Java8新特性
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。
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。
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);
（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());
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
public classSUser {
privateInteger userId;
privateString UserName;
// 本应该是Double类型，错误的使用为String类型
privateString score;
}
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 -> new Double(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 -> new Double(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。
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。
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();
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());
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。
（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 = new String[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。
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。
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();
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());
filter和map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();
return newMainExportVo(itemId, itemName);
}
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(new DateModel(LocalDate.of(2020, 1, 1)), new DateModel(LocalDate.of(2019, 1, 1)), new DateModel(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);
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。
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和高级收集。
（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());
（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ID与NAME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
public classItemEntity {
privateInteger itemId;
privateString itemName;
}
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(new ItemEntity(1,"A"),new ItemEntity(2,"B"), new ItemEntity(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));
ID与Object类映射
@Data
public classItemEntity {
privateInteger itemId;
privateString itemName;
privateBoolean status;
}
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。
public static <T, K, U> Collector<T, ?,
Map<K,U>> toMap(Function<?super T, ? extendsK> keyMapper,
Function valueMapper) {
return toMap(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())));
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。
返回默认类型的集合实例
/**
*将单个对象转化为集合
*
* @paramt 对象实例
* @param对象类型
* @param集合类型
* @return包含对象的集合实例
*/
public static <T, C extends Collection<T>> Collection<T> toCollection(T t) {
return toCollection(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
*
* @paramt 对象实例
* @paramsupplier集合工厂
* @param 对象类型
* @param 集合类型
* @return包含对象的集合实例
*/
public static <T, C extends Collection<T>> Collection<T> toCollection(T t, Supplier supplier) {
return Stream.of(t).collect(Collectors.toCollection(supplier));
}
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
*
* @paramcollection集合实例
* @param 集合中元素类型
* @return泛型类型
*/
public static <E> E toObject(Collection collection) {
// 处理集合空指针异常
Collection 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
return coll.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。
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);
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());
// 获取当前日期（包含时间）
LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
// 获取当前日期
LocalDate localDate = localDateTime.toLocalDate();
// 获取当前时间
LocalTime localTime = 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）
String dateTime = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
System.out.println("dateTime = " + dateTime);
Duration duration = Duration.between(Instant.now(), Instant.now());
System.out.println("duration = " + duration);
如下方式获取的是 13 位时间戳，单位是毫秒。
// 方式一
long now = Timestamp.valueOf(LocalDateTime.now()).getTime();
// 方式二
long now = Instant.now().toEpochMilli();
在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。
ifPresent方法提供了先判断是否为空，后进一步使用的能力。
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
Long userId = optional.orElse(null);
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
*
* @paramrootList 列表的全部数据集
* @paramparentId第一级目录的父ID
* @return树形列表
*/
publicList<IndustryNode> getChildNode(List rootList, String parentId) {
List lists = rootList.stream()
.filter(e -> e.getParentId().equals(parentId))
.map(IndustryNode::new).collect(toList());
lists.forEach(e -> e.setChilds(getChildNode(rootList,
e.getId())));
returnlists;
}
