤长度大于5的
 private void filterTest() {
        List<String> list = Arrays.asList("springboot", "springcloud",
                "redis", "git", "netty", "java", "html", "docker");
        List<String> resultList = list.stream().filter(obj -> obj.length() >
                5).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(resultList);
    }

sorted 函数

作用：sorted() 对流进⾏排序, 其中的元素必须实现 Comparable 接口

private void sortdTest() {
        //自然排序
        List<String> list = Arrays.asList("springboot", "springcloud",
                "redis", "git", "netty", "java", "html", "docker");
        List<String> resultList =
                list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

        //根据⻓度顺序进⾏排序
        resultList =
                list.stream().sorted(Comparator.comparing(obj ->
                        obj.length())).collect(Collectors.toList());
        //逆序排序
        resultList =
                list.stream().sorted(Comparator.comparing(obj ->
                        obj.length(), Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList()
                );
        // 逆序排序，根据effective java规范一般来说在stream表达式中，引用优先于lamada表达式使用。
        resultList =
                list.stream().sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed()
                ).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(resultList);
    }

limit 函数

作用：截断流使其最多只包含指定数量的元素。

private static void limitTest() {
        List<String> list = Arrays.asList("springboot", "springcloud",
                "redis", "git", "netty", "java", "html", "docker");
        //limit截取
        List<String> resultList =
                list.stream().sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed()
                ).limit(3).collect(Collectors.toList());

        // result  [springcloud, springboot, docker]
        System.out.println(resultList);
    }

allMatch 和 anyMatch

allMatch 检查是否匹配所有元素，只有全部符合才返回 true。anyMatch 检查是否至少匹配一个元素。

private static void anyMatchAndAllMatchTest()
    {
        List<String> list = Arrays.asList("springboot", "springcloud", "redis",
                "git", "netty", "java", "html", "docker");
        boolean flag = list.stream().allMatch(obj->obj.length()>1);
        System.out.println(flag);

        flag = list.stream().anyMatch(obj->obj.length()>18);
        System.out.println(flag);
    }

min 和 max 函数

private static void minAndMaxTest() {
        List<Student> list = Arrays.asList(new Student(32), new
                Student(33), new Student(21), new Student(29), new Student(18));
        
        //求最大值
        Optional<Student> optional = list.stream().max(Comparator.comparingInt(Student::getAge));
        System.out.println(optional.get().getAge());
        
        //求最小值
        optional = list.stream().min(Comparator.comparingInt(Student::getAge));
        System.out.println(optional.get().getAge());
    }

JDK8 之 Optional 类

作用
- 解决空指针异常
创建
- of()方法，null 值作为参数传递进去,则会抛异常
```
 Optional opt = Optional.of(user);
```
- ofNullable() ，如果对象即可能是 null 也可能是⾮ null，应该使⽤ ofNullable() ⽅法
```
 Optional opt = Optional.ofNullable(user);
```
- orElse()如果有值则返回该值，否则返回传递给它的参数值

reduce 函数
作用：聚合函数，根据 ⼀定的规则将 Stream 中的元素进行计算后返回 ⼀个唯一的值。
int value = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).reduce((item1, item2) -> item1 + item2).get();

foreach 函数
作用：循环遍历集合
List results = Arrays.asList(new Student(32),new Student(33),new Student(21),new Student(29),new Student(18));
results.forEach(obj->{ System.out.println(obj.toString()); });

注意点：

不能修改包含外部的变量的值
不能 ⽤ break 或者 return 或者 continue 等关键词结束或者跳过循环

collector 收集器
作用：⼀个终端操作, ⽤于对流中的数据进 ⾏归集操作。
 private static  void collectTest()
    {
        List<Integer> a =Arrays.asList(1,2,3);
        List<Integer> b = a.stream().collect(Collectors.toList());
        Set<Integer> c = a.stream().collect(Collectors.toSet());
        
    }

joining 函数
作用：拼接函数
 /**
     * 该⽅法可以将Stream得到⼀个字符串， joining函数接受三个参数，分别表示 元素之间的连
     * 接符、前缀和后缀。
     */
    private static void joiningTest()
    {

        //3种重载⽅法
       /* Collectors.joining()
        Collectors.joining("param")
        Collectors.joining("param1", "param2", "param3")*/

        String result = Stream.of("springboot", "mysql", "html5",
                "css3").collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));
        System.out.println(result); //[springboot,mysql,html5,css3]

    }

partitioningBy 分组
Collectors.partitioningBy 分组，key 是 boolean 类型。
 private static void parttitionByTest()
    {
        List<String> list = Arrays.asList("java", "springboot",
                "HTML5","nodejs","CSS3");
        Map<Boolean, List<String>> result =
                list.stream().collect(partitioningBy(obj -> obj.length() > 4));
        System.out.println(result);
        
        //key是 false 和true
        //result 
       //{false=[java, CSS3], true=[springboot, HTML5, nodejs]}

    }

group by 分组
 private static void groupbyingTest()
    {
        List<Student> students = Arrays.asList(new Student("⼴东", 23), new
                Student("⼴东", 24), new Student("⼴东", 23),new Student("北京", 22), new
                Student("北京", 20), new Student("北京", 20),new Student("海南", 25));
        Map<String, Long> listMap =
                students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getProvince,
                        Collectors.counting()));
        listMap.forEach((key, value) -> {System.out.println(key+"省⼈数有"+value);});
    }

summarizing 集合统计
summarizing 统计相关。
private static void summarizingTest() {
        List<Student> students = Arrays.asList(new Student("⼴东", 23), new
                Student("⼴东", 24), new Student("⼴东", 23), new Student("北京", 22), new
                Student("北京", 20), new Student("北京", 20), new Student("海南", 25));
        IntSummaryStatistics summaryStatistics =
                students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));
        System.out.println("平均值：" + summaryStatistics.getAverage());
        System.out.println("⼈数：" + summaryStatistics.getCount());
        System.out.println("最⼤值：" + summaryStatistics.getMax());
        System.out.println("最⼩值：" + summaryStatistics.getMin());
        System.out.println("总和：" + summaryStatistics.getSum());
    }

JDK8 之新的内存空间
元空间（Metaspace）
在 JDK8 及版本，有个区域叫做“永久代(permanent generation)， 通过 在命令 ⾏设置参数-XX:MaxPermSize 来设定永久代最 ⼤可分配的内存空间。该块内存主要是被 JVM ⽤来存放 class 和 mate 信息的，当 class 被加载 loader 的时候就会 被存储到该内存区中，如 ⽅法的编译信息及字节码、常量池和符号解析、类的层级信息，字段，名字等
在 JDK8 使用本地内存来存储类元数据信息，叫做元空间，另外将常量及静态变量移到堆中，元空间并不在虚拟机中，存储在本地内存里面，在默认的情况下 Metaspace 的大小只与本地内存有关。默认不设置元空间大小的话会自动扩张，设置带下命令

-XX: MaxPermSize
优点：

原来的字符串存在永久代中，容易出现性能问题和内存溢出。
类及方法的信息难以确定，指定永久代的大小比较困难，太小导致出现永久代溢出，太大容易导致老年代溢出。
永久代 GC 效率低

参考文档：

open jdk8 updates wiki

JDK8 新特性

概述

JDK8 之 default 关键字

JDK8 之 base64 加解密 API

JDK8 之时间日期处理类

JDK8 之 Lambda 表达式

JDK8 函数式编程

JDK8 之 Stream 流

函数详解

map 函数

filter 函数

sorted 函数

limit 函数

allMatch 和 anyMatch

min 和 max 函数

JDK8 之 Optional 类

foreach 函数

collector 收集器

joining 函数

partitioningBy 分组

group by 分组

summarizing 集合统计

JDK8 之新的内存空间

元空间（Metaspace）

相关帖子

Java 安全

安装 JDK

Jsp+Servlet+JDBC 登录案例

Clojure+Java 使用 deps.edn 混合构建

Java 模块化与接口组成（十六）

Java 反射（十五）

Java Stream 流（十四）

欢迎来到这里！