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Java8新特性

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2024-08-26

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) -> intreversed, thenComparingnaturalOrder, comparing, reverseOrder, nullsFirst, nullsLast
Runnablevoid run()() -> void
Callable<V>V call()() -> V
Predicate<T>boolean test(T t)T -> booleanand, or, negate
BiPredicate<T, U>boolean test(T t, U u)(T,U) -> boolean
Consumer<T>void accept(T t)T -> voidandThen
BiConsumervoid accept(T t, U u)(T,U) -> void
Supplier<T>T get()() -> T
Function<T,R>R apply(T t)T -> RandThen, composeidentity
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 [[SR/memory/3yCulC3o.md|::]] 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

中间操作和终端操作 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）

  • Java_8_flatMap_example 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<U> 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<U> 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<U> mergeFunction)
    • Collector<T, ?, M> toMap(Function<T, K> keyMapper, Function<T, U> valueMapper, BinaryOperator<U> 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 Collectors类中的静态工厂方法 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<U> mapToObj(IntFunction<U> mapper)、Stream<U> mapToObj(LongFunction<U> mapper)、Stream<U> mapToObj(DoubleFunction<U> 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<U> 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<U> flatMap(Function<T, Optional<U>> 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);

表示时间点的日期-时间类的通用方法 图 4  表示时间点的日期-时间类的通用方法

日期-时间类中表示时间间隔的通用方法 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

    DateTimeFormatter_Predefined_Formatters 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（RFC4648*URLSAFE）：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

通用目标类型推断

更新日志

2026/5/5 18:19
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贡献者: chen, Claude Sonnet 4.6