Lambda 表达式

Lambda 表达式：带有参数变量的表达式
Lambda 表达式由参数列表、箭头（->）和 Lambda 主体组成
基本语法：(parameters) -> expression 或 (parameters) -> { statements; }（注意表达式与语句的区别）
Java 编译器可以从上下文（目标类型）推断出用什么函数式接口来配合 Lambda 表达式，因此可以在 Lambda 语法中省去标注参数类型，当 Lambda 仅有一个类型需要推断的参数时，参数名称两边的括号也可以省略
在 Lambda 主体中引用的局部变量必须使用 final 修饰或事实上最终的（类似匿名内部类）

函数式接口

有且仅有一个抽象方法的接口（@FunctionalInterface 注解用于表示该接口会设计成一个函数式接口），如 Comparator、Runnable、Callable

函数描述符

函数式接口的抽象方法的签名（Lambda 表达式的签名）
特殊的 void 兼容规则：如果一个 Lambda 的主体是一个语句表达式，它就和一个返回 void的函数描述符兼容

使用 Lambda

Lambda 表达式以内联的形式为函数式接口的抽象方法提供实现，并把整个表达式作为函数式接口的一个实例（即 Lambda 表达式是函数式接口一个具体实现的实例）
作用：传递代码片段
注意：只有在接受函数式接口的地方才可以使用 Lambda 表达式

常见的函数式接口

函数式接口	抽象方法	函数描述符	默认方法	静态方法
Comparator<T>	`int compare(T o1, T o2)`	(T,T) -> int	reversed, thenComparing	naturalOrder, comparing, reverseOrder, nullsFirst, nullsLast
Runnable	`void run()`	() -> void
Callable<V>	`V call()`	() -> V
Predicate<T>	`boolean test(T t)`	T -> boolean	and, or, negate
BiPredicate<T, U>	`boolean test(T t, U u)`	(T,U) -> boolean
Consumer<T>	`void accept(T t)`	T -> void	andThen
BiConsumer	`void accept(T t, U u)`	(T,U) -> void
Supplier<T>	`T get()`	() -> T
Function<T,R>	`R apply(T t)`	T -> R	andThen, compose	identity
BiFunction<T, U, R>	`R apply(T t, U u)`	(T,U) -> R
UnaryOperator<T>	`T apply(T t)`	T -> T
BinaryOperator<T>	`Tt apply(T t1, T t2)`	(T,T) -> T

方法引用

基本语法：目标引用 :: 方法名
作用：直接传递现有的方法实现
方法引用主要有四类（仅有一个方法调用的 Lambda 方法体）
- 指向静态方法的方法引用，args -> ClassName.staticMethod(args) 等价 ClassName::staticMethod
- 指向任意类型的实例方法的方法引用，(arg0, rest) -> arg0.instanceMethod(rest) 等价 ClassName::instanceMethod（arg0 的类型是 ClassName）
- 指向现有对象的实例方法的方法引用，args -> expr.instanceMethos(args) 等价 expr::instanceMethod
- 构造函数引用，ClassName::new（需要有无参构造器）

流

java.util.stream.Stream
流：从支持数据处理操作的源生成的元素序列
集合是一个内存中的数据结构，包含数据结构中目前所有的值，其主要目的是以特定的时间/空间复杂度存储和访问元素
流是在概念上固定的数据结构，其元素是按需计算的（即延迟计算），流的目的在于表达计算

注意：流只能遍历一次

流操作

可分为两类操作
- 中间操作（intermediate operation）：可以连接起来的流操作，中间操作会返回另一个流
- 终端操作（terminal operation）：关闭流的操作，终端操作会从流的流水线生成结果（任何不是流的值）
除非流水线上触发一个终端操作，否则中间操作不会执行任何处理（延迟执行）
流的使用一般包括三件事：
- 一个数据源（如集合）来执行一个查询
- 一个中间操作链，形成一条流的流水线
- 一个终端操作，执行流水线，并能生成结果

使用流

图 1 中间操作和终端操作

筛选

Stream<T> filter(Predicate<T> predicate)：用谓词筛选，返回一个包括所有符合谓词的元素的流（用谓词筛选）
Stream<T> distinct()：返回一个元素各异（根据流所生成元素的 hashCode 和 equals 方法实现）的流（筛选各不相同的元素）

// distinct elements by property or key
static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
    Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
    return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
}
list.stream().filter(distinctByKey(b -> b.getName()));

切片

Stream<T> limit(long maxSize)：返回一个不超过给定长度的流（截短流）
Stream<T> skip(long n)：返回一个扔掉了前 n 个元素的流（跳过元素）

映射

提取或转换流中的元素
Stream<R> map(Function<T, R> mapper)：对流中每一个元素应用函数（元素映射为新元素）
Stream<R> flatMap(Function<T, Stream<R>> mapper)：把一个流中的每个元素都换成另一个流，然后把所有转换的流连接起来成为一个流（流的扁平化）（元素映射为流）

图 2 Java_8_flatMap_example

查找和匹配

boolean allMatch(Predicate<T> predicate)：流中的元素是否都能匹配给定的谓词
boolean anyMatch(Predicate<T> predicate)：流中是否有一个元素能匹配给定的谓词
boolean noneMatch(Predicate<T> predicate)：流中是否没有任何元素与给定的谓词匹配
Optional<T> findAny()：返回当前流中的任意元素
Optional<T> findFirst()：返回当前流中的第一个元素

归约

将流中所有的元素迭代合并成一个结果
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：初始值 identity，accumulator 将两个流元素结合起来并产生一个新值（适用于不可变的归约）
U reduce(U identity, BiFunction<U, T, U> accumulator, BinaryOperator combiner)：
Optional<T> min(Comparator<T> comparator)：根据提供的 Comparator 返回此流的最小元素
Optional<T> max(Comparator<T> comparator)：根据提供的 Comparator 返回此流的最大元素
R collect(Collector<T, A, R> collector)
R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)：自定义收集器的供应源 supplier、累加器 accumulator、组合器 combiner

Collector 接口

// T - 流中元素的类型，A - 累加器的类型，R - 收集操作的结果对象的类型
public interface Collector<T, A, R> {
    Supplier<A> supplier(); // 建立新的结果容器
    BiConsumer<A, T> accumulator(); // 将元素添加到结果容器（累加器是原位更新）
    BinaryOperator<A> combiner(); // 合并两个结果容器
    Function<A, R> finisher(); // 对结果容器应用最终转换
    Set<Collector.Characteristics> characteristics(); // 定义收集器的行为：UNORDERED、CONCURRENT、IDENTITY_FINISH
    // UNORDERED——归约结果不受流中元素的遍历和累积顺序的影响
    // CONCURRENT——accumulator 函数可以从多个线程同时调用，且该收集器可以并行归约流（如果收集器没有标为 UNORDERED，则仅在用于无序数据源时才可以并行归约）
    // IDENTITY_FINISH——完成器方法返回的函数是一个恒等函数，可以跳过，即累加器对象 A 将会直接用作归约过程的最终结果 R
}

自定义收集

// 方法 1：自定义 Collector
public class ToListCollector<T> implements Collector<T, List<T>, List<T>> {
    @Override
    public Supplier<List<T>> supplier() {
        return ArrayList::new; // 创建集合操作的起始点
    }
    @Override
    public BiConsumer<List<T>, T> accumulator() {
        return List::add; // 累积遍历过的项目，原位修改累加器
    }
    @Override
    public BinaryOperator<List<T>> combiner() {
        return (list1, list2) -> {
            list1.addAll(list2); // 修改第一个累加器，将其与第二个累加器的内容合并
            return list1; // 返回修改后的第一个累加器
        };
    }
    @Override
    public Function<List<T>, List<T>> finisher() {
        return Function.identity(); // 恒等函数
    }
    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        // 为收集器添加 IDENTITY_FINISH和 CONCURRENT标志
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(IDENTITY_FINISH, CONCURRENT));
    }
}
List<Dish> dishes = menuStream.collect(new ToListCollector<Dish>());
// 方法 2：对于 CONCURRENT 和 IDENTITY_FINISH 但并非 UNORDERED 的收集操作
List<Dish> dishes = menuStream.collect(ArrayList::new, List::add, List::addAll);

预定义收集器

Collectors 实用类中提供了很多静态工厂方法用于创建常见的收集器 collector 的实例，这些收集器主要提供三大功能
将流元素归约和汇总为一个值
- 计算流中元素的个数：Collectors.counting
- 最大值和最小值：Collectors.maxBy、Collectors.minBy，返回类型是 Optional
- 汇总：求和 Collectors.summingInt、Collectors.summingLong、Collectors.summingDouble；求平均数 Collectors.averagingInt、Collectors.averagingLong、Collectors.averagingDouble
- 收集关于流中元素 Integer 属性的统计值（元素个数、总和、平均值、最大值、最小值等）：Collectors.summarizing
- 连接对流中每个元素调用 toString 方法所生成的字符串：Collectors.joining
- 广义的归约汇总：Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op)Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op)Collector<T, ?, U> reducing(U identity, Function<T, U> mapper, BinaryOperator op)：归约操作的起始值 identity（也是流中没有元素时的返回值），转换函数 mapper，累积函数 op 将两个转换得到的结果累积成一个同类型的值（使用于可变的归约）
元素分组
- Collector<T, ?, Map<K, List<T>>> groupingBy(Function<T, K> classifier)：分组函数 classifier 把流中的元素分成不同的组，把分组函数返回的值作为映射的键，把流中所有具有这个分类值的元素的列表作为对应的映射值，groupingBy(f) 实际上是 groupingBy(f, toList()) 的简便写法（注意：分组函数的返回值即映射的键不能为 null）
- Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy(Function<T, K> classifier, Collector<T, A, D> downstream)：下游的收集器 downstream 对分到同一组中的所有流元素执行进一步归约操作，可实现多级分组、按子组收集数据等

Map<String, Map<String, Summary>> sumMap = stuList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassName,
        Collectors.groupingBy(Student::getGender,
            Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), stus -> {
                int score1Total = 0, score2Total = 0;
                for (Student student : stus) {
                    score1Total += student.getScore1();
                    score2Total += student.getScore2();
                }
                // int score1Total = stus.stream().mapToInt(Student::getScore1).sum();
                // int score2Total = stus.stream().mapToInt(Student::getScore2).sum();
                Student stu = stus.get(0);
                return new Summary(stu.getClassName(), stu.getGender(), score1Total, score2Total);
            }))
    ));

元素分区
- Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<T> predicate)：分区函数 predicate，得到的分组 Map 的键类型是 Boolean，最多可以分为两组
- Collector<T, ?, Map<Boolean, D>> partitioningBy(Predicate<T> predicate, Collector<T, A, D> downstream)
其它
- Collector<T, ?, List<T>> toList()：把流中所有元素收集到一个 List
- Collector<T, ?, Set<T>> toSet()：把流中所有元素收集到一个 Set，删除重复项
- Collector<T, ?, Map<K, U>> toMap(Function<T, K> keyMapper, Function<T, U> valueMapper)
- Collector<T, ?, Map<K, U>> toMap(Function<T, K> keyMapper, Function<T, U> valueMapper, BinaryOperator mergeFunction)
- Collector<T, ?, M> toMap(Function<T, K> keyMapper, Function<T, U> valueMapper, BinaryOperator mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier)：keyMapper - 产生 key 的映射函数；valueMapper - 产生 value 的映射函数（产生的 value 不能为 null）；mergeFunction - 一个合并函数，用于解决与相同 key 相关联的 value 之间的冲突，提供给 Map.merge(Object, Object, BiFunction)；mapSupplier - 返回一个新的空的 Map 的函数，其中将插入结果
- Collector<T, ?, C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory)：把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合
- Collector<T, A, RR> collectingAndThen(Collector<T, A, R> downstream, Function<R, RR> finisher)：包裹另一个收集器，对其结果应用转换函数 finisher 把收集器的结果转换为另一种类型
- Collector<T, ?, R> mapping(Function<T, U> mapper, Collector<U, A, R> downstream)：mapper 对流中的元素做变换，downstream 将变换的结果对象收集起来
 
 图 3 Collectors类中的静态工厂方法

其它

long count()：返回此流中的元素数
void forEach(Consumer<T> action)：对此流的每个元素执行操作
void forEachOrdered(Consumer<T> action)：按流中元素的顺序对此流的每个元素执行操作
Stream<T> sorted()：返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序（要求流中元素的类型必须实现 Comparable 接口）
Stream<T> sorted(Comparator<T> comparator)：返回由此流的元素组成的流，根据提供的 Comparator 进行排序
S unordered()：把有序流变成无序流，S 是 BaseStream 的实现类型
Stream<T> peek(Consumer<T> action)：返回由该流的元素组成的流，另外在从生成的流中消耗元素时对每个元素执行提供的操作（拆分）
Object[] toArray()：返回一个包含此流的元素的数组

静态方法

Stream<T> concat(Stream<T> a, Stream<T> b)：合并两个流

数值流

流有三种基本的原始类型特化：IntStream、DoubleStream 和 LongStream，流中的元素类型分别为 int、long 和 double
原始类型流映射到数值流
- IntStream mapToInt(ToIntFunction<T> mapper)
- LongStream mapToLong(ToLongFunction<T> mapper)
- DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction<T> mapper)
数值流转换回对象流
- Stream<Integer> boxed()、Stream<Long> boxed()、Stream<Double> boxed()：装箱
- Stream mapToObj(IntFunction mapper)、Stream mapToObj(LongFunction mapper)、Stream mapToObj(DoubleFunction mapper)
数值流之间的相互转换
- LongStream mapToLong(IntToLongFunction mapper)、IntStream mapToInt(LongToIntFunction mapper)
- DoubleStream mapToDouble(IntToDoubleFunction mapper)、DoubleStream mapToDouble(LongToDoubleFunction mapper)IntStream mapToInt(DoubleToIntFunction mapper)、LongStream mapToLong(DoubleToLongFunction mapper)

类方法

IntStream range(int startInclusive, int endExclusive)、LongStream range(long startInclusive, long endExclusive)：生成某个范围内的数字，不包含结束值
IntStream rangeClosed(int startInclusive, int endInclusive)、LongStream rangeClosed(long startInclusive, long endInclusive)：生成某个范围内的数字，包含结束值

实例方法

OptionalInt max()、OptionalLong max()、OptionalDouble max()：求最大值
OptionalInt min()、OptionalLong min()、OptionalDouble min()：求最大值
int sum()、long sum()、double sum()：求和，默认返回 0

构建流

从集合创建
- 使用 Collection 接口中的抽象方法 Stream<E> stream()创建一个流
由值创建流
- 使用 Stream 类中静态方法 Stream.of(T… values) 通过显式值创建一个流
- 使用 Stream 类中静态方法Stream.empty()，创建一个空流
由数组创建流
- 使用 Arrays 类中静态方法 Arrays.stream(T[] array) 从数组创建一个流
由文件生成流
- 使用 Files 类中静态方法Files.lines(Path path, Charset cs)，返回一个由指定文件中的各行构成的字符串流
由函数生成流：创建无限流
- 迭代：使用 Stream 类中静态方法 Stream.iterate(T seed, UnaryOperator<T> f)，依次对每个新生成的值应用函数 f，流的第一个元素是初始值 seed
- 生成：使用 Stream 类中静态方法 Stream.generate(Supplier<T> s)：流的每个元素由 s 提供

并行流

parallelStream()
parallel()：把顺序流转成并行流
sequential()：把并行流转成顺序流
并行流背后使用的基础架构是 Java 7 中引入的 Fork/Join 分支/合并框架（以递归方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，在不同的线程上执行，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果）
默认的线程池是 ForkJoinPool，默认的线程数量是处理器数量（Runtime.getRuntime().availableProcessors()）

Optional<T>

Optional 类（java.util.Optional）是一个容器类，代表一个值存在或不存在
基础类型的 Optional 对象：OptionalInt、OptionalLong、OptionalDouble

静态方法

Optional<T> empty()：返回一个空的 Optional 实例
Optional<T> of(T value)：返回具有指定非空值的 Optional 实例，如果该值为 null，则抛出一个 NullPointerException 异常
Optional<T> ofNullable(T value)：返回一个指定值的 Optional，如果值为 null，则返回一个空的 Optional

实例方法

boolean isPresent()：在值存在时就返回 true，否则返回 false
void ifPresent(Consumer<T> block)：在值存在的时候执行给定的代码块，否则什么也不做
Optional map(Function<T, U> mapper)：如果值存在，就对该值执行提供的 mapping 函数调用，否则返回一个空的 Optional 对象
Optional flatMap(Function<T, Optional> mapper)：如果值存在，就对该值执行提供的 mapping 函数调用，返回一个 Optional 类型的值，否则就返回一个空的 Optional 对象（将两层的 Optional 对象转换为单一 Optional 对象）
Optional<T> filter(Predicate<T> predicate)：如果值存在并且满足提供的谓词，就返回包含该值的 Optional 对象；否则返回一个空的 Optional 对象
T get()：在值存在时返回值，否则抛出一个 NoSuchElementException 异常
T orElse(T other)：返回值（如果存在），否则返回 other
T orElseGet(Supplier<T> other)：返回值（如果存在），否则调用 other 并返回该调用的结果
T orElseThrow(Supplier<X> exceptionSupplier)：返回包含的值（如果存在），否则抛出由 exceptionSupplier 创建的异常

新的日期和时间 API

java.time 包中，日期-时间对象是不可变的
Temporal 的实现类：Instant（代表一个具体的时刻）、LocalDate（代表不带时区的日期）、LocalTime（代表不带时区的时间）、LocalDateTime（代表不带时区的日期、时间）、Year（代表年）、YearMonth（代表年月）、ZonedDateTime（代表带相对于指定时区的日期、时间）
TemporalAmount 的实现类：Duration（代表以秒和纳秒衡量的时长）、Period（代表以年、月、日衡量的时长）
ZoneId（代表一个时区）、ZoneOffset（ZoneId 的子类，代表与 UTC/格林尼治时间的绝对偏差）
Clock（用于获取指定时区的当前日期、时间）
DayOfWeek（星期枚举类）、Month（月份枚举类）
ChronoUnit（时间单位枚举类）：YEARS、MONTHS、WEEKS、DAYS、HOURS、MINUTES、SECONDS、NANOS 等
格式器类：DateTimeFormatter，其所有实例都是线程安全的
根据模式字符串来创建 DateTimeFormatter 格式器，类方法：DateTimeFormatter ofPattern(String pattern)
使用 DateTimeFormatter 格式化为字符串
- 调用 DateTimeFormatter 对象的 format(TemporalAccessor temporal) 将日期、时间（LocalDate、LocalDateTime、LocalTime 等实例）格式化为字符串
- 调用 LocalDate、LocalDateTime、LocalTime 等日期、时间对象的 format(DateTimeFormatter formatter) 方法执行格式化
使用 DateTimeFormatter 解析字符串通过日期、时间对象提供的 parse(CharSequence text)或parse(CharSequence text, DateTimeFormatter formatter) 方法解析日期、时间字符串（默认的格式是 DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME、DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE、DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_TIME，如 "2011-12-03T10:15:30.1234"，"T" 不区分大小写，秒和纳秒可选）

// 获取当前日期
LocalDate today = LocalDate.now();
today.lengthOfMonth(); // today.get(ChronoField.DAY_OF_MONTH);
// 判断是否时闰年
today.isLeapYear();
// 获取当前时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 设置时间
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.of(2018, 10, 1, 23, 59, 59);
// 获取年、月、日、时、分、秒
dateTime.getYear(); // dateTime.get(ChronoField.YEAR);
dateTime.getMonth().getValue(); // dateTime.get(ChronoField.MONTH_OF_YEAR);
dateTime.getDayOfMonth(); // dateTime.get(ChronoField.DAY_OF_MONTH);
dateTime.getHour();
dateTime.getMinute();
dateTime.getSecond();
// 调整日期/时间，返回修改了属性的新对象
dateTime.withDayOfMonth(25); // dateTime.with(ChronoField.DAY_OF_MONTH, 25)
// 当月的最后一天
dateTime.with(TemporalAdjusters.lastDayOfMonth());
// 比较先后
dateTime.isAfter(now);
dateTime.isBefore(now);
// 加减时间
dateTime.plusDays(1); // dateTime.plus(1, ChronoUnit.DAYS);
dateTime.minusDays(1);
// 格式化
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
// LocalDateTime 转 String
formatter.format(dateTime); // dateTime.format(formatter);
// String 转 LocalDateTime
LocalDateTime.parse("2018-10-01 23:59:59", formatter);
// LocalDateTime 转 LocalDate、LocalTime
LocalDate localDate = dateTime.toLocalDate();
LocalTime localTime = dateTime.toLocalTime();
// LocalDate、LocalTime 转 LocalDateTime
LocalDateTime localDateTime = localDate.atStartOfDay();
LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.of(localDate, localTime);
// 获取当前时间戳
long millisecond = Instant.now().toEpochMilli(); // 转换当前时间的毫秒值
long second = Instant.now().getEpochSecond(); // 获取当前时间的秒数
Instant.ofEpochMilli(millisecond); // 毫秒值转 Instant
// 将此日期转换为从 1970-01-01 开始的天数
dateTime.toEpochDay();
// 将此日期时间转换为从 1970-01-01T00：00：00Z 开始的秒数
dateTime.toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli();
// LocalDateTime 转换为 ZonedDateTime，再转换为 Instant，再转换为 Date
Date date = Date.from(dateTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
// Date 转换为 Instant，再转换为 LocalDateTime
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.ofInstant(date.toInstant(), ZoneId.systemDefault());
// 获取相差时间间隔
amount = start.until(end, ChronoUnit.DAYS); // end.toEpochDay() - start.toEpochDay()
amount = ChronoUnit.DAYS.between(start, end);
// 时间长度：Duration、Period
Duration d1 = Duration.between(time1, time2);
Duration d1 = Duration.between(dateTime1, dateTime2);
Duration d2 = Duration.between(instant1, instant2);
Period tenDays = Period.between(date1, date2);
Period sixMonths = Period.ofMonths(6);
Duration sixSeconds = Duration.ofSeconds(6);
dateTime.plus(sixMonths);
dateTime.plus(sixSeconds);
// 时区 ID
ZoneId zoneId = ZoneId.systemDefault();
// ZoneId zoneId = TimeZone.getDefault().toZoneId();
// ZoneId romeZone = ZoneId.of("Asia/Shanghai");
zoneId.getId(); // 时区 ID：Asia/Shanghai
zoneId.getRules(); // 时区规则：ZoneRules[currentStandardOffset=+08:00]
// ZonedDateTime 有 LocalDateTime 几乎相同的方法，不同的是它可以设置时区
ZoneId zoneId = ZoneId.of("UTC+8");
ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.of(2018, 10, 1, 23, 59, 59, 1234, zoneId);
// 为时间点添加时区信息
ZonedDateTime zdt1 = date.atStartOfDay(zoneId); // 时间为 00:00:00
ZonedDateTime zdt2 = dateTime.atZone(zoneId);
ZonedDateTime zdt3 = instant.atZone(zoneId);

图 4 表示时间点的日期-时间类的通用方法

图 5 日期-时间类中表示时间间隔的通用方法

TemporalAdjusters 工厂类中返回 TemporalAdjuster（调整器）实例的静态方法
- firstDayOfMonth()：当月的第一天
- lastDayOfMonth()：当月的最后一天
- firstDayOfNextMonth()：下月的第一天
- lastInMonth(DayOfWeek dayOfWeek)：下月的最后一天
- firstDayOfNextYear()：明年的第一天
- firstDayOfYear()：当年的第一天
- lastDayOfYear()：今年的最后一天
- dayOfWeekInMonth(int ordinal, DayOfWeek dayOfWeek)：同一个月中，第几个符合星期几要求的值
- firstInMonth(DayOfWeek dayOfWeek)：同一个月中，第一个符合星期几要求的值
- lastInMonth(DayOfWeek dayOfWeek)：同一个月中，最后一个符合星期几要求的值
- previous(DayOfWeek dayOfWeek)：在当前日期之前第一个符合指定星期几要求的日期
- next(DayOfWeek dayOfWeek)：在当前日期之后第一个符合指定星期几要求的日期
- previousOrSame(DayOfWeek dayOfWeek)：在当前日期之后第一个符合指定星期几要求的日期，如果当前日期已经符合要求，直接返回该对象
- nextOrSame(DayOfWeek dayOfWeek)：在当前日期之后第一个符合指定星期几要求的日期，如果当前日期已经符合要求，直接返回该对象
图 6 DateTimeFormatter_Predefined_Formatters

Base64

Base64 是一种用 64 个字符来表示任意二进制数据的方法
Base64 编码会把 3 字节的二进制数据编码为 4 字节的文本数据，，长度比原来增加 1/3
java.util.Base64 工具类提供的静态方法用于获取以下三种 Base64 编码方案的编解码器（Base64.Encoder、Base64.Decoder）
- Basic（RFC4648）：输出被映射到一组字符 A-Za-z0-9+/，编码不添加任何行标，输出的解码仅支持 A-Za-z0-9+/
- URL and Filename safe（RFC4648URLSAFE）：输出映射到一组字符 `A-Za-z0-9+`，输出是 URL 和文件
- MIME（RFC2045）：输出映射到 MIME 友好格式，即输出每行不超过 76 个字符，并且使用 '\r' 并跟随 '\n' 作为分割，编码输出最后没有行分割

内部类

Base64.Encoder，实例方法：String encodeToString(byte[] src)：使用 Base64 编码方案将指定的字节数组编码为字符串 int encode(byte[] src, byte[] dst)：使用 Base64 编码方案对来自指定字节数组的所有字节进行编码，将生成的字节写入给定的输出字节数组 byte[] encode(byte[] src)：使用 Base64 编码方案将指定字节数组中的所有字节编码为新分配的字节数组 OutputStream wrap(OutputStream os)：使用 Base64 编码方案包装用于编码字节数据的输出流
Base64.Decoder，实例方法byte[] decode(String src)：使用 Base64 编码方案将 Base64 编码的字符串解码为新分配的字节数组 byte[] decode(byte[] src)：使用 Base64 编码方案从输入字节数组中解码所有字节，将结果写入新分配的输出字节数组 int decode(byte[] src, byte[] dst)：使用 Base64 编码方案从输入字节数组中解码所有字节，将结果写入给定的输出字节数组 InputStream wrap(InputStream is)：返回一个输入流，用于解码 Base64 编码字节流

其它语言新特性

注解

重复注解

要求：将注解标记为 @Repeatable，提供一个注解的容器

类型注解

从 Java 8 开始，注解已经能应用于任何类型，包括 new 操作符、类型转换、instanceof 检查、泛型类型参数，以及 implements 和 throws 子句

32 Java 8新特性

Lambda 表达式

函数式接口

函数描述符

使用 Lambda

常见的函数式接口

方法引用

流

流操作

使用流

筛选

切片

映射

查找和匹配

归约

Collector 接口

自定义收集

预定义收集器

其它

静态方法

数值流

类方法

实例方法

构建流

并行流

Optional<T>

静态方法

实例方法

新的日期和时间 API

Base64

内部类

其它语言新特性

注解

重复注解

类型注解

通用目标类型推断