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JDK8新特性

一、Lambda

1.1、匿名函数

　　Lambda是一个匿名函数，可以理解为一段可以传递的代码（将代码像数据一样传递）；可以写出更简洁、更灵活的代码；作为一种更紧凑的代码风格，是Java语言表达能力得到提升。

　　之前我们需要使用某个接口，需要通过实现接口，重写需要实现的功能，有了lambda后，省去了实现接口的代码操作，通过lambda表达式编写核心逻辑。

1.2、匿名内部类

@Test
public void test01(){
    //匿名内部类
    Comparator<Integer> comparator = new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return Integer.compare(o1,o2);
        }
    };
    //调用
    TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(comparator);
}

1.3、Lambda

@Test
public void test02(){
    // Lambda 表达式
    Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> Integer.compare(a, b);
    TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(comparator);
}

　　演变过程：

垃圾代码 --> 策略模式 --> 匿名内部类 --> Lambda表达式

　　基础语法：

操作符：->
左侧：参数列表
右侧：执行代码块 / Lambda 体

　　语法格式：Lambda 表达式在Java 语言中引入了一个操作符。这个操作符为 “-> ”，该操作符被称为 Lambda 操作符。它将 Lambda 分为两个部分：

- 左侧：指定了 Lambda 表达式需要的所有参数
- 右侧：指定了 Lambda 体，即 Lambda 表达式要执行的功能。

(1)、无参数，无返回值：() -> sout

　　例如 Runnable接口：

public class Test02 {
    int num = 10;  
    @Test
    public void test01(){
        //匿名内部类
        new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                //在局部类中引用同级局部变量
                //只读
                System.out.println("Hello World" + num);
            }
        };
    }

    @Test
    public void test02(){
        //语法糖
         Runnable runnable = () -> {
             System.out.println("Hello Lambda");
         };
    }
}

(2)、有一个参数，无返回值

@Test
public void test03(){
    Consumer<String> consumer = (a) -> System.out.println(a);
    consumer.accept("我觉得还行！");
}

//有一个参数，无返回值 （小括号可以省略不写）
@Test
public void test03(){
    Consumer<String> consumer = a -> System.out.println(a);
    consumer.accept("我觉得还行！");
}

(3)、有两个及以上的参数，有返回值，并且 Lambda 体中有多条语句

@Test
public void test04(){
    Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> {
        System.out.println("比较接口");
        return Integer.compare(a, b);
    };
}

//有两个及以上的参数，有返回值，并且 Lambda 体中只有1条语句 （大括号 与 return 都可以省略不写）
@Test
public void test04(){
    Comparator<Integer> comparator = (a, b) -> Integer.compare(a, b);
}

(4)、函数式接口

　　函数式接口(Functional Interface)就是一个有且仅有一个抽象方法，但是可以有多个非抽象方法的接口。

定义一个函数式接口：

@FunctionalInterface
public interface MyFun {
    Integer count(Integer a, Integer b);
}

使用

@Test
public void test05(){
    MyFun myFun1 = (a, b) -> a + b;
    MyFun myFun2 = (a, b) -> a - b;
    MyFun myFun3 = (a, b) -> a * b;
    MyFun myFun4 = (a, b) -> a / b;
}
//////////////////////////
public Integer operation(Integer a, Integer b, MyFun myFun){
    return myFun.count(a, b);
}

@Test
public void test06(){
    Integer result = operation(1, 2, (x, y) -> x + y);
    System.out.println(result);
}

1.4、案例

　　 案例一：调用 Collections.sort() 方法，通过定制排序比较两个 Employee (先按照年龄比，年龄相同按照姓名比)，使用 Lambda 表达式作为参数传递

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Employee {
    
    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
    private Double salary;
}

List<Employee> emps = Arrays.asList(
    new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
    new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
    new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
    new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
    new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);

@Test
public void test01(){
    Collections.sort(emps, (e1, e2) -> {
        if (e1.getAge() == e2.getAge()){
            return e1.getName().compareTo(e2.getName());
        } else {
            return Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
        }
    });

    for (Employee emp : emps) {
        System.out.println(emp);
    }
}

二、函数式接口

　　Java内置四大核心函数式接口：可以把四个接口的返回值理解成包含功能逻辑的接口，调用返回的对应方法，就是调用lambda中的逻辑。

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
Consumer 消费型接口	T	void	对类型为T的对象应用操作：void accept(T t)
Supplier 提供型接口	无	T	返回类型为T的对象：T get()
Function<T, R> 函数型接口	T	R	对类型为T的对象应用操作，并返回结果为R类型的对象：R apply(T t)
Predicate 断言型接口	T	boolean	确定类型为T的对象是否满足某约束，并返回boolean值：boolean test(T t)

2.1、消费型接口

　　返回Consumer<T>对象封装了我们需要的逻辑，调用Consumer<Integer>对象的accept方法调用我们的逻辑

//一段重复使用代码不想重新定义一个私有方法，可以用这种
@Test
public void test01(){
    //Consumer
    Consumer<Integer> consumer = (x) -> System.out.println("消费型接口" + x);
    //test
    consumer.accept(100);
}

2.2、提供型接口

　　返回Supplier<T>对象封装了我们需要的逻辑，调用Supplier<Integer>对象的get方法调用我们的逻辑

@Test
public void test02(){
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    List<Integer> integers = Arrays.asList(1,2,3); 
    list.addAll(integers);
    //Supplier<T>
    Supplier<Integer> supplier = () -> (int)(Math.random() * 10);
    list.add(supplier.get());
    System.out.println(supplier);
    for (Integer integer : list) {
        System.out.println(integer);
    }
}

2.3、函数型接口

　　返回Function<T，R>对象封装了我们需要的逻辑，调用Function<T，R>对象的get方法调用我们的逻辑

@Test
public void test03(){
    //Function<T, R>
    String oldStr = "abc123456xyz";
    Function<String, String> function = (s) -> s.substring(1, s.length()-1);
    //test
    System.out.println(function.apply(oldStr));
}

2.4、断言型接口

　　返回Predicate<T>对象封装了我们需要的逻辑，调用Predicate<T>对象的get方法调用我们的逻辑

@Test
public void test04(){
    //Predicate<T>
    Integer age = 35;
    Predicate<Integer> predicate = (i) -> i >= 35;
    if (predicate.test(age)){
        System.out.println("你该退休了");
    } else {
        System.out.println("我觉得还OK啦");
    }
}

2.5、其他接口

函数式接口	参数类型	返回类型	用途
BiFunction<T，U，R>	T,U	R	对类型为T,U参数应用操作，返回R类型的结果包含方法为R apply(T t,R r)
UnaryOperator<T>	T	T	对类型为T的对象进行一元运算，并返回T类型的结果，包含方法为 T apply(T t)
BinaryOperator<T>(BiFunction的子接口)	T,T	T	对类型为T的对象进行一元运算，并返回T类型的结果，包含方法为 T apply(T t1,T t2)
BiConsumer<T,U>	T,U	void	对类型为T,U参数应用操作，包含方法为 void accept(T t,R r)
ToIntFunction<T> TolongFunction<T> ToDoubleFunction<T>	T	int/long/double	分别计算int/long/double值的函数
IntFunction<R> LongFunction<R> DoubleFunction<R>	int/long/double	R	参数分别为int/long/double类型的函数

三、引用

3.1、方法引用

　　定义：若 Lambda 表达式体中的内容已有方法实现，则我们可以使用“方法引用”

　　语法格式：

- 对象 :: 实例方法
- 类 :: 静态方法
- 类 :: 实例方法
对象::实例方法

@Test
public void test01(){
    PrintStream ps = System.out;
    Consumer<String> con1 = (s) -> ps.println(s);
    con1.accept("aaa");

    Consumer<String> con2 = ps::println;
    con2.accept("bbb");
}

　　注意：Lambda 表达实体中调用方法的参数列表、返回类型必须和函数式接口中抽象方法保持一致

类::静态方法

@Test
public void test02(){
    Comparator<Integer> com1 = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
    System.out.println(com1.compare(1, 2));
    //Integer类中实现了compare方法
    Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
    System.out.println(com2.compare(2, 1));
}

类::实例方法

@Test
public void test03(){
    BiPredicate<String, String> bp1 = (x, y) -> x.equals(y);
    System.out.println(bp1.test("a","b"));
    //String类中实现了equals方法
    BiPredicate<String, String> bp2 = String::equals;
    System.out.println(bp2.test("c","c"));
}

　　 条件：Lambda 参数列表中的第一个参数是方法的调用者，第二个参数是方法的参数时，才能使用 ClassName :: Method

3.2、构造器引用

　　格式：ClassName :: new

@Test
public void test04(){
    Supplier<List> sup1 = () -> new ArrayList();
        
    Supplier<List> sup2 = ArrayList::new;
}

　　注意：需要调用的构造器的参数列表要与函数式接口中抽象方法的参数列表保持一致

3.3、数组引用

　　语法：Type :: new;

/**
  * 创建数组
  */
@Test
public void test05(){
  Function<Integer,Integer[]> function = (n) ->new Integer[n];
  //等价于
  Function<Integer,Integer[]> fun =Integer[]::new;
}

四、Stream API

4.1、创建流

　　什么是 Stream?

　　是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，流讲的计算！” 注意：

Stream自己不会存存储元素
Stream不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream操作时延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

　　Stream的操作三个步骤：

创建Stream：一个数据源(如：集合、数组)，获取一个流
中间操作：一个中间操作连，对数据源的数据进行处理
终止操作（终端操作）：一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

　　创建流：（的几种方法如下）

@Test
public void test01(){
  /**
    *  集合流
    *  - Collection.stream() 穿行流
    *  - Collection.parallelStream() 并行流
    */
  List<String> list = new ArrayList<>();
  Stream<String> stream1 = list.stream();

  //数组流
  //Arrays.stream(array)
  String[] strings = new String[10];
  Stream<String> stream2 = Arrays.stream(strings);

  //Stream 静态方法
  //Stream.of(...)
  Stream<Integer> stream3 = Stream.of(1, 2, 3);

  //无限流
  //迭代
  Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (i) -> ++i+i++);
  stream4.forEach(System.out::println);

  //生成
  Stream.generate(() -> Math.random())
    .limit(5)
    .forEach(System.out::println);
}

4.2、中间操作--筛选 / 切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除某些元素。
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量。
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

List<Employee> emps = Arrays.asList(
    new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
    new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
    new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
    new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
    new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);

@Test
public void test01(){
    emps.stream()
        .filter((x) -> x.getAge() > 35)
        .limit(3) //短路？达到满足不再内部迭代
        .distinct()
        .skip(1)
        .forEach(System.out::println);

}

　　Stream的中间操作：多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为惰性求值。

- 内部迭代：迭代操作由 Stream API 完成
- 外部迭代：我们通过迭代器完成

4.3、中间操作--映射

map：接收 Lambda ，将元素转换为其他形式或提取信息；接受一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，返回一个流，将流中每一个值都换成另一个流，然后把所有流重新连接成一个流。

//map
@Test
public void test02(){
    List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
    list.stream()
        .map((str) -> str.toUpperCase())
        .forEach(System.out::println);
}

//flatMap
public Stream<Character> filterCharacter(String str){
    List<Character> list = new ArrayList<>();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        list.add(c);
    }
    return list.stream();
}

@Test
public void test03(){
    List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
    Test02 test02 = new Test02();
    list.stream()
        .flatMap(test02::filterCharacter)
        .forEach(System.out::println);
}

4.4、中间操作--排序

sorted()：自然排序
sorted(Comparator c)：定制排序

// Comparable：自然排序
@Test
public void test04(){
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
    list.stream()
        .sorted() //comparaTo()
        .forEach(System.out::println);
}

 //Comparator：定制排序 
@Test
public void test05(){
    emps.stream()
        .sorted((e1, e2) -> { //compara()
            if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
                return e1.getName().compareTo(e2.getName());
            } else {
                return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
            }
        })
        .forEach(System.out::println);
}

4.5、中间操作--查找 / 匹配

方法	描述
allMatch	检查是否匹配所有元素
anyMatch	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch	检查是否没有匹配所有元素
findFirst	返回第一个元素
findAny	返回当前流中的任意元素
count	返回流中元素的总个数
max	返回流中最大值
min	返回流中最小值：

public enum Status {
    FREE, BUSY, VOCATION;
}

@Test
public void test01(){
    List<Status> list = Arrays.asList(Status.FREE, Status.BUSY, Status.VOCATION);

    boolean flag1 = list.stream()
        .allMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
    System.out.println(flag1);

    boolean flag2 = list.stream()
        .anyMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
    System.out.println(flag2);

    boolean flag3 = list.stream()
        .noneMatch((s) -> s.equals(Status.BUSY));
    System.out.println(flag3);

    // 避免空指针异常
    Optional<Status> op1 = list.stream()
        .findFirst();
    // 如果Optional为空 找一个替代的对象
    Status s1 = op1.orElse(Status.BUSY);
    System.out.println(s1);

    Optional<Status> op2 = list.stream()
        .findAny();
    System.out.println(op2);

    long count = list.stream()
        .count();
    System.out.println(count);
}

4.6、终止操作--归约 / 收集

归约：reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) 可以将流中的数据反复结合起来，得到一个值
收集：collect 将流转换成其他形式；接收一个 Collector 接口的实现，用于给流中元素做汇总的方法

　　reduce：

/**
* Java：
*  - reduce：需提供默认值（初始值）
* Kotlin：
*  - fold：不需要默认值（初始值）
*  - reduce：需提供默认值（初始值）
*/
@Test
public void test01(){
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
    Integer integer = list.stream()
        .reduce(0, (x, y) -> x + y);
    System.out.println(integer);
}

　　collect：收集

　　Stream的终止操作

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换成其他形式，接受一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法。

　　Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作（如收集到List、Set、Map）。但Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用	示例
toList	List<T>	把流中元素收集到List	List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
toSet	Set<T>	把流中元素收集到Set	Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
toCollection	Collection<T>	把流中元素收集到创建的集合	Collection<Employee>emps= list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
counting	Long	计算流中元素的个数	long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和	inttotal= list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值	doubleavg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。如：平均值	IntSummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
joining	String	连接流中每个字符串	String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
maxBy	Optional<T>	根据比较器选择最大值	Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
minBy	Optional<T>	根据比较器选择最小值	Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
reducing	归约产生的类型	从一个作为累加器的初始值<开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值	inttotal=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换函数	inthow= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
groupingBy	Map<K, List<T>>	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V	Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
partitioningBy	Map<Boolean, List<T>>	根据true或false进行分区	Map<Boolean,List<Emp>>vd= list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));


List<Employee> emps = Arrays.asList(
    new Employee(101, "Z3", 19, 9999.99),
    new Employee(102, "L4", 20, 7777.77),
    new Employee(103, "W5", 35, 6666.66),
    new Employee(104, "Tom", 44, 1111.11),
    new Employee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);

@Test
public void test02(){
    //放入List
    List<String> list = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toList()); 
    list.forEach(System.out::println);
    
    //放入Set
    Set<String> set = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toSet());
    set.forEach(System.out::println);

    //放入LinkedHashSet
    LinkedHashSet<String> linkedHashSet = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new));
    linkedHashSet.forEach(System.out::println);
}

@Test
public void test03(){
    //总数
    Long count = emps.stream()
        .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(count);

    //平均值
    Double avg = emps.stream()
        .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(avg);

    //总和
    Double sum = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(sum);

    //最大值
    Optional<Employee> max = emps.stream()
        .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
    System.out.println(max.get());

    //最小值
    Optional<Double> min = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
    System.out.println(min.get());
}

@Test
public void test04(){
    //分组
    Map<Integer, List<Employee>> map = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId));
    System.out.println(map);

    //多级分组
    Map<Integer, Map<String, List<Employee>>> mapMap = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId, Collectors.groupingBy((e) -> {
            if (e.getAge() > 35) {
                return "开除";
            } else {
                return "继续加班";
            }
        })));
    System.out.println(mapMap);
    
    //分区
    Map<Boolean, List<Employee>> listMap = emps.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() > 4321));
    System.out.println(listMap);
}

@Test
public void test05(){
    //总结
    DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(dss.getMax());
    System.out.println(dss.getMin());
    System.out.println(dss.getSum());
    System.out.println(dss.getCount());
    System.out.println(dss.getAverage());
    
    //连接
    String str = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.joining("-")); //可传入分隔符
    System.out.println(str);
}

4.7、并行流

并行流：就是把一个内容分成几个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行操作；Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与串行流之间切换

　　Fork / Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分（fork）成如干个小任务（拆到不可再拆分时），再将一个个的小任务运算的结果进行join汇总。

　　Fork / Join 框架与传统线程池的区别：采用“工作窃取”模式（work-stealing）：当执行新的任务时它可以将其拆分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。

　　相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续执行，那么该线程会处于等待状态，而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待里一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子问题的线程会主动虚招其他尚未运行的子问题来执行，这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。

public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

    private static final long serialVersionUID = 1234567890L;

    private long start;
    private long end;

    private static final long THRESHPLD = 10000;

    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;

        if (length <= THRESHPLD) {
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            long middle = (start + end) / 2;

            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, end);
            left.fork(); //拆分子任务 压入线程队列

            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
            right.fork();

            return left.join() + right.join();
        }

        return null;
    }
}

public class TestForkJoin {

    /**
     * ForkJoin 框架
     */
    @Test
    public void test01(){
        Instant start = Instant.now();

        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinCalculate task = new ForkJoinCalculate(0, 100000000L);

        Long sum = pool.invoke(task);
        System.out.println(sum);

        Instant end = Instant.now();
        System.out.println(Duration.between(start, end).getNano());
    }

    /**
     * 普通 for循环
     */
    @Test
    public void test02(){
        Instant start = Instant.now();

        Long sum = 0L;
        for (long i = 0; i < 100000000L; i++) {
            sum += i;
        }

        Instant end = Instant.now();
        System.out.println(Duration.between(start, end).getNano());
    }
}

　　 Java 8 并行流 / 串行流：

@Test
public void test03(){
    //串行流(单线程)：切换为并行流 parallel()
    //并行流：切换为串行流 sequential()
    LongStream.rangeClosed(0, 100000000L)
        .parallel() //底层：ForkJoin
        .reduce(0, Long::sum);

}

五、Optional

　　定义：Optional 类 (java.util.Optional) 是一个容器类，代表一个值存在或不存在，原来用 null 表示一个值不存在，现在用 Optional 可以更好的表达这个概念；并且可以避免空指针异常

　　常用方法：

方法名	解释
Optional.of(T t)	创建一个 Optional 实例
Optional.empty(T t)	创建一个空的 Optional 实例
Optional.ofNullable(T t)	若 t 不为 null，创建 Optional 实例，否则空实例
isPresent()	判断是否包含某值
orElse(T t)	如果调用对象包含值，返回该值，否则返回 t
orElseGet(Supplier s)	如果调用对象包含值，返回该值，否则返回 s 获取的值
map(Function f)：	如果有值对其处理，并返回处理后的 Optional，否则返回 Optional.empty()
flatmap(Function mapper)	与 map 相似，要求返回值必须是 Optional

//Optional.of(T t)：
@Test
public void test01(){
    Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee());
    Employee employee = op.get();
}

//Optional.empty(T t)： 
@Test
public void test02(){
    Optional<Employee> op = Optional.empty();
    Employee employee = op.get();
}

//Optional.ofNullable(T t)： 
@Test
public void test03(){
    Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee());
    Employee employee = op.get();
}

//isPresent()： 
@Test
public void test03(){
    Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee());
    if (op.isPresent()) {
        Employee employee = op.get();
    }
}

六、Date / Time API

6.1、安全问题

　　传统的日期格式化：

@Test
public void test01(){
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    Callable<Date> task = () -> sdf.parse("20200517");

    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);

    ArrayList<Future<Date>> result = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        result.add(pool.submit(task));
    }

    for (Future<Date> future : result) {
        try {
            System.out.println(future.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    pool.shutdown();
}

　　加锁：

public class DateFormatThreadLocal {
    private static final ThreadLocal<DateFormat> df = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

    public static Date convert(String source) throws ParseException{
        return df.get().parse(source);
    }
}

@Test
public void test02(){
    Callable<Date> task = () -> DateFormatThreadLocal.convert("20200517");

    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);

    ArrayList<Future<Date>> result = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        result.add(pool.submit(task));
    }

    for (Future<Date> future : result) {
        try {
            System.out.println(future.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    pool.shutdown();
}

　　 DateTimeFormatter：

@Test
public void test03(){
    DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE;

    Callable<LocalDate> task = () -> LocalDate.parse("20200517",dtf);

    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);

    ArrayList<Future<LocalDate>> result = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        result.add(pool.submit(task));
    }

    for (Future<LocalDate> future : result) {
        try {
            System.out.println(future.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    pool.shutdown();
}

　　使用LocalDate、LocalTime、LocalDateTime类的实例是不可变对象，分别表示使用ISO-8601日历系统的日期、时间、日期和时间。它们提供了简单的日期或时间，并不包含当前的时间信息。也不包含于是去相关的信息

　　ISO-8601日历系统是国际标准化组织制定的现代公民的日期和时间的表示法。