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JDK安装
- win64位-JDK1.8下载||https://pan.baidu.com/s/1fMNaZ0JgySo2MzBT90T5Tw ||jjw3
- Linux64位-JDK1.8||https://pan.baidu.com/s/1CDpW-UNYyje-p0BxaNtncQ ||nwyd
- Mac-JDK1.8下载||https://pan.baidu.com/s/1liT9kSLicpXEAd7AdA0nOg ||5bpk
1.接口默认方法实现
- 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的
- 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⽤,即接⼝⽅法的默认实现
(1)编写接口
public interface Animal {
void run();
void eat();
/**
* 接口的默认方法
*/
default void sleep(){
System.out.println("睡觉");
}
/**
* 静态方法
*/
static void st(){
System.out.println("静态方法");
}
}
(2)编写实现类
public class Dog implements Animal{
@Override
public void run() {
System.out.println("小狗跑");
}
@Override
public void eat() {
System.out.println("小狗吃");
}
public static void main(String[] args) {
Dog dog = new Dog();
dog.run();
dog.eat();
//直接能掉接口的默认实现
dog.sleep();
//直接调用静态方法
Animal.st();
}
}
(3)运行结果
2.新增Base64加解密API
2.1.Base64编码简介
Base64是网络上常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法,基于64个字符A-Z、0-9、a-z、+、/的编码方式,是一种能将任意二级制数据用64种字节组合成字符串的方法,而这个二进制数据和字符串资料之间是可以相互转换的,实际应用上,Base64不但可以将二进制数据可视化,还可以用于数据传输的加密
2.2.JDK1.8之前Base64的API
- 早期使用JDK里sun.misc套件下的BASE64Encoder和BASE64Decoder这两个类
(1)编码实战
public static void main(String[] args) {
//目标字符串
String str = "lixiang";
//加密
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
String strEncode = encoder.encode(str.getBytes("UTF-8"));
System.out.print("加密后:"+strEncode);
//解密
BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
String strDecode = new String(decoder.decodeBuffer(strEncode),"UTF-8");
System.out.print("解密后:"+strDecode);
}
(2)运行结果
- 缺点:编码和解码的效率比较差,公开信息说以后要取消这个方法
- Apache Commons Codec有提供Base64的编码与解码,但是需要引第三方依赖
2.3.JDK1.8之后Base64的API
- JDK1.8之后java.util中提供了Base64的类
(1)编码实战
public static void main(String[] args) {
//目标字符串
String str = "lixiang";
//加密
Base64.Encoder encoder = Base64.getEncoder();
String strEncode = encoder.encodeToString(str);
System.out.print("加密后:"+strEncode);
//解密
Base64.Decoder decoder = Base64.getDecoder();
String strDecoder = new String(decoder.decode(strEncode),"UTF-8");
System.out.print("解密后:"+strDecoder);
}
(2)运行结果
- 优点:不需要引包,效率远大于un.misc 和 Apache Commons Codec
3.时间日期处理类
- 时间处理JDK1.8之前用的是SimpleDateFormat,Calendar等类,缺点是java.util.Date是线程不安全的,而且日期/时间对象比较,加减麻烦
- JDK1.8新发布Date-Time API进行加强对日期时间的处理
- 包所在位置:java.time
- 核心类
LocalDate:不包含具体时间的日期
LocalTime:不包含日期的时间
LocalDateTime:包含了日期及时间
3.1.LocalDate常用的API
LocalDate today = LocalDate.now();
获取当前日期的年份:today.getYear()
获取当前日期的月份:today.getMonth()
获取当前日期的月份(数字):today.getMonthValue()
获取当前日期是当月的多少号:today.getDayOfMonth()
获取当前日期是这一周的周几:today.getDayOfWeek();
获取当前日期+1年,必须返回新的对象才会+1:today.plusYears(1)
获取当前日期+1月,必须返回新的对象才会+1:today.plusMonths(1)
获取当前日期+1周,必须返回新的对象才会+1:today.plusWeeks(1)
获取当前日期+1天,必须返回新的对象才会+1:today.plusDays(1)
获取当前日期-1天,必须返回新的对象才会-1:today.minusDays(1)
获取当前日期-1周,必须返回新的对象才会-1:today.minusWeeks(1)
获取当前日期-1年,必须返回新的对象才会-1:today.minusYears(1)
获取当前日期-1月,必须返回新的对象才会-1:today.minusMonths(1)
日期比较,当前日期与目标日期之后:date.isAfter(today)
日期比较,当前日期与目标日期之前:date.isBefore(today)
修改当前日期的年份:today.withYear(1999)
修改当前日期的月份:today.withMonth(3)
修改当前对象在当月的日期:today.withDayOfMonth(5)
比较两个日期是否相等:date.isEqual(today)
3.2.日期格式化
- JDK1.8之前:SimpleDateFormat来进行格式化,但SimpleDateFormat并不是线程安全的
- JDK1.8之后:引入线程安全的日期与时间DateTimeFormatter
//获取当前时间
LocalDateTime today = LocalDateTime.now();
System.out.println("today:"+today);
//日期格式化
LocalDateTime today = LocalDateTime.now();
DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String date = dtf.format(today);
//定制日期对象,参数分别对应,年、月、日、时、分、秒
LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(2021,11,12,8,10,2);
3.3.日期的比较
LocalDateTime date1 = LocalDateTime.of(2021,11,12,8,10,2);
LocalDateTime date2 = LocalDateTime.of(2020,11,12,8,10,2);
Duration duration = Duration.between(date1,date2);
//两个时间差的天数
System.out.println(duration.toDays());
//两个时间的小时差
System.out.println(duration.toHours());
//两个时间的分钟差
System.out.println(duration.toMinutes());
//两个时间的毫秒差
System.out.println(duration.toMillis());
//两个时间的纳秒差
System.out.println(duration.toNanos());
4.空指针处理Optional类
(1)Optional类的用处
主要解决的问题是空指针异常(NullPointerException)
(2)创建Optional类
- of
- null值作为参数传进去会报异常
- Optional optional = Optional.of(空对象);
- ofNullable
- null值作为参数传进去不会报异常
- Optional optional = Optional.ofNullable(空对象);
(3)访问Optional对象的值
- get
- 获取Optional对象中的值
- optional.get()
- isPresent
- 判断optional是否存在,如果不存在返回false,一般在获取Optional对象中的值之前调用判断
- optional.isPresent()
Student student = null;
//Optional<Student> optional = Optional.of(student);
Optional<Student> optional = Optional.ofNullable(student);
//拿值之前先判断optional是否为空
if(optional.isPresent()){
Student student1 = optional.get();
}else{
System.out.println("optional中值为空");
}
(4)兜底orElse方法
- orElse()如果有只就返回该值,否则就传送一个默认值
Student student1 = null;
Student student2 = new Student("李祥",20);
//当student1为空时,就返回student2对象,不为空就返回student1对象
Student orElse = Optional.ofNullable(student1).orElse(student2);
System.out.println(orElse);
//判断对象年龄如果为空值就传送一个默认7
Optional.ofNullable(student1).map(obj->obj.getAge()).orElse(7);
System.out.println("age:"+integer);
5.Lambda表达式
(1)什么是Lambda表达式
- 在JDK8之前,java是不支持函数式编程的,所谓函数编程,可以理解成将一个函数(行为动作)作为一个方法的参数传递过去执行,面向对象编程是对数据的抽象,而函数式编程是对行为的抽象
(2)JDk8之前创建线程的方式与Lambda创建线程的方式
- JDK8之前创建线程
public static void main(String[] args) {
new Thread(new Runable(){
@Override
public void run(){
System.out.print("测试");
}
}).start();
}
- Lambda表达式创建线程
public static void main(String[] args) {
//new Thread(()->{System.out.print("测试");}).start();
new Thread(()->System.out.print("测试")).start();
}
(3)集合容器元素排序
- JDK8之前集合排序
public static void main(String[] args) {
Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","fff","ddd");
Collections.sort(list,new Comparator<String>(){
@Override
public int compare(String a,String b){
return a.compareTo(b);
}
});
}
- Lambda表达式方式排序
public static void main(String[] args) {
Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","fff","ddd");
Collections.sort(list,(x,y) -> x.comparaTo(y));
}
(4)Lambda表达式的使用场景
一个接口中只包含一个需要实现的方法,可以使用Lambda表达式,这样的接口称为函数式接口,语法:(params) -> expression
(x,y) -> {System.out.print(x+y);}
(x,y):这一部分为参数,当只有一个参数时可以省略括号,x->,当没有参数时,直接写括号()
->:表示指向执行的方法体
{System.out.print(x+y);}:表示执行的方法体,可以是表法式,也可以是代码块,当是表达式的时候可以省略{},没有{}时;不要写,代码块时要加上{},就和平常的语句逻辑一样。
好处:Lambda表达式的实现方式时在本质以匿名内部类的方式进行实现,减少代码冗余,提高开发效率。
(5)自定义Lambda接口
-
定义一个函数接口,需要加上@FuncationInterface注解,只允许有一个默认的方法实现。
-
定义一个可以使用加减乘除的接口,之前需要定义四个方法,现在只需一个方法
-
编写接口,定义方法,加上FunctionInterface注解
@FunctionInterface
public interface OperFunction<R,T>{
R operator(T t1,T t2);
}
- 定义方法,将接口作为方法入参
public static Integer operator(Integer x,Integer y,OperFunction<Integer,Integer> of){
return of.operator(x,y);
}
- 测试
public static void main(String[] args) {
System.out.print(operator(x,y,(x,y)->x+y));
System.out.print(operator(x,y,(x,y)->x-y));
System.out.print(operator(x,y,(x,y)->x*y));
System.out.print(operator(x,y,(x,y)->x/y));
}
6.函数式编程
6.1.Java8内置的四大函数式接口
- Lambda表达式必须先定义接口,创建相关方法之后可使用,这样做十分不方便,java8已经内置了许多接口,例如下面四个功能性接口,所以一般很少会由用户去定义新的函数时接口。
- java8的最大特性就是函数式接口,所有标注了@FunctionalInterface注解的接口都是函数式接口。
Consumer<T>:消费型接口,有入参,无返回值。
void accept(T t);
Supplier<T>:供给型接口,无入参,有返回值。
T get();
Function<T,R>:函数型接口,有入参,无返回值
R apply(T t);
Predicate<T>:断言型接口,有入参,有返回值,返回值类型确定是boolean
boolean test(T t);
6.2.函数式编程Function
- Function
- 传入一个值经过函数的计算返回另一个值
- T:入参类型,R:出参类型
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
/**
* Applies this function to the given argument.
* @param t the function argument
* @return the function result
*/
R apply(T t);
}
- 作用:将转换后逻辑提取出来,解耦合
public class FunctionObj implements Function {
@Override
public Object apply(Object o) {
return o+":apply处理";
}
}
public static void main(String[] args) {
Object lixiang = apply("lixiang", new FunctionObj());
System.out.println(lixiang);
}
public static Object apply(String o,FunctionObj obj){
return obj.apply(o);
}
6.3.函数式编程BiFunction
- BiFunction Function只能接受一个参数,如果要传递两个参数,则用BiFunction。
@FunctionalInterface
public interface BiFunction<T,U,R>{
R apply(T t,U u);
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(operator(10,21,(a,b)->a+b));
System.out.println(operator(10,2,(a,b)->a-b));
System.out.println(operator(8,4,(a,b)->a*b));
System.out.println(operator(10,2,(a,b)->a/b));
}
public static Integer operator(Integer a, Integer b, BiFunction<Integer,Integer, Integer> bf) {
return bf.apply(a, b);
}
6.4.函数式编程Consumer
- Consumer消费型接口:有入参,无返回值
- 将 T 作为输入,不反回任何内容
- 调用方法:void accept(T t);
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
- 用途:因为没有出参常用于打印,发送短信等消费动作
public static void main(String[] args) {
sendMessage("11111111",phone -> System.out.println(phone+"已经被发送"));
}
public static void sendMessage(String phone, Consumer<String> consumer){
consumer.accept(phone);
}
6.5.函数式编程Supplier
- Supplier:供给型接口:无入参,有返回值
- T:出参类型
- 调用方法:T get();
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
T get();
}
- 用途:泛型一定和方法的返回值是一种类型,如果需要获得一个数据,并且不需要传入参数,可以使用Supplier接口,例如无参的工厂方法。
public static void main(String[] args) {
Student student = newStudent();
System.out.println(student);
}
public static Student newStudent(){
Supplier<Student> supplier=()-> new Student("lixiang",20);
return supplier.get();
}
6.6.函数式编程Predicate
- Predicate:断言型接口:有入参,有出参,返回值类型是boolean
- T:入参类型,出餐类型是Boolean
- 调用方法:boolean test(T t)
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
boolean test(T t);
}
- 用途:接收一个参数,用于判断是否满足一定的条件过滤数据
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 s : list) {
if(predicate.test(s)){
results.add(s);
}
}
return results;
}
6.7.方法与构造方法引用
- 以前调用方法:对象.方法名(),类名.方法名()
- JDK8提供了另外一种方式 :: (双冒号)
方法引用是一种更简洁易懂的lambda表达式,操作符是双冒号::,用来直接访问类或者实例已经存在的方法或者构造方法。
通过语法引用,可以将方法的引用赋值给一个变量
语法:左边是容器(可以是类名,实例名),中间是"::",右边是相应的方法名
静态方法:ClassName::methodName
实例方法:Instance::methodName
构造函数:类名::new
单个参数
Function<入参1,返回类型> func = 方法引用
应用 func.apply(݇入参);
两个参数
BiFunction<݇入参1, 入参2> func = 方法引用
应用 func.apply(入参1,入参2);
测试调用
public static void main(String[] args) {
//静态方法的调用
Function<String,Integer> function1 = Integer::parseInt;
Integer num = function1.apply("1024");
System.out.println("转化后:"+num);
//实例方法的调用
String context = "lixiang";
Function<Integer,String> function2 = context::substring;
String str = function2.apply(1);
System.out.println("截取后的字符串:"+str);
//构造方法的调用,双参数
BiFunction<String,Integer,Student> function3 = Student::new;
Student lixiang = function3.apply("lixiang", 20);
System.out.println(lixiang);
//构造方法的调用,单个参数
Function<String,Student> function4 = Student::new;
Student lisi = function4.apply("lisi");
System.out.println(lisi);
//函数作为参数传递到另一个方法中
String sayHello = sayHello(String::toUpperCase, "lixiang");
System.out.println(sayHello);
}
public static String sayHello(Function<String,String> function,String str){
String apply = function.apply(str);
return apply;
}
7.Stream流式操作集合框架
7.1.Stream简介
(1)什么是stream
Stream中文称为"流",通过将集合转化为这么一种叫做流的元素队列,通过声明性方式,能够对集合中的每一个元素进行一些列并行或穿行的流水线操作。
元素是特定类型的对象,所以元素集合看作一种流,流在管道中传输,且可以在管道的节点上进行处理,比如 排序,聚合,过滤等
- 操作详情
- 数据元素就是原始的集合,List、Map、Set等
- 生成流,可以是串行流stream()或者并行流parallelStream()
- 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,最后统一收集
(2)案例
List<String> list = Arrays.asList("SpringBoot", "SpringCloud", "Redis", "RabbitMQ");
List<String> collect = list.stream().map(obj -> obj + "-拼接").collect(Collectors.toList());
for (String s : collect) {
System.out.println(s);
}
7.2.map和filter函数
(1)map函数
-
将流中的每一个元素T映射成R(类似类型转换)
-
应用场景:转换对象,类似DO对象转换成DTO对象
-
map函数源码
- 测试
public static void main(String[] args) {
List<User> users = Arrays.asList(
new User(1, "小东", "123"),
new User(2, "小李", "123"),
new User(3, "小王", "123"),
new User(4, "小张", "123"));
List<UserDTO> collect = users.stream().map(user -> {
UserDTO userDTO = new UserDTO();
userDTO.setUserId(user.getId());
userDTO.setUsername(user.getName());
return userDTO;
}).collect(Collectors.toList());
for (UserDTO userDTO : collect) {
System.out.println(userDTO);
}
}
(2)filter函数
-
用于通过设置的条件过滤出元素
-
应用场景:过滤出符合条件的元素
-
filter函数源码
- 测试
List<String> list = Arrays.asList("SpringBoot", "SpringCloud", "Redis", "RabbitMQ","JUC");
//filter
List<String> collect5 = list.stream().filter(str -> str.length() > 4).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect5);
7.3.sorted和limit函数
(1)sorted函数
- sorted()对流进行自然的排序,其中的元素必须实现Comparable接口
- 应用场景:需要对集合的元素进行定制化排序
- sorted源码
- 测试
//排序,sort(),默认升序
List<String> collect1 = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("sort()按照英文字母升序:"+collect1);
//根据长度排序,默认升序
List<String> collect2 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(obj -> obj.length())).collect(Collectors.toList());
System.out.println("sort()按照英文字母的长度升序:"+collect2);
//根据长度排序,降序
List<String> collect3 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(obj -> obj.length(),Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());
System.out.println("sort()按照英文字母的长度降序:"+collect3);
(2)limit函数
- limit()截断流使其最多包含指定的数量的元素
- 应用场景:排行榜,截取前多少名
- limit源码
- 测试
//根据长度排序,降序,截取前三个
List<String> collect4 = list.stream()
.sorted(Comparator.comparing(String::length,Comparator.reverseOrder())).limit(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect4);
7.4.allMatch和anyMatch函数
(1)allMatch函数
- 检查是否匹配所有元素,主有全部符合才返回true
- allMatch源码
- 测试
List<String> list = Arrays.asList("SpringBoot", "SpringCloud", "Redis", "RabbitMQ","Netty","JUC","Docker");
boolean allFlag = list.stream().allMatch(str -> str.length()>5);
System.out.println("allFlag全部满足返回true:"+allFlag);
(2)anyMatch函数
- 检查是否匹配所有元素,主有全部符合才返回true
- anyMatch源码
- 测试
List<String> list = Arrays.asList("SpringBoot", "SpringCloud", "Redis", "RabbitMQ","Netty","JUC","Docker");
boolean allFlag = list.stream().anyMatch(str -> str.length()>5);
System.out.println("allFlag全部满足返回true:"+allFlag);
7.4.max和min函数
(1)max函数
- 获取集合元素中的最大值
- max源码
- 测试
Optional<Student> max = list.stream().max(Comparator.comparingInt(Student::getAge));
if (max.isPresent()){
System.out.println("最大年龄:"+max.get().getAge());
}
(2)min函数
- 获取集合中的最小值
- min源码
- 测试
Optional<Student> min = list.stream().min((student1, student2) -> {
return Integer.compare(student1.getAge(), student2.getAge());
});
if(min.isPresent()){
System.out.println("最小年龄:"+min.get().getAge());
}
7.5.并行流parallelStream
- 为什么会有这个并行流
- 集合做重复的操作,如果使用串行执行会相当耗时,因此一般会采用多线程来加快,Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并发执行能力
- 底层原理
- 线程池(ForkJoinPool)维护一个线程队列
- 可以分割任务,将父任务拆分成子任务,完全贴合分治思想
- fork/join框架
- 两个区别
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
//串行流
System.out.print("串行流:");
numbers.stream().forEach(num -> System.out.print(num+" "));
System.out.println();
//并行流
System.out.print("并行流:");
numbers.parallelStream().forEach(num -> System.out.print(num+" "));
- 存在问题
- parallelStream并行是否一定比Sream串行快?
- 错误,数据量少的情况,可能串行更快,ForkJoin会耗性能
- 多数情况下并行比串行块,是否可以都用并行
- 不行,部分情况会线程安全问题,parallelStream里面使用的外部变量,比如集合一定要使用线程安全集合,不然就会引用多线程安全问题
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//List<Integer> list = new ArrayList<>();
CopyOnWriteArrayList list = new CopyOnWriteArrayList();
IntStream.range(1,100).parallel().forEach(list::add);
System.out.println(list.size());
}
7.6.reduce函数
- 什么是reduce操作
- 聚合操作,中文意思是“减少”
- 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
- 源码分析
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7);
//将集合内的元素相加
Integer integer = list.stream().reduce((x, y) -> x + y).get();
System.out.println("集合内元素相加:"+integer);
//初始值100,将集合内的元素相加
Integer integer1 = list.stream().reduce(100,(x,y) -> x+y);
System.out.println("100累加集合内的元素:"+integer1);
//判断最大值返回
Integer integer2 = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y).get();
System.out.println("集合内最大元素:"+integer2);
7.7.集合foreach
- 集合遍历方式
- for循环
- 迭代器Iterator
- 源码分析
- JDK8里面的新增接口
List<Student> result = Arrays.asList(new Student(32),new Student(33),new Student(21),new Student(29),new Student(18));
result.forEach(obj -> System.out.println(obj.getAge()));
- 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出循环
8.Collector收集器和集合统计
8.1.collector收集器
- collect()方法的作用
- 一个终端操作,用于对流中的数据进行归集操作,collect方法接收的参数是一个Collector
- 有两个方法重载,在Stream接口里面
//重载方法一
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R>combiner);
//重载方法二
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector)
- Collector的作用
- 就是收集器,也是一个接口,它的工具类Collectors提供了很多工厂方法
- Collectors的作用
- 提供了很多常见的集合的收集
- Collectors.toList()
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>(
(Supplier<List<T>>) ArrayList::new,
List::add,
(left, right) -> {
left.addAll(right);
return left; },
CH_ID
);
}
- ArrayList::new,创建一个ArrayList作为累加器
- List::add,对流中的元素直接加到累加器中
- reduce,对子任务归集结果直接全部添加到前一个子任务结果中
- CH_ID是一个unmodifableSet集合
常见的收集器
- Collector.toMaps():创建一个map收集器
- Collector.toSet():创建一个set收集器
- Collector.toCollection():自定义收集器
- Collector.toCollection(LinkedList::new)
- Collector.toCollection(TreeSet::new)
8.2.joining函数
- 拼接函数,将集合内的元素按照一定规则拼接起来,Collectors.joining()
//三种重载方法
Collectors.joining() //无参数默认按照空字符拼接
Collectors.joining("-") //一个参数,按照“-”进行分割
Collectors.joining("-","{","}") //三个参数,第一个为分隔符,后两个为前缀后缀
- 源码
- 测试
List<String> list = Arrays.asList("SpringBoot","Docker","Java","SpringCloud","Netty");
String collect1 = list.stream().collect(Collectors.joining());
System.out.println(collect1);
String collect2 = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println(collect2);
String collect3 = list.stream().collect(Collectors.joining("-", "{", "}"));
System.out.println(collect3);
8.3.partitioningBy分组
-
Collectors.partitioningBy()会根据筛选条件进行分组,返回一个Map<Boolean,List>类型,boolean为true的表示符合条件的,false的为不符合筛选条件的。
-
源码
- 测试
List<String> list = Arrays.asList("Java","SpringBoot","HTML5","CSS3");
Map<Boolean, List<String>> collect = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(obj -> obj.length() > 4));
System.out.println(collect);
8.4.groupingBy分组
- Collectors.groupingBy(),会根据实体Bean的某个属性进行分组,更实用,返回的是Map<String,List>,key为要分组的实体Bean的属性值
- 源码
- 测试
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student("lx", 23, "北京"),
new Student("ls", 24, "天津"),
new Student("zs", 23, "⼴东"),
new Student("ww", 22, "⼴东"),
new Student("ld", 20, "北京"),
new Student("xs", 20, "⼴东"),
new Student("ok", 25, "北京"));
Map<String, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(obj -> obj.getProvince()));
//第二种方式
//Map<String, List<Student>> collect1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getProvince));
collect.forEach((key,value) -> {
System.out.println("----"+key);
value.forEach(obj-> System.out.println(obj));
});
8.5.counting函数
- 用于统计groupingBy于分组之后,每组元素的个数
- 源码
- 测试
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student("lx", 23, "北京"),
new Student("ls", 24, "天津"),
new Student("zs", 23, "⼴东"),
new Student("ww", 22, "⼴东"),
new Student("ld", 20, "北京"),
new Student("xs", 20, "⼴东"),
new Student("ok", 25, "北京"));
Map<String, Long> collect1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getProvince, Collectors.counting()));
collect1.forEach((key,value) -> {
System.out.println("---"+key);
System.out.println("---"+value);
});
8.6.summarizing集合统计
- 集合相关的统计都能实现,根据实体Bean的某个属性进行统计,求最大值,最小值,总和等等
- 分类
- summarizingInt
- summarizingLong
- summarizingDouble
- 测试,统计各个学生的年龄信息
IntSummaryStatistics collect = students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));
System.out.println("平均值:"+collect.getAverage());
System.out.println("总人数:"+collect.getCount());
System.out.println("年龄总和:"+collect.getSum());
System.out.println("最大值:"+collect.getMax());
System.out.println("最小值:"+collect.getMin());
9.Collection和Lambda实战
(1)需求:求两个集合的交集、差集、去重并集,两集合的各自平均值,总和
(2)创建两个集合
//总价 35
List<VideoOrder> videoOrders1 = Arrays.asList( new VideoOrder("20190242812", "springboot教程", 3), new VideoOrder("20194350812", "微服务SpringCloud", 5), new VideoOrder("20190814232", "Redis教程", 9), new VideoOrder("20190523812", "⽹⻚开发教程", 9), new VideoOrder("201932324", "百万并发实战Netty", 9));
//总价 54
List<VideoOrder> videoOrders2 = Arrays.asList( new VideoOrder("2019024285312", "springboot教程", 3), new VideoOrder("2019081453232", "Redis教程", 9), new VideoOrder("20190522338312", "⽹⻚开发教程", 9), new VideoOrder("2019435230812", "Jmeter压⼒测试", 5), new VideoOrder("2019323542411", "Git+Jenkins持续集成", 7), new VideoOrder("2019323542424", "Idea全套教程", 21));
(3)注意一点要重写equals和hashcode方法
@Override
public boolean equals(Object o) {
if(o instanceof VideoOrder){
VideoOrder o1 = (VideoOrder)o;
return this.title.equals(o1.title);
}
return super.equals(o);
}
@Override
public int hashCode() {
return title.hashCode();
}
(4)计算两个集合的交集
List<VideoOrder> clist = videoOrder1.stream().filter(videoOrder2::contains).collect(Collectors.toList());
(5)计算两个集合的差集
List<VideoOrder> nclist = videoOrder1.stream().filter(obj -> !videoOrder2.contains(obj)).collect(Collectors.toList());
(6)计算两个集合的去重并集
List<VideoOrder> allList = videoOrder1.paralleStream().distinct().collect(Collectors.toList());
allList.addAll(videoOrder2);
(7)计算订单价格的平均值
double avg = videoOrder1.stream().collect(Collectors.averagingInt(VideoOrder::getMoney)).doubleValue();
(8)计算订单价格的总和
Integer sum = videoOrders1.stream().collect(Collectors.summingInt(VideoOrder::getMoney));
10.内存空间和异常处理
10.1.新内存空间Matespace
- JVM 种类有很多,⽐如 Oralce-Sun Hotspot, Oralce JRockit, IBM J9, Taobao JVM,我们讲的是Hotspot才有,JRockit以及J9是没有这个区域
- JVM内存JDK8之前的HotSpot JVM,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
- 如果JDK8中设置了PermSize和Max PermSize会被忽略并且警告
- 作用: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的时候会被存储到该内存区中,入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
- java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
- 异常原因:永久代空间不够,可能类太多导致
- JDK8使用本地内存存储类元数据信息,叫做元空间(Metaspcae)
- 在默认情况下Metaspcae的大小至于本地内存大小有关系
- 常⽤的两个参数
- -XX:MetaspaceSize=N 指Metaspace扩容时触发FullGC的初始化阈值
- -XX:MaxMetaspaceSize=N 指⽤于限制Metaspace增⻓的上限,防⽌因为某些情况导致Metaspace⽆限的使⽤本地内存
- 不管两个参数如何设置,都会从20.8M开始,然后随着类加载越来越多不断扩容调整直到最⼤
- 查看MetaspaceSize的大小
- jstat -gc pid
10.2.try-with-resources(JDK7)
- 自动关流
- jdk7之前处理异常
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
String filePath = "F:\\1.txt";
test(filePath);
}
private static void test(String filePath) throws FileNotFoundException {
OutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath);
try {
outputStream.write((filePath+"学习").getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
outputStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
- jdk7之后处理异常
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
String filePath = "F:\\1.txt";
test(filePath);
}
private static void test(String filePath) throws FileNotFoundException {
//自动关流,当有多个文件时,直接用;分割就可以
try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath)){
outputStream.write((filePath + "学习").getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
- 实现了AutoCloseable接口的类,在try()里面声明该类实例的时候,try结束后自动i盗用的close方法,这个动作会早于finally里面调用的方法。
- 不管是否出现异常,try()里面的实例都会被调用close方法。
- try里面可以声明多个自动关闭的对象,越早声明的对象,会越晚被关掉。
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
String filePath = "F:\\1.txt";
test(filePath);
}
private static void test(String filePath) throws FileNotFoundException {
OutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath);
try {
outputStream.write((filePath+"学习").getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
outputStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
- jdk7之后处理异常
public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
String filePath = "F:\\1.txt";
test(filePath);
}
private static void test(String filePath) throws FileNotFoundException {
//自动关流,当有多个文件时,直接用;分割就可以
try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath)){
outputStream.write((filePath + "学习").getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
- 实现了AutoCloseable接口的类,在try()里面声明该类实例的时候,try结束后自动i盗用的close方法,这个动作会早于finally里面调用的方法。
- 不管是否出现异常,try()里面的实例都会被调用close方法。
- try里面可以声明多个自动关闭的对象,越早声明的对象,会越晚被关掉。