摘要：雖然目前工作環境仍然以為主，不過目前已是大勢所趨了。標準函數式接口新的包定義旨在使用的廣泛函數式接口。這一改進使得擁有了類似于多繼承的能力。

從Java8發布到現在有好幾年了,而Java9也提上發布日程了(沒記錯的話好像就是這個月2017年7月，也許會再度跳票吧，不過沒關系，穩定大于一切，穩定了再發布也行)，現在才開始去真正學習，說來也是慚愧。雖然目前工作環境仍然以Java6為主，不過Java8目前已是大勢所趨了。Java8帶來了許多令人激動的新特性，如lambda表達式，StreamsAPI與并行集合計算，新的時間日期API(借鑒joda-time)，字節碼支持保存方法參數名(對于框架開發真的是非常贊的一個特性),Optional類解決空指針問題(雖然Guava中早就有這個了)等。

語法:

v->System.out.println(v)

(v)->System.out.println(v)

(String v)->System.out.println(v)

(v)->{System.out.println(v);return v+1;}

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
numbers.forEach((Integer value) -> System.out.println(value));

注意：lambda表達式內如果引用了外部的局部變量，那么這個局部變量必須是final的，如果不是，編譯器會自動給加上final。比如下面這段是錯誤的

//這是錯誤的
int num = 2;
Function stringConverter = (from) -> from * num;
num++;//會報錯，因為此時num已經是final聲明的了
System.out.println(stringConverter.apply(3));

僅有一個抽象方法的接口(注：Java8之后接口也可以有非抽象方法，所以此處強調只有一個抽象方法的接口)

可選注解：@FunctionalInterface ， 作用：編譯器會檢查，javadoc文檔中會特別說明。

這里需要強調的是，函數式接口只能有一個抽象方法，而不是指只能有一個方法。這分兩點來說明。首先，在Java 8中，接口運行存在實例方法（見默認方法一節），其次任何被java.lang.Object實現的方法，都不能視為抽象方法，因此，下面的NonFunc接口不是函數式接口，因為equals()方法在java.lang.Object中已經實現。

標準函數式接口
新的 java.util.function 包定義旨在使用 lambdas 的廣泛函數式接口。這些接口分為幾大類：

Function：接受一個參數，基于參數值返回結果

Predicate：接受一個參數，基于參數值返回一個布爾值

BiFunction：接受兩個參數，基于參數值返回結果

Supplier：不接受參數，返回一個結果

Consumer：接受一個參數，無結果 (void)

interface NonFunc {
boolean equals(Object obj);
}

同理，下面實現的IntHandler接口符合函數式接口要求，雖然看起來它不像，但實際上它是一個完全符合規范的函數式接口。

@FunctionalInterface
public static interface IntHandler{
    void handle(int i);
    boolean equals(Object obj);
}

在Java 8之前的版本，接口只能包含抽象方法，Java 8 對接口做了進一步的增強。在接口中可以添加使用 default 關鍵字修飾的非抽象方法。還可以在接口中定義靜態方法。如今，接口看上去與抽象類的功能越來越類似了。這一改進使得Java 8擁有了類似于多繼承的能力。一個對象實例，將擁有來自于多個不同接口的實例方法。
比如，對于接口IHorse，實現如下：

public interface IHorse{
    void eat();
    default void run(){
        System.out.println(“hourse run”);
    }
}

在Java 8中，使用default關鍵字，可以在接口內定義實例方法。注意，這個方法是并非抽象方法，而是擁有特定邏輯的具體實例方法。

所有的動物都能自由呼吸，所以，這里可以再定義一個IAnimal接口，它也包含一個默認方法breath()。

public interface IAnimal {
  default void breath(){
      System.out.println(“breath”);
    }
}

騾是馬和驢的雜交物種，因此騾（Mule）可以實現為IHorse，同時騾也是動物，因此有：

public class Mule implements IHorse,IAnimal{
    @Override
    public void eat() {
        System.out.println(“Mule eat”);
      }
    public static void main(String[] args) {
     Mule m=new Mule();
     m.run();
     m.breath();
      }
}

注意上述代碼中Mule實例同時擁有來自不同接口的實現方法。在這Java 8之前是做不到的。從某種程度上說，這種模式可以彌補Java單一繼承的一些不便。但同時也要知道，它也將遇到和多繼承相同的問題，如果IDonkey也存在一個默認的run()方法，那么同時實現它們的Mule，就會不知所措，因為它不知道應該以哪個方法為準。此時，由于IHorse和IDonkey擁有相同的默認實例方法，故編譯器會拋出一個錯誤：Duplicate default methods named run with the parameters () and () are inherited from the types IDonkey and IHorse

接口默認實現對于整個函數式編程的流式表達式非常重要。比如，大家熟悉的java.util.Comparator接口，它在JDK 1.2時就已經被引入。在Java 8中，Comparator接口新增了若干個默認方法，用于多個比較器的整合。其中一個常用的默認如下：

default Comparator thenComparing(Comparator other) {
  Objects.requireNonNull(other);
  return (Comparator & Serializable) (c1, c2) -> {
    int res = compare(c1, c2);
    return (res != 0) ? res : other.compare(c1, c2);
  };

}

有個這個默認方法，在進行排序時，我們就可以非常方便得進行元素的多條件排序，比如，如下代碼構造一個比較器，它先按照字符串長度排序，繼而按照大小寫不敏感的字母順序排序。

Comparator cmp = Comparator.comparingInt(String::length)
.thenComparing(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);

在接口中，還允許定義靜態的方法。接口中的靜態方法可以直接用接口來調用。
例如，下面接口中定義了一個靜態方法 find，該方法可以直接用 StaticFunInterface .find() 來調用。

public interface StaticFunInterface {
public static int find(){
return 1;
}
}
public class TestStaticFun {
public static void main(String[] args){
//接口中定義了靜態方法 find 直接被調用
StaticFunInterface.fine();
}
}

說明：雖然我知道了default方法是為了便于集合接口(新的StreamsAPI)向后兼容而設計的，但是這個接口靜態方法暫時還沒體會其作用，可能得接觸多了才會明白吧。

靜態方法引用：ClassName::methodName

實例上的實例方法引用：instanceReference::methodName (這里還可以使用this)

超類上的實例方法引用：super::methodName

類型上的實例方法引用：ClassName::methodName

構造方法引用：Class::new

數組構造方法引用：TypeName[]::new

public class InstanceMethodRef {
  public static void main(String[] args) {
    List users=new ArrayList();
    for(int i=1;i<10;i++){
      users.add(new User(i,”billy”+Integer.toString(i)));
    }
    users.stream().map(User::getName).forEach(System.out::println);
  }
}

注意幾點：
對于第一個方法引用User::getName，表示User類的實例方法。在執行時，Java會自動識別流中的元素（這里指User實例）是作為調用目標還是調用方法的參數。
一般來說，如果使用的是靜態方法，或者調用目標明確，那么流內的元素會自動作為參數使用。如果函數引用表示實例方法，并且不存在調用目標，那么流內元素就會自動作為調用目標。
因此，如果一個類中存在同名的實例方法和靜態函數，那么編譯器就會感到很困惑，因為此時，它不知道應該使用哪個方法進行調用。

打開 Collection Api可以看到多了一個 stream() default 方法:

default Stream stream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}

Stream 允許以聲明方式處理集合等可以轉換為 Stream 的數據, 他有很多特點:

內部迭代 :與原有的 Iterator 不同, Stream 將迭代操作(類似 for / for-each )全部固化到了Api內部實現, 用戶只需傳入表達計算邏輯的 lambda 表達式(可以理解為 Supplier 、 Function 這些的 @FunctionalInterface 的實現), Stream 便會自動迭代- 數據觸發計算邏輯并生成結果. 內部迭代主要解決了兩方面的問題: 避免集合處理時的套路和晦澀 ; 便于庫內部實現的多核并行優化 .

流水線 :很多 Stream 操作會再返回一個 Stream , 這樣多個操作就可以鏈接起來, 形成一個大的流水線, 使其看起來像是 對數據源進行數據庫式查詢 , 這也就讓自動優化成為可能, 如 隱式并行 .

隱式并行 :如將 .stream() 替換為 .parallelStream() , Stream 則會自動啟用Fork/Join框架, 并行執行各條流水線, 并最終自動將結果進行合并.

延遲計算 :由于 Stream 大部分的操作(如 filter() 、 generate() 、 map() …)都是接受一段 lambda 表達式, 邏輯類似接口實現(可以看成是 回調 ), 因此代碼并不是立即執行的, 除非流水線上觸發一個終端操作, 否則中間操作不會執行任何處理.

短路求值 :有些操作不需要處理整個流就能夠拿到結果, 很多像 anyMatch() 、 allMatch() 、 limit() , 只要找到一個元素他們的工作就可以結束, 也就沒有必要執行后面的操作, 因此如果后面有大量耗時的操作, 此舉可大大節省性能.

Stream 構成
一個流管道(Stream pipeline)通常由3部分構成: 數據源(Source) -> 中間操作/轉換(Transforming) -> 終端操作/執行(Operations) : Stream 由數據源生成, 經由中間操作串聯起來的一條流水線的轉換, 最后由終端操作觸發執行拿到結果.

除了前面介紹過的 collection.stream() , 流的生成方式多種多樣, 可簡單概括為3類: 通用流 、 數值流 、 其他 , 其中以 通用流最為常用, 數值流是Java為 int 、 long 、 double 三種數值類型防 拆裝箱 成本所做的優化:
A、通用流

Arrays.stream(T[] array)

Stream.empty()

Stream.generate(Supplier s) 返回無限無序流，其中每個元素由Supplier生成.

Stream.iterate(T seed, UnaryOperator f) 返回無限有序流。

Stream.of(T... values)

Stream.concat(Stream a, Stream b) 創建一個懶惰連接的流，其元素是第一個流的所有元素，后跟第二個流的所有元素.

StreamSupport.stream(Spliterator spliterator, boolean parallel) 從Spliterator創建一個新的順序流或并行流。.

B、數值流

Arrays.stream(Xxx[] array) Returns a sequential Int/Long/DoubleStream with the specified array as its source.

XxxStream.empty() Returns an empty sequential Int/Long/DoubleStream .

XxxStream.generate(XxxSupplier s) Returns an infinite sequential unordered stream where each element is generated by the provided Int/Long/DoubleSupplier .

XxxStream.iterate(Xxx seed, XxxUnaryOperator f) Returns an infinite sequential ordered Int/Long/DoubleStream like as Stream.iterate(T seed, UnaryOperator f)

XxxStream.of(Xxx... values) Returns a sequential ordered stream whose elements are the specified values.

XxxStream.concat(XxxStream a, XxxStream b) Creates a lazily concatenated stream whose elements are all the elements of the first stream followed by all the elements of the second stream.

Int/LongStream.range(startInclusive, endExclusive) Returns a sequential ordered Int/LongStream from startInclusive (inclusive) to endExclusive (exclusive) by an incremental step of 1.

Int/LongStream.rangeClosed(startInclusive, endInclusive) Returns a sequential ordered Int/LongStream from startInclusive (inclusive) to endInclusive (inclusive) by an incremental step of 1.

C、其他
C.1、I/O Stream

BufferedReader.lines()

C.2、File Stream

Files.lines(Path path)

Files.find(Path start, int maxDepth, BiPredicate matcher, FileVisitOption... options)

DirectoryStream newDirectoryStream(Path dir)

Files.walk(Path start, FileVisitOption... options)

C.3、Jar

JarFile.stream()

C.4、Random

Random.ints()

Random.longs()

Random.doubles()

C.5、Pattern

splitAsStream(CharSequence input) …

另外, 三種數值流之間, 以及數值流與通用流之間都可以相互轉換:

數值流轉換: doubleStream.mapToInt(DoubleToIntFunction mapper) 、 intStream.asLongStream() …

數值流轉通用流: longStream.boxed() 、 intStream.mapToObj(IntFunction mapper) …

通用流轉數值流: stream.flatMapToInt(Function mapper) 、 stream.mapToDouble(ToDoubleFunction mapper) …

所有的中間操作都會返回另一個 Stream , 這讓多個操作可以鏈接起來組成中間操作鏈, 從而形成一條流水線, 因此它的特點就是前面提到的 延遲執行 : 觸發流水線上觸發一個終端操作, 否則中間操作不執行任何處理.

filter(Predicate predicate)

distinct() Returns a stream consisting of the distinct elements (according to Object.equals(Object) ) of this stream.

limit(long maxSize)

skip(long n)

sorted(Comparator comparator)

map(Function mapper) Returns a stream consisting of the results of applying the given function to the elements of this stream.

flatMap(Function> mapper) Returns a stream consisting of the results of replacing each element of this stream with the contents of a mapped stream produced by applying the - provided mapping function to each element.

peek(Consumer action) Returns a stream consisting of the elements of this stream, additionally performing the provided action on each element as elements are consumed from the resulting stream.

這里著重講解下 flatMap()
假設我們有這樣一個字符串list: List strs = Arrays.asList("hello", "alibaba", "world"); 如何列出里面各不相同的字符呢?

Stream> streamStream = strs.stream()  
        .map(str -> Arrays.stream(str.split("")));  

我們將 String 分解成 String[] 后再由 Arrays.stream() 將 String[] 映射成 Stream , 但這個結果是我們不想看到的: 我們明明想要的是 Stream 卻得到的是 Stream> , 他把我們想要的結果包到 Stream 里面了. 這時候就需要我們的 flatMap() 出場了:

Stream stringStream = strs.stream()
        .flatMap(str -> Arrays.stream(str.split("")));

flatMap() 把 Stream 中的層級結構扁平化了, 將內層 Stream 內的元素抽取出來, 最終新的 Stream 就沒有內層 Stream 了.
可以簡單概括為: flatMap() 方法讓你把一個流中的每個值都換成另一個 Stream , 然后把所有的 Stream 連接起來成為一個 Stream .

終端操作不僅擔負著觸發流水線執行的任務, 他還需要拿到流水線執行的結果, 其結果為任何不是流的值.

count()

max(Comparator comparator)

min(Comparator comparator)

allMatch(Predicate predicate)

anyMatch(Predicate predicate)

noneMatch(Predicate predicate)

findAny()

findFirst()

reduce(BinaryOperator accumulator) Performs a reduction on the elements of this stream, using an associative accumulation function, and returns an Optional describing the reduced value, if any.

toArray()

forEach(Consumer action)

forEachOrdered(Consumer action) Performs an action for each element of this stream, in the encounter order of the stream if the stream has a defined encounter order.

collect(Collector collector) Performs a mutable reduction operation on the elements of this stream using a Collector .

像 IntStream / LongStream / DoubleStream 還提供了 average() 、 sum() 、 summaryStatistics() 這樣的操作, 拿到一個對 Stream 進行匯總了的結果.

java.util.stream.Stream 接口繼承自 java.util.stream.BaseStream 接口, 而 BaseStream 接口也提供了很多工具方法(如將串行流轉換為并行流的 parallel() 方法)供我們使用:

S onClose(Runnable closeHandler) Returns an equivalent stream with an additional close handler .

void close()

S unordered()

Iterator iterator()

Spliterator spliterator() Returns a spliterator for the elements of this stream.

S sequential()

S parallel()

boolean isParallel()

簡單點的：

static int [] arr={1,4,3,6,5,7,2,9};

public static void main(String[]args){
//Array.stream()方法返回了一個流對象。類似于集合或者數組，流對象也是一個對象的集合，它將給予我們遍歷處理流內元素的功能
  Arrays.stream(arr).forEach((x)->System.out.println(x));
}

復雜點的：

public void joiningList() {
    // 生成一段[0,20)序列
    List list = IntStream.range(0, 20)
            .boxed()
            .collect(Collectors.toList());

    // 將list內的偶數提取反向排序后聚合為一個String
    String string = list.stream()
            .filter(n -> n % 2 == 0)
            .sorted(Comparator.comparing((Integer i) -> i).reversed())
            .limit(3)
            .peek((i) -> System.out.println("remained: " + i))
            .map(String::valueOf)
            .collect(Collectors.joining());

    System.out.println(string);
}

public class StreamLambda {
    private List transactions;

    @Before
    public void setUp() {
        Trader raoul = new Trader("Raoul", "Cambridge");
        Trader mario = new Trader("Mario", "Milan");
        Trader alan = new Trader("Alan", "Cambridge");
        Trader brian = new Trader("Brian", "Cambridge");

        transactions = Arrays.asList(
                new Transaction(brian, 2011, 300),
                new Transaction(raoul, 2012, 1000),
                new Transaction(raoul, 2011, 400),
                new Transaction(mario, 2012, 710),
                new Transaction(mario, 2012, 700),
                new Transaction(alan, 2012, 950)
        );
    }

    @Test
    public void action() {
        // 1. 打印2011年發生的所有交易, 并按交易額排序(從低到高)
        transactions.stream()
                .filter(transaction -> transaction.getYear() == 2011)
                .sorted(Comparator.comparing(Transaction::getValue))
                .forEachOrdered(System.out::println);

        // 2. 找出交易員都在哪些不同的城市工作過
        Set distinctCities = transactions.stream()
                .map(transaction -> transaction.getTrader().getCity())
                .collect(Collectors.toSet());   // or .distinct().collect(Collectors.toList())
        System.out.println(distinctCities);

        // 3. 找出所有來自于劍橋的交易員, 并按姓名排序
        Trader[] traders = transactions.stream()
                .map(Transaction::getTrader)
                .filter(trader -> trader.getCity().equals("Cambridge"))
                .distinct()
                .sorted(Comparator.comparing(Trader::getName))
                .toArray(Trader[]::new);
        System.out.println(Arrays.toString(traders));

        // 4. 返回所有交易員的姓名字符串, 并按字母順序排序
        String names = transactions.stream()
                .map(transaction -> transaction.getTrader().getName())
                .distinct()
                .sorted(Comparator.naturalOrder())
                .reduce("", (str1, str2) -> str1 + " " + str2);
        System.out.println(names);

        // 5. 返回所有交易員的姓名字母串, 并按字母順序排序
        String letters = transactions.stream()
                .map(transaction -> transaction.getTrader().getName())
                .distinct()
                .map(name -> name.split(""))
                .flatMap(Arrays::stream)
                .sorted()
                .collect(Collectors.joining());
        System.out.println(letters);

        // 6. 有沒有交易員是在米蘭工作
        boolean workMilan = transactions.stream()
                .anyMatch(transaction -> transaction.getTrader().getCity().equals("Milan"));
        System.out.println(workMilan);

        // 7. 打印生活在劍橋的交易員的所有交易額總和
        long sum = transactions.stream()
                .filter(transaction -> transaction.getTrader().getCity().equals("Cambridge"))
                .mapToLong(Transaction::getValue)
                .sum();
        System.out.println(sum);

        // 8. 所有交易中，最高的交易額是多少
        OptionalInt max = transactions.stream()
                .mapToInt(Transaction::getValue)
                .max();
        // or transactions.stream().map(Transaction::getValue).max(Comparator.naturalOrder());
        System.out.println(max.orElse(0));

        // 9. 找到交易額最小的交易
        Optional min = transactions.stream()
                .min(Comparator.comparingInt(Transaction::getValue));
        System.out.println(min.orElseThrow(IllegalArgumentException::new));
    }
}

在Java8中，可以在接口不變的情況下，將流改為并行流。這樣，就可以很自然地使用多線程進行集合中的數據處理。

demo：我們希望可以統計一個1~1000000內所有的質數的數量。

IntStream.range(1,1000000).parallel().filter(PrimeUtil::isPrime).count();

從集合得到并行流

List ss =new ArrayList();
...
double ave = ss.parallelStream().mapToInt(s->s.score).average().getAsDouble();

int[]arr = new int [10000000];
Arrarys.parallelSort(arr);

1、Stream.generate

通過實現 Supplier 接口，你可以自己來控制流的生成。這種情形通常用于隨機數、常量的 Stream，或者需要前后元素間維持著某種狀態信息的 Stream。把 Supplier 實例傳遞給 Stream.generate() 生成的 Stream，默認是串行（相對 parallel 而言）但無序的（相對 ordered 而言）。由于它是無限的，在管道中，必須利用 limit 之類的操作限制 Stream 大小。

//生成 10 個隨機整數
Random seed = new Random();
Supplier random = seed::nextInt;
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);
//Another way
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
limit(10).forEach(System.out::println);

注意幾個關鍵詞：默認串行、無序、無限(需要進行短路求值操作如limit)。

2、Stream.iterate

iterate 跟 reduce 操作很像，接受一個種子值，和一個 UnaryOperator（例如 f）。然后種子值成為 Stream 的第一個元素，f(seed) 為第二個，f(f(seed)) 第三個，以此類推。

//生成一個等差數列 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27
Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));.

與 Stream.generate 相仿，在 iterate 時候管道必須有 limit 這樣的操作來限制 Stream 大小。

java.util.stream.Collectors 類的主要作用就是輔助進行各類有用的 reduction 操作，例如轉變輸出為 Collection，把 Stream 元素進行歸組。
1、groupingBy/partitioningBy

//按照年齡歸組
Map> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
 Map.Entry> persons = (Map.Entry) it.next();
 System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}


//按照未成年人和成年人歸組
Map> children = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));
System.out.println("Children number: " + children.get(true).size());
System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size());

//在使用條件“年齡小于 18”進行分組后可以看到，不到 18 歲的未成年人是一組，成年人是另外一組。partitioningBy 其實是一種特殊的 groupingBy，它依照條件測試的是否兩種結果來構造返回的數據結構，get(true) 和 get(false) 能即為全部的元素對象。

其實這里很多觀念和Spark的RDD操作很相似。
總之，Stream 的特性可以歸納為：

不是數據結構，它沒有內部存儲，它只是用操作管道從 source（數據結構、數組、generator function、IO channel）抓取數據。

它也絕不修改自己所封裝的底層數據結構的數據。例如 Stream 的 filter 操作會產生一個不包含被過濾元素的新 Stream，而不是從 source 刪除那些元素。

所有 Stream 的操作必須以 lambda 表達式為參數

不支持索引訪問，你可以請求第一個元素，但無法請求第二個，第三個，或最后一個。

很容易生成數組或者 List

惰性化，Intermediate 操作永遠是惰性化的。

很多 Stream 操作是向后延遲的，一直到它弄清楚了最后需要多少數據才會開始。

并行能力，當一個 Stream 是并行化的，就不需要再寫多線程代碼，所有對它的操作會自動并行進行的。

可以是無限的，集合有固定大小，Stream 則不必。limit(n) 和 findFirst() 這類的 short-circuiting 操作可以對無限的 Stream 進行運算并很快完成。

對于注解，Java 8 主要有兩點改進：類型注解和重復注解。
Java 8 的類型注解擴展了注解使用的范圍。在該版本之前，注解只能是在聲明的地方使用。現在幾乎可以為任何東西添加注解：局部變量、類與接口，就連方法的異常也能添加注解。新增的兩個注釋的程序元素類型 ElementType.TYPE_USE 和 ElementType.TYPE_PARAMETER 用來描述注解的新場合。
ElementType.TYPE_PARAMETER 表示該注解能寫在類型變量的聲明語句中。而 ElementType.TYPE_USE 表示該注解能寫在使用類型的任何語句中（例如聲明語句、泛型和強制轉換語句中的類型）。
對類型注解的支持，增強了通過靜態分析工具發現錯誤的能力。原先只能在運行時發現的問題可以提前在編譯的時候被排查出來。Java 8 本身雖然沒有自帶類型檢測的框架，但可以通過使用 Checker Framework 這樣的第三方工具，自動檢查和確認軟件的缺陷，提高生產效率。

在Java8之前使用注解的一個限制是相同的注解在同一位置只能聲明一次，不能聲明多次。Java 8 引入了重復注解機制，這樣相同的注解可以在同一地方聲明多次。重復注解機制本身必須用 @Repeatable 注解。

增加了一些新的 IO/NIO 方法，使用這些方法可以從文件或者輸入流中獲取流（java.util.stream.Stream），通過對流的操作，可以簡化文本行處理、目錄遍歷和文件查找。
新增的 API 如下：

BufferedReader.line(): 返回文本行的流 Stream

File.lines(Path, Charset):返回文本行的流 Stream

File.list(Path): 遍歷當前目錄下的文件和目錄

File.walk(Path, int, FileVisitOption): 遍歷某一個目錄下的所有文件和指定深度的子目錄

File.find(Path, int, BiPredicate, FileVisitOption... ): 查找相應的文件

下面就是用流式操作列出當前目錄下的所有文件和目錄：

Files.list(new File(".").toPath())
 .forEach(System.out::println);

Java 的日期與時間 API 問題由來已久，Java 8 之前的版本中關于時間、日期及其他時間日期格式化類由于線程安全、重量級、序列化成本高等問題而飽受批評。Java 8 吸收了 Joda-Time 的精華，以一個新的開始為 Java 創建優秀的 API。新的 java.time 中包含了所有關于時鐘（Clock），本地日期（LocalDate）、本地時間（LocalTime）、本地日期時間（LocalDateTime）、時區（ZonedDateTime）和持續時間（Duration）的類。歷史悠久的 Date 類新增了 toInstant() 方法，用于把 Date 轉換成新的表示形式。這些新增的本地化時間日期 API 大大簡化了了日期時間和本地化的管理。

Java日期/時間API包含以下相應的包。

java.time包：這是新的Java日期/時間API的基礎包，所有的主要基礎類都是這個包的一部分，如：LocalDate, LocalTime, LocalDateTime, Instant, Period, Duration等等。所有這些類都是不可變的和線程安全的，在絕大多數情況下，這些類能夠有效地處理一些公共的需求。

java.time.chrono包：這個包為非ISO的日歷系統定義了一些泛化的API，我們可以擴展AbstractChronology類來創建自己的日歷系統。

java.time.format包：這個包包含能夠格式化和解析日期時間對象的類，在絕大多數情況下，我們不應該直接使用它們，因為java.time包中相應的類已經提供了格式化和解析的方法。

java.time.temporal包：這個包包含一些時態對象，我們可以用其找出關于日期/時間對象的某個特定日期或時間，比如說，可以找到某月的第一天或最后一天。你可以非常容易地認出這些方法，因為它們都具有“withXXX”的格式。

java.time.zone包：這個包包含支持不同時區以及相關規則的類。

例如，下面是對 LocalDate，LocalTime 的簡單應用：

//LocalDate只保存日期系統的日期部分，有時區信息，LocalTime只保存時間部分，沒有時區信息。LocalDate和LocalTime都可以從Clock對象創建。
//LocalDate
LocalDate localDate = LocalDate.now(); //獲取本地日期
localDate = LocalDate.ofYearDay(2014, 200); // 獲得 2014 年的第 200 天 
System.out.println(localDate.toString());//輸出：2014-07-19
localDate = LocalDate.of(2014, Month.SEPTEMBER, 10); //2014 年 9 月 10 日 
System.out.println(localDate.toString());//輸出：2014-09-10
//LocalTime
LocalTime localTime = LocalTime.now(); //獲取當前時間
System.out.println(localTime.toString());//輸出當前時間
localTime = LocalTime.of(10, 20, 50);//獲得 10:20:50 的時間點
System.out.println(localTime.toString());//輸出: 10:20:50
//Clock 時鐘,Clock類可以替換 System.currentTimeMillis() 和 TimeZone.getDefault(). 如：Clock.systemDefaultZone().millis()
Clock clock = Clock.systemDefaultZone();//獲取系統默認時區 (當前瞬時時間 )
long millis = clock.millis();//

//LocalDateTime類合并了LocalDate和LocalTime，它保存有ISO-8601日期系統的日期和時間，但是沒有時區信息。
final LocalDateTime datetime = LocalDateTime.now();
final LocalDateTime datetimeFromClock = LocalDateTime.now( clock );
System.out.println( datetime );
System.out.println( datetimeFromClock );

//如果您需要一個類持有日期時間和時區信息，可以使用ZonedDateTime，它保存有ISO-8601日期系統的日期和時間，而且有時區信息。
final ZonedDateTime zonedDatetime = ZonedDateTime.now();
final ZonedDateTime zonedDatetimeFromClock = ZonedDateTime.now( clock );
final ZonedDateTime zonedDatetimeFromZone = ZonedDateTime.now( ZoneId.of( "America/Los_Angeles" ) );
System.out.println( zonedDatetime );
System.out.println( zonedDatetimeFromClock );
System.out.println( zonedDatetimeFromZone );

Duration類，Duration持有的時間精確到納秒。它讓我們很容易計算兩個日期中間的差異。讓我們來看一下：

// Get duration between two dates
final LocalDateTime from = LocalDateTime.of( 2014, Month.APRIL, 16, 0, 0, 0 );
final LocalDateTime to = LocalDateTime.of( 2015, Month.APRIL, 16, 23, 59, 59 );
 
final Duration duration = Duration.between( from, to );
System.out.println( "Duration in days: " + duration.toDays() );
System.out.println( "Duration in hours: " + duration.toHours() );

上面的例子計算了兩個日期（2014年4月16日和2014年5月16日）之間的持續時間（基于天數和小時）

日期API操作

//日期算術操作，多數日期/時間API類都實現了一系列工具方法，如：加/減天數、周數、月份數，等等。還有其他的工具方法能夠使用TemporalAdjuster調整日期，并計算兩個日期間的周期。
LocalDate today = LocalDate.now();
//Get the Year, check if it"s leap year
System.out.println("Year "+today.getYear()+" is Leap Year? "+today.isLeapYear());
//Compare two LocalDate for before and after
System.out.println("Today is before 01/01/2015? "+today.isBefore(LocalDate.of(2015,1,1)));
//Create LocalDateTime from LocalDate
System.out.println("Current Time="+today.atTime(LocalTime.now()));
//plus and minus operations
System.out.println("10 days after today will be "+today.plusDays(10));
System.out.println("3 weeks after today will be "+today.plusWeeks(3));
System.out.println("20 months after today will be "+today.plusMonths(20));
System.out.println("10 days before today will be "+today.minusDays(10));
System.out.println("3 weeks before today will be "+today.minusWeeks(3));
System.out.println("20 months before today will be "+today.minusMonths(20));

//Temporal adjusters for adjusting the dates
System.out.println("First date of this month= "+today.with(TemporalAdjusters.firstDayOfMonth()));
LocalDate lastDayOfYear = today.with(TemporalAdjusters.lastDayOfYear());
System.out.println("Last date of this year= "+lastDayOfYear);

Period period = today.until(lastDayOfYear);
System.out.println("Period Format= "+period);
System.out.println("Months remaining in the year= "+period.getMonths()); 

解析和格式化：將一個日期格式轉換為不同的格式，之后再解析一個字符串，得到日期時間對象

        //Format examples
        LocalDate date = LocalDate.now();
        //default format
        System.out.println("Default format of LocalDate="+date);
        //specific format
        System.out.println(date.format(DateTimeFormatter.ofPattern("d::MMM::uuuu")));
        System.out.println(date.format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE));
 
        LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.now();
        //default format
        System.out.println("Default format of LocalDateTime="+dateTime);
        //specific format
        System.out.println(dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("d::MMM::uuuu HH::mm::ss")));
        System.out.println(dateTime.format(DateTimeFormatter.BASIC_ISO_DATE));
 
        Instant timestamp = Instant.now();
        //default format
        System.out.println("Default format of Instant="+timestamp);
 
        //Parse examples
        LocalDateTime dt = LocalDateTime.parse("27::Apr::2014 21::39::48",
                DateTimeFormatter.ofPattern("d::MMM::uuuu HH::mm::ss"));
        System.out.println("Default format after parsing = "+dt);

舊的日期時間支持轉換：

        //Date to Instant
        Instant timestamp = new Date().toInstant();
        //Now we can convert Instant to LocalDateTime or other similar classes
        LocalDateTime date = LocalDateTime.ofInstant(timestamp, 
                        ZoneId.of(ZoneId.SHORT_IDS.get("PST")));
        System.out.println("Date = "+date);
 
        //Calendar to Instant
        Instant time = Calendar.getInstance().toInstant();
        System.out.println(time);
        //TimeZone to ZoneId
        ZoneId defaultZone = TimeZone.getDefault().toZoneId();
        System.out.println(defaultZone);
 
        //ZonedDateTime from specific Calendar
        ZonedDateTime gregorianCalendarDateTime = new GregorianCalendar().toZonedDateTime();
        System.out.println(gregorianCalendarDateTime);
 
        //Date API to Legacy classes
        Date dt = Date.from(Instant.now());
        System.out.println(dt);
 
        TimeZone tz = TimeZone.getTimeZone(defaultZone);
        System.out.println(tz);
 
        GregorianCalendar gc = GregorianCalendar.from(gregorianCalendarDateTime);
        System.out.println(gc);

Future是Java 5添加的類，用來描述一個異步計算的結果。你可以使用isDone方法檢查計算是否完成，或者使用get阻塞住調用線程，直到計算完成返回結果，你也可以使用cancel方法停止任務的執行。
雖然Future以及相關使用方法提供了異步執行任務的能力，但是對于結果的獲取卻是很不方便，只能通過阻塞或者輪詢的方式得到任務的結果。阻塞的方式顯然和我們的異步編程的初衷相違背，輪詢的方式又會耗費無謂的CPU資源，而且也不能及時地得到計算結果，為什么不能用觀察者設計模式當計算結果完成及時通知監聽者呢？
其實Google guava早就提供了通用的擴展Future:ListenableFuture、SettableFuture 以及輔助類Futures等,方便異步編程。

final String name = ...;
inFlight.add(name);
ListenableFuture future = service.query(name);
future.addListener(new Runnable() {
  public void run() {
    processedCount.incrementAndGet();
    inFlight.remove(name);
    lastProcessed.set(name);
    logger.info("Done with {0}", name);
  }
}, executor);

在Java 8中, 新增加了一個包含50個方法左右的類: CompletableFuture，提供了非常強大的Future的擴展功能，可以幫助我們簡化異步編程的復雜性，提供了函數式編程的能力，可以通過回調的方式處理計算結果，并且提供了轉換和組合CompletableFuture的方法。
CompletableFuture類實現了CompletionStage和Future接口，所以你還是可以像以前一樣通過阻塞或者輪詢的方式獲得結果，盡管這種方式不推薦使用。
盡管Future可以代表在另外的線程中執行的一段異步代碼，但是你還是可以在本身線程中執行：

public class BasicMain {
    public static CompletableFuture compute() {
        final CompletableFuture future = new CompletableFuture<>();
        return future;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final CompletableFuture f = compute();
        class Client extends Thread {
            CompletableFuture f;
            Client(String threadName, CompletableFuture f) {
                super(threadName);
                this.f = f;
            }
            @Override
            public void run() {
                try {
                    System.out.println(this.getName() + ": " + f.get());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        new Client("Client1", f).start();
        new Client("Client2", f).start();
        System.out.println("waiting");

        //上面的代碼中future沒有關聯任何的Callback、線程池、異步任務等，如果客戶端調用future.get就會一致傻等下去。除非我們顯式指定complete
        f.complete(100);
        //f.completeExceptionally(new Exception());
        System.in.read();
    }
}

CompletableFuture.complete()、CompletableFuture.completeExceptionally只能被調用一次。但是我們有兩個后門方法可以重設這個值:obtrudeValue、obtrudeException，但是使用的時候要小心，因為complete已經觸發了客戶端，有可能導致客戶端會得到不期望的結果。

1、創建CompletableFuture對象。

public static CompletableFuture completedFuture(U value)

public class Main {
    private static Random rand = new Random();
    private static long t = System.currentTimeMillis();
    static int getMoreData() {
        System.out.println("begin to start compute");
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        System.out.println("end to start compute. passed " + (System.currentTimeMillis() - t)/1000 + " seconds");
        return rand.nextInt(1000);
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(Main::getMoreData);
        Future f = future.whenComplete((v, e) -> {
            System.out.println(v);
            System.out.println(e);
        });
        System.out.println(f.get());
        System.in.read();
    }
}

CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    return 100;
});
CompletableFuture f =  future.thenApplyAsync(i -> i * 10).thenApply(i -> i.toString());
System.out.println(f.get()); //"1000"

CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    return 100;
});
CompletableFuture f =  future.thenAccept(System.out::println);
System.out.println(f.get());

CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    return 100;
});
CompletableFuture f =  future.thenAcceptBoth(CompletableFuture.completedFuture(10), (x, y) -> System.out.println(x * y));
System.out.println(f.get());

CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    return 100;
});
CompletableFuture f =  future.thenRun(() -> System.out.println("finished"));
System.out.println(f.get());

Random rand = new Random();
CompletableFuture future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    try {
        Thread.sleep(10000 + rand.nextInt(1000));
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return 100;
});
CompletableFuture future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    try {
        Thread.sleep(10000 + rand.nextInt(1000));
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return 200;
});
CompletableFuture f =  future.applyToEither(future2,i -> i.toString());