Java JDK8新特性

[TOC]

JDK1.8的新特性

1. 前言

JDK1.8已经发布很久了,在很多企业中都已经在使用。并且Spring5、SpringBoot2.0都推荐使用JDK1.8以上版本。所以我们必须与时俱进,拥抱变化。

Jdk8这个版本包含语言、编译器、库、工具和JVM等方面的十多个新特性。在本文中我们将学习以下方面的新特性:

  • [Lambda表达式](#2. Lambda表达式)
  • [函数式接口](#3. 函数式接口)
  • [方法引用](#4. 方法引用)
  • [接口的默认方法和静态方法](#5. 接口的默认方法和静态方法)
  • [Optional](#6. Optional)
  • [Streams](#7. Streams)
  • [并行数组](#8. 并行数组)

2. Lambda表达式

函数式编程

Lambda 表达式,也可称为闭包,它是推动 Java 8 发布的最重要新特性。Lambda 允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中)。可以使代码变的更加简洁紧凑。

2.1 基本语法:

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(参数列表) -> {代码块}

需要注意:

  • 参数类型可省略,编译器可以自己推断
  • 如果只有一个参数,圆括号可以省略
  • 代码块如果只是一行代码,大括号也可以省略
  • 如果代码块是一行,且是有结果的表达式,return可以省略

注意:事实上,把Lambda表达式可以看做是匿名内部类的一种简写方式。当然,前提是这个匿名内部类对应的必须是接口,而且接口中必须只有一个函数!Lambda表达式就是直接编写函数的:参数列表、代码体、返回值等信息,用函数来代替完整的匿名内部类

2.2 用法示例

示例1:多个参数

准备一个集合:

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// 准备一个集合
List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 25, -15, 20);

假设我们要对集合排序,我们先看JDK7的写法,需要通过匿名内部类来构造一个Comparator

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// Jdk1.7写法
Collections.sort(list,new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1 - o2;
}
});
System.out.println(list);// [-15, 5, 10, 20, 25]

如果是jdk8,我们可以使用新增的集合API:sort(Comparator c)方法,接收一个比较器,我们用Lambda来代替Comparator 的匿名内部类:

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// Jdk1.8写法,参数列表的数据类型可省略:
list.sort((i1,i2) -> { return i1 - i2;});

System.out.println(list);// [-15, 5, 10, 20, 25]

对比一下Comparator中的compare()方法,你会发现:这里编写的Lambda表达式,恰恰就是compare()方法的简写形式,JDK8会把它编译为匿名内部类。是不是简单多了!

别着急,我们发现这里的代码块只有一行代码,符合前面的省略规则,我们可以简写为:

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// Jdk8写法
// 因为代码块是一个有返回值的表达式,可以省略大括号以及return
list.sort((i1,i2) -> i1 - i2);
示例2:单个参数

还以刚才的集合为例,现在我们想要遍历集合中的元素,并且打印。

先用jdk1.7的方式:

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// JDK1.7遍历并打印集合
for (Integer i : list) {
System.out.println(i);
}

jdk1.8给集合添加了一个方法:foreach() ,接收一个对元素进行操作的函数:

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// JDK1.8遍历并打印集合,因为只有一个参数,所以我们可以省略小括号:
list.forEach(i -> System.out.println(i));
实例3:把Lambda赋值给变量

Lambda表达式的实质其实还是匿名内部类,所以我们其实可以把Lambda表达式赋值给某个变量。

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// 将一个Lambda表达式赋值给某个接口:
Runnable task = () -> {
// 这里其实是Runnable接口的匿名内部类,我们在编写run方法。
System.out.println("hello lambda!");
};
new Thread(task).start();

不过上面的用法很少见,一般都是直接把Lambda作为参数。

示例4:隐式final

Lambda表达式的实质其实还是匿名内部类,而匿名内部类在访问外部局部变量时,要求变量必须声明为final!不过我们在使用Lambda表达式时无需声明final,这并不是说违反了匿名内部类的规则,因为Lambda底层会隐式的把变量设置为final,在后续的操作中,一定不能修改该变量:

正确示范:

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// 定义一个局部变量
int num = -1;
Runnable r = () -> {
// 在Lambda表达式中使用局部变量num,num会被隐式声明为final
System.out.println(num);
};
new Thread(r).start();// -1

错误案例:

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// 定义一个局部变量
int num = -1;
Runnable r = () -> {
// 在Lambda表达式中使用局部变量num,num会被隐式声明为final,不能进行任何修改操作
System.out.println(num++);
};
new Thread(r).start();//报错

3. 函数式接口

经过前面的学习,相信大家对于Lambda表达式已经有了初步的了解。总结一下:

  • Lambda表达式是接口的匿名内部类的简写形式
  • 接口必须满足:内部只有一个函数

其实这样的接口,我们称为函数式接口,我们学过的RunnableComparator都是函数式接口的典型代表。但是在实践中,函数接口是非常脆弱的,只要有人在接口里添加多一个方法,那么这个接口就不是函数接口了,就会导致编译失败。Java 8提供了一个特殊的注解@FunctionalInterface来克服上面提到的脆弱性并且显示地表明函数接口。而且jdk8版本中,对很多已经存在的接口都添加了@FunctionalInterface注解,例如Runnable接口:

另外,Jdk8默认提供了一些函数式接口供我们使用:

3.1 Function类型接口

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@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
// 接收一个参数T,返回一个结果R
R apply(T t);
}

Function代表的是有参数,有返回值的函数。还有很多类似的Function接口:

接口名 描述
BiFunction<T,U,R> 接收两个T和U类型的参数,并且返回R类型结果的函数
DoubleFunction<R> 接收double类型参数,并且返回R类型结果的函数
IntFunction<R> 接收int类型参数,并且返回R类型结果的函数
LongFunction<R> 接收long类型参数,并且返回R类型结果的函数
ToDoubleFunction<T> 接收T类型参数,并且返回double类型结果
ToIntFunction<T> 接收T类型参数,并且返回int类型结果
ToLongFunction<T> 接收T类型参数,并且返回long类型结果
DoubleToIntFunction 接收double类型参数,返回int类型结果
DoubleToLongFunction 接收double类型参数,返回long类型结果

看出规律了吗?这些都是一类函数接口,在Function基础上衍生出的,要么明确了参数不确定返回结果,要么明确结果不知道参数类型,要么两者都知道。

3.2 Consumer系列

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@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
// 接收T类型参数,不返回结果
void accept(T t);
}

Consumer系列与Function系列一样,有各种衍生接口,这里不一一列出了。不过都具备类似的特征:那就是不返回任何结果。

3.3 Predicate系列

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@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
// 接收T类型参数,返回boolean类型结果
boolean test(T t);
}

Predicate系列参数不固定,但是返回的一定是boolean类型。

3.4 Supplier系列

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@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
// 无需参数,返回一个T类型结果
T get();
}

Supplier系列,英文翻译就是“供应者”,顾名思义:只产出,不收取。所以不接受任何参数,返回T类型结果。

4. 方法引用

方法引用使得开发者可以将已经存在的方法作为变量来传递使用。方法引用可以和Lambda表达式配合使用。

4.1 语法:

总共有四类方法引用:

语法 描述
类名::静态方法名 类的静态方法的引用
类名::非静态方法名 类的非静态方法的引用
实例对象::非静态方法名 类的指定实例对象的非静态方法引用
类名::new 类的构造方法引用

4.2 示例

首先我们编写一个集合工具类,提供一个方法:

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public class CollectionUtil{
/**
* 利用function将list集合中的每一个元素转换后形成新的集合返回
* @param list 要转换的源集合
* @param function 转换元素的方式
* @param <T> 源集合的元素类型
* @param <R> 转换后的元素类型
* @return
*/
public static <T,R> List<R> convert(List<T> list, Function<T,R> function){
List<R> result = new ArrayList<>();
list.forEach(t -> result.add(function.apply(t)));
return result;
}
}

可以看到这个方法接收两个参数:

  • List<T> list:需要进行转换的集合
  • Function<T,R>:函数接口,接收T类型,返回R类型。用这个函数接口对list中的元素T进行转换,变为R类型

接下来,我们看具体案例:

4.2.1 类的静态方法引用

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List<Integer> list = Arrays.asList(1000, 2000, 3000);

我们需要把这个集合中的元素转为十六进制保存,需要调用Integer.toHexString()方法:

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public static String toHexString(int i) {
return toUnsignedString0(i, 4);
}

这个方法接收一个 i 类型,返回一个String类型,可以用来构造一个Function的函数接口:

我们先按照Lambda原始写法,传入的Lambda表达式会被编译为Function接口,接口中通过Integer.toHexString(i)对原来集合的元素进行转换:

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// 通过Lambda表达式实现
List<String> hexList = CollectionUtil.convert(list, i -> Integer.toHexString(i));
System.out.println(hexList);// [3e8, 7d0, bb8]

上面的Lambda表达式代码块中,只有对Integer.toHexString()方法的引用,没有其它代码,因此我们可以直接把方法作为参数传递,由编译器帮我们处理,这就是静态方法引用:

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// 类的静态方法引用
List<String> hexList = CollectionUtil.convert(list, Integer::toHexString;
System.out.println(hexList);// [3e8, 7d0, bb8]

4.2.2 类的非静态方法引用

接下来,我们把刚刚生成的String集合hexList中的元素都变成大写,需要借助于String类的toUpperCase()方法:

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public String toUpperCase() {
return toUpperCase(Locale.getDefault());
}

这次是非静态方法,不能用类名调用,需要用实例对象,因此与刚刚的实现有一些差别,我们接收集合中的每一个字符串s。但与上面不同然后s不是toUpperCase()的参数,而是调用者:

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// 通过Lambda表达式,接收String数据,调用toUpperCase()
List<String> upperList = CollectionUtil.convert(hexList, s -> s.toUpperCase());
System.out.println(upperList);// [3E8, 7D0, BB8]

因为代码体只有对toUpperCase()的调用,所以可以把方法作为参数引用传递,依然可以简写:

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// 类的成员方法
List<String> upperList = CollectionUtil.convert(hexList, String::toUpperCase);
System.out.println(upperList);// [3E8, 7D0, BB8]

4.2.3 指定实例的非静态方法引用

下面一个需求是这样的,我们先定义一个数字Integer num = 2000,然后用这个数字和集合中的每个数字进行比较,比较的结果放入一个新的集合。比较对象,我们可以用IntegercompareTo方法:

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public int compareTo(Integer anotherInteger) {
return compare(this.value, anotherInteger.value);
}

先用Lambda实现,

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List<Integer> list = Arrays.asList(1000, 2000, 3000);

// 某个对象的成员方法
Integer num = 2000;
List<Integer> compareList = CollectionUtil.convert(list, i -> num.compareTo(i));
System.out.println(compareList);// [1, 0, -1]

与前面类似,这里Lambda的代码块中,依然只有对num.compareTo(i)的调用,所以可以简写。但是,需要注意的是,这次方法的调用者不是集合的元素,而是一个外部的局部变量num,因此不能使用 Integer::compareTo,因为这样是无法确定方法的调用者。要指定调用者,需要用 对象::方法名的方式:

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// 某个对象的成员方法
Integer num = 2000;
List<Integer> compareList = CollectionUtil.convert(list, num::compareTo);
System.out.println(compareList);// [1, 0, -1]

4.2.4 构造函数引用

最后一个场景:把集合中的数字作为毫秒值,构建出Date对象并放入集合,这里我们就需要用到Date的构造函数:

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/**
* @param date the milliseconds since January 1, 1970, 00:00:00 GMT.
* @see java.lang.System#currentTimeMillis()
*/
public Date(long date) {
fastTime = date;
}

我们可以接收集合中的每个元素,然后把元素作为Date的构造函数参数:

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// 将数值类型集合,转为Date类型
List<Date> dateList = CollectionUtil.convert(list, i -> new Date(i));
// 这里遍历元素后需要打印,因此直接把println作为方法引用传递了
dateList.forEach(System.out::println);

上面的Lambda表达式实现方式,代码体只有new Date()一行代码,因此也可以采用方法引用进行简写。但问题是,构造函数没有名称,我们只能用new关键字来代替:

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// 构造方法
List<Date> dateList = CollectionUtil.convert(list, Date::new);
dateList.forEach(System.out::println);

注意两点:

  • 上面代码中的System.out::println 其实是 指定对象System.out的非静态方法println的引用
  • 如果构造函数有多个,可能无法区分导致传递失败

5. 接口的默认方法和静态方法

Java 8使用两个新概念扩展了接口的含义:默认方法和静态方法。

5.1 默认方法

默认方法使得开发者可以在 不破坏二进制兼容性的前提下,往现存接口中添加新的方法,即不强制那些实现了该接口的类也同时实现这个新加的方法。

默认方法和抽象方法之间的区别在于抽象方法需要实现,而默认方法不需要。接口提供的默认方法会被接口的实现类继承或者覆写,例子代码如下:

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private interface Defaulable {
// Interfaces now allow default methods, the implementer may or
// may not implement (override) them.
default String notRequired() {
return "Default implementation";
}
}

private static class DefaultableImpl implements Defaulable {
}

private static class OverridableImpl implements Defaulable {
@Override
public String notRequired() {
return "Overridden implementation";
}
}

Defaulable接口使用关键字default定义了一个默认方法notRequired()。DefaultableImpl类实现了这个接口,同时默认继承了这个接口中的默认方法;OverridableImpl类也实现了这个接口,但覆写了该接口的默认方法,并提供了一个不同的实现。

5.2 静态方法

Java 8带来的另一个有趣的特性是在接口中可以定义静态方法,我们可以直接用接口调用这些静态方法。例子代码如下:

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private interface DefaulableFactory {
// Interfaces now allow static methods
static Defaulable create( Supplier< Defaulable > supplier ) {
return supplier.get();
}
}

下面的代码片段整合了默认方法和静态方法的使用场景:

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public static void main( String[] args ) {
// 调用接口的静态方法,并且传递DefaultableImpl的构造函数引用来构建对象
Defaulable defaulable = DefaulableFactory.create( DefaultableImpl::new );
System.out.println( defaulable.notRequired() );
// 调用接口的静态方法,并且传递OverridableImpl的构造函数引用来构建对象
defaulable = DefaulableFactory.create( OverridableImpl::new );
System.out.println( defaulable.notRequired() );
}

这段代码的输出结果如下:

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Default implementation
Overridden implementation

由于JVM上的默认方法的实现在字节码层面提供了支持,因此效率非常高。默认方法允许在不打破现有继承体系的基础上改进接口。该特性在官方库中的应用是:给java.util.Collection接口添加新方法,如stream()parallelStream()forEach()removeIf()等等。

尽管默认方法有这么多好处,但在实际开发中应该谨慎使用:在复杂的继承体系中,默认方法可能引起歧义和编译错误。如果你想了解更多细节,可以参考官方文档。

6. Optional

Java应用中最常见的bug就是空值异常。

Optional仅仅是一个容器,可以存放T类型的值或者null。它提供了一些有用的接口来避免显式的null检查,可以参考Java 8官方文档了解更多细节。

接下来看一点使用Optional的例子:可能为空的值或者某个类型的值:

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Optional< String > fullName = Optional.ofNullable( null );
System.out.println( "Full Name is set? " + fullName.isPresent() );
System.out.println( "Full Name: " + fullName.orElseGet( () -> "[none]" ) );
System.out.println( fullName.map( s -> "Hey " + s + "!" ).orElse( "Hey Stranger!" ) );

如果Optional实例持有一个非空值,则isPresent()方法返回true,否则返回false;如果Optional实例持有nullorElseGet()方法可以接受一个lambda表达式生成的默认值;map()方法可以将现有的Optional实例的值转换成新的值;orElse()方法与orElseGet()方法类似,但是在持有null的时候返回传入的默认值,而不是通过Lambda来生成。

上述代码的输出结果如下:

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Full Name is set? false
Full Name: [none]
Hey Stranger!

再看下另一个简单的例子:

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Optional< String > firstName = Optional.of( "Tom" );
System.out.println( "First Name is set? " + firstName.isPresent() );
System.out.println( "First Name: " + firstName.orElseGet( () -> "[none]" ) );
System.out.println( firstName.map( s -> "Hey " + s + "!" ).orElse( "Hey Stranger!" ) );
System.out.println();

这个例子的输出是:

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First Name is set? true
First Name: Tom
Hey Tom!

如果想了解更多的细节,请参考官方文档。

7. Streams

新增的Stream API(java.util.stream)将生成环境的函数式编程引入了Java库中。这是目前为止最大的一次对Java库的完善,以便开发者能够写出更加有效、更加简洁和紧凑的代码。

Steam API极大得简化了集合操作(后面我们会看到不止是集合),首先看下这个叫Task的类:

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public class Streams  {
private enum Status {
OPEN, CLOSED
};

private static final class Task {
private final Status status;
private final Integer points;

Task( final Status status, final Integer points ) {
this.status = status;
this.points = points;
}

public Integer getPoints() {
return points;
}

public Status getStatus() {
return status;
}

@Override
public String toString() {
return String.format( "[%s, %d]", status, points );
}
}
}

Task类有一个points属性,另外还有两种状态:OPEN或者CLOSED。现在假设有一个task集合:

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final Collection< Task > tasks = Arrays.asList(
new Task( Status.OPEN, 5 ),
new Task( Status.OPEN, 13 ),
new Task( Status.CLOSED, 8 )
);

首先看一个问题:在这个task集合中一共有多少个OPEN状态的?计算出它们的points属性和。在Java 8之前,要解决这个问题,则需要使用foreach循环遍历task集合;但是在Java 8中可以利用steams解决:包括一系列元素的列表,并且支持顺序和并行处理。

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// Calculate total points of all active tasks using sum()
final long totalPointsOfOpenTasks = tasks
.stream()
.filter( task -> task.getStatus() == Status.OPEN )
.mapToInt( Task::getPoints )
.sum();

System.out.println( "Total points: " + totalPointsOfOpenTasks );

运行这个方法的控制台输出是:

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Total points: 18

这里有很多知识点值得说。首先,tasks集合被转换成steam表示;其次,在steam上的filter操作会过滤掉所有CLOSEDtask;第三,mapToInt操作基于tasks集合中的每个task实例的Task::getPoints方法将task流转换成Integer集合;最后,通过sum方法计算总和,得出最后的结果。

在学习下一个例子之前,还需要记住一些steams(点此更多细节)的知识点。Steam之上的操作可分为中间操作和晚期操作。

中间操作会返回一个新的steam——执行一个中间操作(例如filter)并不会执行实际的过滤操作,而是创建一个新的steam,并将原steam中符合条件的元素放入新创建的steam。

晚期操作(例如forEach或者sum),会遍历steam并得出结果或者附带结果;在执行晚期操作之后,steam处理线已经处理完毕,就不能使用了。在几乎所有情况下,晚期操作都是立刻对steam进行遍历。

steam的另一个价值是创造性地支持并行处理(parallel processing)。对于上述的tasks集合,我们可以用下面的代码计算所有task的points之和:

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// Calculate total points of all tasks
final double totalPoints = tasks
.stream()
.parallel()
.map( task -> task.getPoints() ) // or map( Task::getPoints )
.reduce( 0, Integer::sum );

System.out.println( "Total points (all tasks): " + totalPoints );

这里我们使用parallel方法并行处理所有的task,并使用reduce方法计算最终的结果。控制台输出如下:

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Total points(all tasks): 26.0

对于一个集合,经常需要根据某些条件对其中的元素分组。利用steam提供的API可以很快完成这类任务,代码如下:

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// Group tasks by their status
final Map< Status, List< Task > > map = tasks
.stream()
.collect( Collectors.groupingBy( Task::getStatus ) );
System.out.println( map );

控制台的输出如下:

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{CLOSED=[[CLOSED, 8]], OPEN=[[OPEN, 5], [OPEN, 13]]}

最后一个关于tasks集合的例子问题是:如何计算集合中每个任务的点数在集合中所占的比重,具体处理的代码如下:

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// Calculate the weight of each tasks (as percent of total points) 
final Collection< String > result = tasks
.stream() // Stream< String >
.mapToInt( Task::getPoints ) // IntStream
.asLongStream() // LongStream
.mapToDouble( points -> points / totalPoints ) // DoubleStream
.boxed() // Stream< Double >
.mapToLong( weigth -> ( long )( weigth * 100 ) ) // LongStream
.mapToObj( percentage -> percentage + "%" ) // Stream< String>
.collect( Collectors.toList() ); // List< String >

System.out.println( result );

控制台输出结果如下:

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[19%, 50%, 30%]

最后,正如之前所说,Steam API不仅可以作用于Java集合,传统的IO操作(从文件或者网络一行一行得读取数据)可以受益于steam处理,这里有一个小例子:

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final Path path = new File( filename ).toPath();
try( Stream< String > lines = Files.lines( path, StandardCharsets.UTF_8 ) ) {
lines.onClose( () -> System.out.println("Done!") ).forEach( System.out::println );
}

Stream的方法onClose() 返回一个等价的有额外句柄的Stream,当Stream的close()方法被调用的时候这个句柄会被执行。Stream API、Lambda表达式还有接口默认方法和静态方法支持的方法引用,是Java 8对软件开发的现代范式的响应。

8. 并行数组

Java8版本新增了很多新的方法,用于支持并行数组处理。最重要的方法是parallelSort(),可以显著加快多核机器上的数组排序。下面的例子论证了parallexXxx系列的方法:

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package com.javacodegeeks.java8.parallel.arrays;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class ParallelArrays {
public static void main( String[] args ) {
long[] arrayOfLong = new long [ 20000 ];

Arrays.parallelSetAll( arrayOfLong,
index -> ThreadLocalRandom.current().nextInt( 1000000 ) );
Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach(
i -> System.out.print( i + " " ) );
System.out.println();

Arrays.parallelSort( arrayOfLong );
Arrays.stream( arrayOfLong ).limit( 10 ).forEach(
i -> System.out.print( i + " " ) );
System.out.println();
}
}

上述这些代码使用parallelSetAll()方法生成20000个随机数,然后使用parallelSort()方法进行排序。这个程序会输出乱序数组和排序数组的前10个元素。上述例子的代码输出的结果是:

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Unsorted: 591217 891976 443951 424479 766825 351964 242997 642839 119108 552378 
Sorted: 39 220 263 268 325 607 655 678 723 793

2020年5月19日更