引言
距离2014年发布的JDK1.8（俗称Java8），至今为止已经过去了十个年头，而JDK22在今年也已经正式发布，不过令人可惜的是，尽管JDK推出了这么多新版本，大家却成为了编程界里屹然不动的钉子户，甚至如今有句耳熟能详的口头语：新的版本随你发，我用我的Java8！
新版本没人用，这不算什么遗憾，毕竟技术为业务提供服务，而Java8已然够用，再加上其生态最为繁华，特性也最为稳定，大多数企业不愿意升版也可谓是情有可原。不过值得一提的是，很多小伙伴虽然在用JDK1.8，但对Java8的特性至今还未完全吃透，为此工作中很多代码依旧在用之前的语法撰写，写出来的代码“又大又长”。
大！还长！这对男人来说是个好事，但放在写出来的代码里，显得就并没有那么美妙了，身为JDK1.8钉子户的我们，虽说不去升级到新版本，但至少还是要用已有的特性，将日常开发中的代码写的更优雅才行~，正因如此，本篇来好好盘盘JDK1.8特性在日常开发中的最佳实践！
一、Java8接口的最佳实践
Java8的重头戏就是Lambda表达式和Stream流，重头戏放到后面讲，我们先来看看Java8中接口的特性，在日常开发中也挺有用，不过在此之前，为了更好的理解新的接口特性，就先简单看看之前存在的弊端。
我们日常的开发习惯总是先定义interface接口，再撰写对应的实现类，可是这种方式有种很大的问题，就是代码不好维护，因为接口中定义的方法，实现类需要全都将其实现，比如会员等级权益的业务中，不同等级的会员具备不同权限。要开发这个功能，通常会先定义一个接口：
public interface IMemberEquityService {
/*
* 权益一
* */
void equity1();
/*
* 权益二
* */
void equity2();
}
正因为不同等级的会员，能享受到权益有所不同，如果只弄一个实现类，就需要在一个方法里，通过大量if来区分实现不同的权限，这无疑会让代码变得臃肿不堪，更好的做法是借助Java的多态特性，将不同等级的会员权益，创建不同的实现类来编写具体逻辑，如下：
/**
* 普通会员权益实现类
*/
public class MemberEquityServiceImpl implements IMemberEquityService {
}
/**
* 高级会员权益实现类
*/
public class VIPMemberEquityServiceImpl implements IMemberEquityService {
}
/**
* 超级会员权益实现类
*/
public class SVIPMemberEquityServiceImpl implements IMemberEquityService {
}
通过这种方式，能让代码更便于维护，看起来也更加优雅。不过在享受好处的同时，也存在一个致命缺陷，即接口内新增定义了某个权益时，比如新增一个equity3()方法，根据Java的接口特性，所有实现类必须实现新增的方法，但是这个权益不一定所有等级的会员都具备，咋整？
为了接口的可拓展性，在以往的JDK版本中，我们不得不在中间加入一个abstract抽象类：
通过这种设计，当顶层接口新增了某个方法时，作为底层的业务实现类，不一定需要强制实现此方法，只需要在抽象类中实现即可。如果需要实现该方法的业务实现类，重写父类（抽象类）实现的方法即可。
其实这也是Java8之前，所有框架，包括JDK源码在内都在使用的一种方式，如果不这么做，比如JDK官方想对Collection接口新增一个方法，那就需要修改它的所有实现类，这听起来就非常恐怖。正因如此，中间包一层抽象类，这种方式可以最大程度上保证接口灵活性，这同样是为什么大家在看各种源码时，会发现为什么有那么多开头以Abstract……命名类的原因。
Java接口这种特性在之前的版本中，令人饱受折磨，而到了Java8以后，就算你设计时没包一层抽象类，也大可不必担心，因为有了两个新的接口特性：接口默认方法与静态方法。
1.1、接口默认方法
在接口中，使用default关键字修饰的方法称之为接口默认方法。默认方法一定要有默认实现，也就是直接在接口里实现方法体，当一个类实现该接口时，既可以选择直接继承它，也选择重新实现将其覆盖，如下：
/*
* 权益四
* */
default void equity4() {
System.out.println("会员权益4的默认实现");
}
默认方法允许在接口中添加新的方法，而无需修改实现该接口的类，这对扩展现有接口或添加新功能特别有用，因为接口中提供了默认的实现，所以不必改动所有子类实现，能最大程度上保持与已有代码的兼容性。
当然，默认方法除开可以提升接口拓展的灵活性外，在日常开发中还有另外的玩法，比如下面这种写法：
@Repository
public interface XxxMapper {
/*
* 查询分页数据
* */
PageVO<?> selectPage(……);
/*
* 查询分页数据
* */
default xxx selectXxx() {
// 基于selectPage()方法继续补全逻辑（不用写XML）
PageVO<?> page = this.selectPage(……);
// 省略其他代码……
}
}
比如使用MyBatis开发时，Dao层通常是接口结合XML的形式，如果你有个需求，可以基于前面已经写好的方法继续实现，这时就能直接通过默认方法来继续补齐逻辑~
1.2、接口静态方法
在接口里用static修饰的方法称为接口静态方法，它的作用和默认方法的逻辑类似，如下：
static void equity5() {
System.out.println("会员权益5的默认实现");
}
不过和默认方法的区别在于：静态方法属于接口本身，而默认方法属于具体的实例，静态方法的调用方式如下：
IMemberEquityService.equity5();
由于静态方法与接口实现类无关，因此可以在不创建接口实例的前提下被调用。接口静态方法一般用来实现一些常用的、与实例无关的功能，比如与接口相关的工具方法或辅助方法等。
接口有了默认方法和静态方法，可以让你的代码变得更优雅，比如某个接口方法在所有子类中的实现都一样，这就可以直接将这种可共用的逻辑，抽象到接口中来定义成默认方法，从而减少子类中的冗余实现。
二、优雅使用Java8的前置知识
简单了解Java8新增的接口特性后，下面来看看用好Java8的前置知识，主要是三大块：Lambda表达式、函数式接口、函数引用。
2.1、Lambda表达式
在JDK1.8之前，一个方法能接收的入参类型，都只能是“值类型”，要么是基本数据类型，要么就是一个引用对象，如果想要将另一个方法作为入参怎么办？在之前的版本中只能通过匿名内部类来拐着弯实现，不过匿名内部类依赖于接口，所以先定义一个接口：
public interface ZhuZiCallback {
/*
* 回调方法
* */
void callback(ZhuZi zhuZi);
}
下面来看如何将这个回调方法作为入参传递给一个方法：
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class ZhuZi {
private Long id;
private String name;
}
public class Test {
/*
* 创建完对象后，触发指定的回调逻辑
* */
public static void create(long id, String name, ZhuZiCallback zhuZiCallback) {
ZhuZi zhuZi = new ZhuZi(id, name);
zhuZiCallback.callback(zhuZi);
}
public static void main(String[] args) {
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", new ZhuZiCallback() {
@Override
public void callback(ZhuZi zhuZi) {
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi);
}
});
}
}
/*
* 执行结果：
* 我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：ZhuZi(id=88888888, name=竹子爱熊猫)
* */
来看上面这个回调事件的例子，其中的ZhuZiCallback是一种动作，我们真正关心的只有callback()方法里的逻辑而已，可是Java中不支持直接传递函数，所以为了将这个回调方法传递给要执行的create()方法，必须得new一个匿名内部类，写起来费劲不说，还不美观！
到了JDK1.8，就可以直接用Lambda表达式来代替，上述代码可以优化成：
public static void main(String[] args) {
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", zhuZi -> {
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi);
});
}
这样写起来更简单，看起来更优雅！不过值得注意的是，Test.create()方法的第三个入参，仍然是ZhuZiCallback这个接口类型，至于为什么可以用Lambda表达式代替，这一点放在后面再聊，下面重点说说Lambda表达式。
2.1.1、Lambda表达式的语法
Lambda表达式，是JDK1.8从函数式编程语言中“借鉴”而来的特性，Lambda允许将一个函数作为方法的入参。而Lambda表达式的基础语法由三部分组成：
()包裹的参数列表、–>符号、{}包裹的函数体。
通过前面的例子来套入分析下：
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", (ZhuZi zhuZi) -> {
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi);
});
ZhuZi代表是入参的类型，zhuZi代表是方法的参数名，这个名字你想叫啥就叫啥。->是Lambda表达式的固定语法，这个是固定的语法糖，不能改变成→、_>、=>或其他箭头。最后就是{}这对花括号包裹的代码块，实际上就是具体要执行的函数体，就跟方法体一样。
掌握上述基本语法后，下面再来看几类变种写法，先来看无参数的lambda写法：
/**
* 无参数回调
*/
public interface NoArgsCallback {
void callback();
}
public class Test {
public static void noArgs(NoArgsCallback noArgsCallback) {
noArgsCallback.callback();
}
public static void main(String[] args) {
Test.noArgs(() -> {
System.out.println("我是无参数的lambda语法……");
});
}
}
/*
* 执行结果：
* 我是无参数的lambda语法……
* */
注意看上面无参数的lambda写法，和之前的唯一区别在于：如果对应的函数没有入参，那么参数列表部分就用()小括号代替即可。再来看看多参数：
/**
* 无参数回调
*/
public interface MultipleArgsCallback {
void callback(int arg1, String arg2);
}
public class Test {
public static void multipleArgs(int arg1, String arg2,
MultipleArgsCallback multipleArgsCallback) {
multipleArgsCallback.callback(arg1, arg2);
}
public static void main(String[] args) {
Test.multipleArgs(1, "竹子爱熊猫", (int a, String b) -> {
System.out.println("我是" + b + "，想要" + a + "个点赞！");
});
}
}
/*
* 执行结果：
* 我是竹子爱熊猫，想要1个点赞！
* */
与无参数的写法对比，如果函数存在多个入参，只需要用()将参数列表包起来、多个参数用,逗号隔开就行，函数存在多少个入参，这里就需要定义多少个参数，顺序与函数定义的入参列表一一对应。好了，再回去看到只有一个入参的lambda案例：
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", (ZhuZi zhuZi) -> {
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi);
});
// 可以优化为：
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", zhuZi ->
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi)
);
区别在哪儿呢？优化之后的写法，参数列表没有()包裹了，函数体也没用{}包裹了，sout这行代码最后的;分号也去掉了，为啥可以这样写？因为这个案例中，参数只有一个，所以可以省略()；函数体也只有一行代码，所以{}也可以省略不写~
最关键的是参数竟然可以不用声明类型了！这是什么原因呢？这跟
lambda的原理有关系。
2.1.2、Lambda表达式原理浅谈
大家可以发现，尽管Java身为强类型限制的语言，可在上面的lambda表达式例子中，参数列表可以不强制声明参数类型，Why？
首先要明白，lambda表达式在Java中的实现，本质上跟匿名内部类很接近，只不过是将匿名内部类的写法简化了而已。同时，注意观察上面无参、单参、多参这三个例子，大家就会发现，每个例子中都需要单独定义一个接口，并且每个接口内只有一个方法，这种接口也被称之为函数式接口（后面细说）。 正因如此，我们写的每一个lambda表达式，实际上就是在实现这个函数式接口的抽象方法。
lambda表达式能在Java环境中正常运行，这得益于Java8的类型推导机制，以之前的例子作为说明：
// 接口定义
public interface ZhuZiCallback {
void callback(ZhuZi zhuZi);
}
// 业务方法
public static void create(long id, String name, ZhuZiCallback zhuZiCallback) {
ZhuZi zhuZi = new ZhuZi(id, name);
zhuZiCallback.callback(zhuZi);
}
// lambda表达式
Test.create(88888888, "竹子爱熊猫", zhuZi ->
System.out.println("我是创建完竹子对象后的回调，创建的对象为：" + zhuZi)
);
在执行lambda表达式时，Java编译器会基于上下文（即表达式所在的位置）推断其类型，怎么推断出来的？其实很简单，上述create()方法的第三个入参为ZhuZiCallback类型，那么执行对应方法时，就自然能推断出对应位置的lambda是ZhuZiCallback接口的实现！
其次，Lambda表达式实现了接口里的有且仅有的一个抽象方法，那么编译器自然也能知道表达式就是callback()方法的实现。最后再来看参数，其实逻辑也差不多，毕竟已经确定了Lambda表达式对应的接口方法，那么参数列表肯定就对应着接口方法的入参，这时再显式声明类型的意义也不大了，因为编译器可以直接推导出来。
在此之前Java一直是强类型语言，即编码时必须要为每个变量声明类型，所以Java8中的类型推导机制并不算强大，大家从上面也能感受出来，想用Lambda的前提是定义一个接口、接口里还只能有一个方法，只有这样编译器才能完成类型推导工作。不过到了后续高版本的JDK中，类型推导机制得到了很大完善，如果大家有用过
JDK17、21等版本，就会发现写出来的代码，和最开始的Java可谓是两门语言了……
2.2、函数式接口
归功于类型推导机制，我们可以在Java8中使用lambda来使得代码简洁化，不过经过上阶段的学习会发现一个致命问题：每写一个Lambda表达式，就需要单独定义一个接口，如果真是这样，Lambda省下来的代码，又全都在接口定义上补回去了，这有点拆东墙补西墙的味道。
JDK官方显然也想到了这一点，所以提供了一个java.util.function包，这里面定义了一系列可复用的、使用频率较高的函数式接口，以此避免日常开发过程中重复定义类似的接口，可到底啥叫做函数式接口？函数式接口是Java8新增的一种接口定义。
但说到底，函数式接口跟普通的接口写法都一样，唯一的区别在于：函数式接口就是一个只具有一个抽象方法的特殊接口（可以定义多个方法，但其他的方法只能是default或static）。同时，也可以用@FunctionalInterface注解来将一个接口声明函数式接口，不过这个注解加不加，都不影响表达式的执行，仅仅只是起到编译校验的作用，如：
@FunctionalInterface
public interface A {
void a();
default void b() {
}
}
这个接口只有一个抽象方法，所以编译能正常通过，再看个反例：
@FunctionalInterface
public interface B {
void a();
void b();
}
这个接口有多个抽象方法，所以编译会提示错误。OK，接着来看看java.util.function包下提供的函数式接口，这里列几个常用：
| 接口 | 描述 | 示例 |
| :-: | :-: | :-: |
| Supplier | 无入参，返回一个结果 | () -> {return 0;}; |
| Function | 单个入参，返回一个结果 | i -> {return i * 100;}; |
| Consumer | 单个入参，无返回结果 | str -> System.out.println(str); |
| Predicate | 单个入参，返回一个布尔值结果 | str -> {return str.isEmpty();} |
| …… | …… | …… |
当然，还有一系列和命名上述类似，但是以Bi……开头的函数式接口，例如BiFunction，其实这就是前面的增强版，只是支持两个入参罢了。好了，那么我们该如何使用JDK自带的这些函数式接口呢？来个例子感受一下。
需求：实现两个数字的加减乘除计算。
如果用之前的思维来实现，要么就分别定义加、减、乘、除四个方法，要么就传一个运算符，在用if或switch判断，以此实现不同的计算逻辑，但现在可以用lambda表达式来换一种实现方式：
/*
* 计算两个数字的方法
* */
public static int calculate(int x, int y, BiFunction<Integer, Integer, Integer> calculateModel) {
return calculateModel.apply(x, y);
}
public static void main(String[] args) {
int a = 4;
int b = 2;
// 加法计算
int result1 = calculate(a, b, (x, y) -> x + y);
System.out.println("两数之和：" + result1);
// 减法计算
int result2 = calculate(a, b, (x, y) -> x - y);
System.out.println("两数之差：" + result2);
// 乘法计算
int result3 = calculate(a, b, (x, y) -> x * y);
System.out.println("两数之积：" + result3);
// 除法计算
int result4 = calculate(a, b, (x, y) -> x * y);
System.out.println("两数之商：" + result4);
}
上述代码的运行结果如下：
两数之和：6
两数之差：2
两数之积：8
两数之商：8
这个例子中，我们基于JDK提供的函数式接口，完成了一个小需求的开发。函数式接口和lambda表达式结合，能使得程序更加灵活，允许将一个函数作为参数传递。
每种表达式的写法，就是某个函数式接口的实现，所以每个表达式都需要特定函数式接口进行对应，而function包中提供给我们这么多函数式接口，就是为了让我们写Lambda表达式更加方便。但是作为表达式，它的写法、入参数量、返回结果多种多样，当遇到特殊情况没有现场的函数式接口时，这就需要你自己定义特定的函数式接口，然后才能写对应的Lambda表达式。
2.3、函数引用
前面熟悉了lambda表达式的语法，以及跟函数式接口之间的关系后，下面再来看看另一种语法糖，即函数引用，这种语法能让你的代码更简洁。
2.3.1、方法引用
Consumer<String> print = (String param) -> {
System.out.println(param);
};
print.accept("竹子爱熊猫");
看上述案例，这个表达式的作用为是打印接收到的参数，按之前说的简化方式，可以改成：
Consumer<String> print = param -> System.out.println(param);
但其实上述这种写法还能继续精简，变成下面这样：
Consumer<String> print = System.out::println;
这是啥写法？这就是方法引用，为啥可以这么写呢？因为System.out.println()方法的入参数量、入参类型、返回类型（Void），和当前lambda表达式的参数列表完全一致，因此可以直接简写为::，再来个例子：
ZhuZi zhuZi = new ZhuZi();
Consumer<String> setValue = zhuZi::setName;
setValue.accept("竹子爱熊猫");
上面这个例子中，zhuZi是ZhuZi类的一个实例对象，setName是这个实例的一个方法，写法为：实例对象名::实例方法名，这被称为实例对象的方法引用。
除开实例对象+实例方法可以这么写之外，类+静态方法、类+实例方法都是可以的，如下：
/*
* 静态方法引用
* */
// lambda写法：Function<Long, Long> f = x -> Math.abs(x);
Function<Long, Long> f = Math::abs;
Long result = f.apply(-3L);
/*
* 实例方法引用
* */
// lambda写法：BiPredicate<String, String> b = (x,y) -> x.equals(y);
BiPredicate<String, String> b = String::equals;
b.test("a", "b");
第一个例子中，abs()是Math类的一个静态方法，Function<Long>接口中唯一的apply()抽象方法，入参列表、出参类型与abs()方法的相同，都是接收一个Long类型参数，因此可以简写为：类名::静态方法名。
第二个例子中，equals()为String类定义的实例方法，BiPredicate<String, String>接口中唯一test()抽象方法，入参、出参也与equals方法的入参完全一致，都是接收两个String类型，返回boolean类型，所以也可以简写为：类名::实例方法名。
2.3.2、构造函数引用
前面静态方法、实例方法都可以简写，那么构造方法可不可以呢？答案也是可以，格式为：类名::new，如下：
//Function<Integer, StringBuffer> fun = n -> new StringBuffer(n);
Function<Integer, StringBuffer> fun = StringBuffer::new;
StringBuffer buffer = fun.apply(10);
Function接口的apply()方法接收一个Integer参数，并且返回一个StringBuffer对象，这与StringBuffer类的一个构造方法StringBuffer(int capacity)对应，所以同样可以简写。
除开基本的引用对象外，数组对象是不是也是对象？答案当然是，所以数组对象构造器也可以这样引用，如下：
// Function<Integer, int[]> fun = n -> new int[n];
Function<Integer, int[]> fun = int[]::new;
int[] array = fun.apply(10);
上面这段代码，表示创建一个长度为10的int数组。
三、Stream流最佳实践
好了，前面的知识讲完后，下面来看看Java8中的重头戏，也就是Stream流，Stream流是对JDK集合框架体系的增强，它提供了声明性、可并行化、函数式风格的集合操作，专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，能用极少的代码，完成之前版本中需要写大量for、if才能完成的集合处理逻辑，能使代码更加清晰、简洁和易于维护。
不过想用好Stream流的前提是熟悉lambda表达式，因为Stream需要借助于Lambda来提高编程效率和程序可读性。好了，为了后面便于讲述各类API，先来做些前提准备：
/*
* 熊猫实体类
* */
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Panda {
// 熊猫编号
private Long id;
// 熊猫姓名
private String name;
// 熊猫性别，0：雄性，1：雌性
private Integer sex;
// 熊猫年龄
private Integer age;
// 熊猫身高
private BigDecimal height;
}
/*
* 熊猫视图类
* */
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
public class PandaVO extends Panda {
// 最喜欢的食物
private ZhuZi favoriteFood;
}
上面定义了两个实体类，主要用于模拟日常开发中的各类业务数据，下面再来初始化下数据：
// 案例数据
Panda panda1 = new Panda(888L, "花花", 1, 4, new BigDecimal("142.22"));
Panda panda2 = new Panda(222L, "飞云", 1, 8, new BigDecimal("133.09"));
Panda panda3 = new Panda(333L, "萌兰", 0, 3, new BigDecimal("88.88"));
Panda panda4 = new Panda(444L, "丫丫", 1, 4, new BigDecimal("111.11"));
Panda panda5 = new Panda(555L, "七仔", 0, 4, new BigDecimal("121.66"));
Panda panda6 = new Panda(666L, "肥肥", 1, 3, new BigDecimal("168.99"));
List<Panda> pandas = Arrays.asList(panda1, panda2, panda3, panda4, panda5, panda6);
这里有个pandas集合，如果在Java7中，想要找出其中性别为雌性、年龄大于三岁的熊猫，而后找到其中年龄最大的熊猫怎么实现？
// 初始化变量
Panda pandaWithMinAge = null;
int minAge = Integer.MAX_VALUE;
// 遍历列表来找到最小年龄的熊猫
for (Panda panda : pandas) {
// 过滤掉雄性、年龄小于3岁的熊猫
if (1 == panda.getSex() && panda.getAge() > 3) {
int age = panda.getAge();
// 判断符合条件的熊猫，是否比已知的最小熊猫要小
if (age < minAge) {
minAge = age;
pandaWithMinAge = panda;
}
}
}
System.out.println(pandaWithMinAge);
上面代码不算多对吧？可以来看Stream流，更加简单：
Panda pandaWithMinAge = pandas.stream()
.filter(panda -> 1 == panda.getSex() && panda.getAge() > 3)
.min(Comparator.comparingInt(Panda::getAge)).get();
System.out.println(pandaWithMinAge);
是的，你没看错，前面的循环+判断，Java8中两行代码就能搞定！好了，简单对Stream流有个概念后，下面来正式接触下Stream流。
3.1、Stream流初相识
从上面的例子中，能明显感受出用Stream流处理集合更加便捷，同时编码工作量更小、更简洁，相信大家在日常工作中也用过Stream，不过许多人仅仅只停留在基本的map()、collect()、filter()这类操作，为了诸位能对Stream有更深入的掌握，下面来重新认识一下它。
Stream保留了函数式编程经典的链式编码风格，即可以将所有代码写成一行，通过.不断拼接各类流操作。而实际上，Stream也是按流水线（管道）模式工作，如下：
Stream不同的API就好比工厂流水线上的一道道工序，处理集合内的元素时，就好比一个个货物，会挨个经过各道工序处理。当然，既然是流水线，那肯定有开始和结束的“工序”，所以Stream流中的API总共分为三大类：
- ①开始操作：好比流水线的开头，创建一个
Stream流； - ②中间操作：
Stream流中间的工序，经过一个中间函数后，流并不会中断，可以继续经过其他工序； - ③终止操作：类似于流水线的最后一道工序，经过本道工序后，流就结束了。
3.1.1、开始操作（Start Operation）
创建一个Stream流被称为获取数据源，而获取的方式有很多，最常用的就是从集合或数组中生成：
Collection.stream()：通过Collection的子类创建流；Collection.parallelStream()：通过Collection的子类创建并行流；Arrays.stream(array)：通过Arrays工具类传入数组创建流；Stream.of(T t)：通过Stream类的API创建流对象；Stream.concat(Stream a, Stream b)：合并两个流为一个新流；Stream.empty()：创建一个没有任何元素的空流；
所谓的创建流，就是获得一个Stream对象，当然还有另外的方式，比如各种类库自带的方法，比如BufferedReader.lines()等，又或者通过java.util.Spliterator类来自己构建（这种了解即可）。
3.1.2、中间操作（Intermediate Operation）
当Stream流对象被创建出来后，在后面就可以跟零或多个中间操作，这些中间操作可以对流中的元素进行处理，处理后又会返回一个新的流交给下道工序使用，API清单如下：
| 方法 | 描述 |
| :-: | :-: |
| filter() | 可以按照指定要求过滤出符合条件的元素 |
| limit() | 截取操作，只保留流中前N个元素 |
| skip() | 跳跃操作，跳过流中前N个元素 |
| map() | 映射操作，将流中每个元素转变为其他类型 |
| flatMap() | 多重映射，同map()作用，但是一对多映射 |
| distinct() | 去重操作，相同元素只保留流中出现的第一个 |
| peek() | 遍历操作，类似于循环，但不会终止流 |
| sorted() | 排序操作，可以根据指定规则对流内元素排序 |
其实中间操作还可以细分为有状态、无状态两类操作，所谓的有状态，就是每处理一个元素，必须要知道流中其他元素的状态，如sort()、distinct()方法。反之，无状态即不需要知道流中其他元素的状态，每个元素都可以独立处理，如map()、filter()方法。
重点说明：Stream流中所有中间操作都是惰性的，比如
ids.stream().sorted()这行代码，并不会触发流的遍历动作，只有真正出现终止操作时才会遍历处理流。
3.1.3、终止操作（Terminal Operation）
厂里打螺丝的流水线也会有尽头，Stream流亦不例外，而会导致流结束的操作，则被称之为终止操作。切记！一个流只能执行一个终止操作，当执行一个终止操作后，流对象就走到了生命尽头，所以终止操作一定要是流的最后一个动作！同时切记，终止操作的出现，会触发流真正的遍历过程，并生成最终的结果。
再来看看Stream流的终止操作：
| 方法 | 描述 |
| :-: | :-: |
| foreach() | 遍历流中的每一个元素 |
| forEachOrdered() | 按顺序遍历流中的每一个元素 |
| iterator() | 将流对象转变为迭代器对象 |
| toArray() | 将流转变为数组 |
| collect() | 将流转变为指定的集合对象 |
| anyMatch() | 判断流中是否有一个元素满足给定条件 |
| allMatch() | 判断流中所有元素是否都满足给定条件 |
| noneMatch() | 判断流中所有元素是否都不满足给定条件 |
| reduce() | 对流中的所有元素执行累积操作 |
| findAny() | 获取流中任意一个满足条件的元素 |
| findFirst() | 获取流中第一个满足条件的元素 |
| count() | 统计流中最终的元素数量 |
| max() | 获取流中最大的元素 |
| min() | 获取流中最小的元素 |
同样值得说明的是，终止操作也可以分为短路、非短路两类，短路操作是指不需要处理完所有元素就可以结束流，如findFirst()、anyMatch()方法；反之，非短路操作则需要完整处理整个流，如allMatch()、foreach()等，而短路操作的效率更高，毕竟无需遍历流中所有元素。
前面说过，终止操作就是流的最后一道工序，执行完后会自动关闭流，无需手动关闭，来个例子证明：
Stream<Panda> stream = pandas.stream();
long count = stream.count();
Object[] array = stream.toArray();
上面count()、toArray()都是终止操作，运行代码则会出现stream has already been operated upon or closed提示，表示流已经被关闭。
3.2、Stream流实战
经过上阶段，对Stream流有整体认知后，下面基于最开始给出的数据，来模拟实际开发中的各种集合处理场景，以此加深对各类API的掌握程度。
先来看个简单的，就是打印输出pandas集合中的每个元素，用stream一行代码搞定：
pandas.stream().forEach(panda -> {
System.out.println(panda);
});
// 或者可以简化为：
pandas.stream().forEach(System.out::println);
这就是stream+lambda的简洁性，一行代码清晰干脆。其实中间的.stream()也可以去掉，因为Java8中为所有集合类都增加了forEach()方法。
再继续上其他案例来巩固Stream其他API的印象，来个题目，统计pandas集合中雄性大熊猫的数量：
long malePandaNum = pandas.stream()
.filter(panda -> 0 == panda.getSex())
.count();
这里的filter()相当于之前的if，只有满足给定条件的元素，才会被转接给下道工序，而count()则是对每个元素计数，最终得到了符合条件的元素数量，执行过程也可以通过IDEA调试出来：
如图所示，2019版本以上的IDEA支持Stream-Trace调试，能清晰观察到每一步操作的具体过程（也支持链路式断点，即写在一行里也支持分开打断点）。
再来继续加深印象，新的需求要获得雌性大熊猫中最小的年龄，实现如下：
Optional<Panda> femalePandaMinAge = pandas.stream()
// 先过滤出所有雌性大熊猫
.filter(panda -> 1 == panda.getSex())
// 再根据年龄字段求出最小的值
.min(Comparator.comparing(Panda::getAge));
这也是个很简单需求，那如果我想要获取所有雌性大熊猫，并保存成另一个集合呢？
List<Panda> femalePandas = pandas.stream()
// 先找出所有雌性大熊猫
.filter(panda -> 1 == panda.getSex())
// 将过滤后的元素输出到另一个集合
.collect(Collectors.toList());
这里用到了一个Collectors类，这个类有很大的作用，后面细聊，继续往下看。
在平时工作中，如果我们要批量提取集合中的某个字段去做批量查询，这该怎么办呢？如下：
List<Long> pandaIds = pandas.stream()
// 只保留熊猫的编号
.map(Panda::getId)
// 将得到的编号统一输出到另一个集合
.collect(Collectors.toList());
上面这种方式能十分快捷的将一个集合中，所有元素的某个字段值提取出来。当然，map()的作用是映射，你也可以将Panda对象转变成其他对象，比如开发中的实体类集合转VO类集合，如下：
// 定义一个竹子实例
ZhuZi zhuZi = new ZhuZi(1L, "黄金竹子");
List<PandaVO> pandaVos = pandas.stream()
// 先过滤出所有雌性大熊猫
.filter(panda -> 1 == panda.getSex())
// 再将过滤后的每个Panda对象，转变成PandaVO对象
.map(panda -> {
// 这里可以转变成任意类型的对象
PandaVO pandaVO = new PandaVO();
pandaVO.setId(panda.getId());
pandaVO.setName(panda.getName());
pandaVO.setSex(panda.getSex());
pandaVO.setAge(panda.getAge());
pandaVO.setHeight(panda.getHeight());
pandaVO.setFavoriteFood(zhuZi);
return pandaVO;
})
// 将每个转变后的PandaVO对象放入另一个集合
.collect(Collectors.toList());
上面就是过滤+映射结合的例子，其实并不难理解，主要搞明白“映射”的概念即可，不过还有个flatMap()咋用的？来看例子：
List<Panda> newPandas = pandas.stream()
// 进行一对多映射处理
.flatMap(panda -> {
// 先创建一个新的Panda集合（可以是其他类型）
List<Panda> pandaList = new ArrayList<>();
// 往集合里添加元素（这里实际可以是多个）
pandaList.add(panda);
// 将新的集合转变成stream流
return pandaList.stream();
})
// 将所有元素输出到新的集合中
.collect(Collectors.toList());
这个例子中，就是典型的一对多映射，flatMap()要求返回的是stream流对象，所以需要将List转变成流，最后collect()时，会拼接每个流对象，然后输出到一个集合。
好了，再来看个需求，有时候我们在处理集合数据时，可能想先遍历一次所有元素，为每个元素进行一些特殊处理后，再执行其他操作。但map()方法会改变对象类型，forEach()方法会导致流结束掉，这时就不得不再开启一个新的流，有没有好方法呢？有，来看：
pandas.stream()
// 遍历处理每个元素，给每个熊猫的姓名加个前缀
.peek(panda -> {
panda.setName("熊猫：" + panda.getName());
})
// 再遍历打印输出每个元素
.forEach(System.out::println);
如果存在上面我说的需求，就可以使用peek()方法，该方法属于中间操作，不会导致流关闭、不会改变元素类型，但有人说它不安全，比如这样写：
pandas.stream().peek(System.out::println);
可能预期的想法是遍历打印所有元素，可是一点执行啥也没有，然后就传出了“peek不安全，不一定会执行”的说法， 实则不然，这明显是对Stream理解不够深刻，再来看个例子：
pandas.stream().filter(panda -> panda.getSex() == 1);
System.out.println(pandas);
这里的预期是啥？只保留雌性大熊猫（sex=1），然后输出，可是执行结果呢？同样不会过滤，为啥？ 在前面我们就提到过，所有中间操作都是懒加载式的，没有出现终止操作前都不会执行，peek()也不例外，为此，peek()本身没有安全隐患，只是用的人不规范罢了。
好了，下面来快速过一下其他API，代码如下：
/*
* 获取集合中为雌性、且年龄小于3的前两只熊猫
* */
List<Panda> limitPandas = pandas.stream()
// 过滤掉雄性、并且年龄小于3的熊猫
.filter(panda -> 1 == panda.getSex() && panda.getAge() > 3)
// 只保留前两个符合条件的元素
.limit(2)
// 将得到的元素输出到另一个集合
.collect(Collectors.toList());
/*
* 跳过前两只熊猫，并根据年龄排序（倒序）
* */
List<Panda> skipDescPandas = pandas.stream()
// 跳过前两只熊猫
.skip(2)
// 根据年龄字段排倒序（升序去掉.reversed()即可）
.sorted(Comparator.comparing(Panda::getAge))
// 输出到另一个集合
.collect(Collectors.toList());
/*
* 如果雄性熊猫中，有一只年龄大于3岁，则输出一句话
* */
boolean flag = pandas.stream()
// 过滤掉雌性熊猫
.filter(panda -> 0 == panda.getSex())
// 判断雄性熊猫中是否有一只年龄大于3岁
.anyMatch(panda -> panda.getAge() > 3);
// 条件成立输出一句话
if (flag) {
System.out.println("我是竹子爱熊猫");
}
好了，上面的代码基本上将列出来的API都过了一遍，大家可以阅读其中的注释去理解，这里不做过多说明，下面再来看一个例子，如果我要求和所有雌性熊猫的身高怎么办？大家可以先试着用stream实现一下，代码如下：
BigDecimal femaleTotalHeight = pandas.stream()
// 过滤出所有雌性大熊猫
.filter(panda -> 0 == panda.getSex())
// 只保留年龄字段
.map(Panda::getHeight)
// 对年龄字段求和（第一个参数为默认值，也可以理解成初始值，没有元素时就返回这个）
.reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
有人或许想着用sum()方法，但这个方法只存在于IntStream这类流对象、或者先调用mapToInt()这类方法才行，但目前身高字段是BigDecimal类型，这个类型也是开发中经常用到的，这时我们就可以用到reduce()方法对所有元素执行积累运算就好啦~
3.3、Collectors转换器
上阶段我们大致将Stream流中的API过了一遍，其中collect()操作大量使用到了Collectors这个类，不过前面一直没展开讲解，因为它比较大，能帮我们实现特别多的需求。
Collector也叫收集器，主要配合collect方法一起使用，可以对流中的元素进行各种汇总操作，如转换、统计、分组、分区等等，这是Stream流中最重要的一个类，下面来看看它的API，先说常用的元素汇总：
toCollection()：将流的元素汇总成一个Collection集合；toList()：将流的元素汇总成一个List集合；toSet()：将流的元素汇总成一个Set集合；toMap()：将流的元素汇总成一个Map集合；toConcurrentMap()：将流的元素汇总成一个ConcurrentMap集合。
再来看下数据统计相关的方法；
counting()：统计流内的元素数量；summingInt()：对流内int元素求和（类似方法还有~Long()、~Double()）；averagingInt()：对流内int元素求平均值（类似方法还有~Long()、~Double()）；maxBy()：获取流内元素指定字段的最大值；minBy()：获取流内元素指定字段的最小值；summarizingInt()：汇总统计流内int元素的数量、综合，以及最大、最小、平均值。
最后再来看下分组、分区和连接方法：
groupingBy()：根据指定字段对流内的元素进行分组；partitioningBy()：根据某个条件将流内所有元素分成两个区；joining()：使用给定的字符，将流内所有元素连接成一个字符串。
这里列出来了Collector收集器中最常用的一些方法，下面还是用之前的pandas集合，来对每种类型做个快速实践。
3.3.1、元素汇总
所谓的元素汇总，即是指将流内元素转换成特定集合，toCollection()、toList()、toSet()这三个不讲了，参数都不用传直接调用即可，特别简单，下面重点来看转Map。
日常开发中，我们经常会遇到一个需求：以集合元素的某个字段作为Key，将List集合转换为Map集合，而这个需求在Stream里面很容易就能实现：
/*
* 以熊猫编号作为Key，熊猫姓名作为Value，将pandas集合转变成Map
* */
Map<Long, Panda> pandaIdMap = pandas.stream()
// 第一个参数代表Key，第二个参数代表Value
.collect(Collectors.toMap(Panda::getId, Panda::getName));
那再变换一个需求，我现在想以熊猫编号作为Key，整个熊猫对象作为Value，该怎么处理呢？如下：
Map<Long, Panda> pandaMap = pandas.stream()
.collect(Collectors.toMap(Panda::getId, Function.identity()));
这段代码和前一段的区别就是，代表Value的参数不一样了，Function是个函数式接口，Function.identity()表示传入什么就返回什么，而流中每个元素都是Panda对象，所以返回的也是panda对象。
好了，再来看个问题，如果我要以年龄作为Key，整个对象作为Value呢？有人说简单，看我的：
Map<Integer, Panda> pandaAgeMap = pandas.stream()
.collect(Collectors.toMap(Panda::getAge, Function.identity()));
大家可以试着运行一下这句代码，会发现执行报错提示Duplicate key，为什么？因为年龄中有重复的值，所以Key冲突了，这怎么办？别急，这样写就行：
Map<Integer, Panda> pandaMap = pandas.stream()
.collect(Collectors.toMap(
// 以年龄作为Key
Panda::getAge,
// 以整个对象作为Value
Function.identity(),
// 如果出现冲突，用新值覆盖老值
(oldPanda, newPanda) -> newPanda)
);
这时需要我们传入第三个条件，当出现键冲突时，用用新值覆盖老值即可，当然，你要保留老值的话，箭头后面填oldPanda即可。
3.3.2、数据统计
上面讲了toMap()这个开发中十分常用的方法，下面来看下数据统计的API，这里就快速过一下，毕竟比较简单：
/*
* 求和流内的元素（collect()前面可以拼其他API）
* */
Long count = pandas.stream().collect(Collectors.counting());
/*
* 求和所有雌性熊猫的总年龄
* */
Integer totalAge = pandas.stream()
// 过滤出所有雌性熊猫
.filter(panda -> 1 == panda.getSex())
// 提取出每只熊猫的年龄
.map(Panda::getAge)
// 对每只熊猫的年龄进行求和
.collect(Collectors.summingInt(age -> age));
/*
* 求出所有雄性熊猫的平均年龄
* */
Double avgAge = pandas.stream()
.filter(panda -> 0 == panda.getSex())
.map(Panda::getAge)
// 对熊猫的年龄进行求平均值
.collect(Collectors.averagingInt(age -> age));
/*
* 获取年龄最大的熊猫
* */
Optional<Panda> maxAge = pandas.stream().
// 根据年龄字段先排序，接着获取年龄最大的熊猫
collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Panda::getAge)));
/*
* 获取所有熊猫年龄的汇总统计数据
* */
IntSummaryStatistics statistics = pandas.stream()
.map(Panda::getAge)
.collect(Collectors.summarizingInt(stats -> stats));
大家可以参考代码上的注释去理解，不浪费太多篇章在这里啦。
3.3.3、连接、分组与分区
在平时我们或许需要将一个Long集合转变成每个元素以,逗号隔开的字符串，这时就会用到循环拼接，而Stream中却很简单，如下：
/*
* 将所有熊猫ID以,拼接成字符串
* */
String pandaIds = pandas.stream()
// 先将熊猫编号转为字符串
.map(panda -> Long.toString(panda.getId()))
// 再使用收集器为每个元素之间拼接,逗号
.collect(Collectors.joining(","));
这个很简单就不过多解释，下面来看看类似于SQL里的group分组，比如根据熊猫年龄分组：
Map<Integer, List<Panda>> ageGroup = pandas.stream()
// 对流内元素进行分组
.collect(Collectors.groupingBy(
// 根据年龄字段分组
Panda::getAge,
// 相同组的元素归纳到一个集合
Collectors.toList())
);
是不是特别简单，照葫芦画瓢，套入前面的统计方法，我们还能得出每个分组的数量：
Map<Integer, Long> ageGroupCount = pandas.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
// 根据年龄字段分组
Panda::getAge,
// 统计每组的元素数量
Collectors.counting())
);
不止这两个Collectors方法能逃进来，其实你可以无限套之前介绍过的API，感兴趣可以自己去试下~
最后再聊下分区，比如根据熊猫的性别分区，代码如下：
Map<Boolean, List<Panda>> pandaPartition = pandas.stream()
// 根据熊猫性别分区，sex == 0代表雄性（true），反之为false
.collect(Collectors.partitioningBy(panda -> 0 == panda.getSex()));
这个分区和分组有点类似，只不过是个Boolean类型的Key，意味着最多就两个分区，理解了分组，就自然理解了分区。
3.4、Stream并行流
到这里，大多数有关Stream流的API已经阐述完毕，但唯独漏了一点，就是并行流，说人话就是：用多线程去执行某个流操作，开启方式如下：
List<Panda> femalePandas = pandas.parallelStream()
.filter(panda -> 1 == panda.getSex())
.collect(Collectors.toList());
也就是把stream()方法换成parallelStream()就可以了，你无需多写一行多线程的代码，并发流模式就能够充分利用多核处理器的优势，底层会使用《Fork/Join线程池》来拆分任务和加速处理过程。 正因如此，Stream可以酸是一个函数式语言+多核时代综合影响出现的产物，对比传统的循环、迭代器处理集合数据，Stream流显得更为现代化与高效。
不过使用parallelStream要注意的问题是：它底层是使用的ForkJoin，而ForkJoin里面的线程依赖于ForkJoinPool来运行，而在Java8中为ForkJoinPool添加了一个静态通用线程池（commonPool），这个线程池用来处理那些没有被显式提交到任何线程池的任务。
它拥有的默认线程数量等于运行计算机上的处理器数量，为此要记住，目前Java进程里所有使用parallelStream的地方，实际上是公用的同一个ForkJoinPool！这意味着什么？
意味着虽然parallelStream提供了更简单的并发执行的实现，但并不意味着更高的性能，在某些场景下反而会存在风险。比如CPU资源紧张，并行流只会加剧CPU资源竞争，而不会带来性能提升。又或者大量底层都使用到了并行流或者CompletableFuture，那公共线程池反而会因为任务堆积导致执行缓慢。
四、Java8的其他特性
上面着重讲述了Stream这出重头戏后，下面我们再来看看Java8中的其他开发中常用的特性。
4.1、空指针的天敌-Option
空指针异常（NPE），是程序开发中出现频次最高的Bug，什么情况下会出现空指针异常呢？
ZhuZi zhuZi = null;
System.out.println(zhuZi.getName());
上面这段代码就会抛出空指针异常，因为zhuZi这个变量指向的是null，而getName()方法又属于实例对象的成员，实例对象都不存在，null.getName()自然会抛出空指针异常。为了避免NPE出现，我们在编码过程中，每次使用不确定的数据来源时，如数据库查询结果、外部传入的参数等，都得先套个if判断。
以前，Google公司著名的Guava项目，为了尽量减少空值判断的if数量，在该类库中引入了Optional类，通过使用检查空值的方式来防止NPE。受到Guava的“启发”，Java8中也吸纳了Optional类作为标准JDK的一部分，那什么是Optional？
Optional实际上是个容器，它可以保存一个指定类型的值，或者保存null，Optional提供了许多避免、检测空值的API，从而减少显式进行空值检测的if数量，先来看看创建Optional对象的方法：
| 方法 | 描述 |
| :-: | :-: |
| Optional.of(T value) | 创建一个Optional对象，值不能为空，否则会抛出NPE |
| Optional.ofNullable(T value) | 创建一个Optional对象，允许值为空 |
| Optional.empty() | 创建一个代表空的Optional对象 |
再来看看Optional的其他常用方法：
| 方法 | 描述 |
| :-: | :-: |
| isPresent() | 判断op对象是否包含值，有值返回true |
| ifPresent(Consumer<? super T> consumer) | 如果op对象包含值，则执行给定lambda表达式 |
| filter(Predicate<? super T> predicate) | 过滤op对象的值是否满足给定条件 |
| map(Function<? super T, ? extends U> mapper) | 将op对象包含的值，转变为新的值 |
| flatMap(Function<? super T, Optional< U > > mapper) | 作用同map()，更强大，支持一对多 |
| orElse(T other) | 如果op对象的值为空，则返回给定的other对象 |
| orElseGet(Supplier<? extends T> other) | 如果op对象的值为空，则执行给定的lambda并返回 |
| orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) | 如果值为空，则执行lambda抛出给定异常 |
好，在之前为了防止NPE，代码会这么写：
/*
* 获取名字长度
* */
public static int getNameLength(ZhuZi zhuZi) {
if (Objects.nonNull(zhuZi)) {
String name = zhuZi.getName();
if (name != null && !name.isEmpty()) {
return name.length();
}
}
return 0;
}
现在用Optional则可以改成：
public static int getNameLength(ZhuZi zhuZi) {
return Optional.ofNullable(zhuZi)
.map(ZhuZi::getName)
.filter(name -> !name.isEmpty())
.map(String::length)
.orElse(0);
}
其实这样看起来代码量差不多，不过好处在于Optional可以一行代码写完，更符合函数式编程的风格。但对于习惯Java以前编码风格的小伙伴来说，前面那种if风格更直观，而且更顺手一点……。当然，有时候还会有些作用，比如下述场景：
public ZhuZi getZhuZiByXXX() {
// 从数据库根据条件查询数据集合
ZhuZi zhuZi = db.selectByXXX();
return Optional.ofNullable(zhuZi).orElse(new ZhuZi());
}
比如这个从数据库查询数据的场景，如果数据库未查询到数据，就会返回一个null，这时外部直接使用就会出现NPE，为此，我们通过Optional包一层，如果为空则手动new一个对象出去，方能有效避免NEP出现。不过这种方式治标不治本，毕竟new出去的ZhuZi对象，所有字段都是null，外部使用时，一不留神或许还会继续出现NEP，所以Optional只适用于部分场景，日常开发中要不要用，就取决于各位自己啦~
4.2、更强大日期类型-Date/Time API
在Java8之前与日期时间相关的API，标准的java.util.Date存在许多问题，以及后来的java.util.Calendar设计的过于复杂，几乎让Java处理日期时间更加困难，两者的劣势如下：
- ①
Date和Calendar的设计都存在问题：Date：它时间点是从格林时间开始的偏移量，导致它既不是纯粹的日期类，也不是存粹的时间类；Calendar：试图将日期、时间的计算、格式化、解析等功能都聚集在一起，使得API过于复杂；
- ②
Date和Calendar都是可变对象，多线程环境存在线程安全问题，需要额外加锁避免并发问题； - ③
Date本身不包含时区信息，处理不同时区要进行额外转换，Calendar时区的时区处理API比较复杂； - ④
Date并未提供日期格式化相关的API，想要将日期转变为特定格式，需依赖SimpleDateFormat类； - ⑤
Date和Calendar缺乏某些特定的功能，如闰秒的处理、更大的日期范围、更细的时间维度、时区转换能力等； - ⑥……
综上，对日期与时间的操作，一直是令Java开发者痛苦的地方之一，日常工作中想要快速、便捷的使用日期/时间格式，不得不自己封装工具类，这种情况造就了一个可替换标准日期/时间处理、且功能非常强大的Java API的诞生：Joda-Time。
正因如此，Java8中再一次对日期/时间相关的标准API动刀，通过发布新的Date-Time API（JSR310）来进一步加强对日期与时间的处理。当然，如果对Joda-Time库熟悉的小伙伴，就会发现Java8引入的java.time包，很大程度上受到Joda-Time的影响，并且”吸取“了其精髓并加以改进（实际上连类的命名都一模一样）。
4.2.1、LocaleDate、LocalTime、LocaleDateTime
LocaleDate只持有ISO-8601格式的日期部分，并且没有时区信息，通常用于表示生日等不需要时间的值，常用API清单如下：
// 获取当前日期
LocalDate now = LocalDate.now();
// 根据给定年月日创建一个日期对象
LocalDate date = LocalDate.of(25, 5, 2024);
// 根据给定字符串解析一个日期对象
LocalDate parseDate = LocalDate.parse("2024-05-25");
// 获取年份，类似的API还有getMonth、getDayOfMonth
int year = now.getYear();
// 获取日期是一年的第几天，类似的API还有getDayOfWeek、getDayOfMonth
int dayOfYear = now.getDayOfYear();
// 在给定日期的增加一天，类似的API还有plusMonths、plusYears、plusWeeks
LocalDate plus1Days = now.plusDays(1);
// 在给定日期上减去一天，类似的API还有minusMonths、minusYears、minusWeeks
LocalDate minus1Days = now.minusDays(1);
// 判断两个日期是否相同，true相同，false代表不同
boolean isEquals = now.equals(date);
// 比较两个日期大小，前者小于后者返回-1，相等返回0，大于返回正整数
int x = now.compareTo(date);
// 将日期转换为指定格式的字符串
String format = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日"));
上述则是LocaleDate较为常用的方法，下面来看看LocaleTime。LocaleTime只持有ISO-8601格式的时间部分，也没有时区信息，常用API清单如下：
// 获取当前时间
LocalTime now = LocalTime.now();
// 根据给定时分秒创建时间对象
LocalTime time = LocalTime.of(11, 11, 11);
// 将给定字符串解析成时间对象
LocalTime parseTime = LocalTime.parse("11点11分11秒", DateTimeFormatter.ofPattern("HH点mm分ss秒"));
// 获取小时数，类似的API：getMinute（分）、getSecond（秒）、getNano（纳秒）
int hour = now.getHour();
// 增加一小时，类似的API：plusMinute、plusSecond、plusNano
LocalTime plusHours = now.plusHours(1);
// 减少一小时，类似的API：minusMinute、minusSecond、minusNano
LocalTime minusHours = now.minusHours(1);
// 判断两个时间是否相同，true相同，false代表不同
boolean isEquals = time.equals(now);
// 比较两个时间大小，前者小于后者返回-1，相等返回0，大于返回正整数
int x = time.compareTo(now);
// 将时间转换为指定格式的字符串
String format = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH点mm分ss秒"));
大家看下来回发现，其实java.time包下每个Local开头的类，内部API的命名大致相同，这极大程度上降低了使用门槛，只要学会其中一种类型，其他的都能照葫芦画瓢。
LocaleDateTime代表ISO-8601格式、无时区信息的日期与时间，如果某个字段需要保留日期、时间信息，比如注册时间，就可以使用这个类型，它是LocaleDate与LocaleTime功能的缝合者，具备这两者的大多数API，因此不再介绍重复的，来说些不同的：
// 创建两个日期-时间对象
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.of(2024, 5, 25, 11, 11, 11);
// 判断前面的时间是否大于后面的时间
boolean after = now.isAfter(dateTime);
// 判断前面的时间是否小于后面的时间
boolean before = now.isBefore(dateTime);
// 设置特定的小时，类似的API：withYear、withMonth、withMinute、withSecond、withNano
LocalDateTime withHour = now.withHour(11);
// 将日期设置为当前年的第一天
LocalDateTime withDayOfYear = now.withDayOfYear(1);
// 将设置日期设置为当前月的第二天
LocalDateTime withDayOfMonth = now.withDayOfMonth(2);
4.2.4、Instant-时间点（时间戳）
Instant是time包中专门用来表达时间戳的类，你可以将其看待成Date类的增强版（Date实际上就是时间戳），因为它最细维度能支持到纳秒级别，常用API如下：
// 获取当前时间戳（纳秒级）
Instant now = Instant.now();
// 从将毫秒级时间戳转换为纳秒级时间戳，基准为格林威治开始时间（1970-01-01 00:00:00）
Instant ofEpochSecond = Instant.ofEpochMilli(11);
// 在时间戳的基础上增加10秒，类似API：plusMillis（毫秒）、plusNanos（纳秒）
Instant plusSeconds = now.plusSeconds(10);
// 在时间戳的基础上减少10秒，类似API：minusMillis（毫秒）、minusNanos（纳秒）
Instant minusSeconds = now.minusSeconds(10);
// 将时间戳转换为毫秒级时间戳
long epochMilli = now.toEpochMilli();
// 获取当前时间戳的秒数
long epochSecond = now.getEpochSecond();
除开上述方法外，java.time包中都有的方法，如isAfter()、isBefore()、compareTo()、equals()等都有，作用也类似，这里不重复赘述。
4.2.5、ZoneId、ZonedDateTime
ZoneId是Java8引入的java.time包中的一个类，用于表示时区标识符，时区是地球上用于确定本地时间的地理区域，ZoneId的常用方法如下：
// 获取系统默认时区
ZoneId defaultZoneId = ZoneId.systemDefault();
// 获取Java中所有的可用时区
Set<String> availableZoneIds = ZoneId.getAvailableZoneIds();
// 获取一个特定的时区（上海）
ZoneId shanghaiZoneId = ZoneId.of("Asia/Shanghai");
ZonedDateTime是带时区信息的LocalDateTime类型，如果你需要特定时区的日期/时间，那么ZonedDateTime是你的不二选择，它需要与ZoneId结合起来一起使用：
// 获取默认时区的日期-时间对象
ZonedDateTime now = ZonedDateTime.now();
// 获取特定时区的日期-时间对象
ZonedDateTime zonedDatetimeFromZone = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("America/Los_Angeles"));
// 获取now对象的时区
ZoneId zone = now.getZone();
至于ZonedDateTime的其他方法，与LocalDateTime完全相同，这里就不做过多赘述。
4.2.6、Clock、Duration、Period
Clock类允许获取基于时区的当前时间，并支持创建自定义的时钟实例，以满足特定的应用程序需求，啥意思呢？如下：
// 协调世界时，又称为世界统一时间、世界标准时间、国际协调时间
Clock utc = Clock.systemUTC();
// 获取特定时区的Clock对象
Clock shanghai = Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
// 获取默认时区的当前时间戳（纳秒级）
Instant instant = utc.instant();
上述案例中，我们指定了上海时区，然后就可以获取到上海时区的当前时刻、日期与时间，Clock可以用来替换System.currentTimeMillis()与TimeZone.getDefault()。
Period可以使两个日期间的计算变得十分简单，Duration可以使两个时间类型的计算很简单，下面来看两个例子：
// 创建两个日期时间实例
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
LocalDateTime from = LocalDateTime.parse("2024-04-26 11:11:11", formatter);
LocalDateTime to = LocalDateTime.parse("2024-05-27 12:12:12", formatter);
Duration duration = Duration.between(from, to);
System.out.println("两个时间相差天数：" + duration.toDays());
System.out.println("两个时间相差分钟数：" + duration.toMinutes());
System.out.println("两个时间相差秒数：" + duration.getSeconds());
System.out.println("两个时间相差毫秒数：" + duration.toMillis());
// 获取两个日期实例
LocalDate fromDate = from.toLocalDate();
LocalDate toDate = to.toLocalDate();
Period period = Period.between(fromDate, toDate);
System.out.println("两个时间天数之差：" + period.getDays());
System.out.println("两个时间月数之差：" + period.getMonths());
System.out.println("两个时间年数之差：" + period.getYears());
不过值得说明的是，Period只会计算两个日期每个单位上的差值，如上面的2024-04-26和2024-05-27天数之差会等于1，而并非预期中的31天，执行结果如下：
两个时间相差天数：31
两个时间相差分钟数：44701
两个时间相差秒数：2682061
两个时间相差毫秒数：2682061000
两个时间相差天数：1
两个时间相差月数：1
两个时间相差年数：0
好了，其实这个两个类还有许多其他API，但用的不多就不展开讲述了，也包括time包中的其他类，这里也不做展开，日常开发中真要用到时，在网上找个Java8版本的时间工具类即可。
最后要记住，time包下的所有类，创建出的实例都是不可变的，比如你用LocalDateTime的plusHours()方法，将天数往后推一天，这时会产生一个新的LocalDateTime对象，而并不会在原对象的基础上进行修改。这种机制能在多线程环境下，保证进行各类API操作的安全性。
五、Java8特性篇总结
一点点认真看到这里的小伙伴，相信以后一定能在工作摒弃掉一些传统的编程习惯，更好的使用Java8来完成日常开发，节省代码量、增加摸鱼时间！当然，其实Java8中Stream流的API还是有点复杂，为了更好的开发体验，其实我们还可以继续封装工具类，如果大家感兴趣，后续我再出篇封装的篇章，给诸位整理一个更易用的工具类~
不过通篇看下来，大家其实不难发现，Java8中的许多特性，要么是从其他语言“借鉴”过来的，要么是从优秀的三方类库“吸纳”过来的，总之就是糅合了百家之长推出的版本。这也是Java语言诞生后，第一次重大的版本变更，但不管怎么说，正是因为加入了这么多的优秀特性，才让Java8这个版本盛行至今，才能造就出编程语言历史上最大的钉子户群体~
OK，讲到这里其实篇幅已经很长了，但Java8中还有许多其他特性没讲到，比如之前讲过的《更强大优雅的异步API-CompletableFuture》， 也包括支持重复注解解析、扩展自定义注解类型、增强字节码保留参数名、加强lock包的锁机制、使用元空间代替方法区、强化泛型推导机制……这些特性，在本文中都未做说明，而这些不算那么重要的特性，就留给大家自行探讨啦！
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