Java8新特性有哪些?
【注意】本文节选自是 DZone 指南 Java 生态系统的专题文章,作者Trisha Gee是Java资深工程师和布道者。在本文中,Trisha Gee阐述了Java 8的重要特性以及使用的原因,由OneAPM工程师翻译。
一、要点速递
1、在很多情况下,Java8 都能提升应用性能,而无需任何改变或性能调优。
2、 Lambda 表达式、 Streams API 以及现有类的新方法都是提高生产力的重要工具。
3、Java8 新推出的 Optional 类型在处理 null 值时,能减少 NullPointerExceptions 的可能性,给开发者极大的灵活度。
二、其他特性:
速度更快
可以取悦老板、满足业务或运营人员的一大卖点是:Java8 运行应用时速度更快。通常,升级至 Java8 的应用都能得到速度上的提升,即便没有做任何改变或调优。对于为了迎合特定 JVM 而做出调整的应用,这或许并不适用。但 Java8 性能更优的理由还有很多:
80%以上的高端企业级应用都使用JAVA平台(电信、银行等)。JAVA是成熟的产品,已经有10年的历史。如果你想在Java行业有所建树,想要系统的进行java的学习,那么你可以来这个群,前面是二三一,中间是三一四,后面是零二八。连起来就可以了。 这里有很多互联网大牛教你学习,还有免费的课程。不是想学习的就不要加了。
常见数据结构的性能提升:对广受欢迎的 HashMap 进行的基准测试表明,它们在 Java8 中的性能更好。这种提升非常吸引人——你无需学习新的 Streams API 或 Lambda 语法,甚至不需要改变现有的代码,就能提升应用的性能。
垃圾回收器提升:通常,Java 应用性能取决于垃圾回收的效率。的确,糟糕的垃圾回收会很大程度上影响应用性能。Java8 对垃圾回收做了很多改变,能有效提升性能并简化调优。最为人熟知的改变是 PermGen 的移除与 Metaspace 的引入。
Fork/Join 速度提升:fork/join 框架是在 Java7 中首次引入的,目的是简化使用 JVM 的并发程序。Java8 中投入了很多努力进一步提升该框架。现在,fork/join 在 Streams API 中用于并发操作。
此外,Java8 中还包含诸多改进以支持并发。Oracle 在 JDK 8 中总结了这些性能提升。
代码行更少
Java 经常被人们诟病其样本代码太多。为此,Java8 新的 API 采用了更具功能性的方式,专注于实现什么而不是如何实现。
Lambda 表达式
Java8 中的 Lambda 表达式不仅是 Java 已有的匿名内部类—— Java8 推出之前传递行为的方法之外的语法糖衣。Lambda 表达式采用了 Java 7 的内部改变,因此运用起来相当流畅。想了解如何使用 Lambda 表达式简化代码,请继续阅读。
集合新方法介绍
Lambda 表达式与 Streams 可能是 Java8 最大的两个卖点,较少为人知的是 Java 现在允许开发者给现有类添加新的方法,而无需为了向后兼容性折中。这样,新的方法,结合 Lambda 表达式,能在很大程序上简化代码。比如,我们常常需要判断 Map 中的某个成员是否已经存在,如果不存在则创建之。在 Java8 之前,你可能会这么做:
private final Map<CustomerId, Customer> customers = new HashMap<>();
public void incrementCustomerOrders(CustomerId customerId) {
Customer customer = customers.get(customerId);
if (customer == null) {
customer = new Customer(customerId);
customers.put(customerId, customer);
}
customer.incrementOrders();
}
操作“检查某个成员在 map 中是否存在,若不存在则添加之”是如此常用,Java 现在为 Map 添加了一个新方法 computeIfAbsent 来支持这个操作。该方法的第二个参数是一个 Lambda 表达式,该表达式定义了如何创建缺少的成员。
public void incrementCustomerOrders(CustomerId customerId) {
Customer customer = customers.computeIfAbsent(customerId,
id -> new Customer(id));
customer.incrementOrders();
}
其实,Java8 还有一个新的特性,称为方法引用(method references),它能使我们用更简洁的代码实现该功能:
public void incrementCustomerOrders(CustomerId customerId) {
Customer customer = customers.computeIfAbsent(customerId, Customer::new);
customer.incrementOrders();
}
Java8 为 Map 与 List 都添加了新方法。你可以了解一下这些新方法,看它们能节省多少行代码。
Streams API
Streams API 为查询、操纵数据提供了更多灵活度。这是一个很强大的功能。阅读这些文章能对 Streams API 有更全面的了解。在大数据时代建立流畅的数据查询会非常有趣,而且也是常用的操作。比如,你有一列书,你希望按照字母表顺序排列这些书的作者名,且不含重复。
public List<Author> getAllAuthorsAlphabetically(List<Book> books) {
List<Author> authors = new ArrayList<>();
for (Book book : books) {
Author author = book.getAuthor();
if (!authors.contains(author)) {
authors.add(author);
}
}
Collections.sort(authors, new Comparator<Author>() {
public int compare(Author o1, Author o2) {
return o1.getSurname().compareTo(o2.getSurname());
}
});
return authors;
}
在上面的代码中,我们首先遍历这列书,如果书的作者从未在作者列表出现,则添加之。之后,我们根据作者的姓氏按字母表顺序对这些作者排序。这种排序操作正是 Streams 擅长解决的领域:
public List<Author> getAllAuthorsAlphabetically(List<Book> books) {
return books.Streams()
.map(book -> book.getAuthor())
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o1.getSurname().compareTo(o2.getSurname()))
.collect(Collectors.toList());
}
上面的做法不仅代码行更少,而且描述性更强——后来的开发者读到这段代码能够轻易理解:1、代码从书中获取作者姓名。2、只在意从未出现过的作者。3、返回的列表按照作者姓氏排序。将 Streams API 与其他新特性——方法引用(method references)、比较器(Comparator)的新方法结合使用,可以得到更加简洁的版本:
public List<Author> getAllAuthorsAlphabetically(List<Book> books) {
return books.Streams()
.map(Book::getAuthor)
.distinct()
.sorted(Comparator.comparing(Author::getSurname))
.collect(Collectors.toList());
}
这里,排序方法按照作者姓氏排序,更加显而易见了。
便于并行
此前我们浅聊过更利于开箱即用的性能,除了前面提到过的特性,Java8 能更好地利用 CPU 内核。将前例中的 Streams 方法替换为 parallelStreams,JVM 会将此运算分解为不同的任务,使用 fork/join 将这些任务运行在多个核上。然而,并行化并不是加速所有运算的魔法。并行化运算总是会带来更多工作——分解运算,整合结果,因此无法总是减少时间。但是,对适合并行化的例子,这么做还是颇有效率的。
最大化减少 Null 指针
Java8 的另一个新特性是全新的 Optional 类型。该类型的含义是“我可能有值,也可能是 null。“这样一来,API 就可以区分可能为 null 的返回值与绝对不会是 null 的返回值,从而最小化 NullPointerException 异常的发生几率。
Optional 最赞的用处是处理 null。例如,假设我们要从一个列表中找一本特定的书,新创建的 findFirst() 方法会返回 Optional 类型的值,表明它无法确保是否找到特定的值。有了这个可选择的值,我们接下来可以决定,如果是 null 值要如何处理。如果想要抛出一个自定义的异常,我们可以使用 orElseThrow:
public Book findBookByTitle(List<Book> books, String title) {
Optional<Book> foundBook = books.Streams()
.filter(book -> book.getTitle().equals(title))
.findFirst();
return foundBook.orElseThrow(() -> new BookNotFoundException("Did not find book with title " + title));
}
或者,你可以返回其他书:
return foundBook.orElseGet(() -> getRecommendedAlternativeBook(title));
或者,返回 Optional 类型,这样,该方法的调用者可以自己决定书没找到时要怎么做。
总结:Java8 作为 Java 语言的一次重大发布,包含语法上的更改、新的方法与数据类型,以及一些能默默提升应用性能的隐性改善。Oracle 已经不再支持 Java 7,因此许多公司都被迫向 Java8 转移。好消息是,Java8 对业务、现有的应用以及期望提高生产力的开发者都好好多。
2020-10-23 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
a.随着大数据的兴起,函数式编程在处理大数据上的优势开始体现,引入了Lambada函数式编程
b.使用Stream彻底改变了集合使用方式:只关注结果,不关心过程
c.新的客户端图形化工具界面库:JavaFX
d.良好设计的日期/时间API
e.增强的并发/并行API
f.Java与JS交互引擎 -nashorn
g.其他特性
二、函数接口
三、接口的默认方法和静态方法
四、注解
五、参数名称
六、容器:Optional(可选的)
七、日期
八、Stream
Java 8对于程序员的主要好处在于它提供了更多的编程工具和概念,能以更为简洁、更易于维护的方式解决新的或现有的编程问题。在Java 8中有两个著名的改进:一个是Lambda表达式,一个是Stream。
Lambda表达式是什么?
Lambda表达式,也可称为闭包,它允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中)。使用Lambda表达式可以使代码变的更加简洁紧凑,Lambda表达式的语法格式:
(parameters) -> expression或(parameters) ->{ statements; }
Lambda表达式的重要特征:
可选类型声明:不需要声明参数类型,编译器可以统一识别参数值。
可选的参数圆括号:一个参数无需定义圆括号,但多个参数需要定义圆括号。
可选的大括号:如果主体包含了一个语句,就不需要使用大括号。
可选的返回关键字:如果主体只有一个表达式返回值则编译器会自动返回值,大括号需要指定明表达式返回了一个数值。
使用Lambda表达式需要注意以下两点:
Lambda表达式主要用来定义行内执行的方法类型接口,例如,一个简单方法接口。在上面例子中,我们使用各种类型的Lambda表达式来定义MathOperation接口的方法。然后我们定义了sayMessage的执行。
Lambda表达式免去了使用匿名方法的麻烦,并且给予Java简单但是强大的函数化的编程能力。
Stream是什么?
Stream就是一个流,它的主要作用就是对集合数据进行查找过滤等操作。Java 8中的 Stream是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作(bulk data operation)。
对于基本数值型,目前有三种对应的包装类型Stream:IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>,但是boxing和 unboxing会很耗时,所以特别为这三种基本数值型提供了对应的Stream。
Java 8中还没有提供其它数值型Stream,因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种Stream进行。
Stream上的操作分为两类:中间操作和结束操作。中间操作只是一种标记,只有结束操作才会触发实际计算。
中间操作又可以分为无状态的(Stateless)和有状态的(Stateful),无状态中间操作是指元素的处理不受前面元素的影响,而有状态的中间操作必须等到所有元素处理之后才知道最终结果,比如排序是有状态操作,在读取所有元素之前并不能确定排序结果。
结束操作又可以分为短路操作和非短路操作,短路操作是指不用处理全部元素就可以返回结果,比如找到第一个满足条件的元素。之所以要进行如此精细的划分,是因为底层对每一种情况的处理方式不同。
想要永远处于优势地位,就要不断的完善自身、更新技术。