JDK1.8 新特性
Lambda表达式
函数式接口
*方法引用和构造器调用
Stream API
接口中的默认方法和静态方法
新时间日期API
在jdk1.8中对hashMap等map集合的数据结构优化。hashMap数据结构的优化
原来的hashMap采用的数据结构是哈希表（数组+链表），hashMap默认大小是16，一个0-15索引的数组，如何往里面存储元素，首先调用元素的hashcode方法，计算出哈希码值，经过哈希算法算成数组的索引值，如果对应的索引处没有元素，直接存放，如果有对象在，那么比较它们的equals方法比较内容如果内容一样，后一个value会将前一个value的值覆盖，如果不一样，在1.7的时候，后加的放在前面，形成一个链表，形成了碰撞，在某些情况下如果链表无限下去，那么效率极低，碰撞是避免不了的
加载因子：0.75，数组扩容，达到总容量的75%，就进行扩容，但是无法避免碰撞的情况发生
在1.8之后，在数组+链表+红黑树来实现hashmap，当碰撞的元素个数大于8时 & 总容量大于64，会有红黑树的引入
除了添加之后，效率都比链表高，1.8之后链表新进元素加到末尾
ConcurrentHashMap (锁分段机制)，concurrentLevel,jdk1.8采用CAS算法(无锁算法，不再使用锁分段)，数组+链表中也引入了红黑树的使用
Lambda表达式
lambda表达式本质上是一段匿名内部类，也可以是一段可以传递的代码
先来体验一下lambda最直观的优点：简洁代码
//匿名内部类
Comparator<Integer> cpt = new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return Integer.compare(o1,o2);
}
};
TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(cpt);
System.out.println("=========================");
//使用lambda表达式
Comparator<Integer> cpt2 = (x,y) -> Integer.compare(x,y);
TreeSet<Integer> set2 = new TreeSet<>(cpt2);
只需要一行代码，极大减少代码量！！
这样一个场景，在商城浏览商品信息时，经常会有条件的进行筛选浏览，例如要选颜色为红色的、价格小于8000千的….
// 筛选颜色为红色
public List<Product> filterProductByColor(List<Product> list){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product product : list){
if ("红色".equals(product.getColor())){
prods.add(product);
}
}
return prods;
}
// 筛选价格小于8千的
public List<Product> filterProductByPrice(List<Product> list){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product product : list){
if (product.getPrice() < 8000){
prods.add(product);
}
}
return prods;
}
我们发现实际上这些过滤方法的核心就只有if语句中的条件判断，其他均为模版代码，每次变更一下需求，都需要新增一个方法，然后复制黏贴，假设这个过滤方法有几百行，那么这样的做法难免笨拙了一点。如何进行优化呢？
优化一：使用设计模式
定义一个MyPredicate接口
public interface MyPredicate <T> {
boolean test(T t);
}
如果想要筛选颜色为红色的商品，定义一个颜色过滤类
public class ColorPredicate implements MyPredicate <Product> {
private static final String RED = "红色";
@Override
public boolean test(Product product) {
return RED.equals(product.getColor());
}
定义过滤方法，将过滤接口当做参数传入，这样这个过滤方法就不用修改，在实际调用的时候将具体的实现类传入即可。
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
例如，如果想要筛选价格小于8000的商品，那么新建一个价格过滤类既可
public class PricePredicate implements MyPredicate<Product> {
@Override
public boolean test(Product product) {
return product.getPrice() < 8000;
}
}
这样实现的话可能有人会说，每次变更需求都需要新建一个实现类，感觉还是有点繁琐呀，那么再来优化一下
优化二：使用匿名内部类
定义过滤方法：
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
调用过滤方法的时候：
// 按价格过滤
public void test2(){
filterProductByPredicate(proList, new MyPredicate<Product>() {
@Override
public boolean test(Product product) {
return product.getPrice() < 8000;
}
});
}
// 按颜色过滤
public void test3(){
filterProductByPredicate(proList, new MyPredicate<Product>() {
@Override
public boolean test(Product product) {
return "红色".equals(product.getColor());
}
});
}
使用匿名内部类，就不需要每次都新建一个实现类，直接在方法内部实现。看到匿名内部类，不禁想起了Lambda表达式。
优化三：使用lambda表达式
定义过滤方法：
public List<Product> filterProductByPredicate(List<Product> list,MyPredicate<Product> mp){
List<Product> prods = new ArrayList<>();
for (Product prod : list){
if (mp.test(prod)){
prods.add(prod);
}
}
return prods;
}
使用lambda表达式进行过滤
@Test
public void test4(){
List<Product> products = filterProductByPredicate(proList, (p) -> p.getPrice() < 8000);
for (Product pro : products){
System.out.println(pro);
}
}
在jdk1.8中还有更加简便的操作 Stream API
优化四：使用Stream API
甚至不用定义过滤方法，直接在集合上进行操作
// 使用jdk1.8中的Stream API进行集合的操作
@Test
public void test(){
// 根据价格过滤
proList.stream()
.fliter((p) -> p.getPrice() <8000)
.limit(2)
.forEach(System.out::println);
// 根据颜色过滤
proList.stream()
.fliter((p) -> "红色".equals(p.getColor()))
.forEach(System.out::println);
// 遍历输出商品名称
proList.stream()
.map(Product::getName)
.forEach(System.out::println);
}
Lmabda表达式的语法总结： () -> ();
前置 语法
无参数无返回值 () -> System.out.println(“Hello WOrld”)
有一个参数无返回值 (x) -> System.out.println(x)
有且只有一个参数无返回值 x -> System.out.println(x)
有多个参数，有返回值，有多条lambda体语句 (x，y) -> {System.out.println(“xxx”);return xxxx;}；
有多个参数，有返回值，只有一条lambda体语句 (x，y) -> xxxx
口诀：左右遇一省括号，左侧推断类型省
注：当一个接口中存在多个抽象方法时，如果使用lambda表达式，并不能智能匹配对应的抽象方法，因此引入了函数式接口的概念
函数式接口
函数式接口的提出是为了给Lambda表达式的使用提供更好的支持。
什么是函数式接口？
简单来说就是只定义了一个抽象方法的接口（Object类的public方法除外），就是函数式接口，并且还提供了注解：@FunctionalInterface
常见的四大函数式接口
Consumer <T>：消费型接口，有参无返回值
@Test
public void test(){
changeStr("hello",(str) -> System.out.println(str));
}
/**
* Consumer<T> 消费型接口
* @param str
* @param con
*/
public void changeStr(String str, Consumer<String> con){
con.accept(str);
}
Supplier <T<：供给型接口，无参有返回值
@Test
public void test2(){
String value = getValue(() -> "hello");
System.out.println(value);
}
/**
* Supplier<T> 供给型接口
* @param sup
* @return
*/
public String getValue(Supplier<String> sup){
return sup.get();
}
Function <T,R>：:函数式接口，有参有返回值
@Test
public void test3(){
Long result = changeNum(100L, (x) -> x + 200L);
System.out.println(result);
}
/**
* Function<T,R> 函数式接口
* @param num
* @param fun
* @return
*/
public Long changeNum(Long num, Function<Long, Long> fun){
return fun.apply(num);
}
Predicate《T》： 断言型接口，有参有返回值，返回值是boolean类型
public void test4(){
boolean result = changeBoolean("hello", (str) -> str.length() > 5);
System.out.println(result);
}
/**
* Predicate<T> 断言型接口
* @param str
* @param pre
* @return
*/
public boolean changeBoolean(String str, Predicate<String> pre){
return pre.test(str);
}
在四大核心函数式接口基础上，还提供了诸如BiFunction、BinaryOperation、toIntFunction等扩展的函数式接口，都是在这四种函数式接口上扩展而来的，不做赘述。
总结：函数式接口的提出是为了让我们更加方便的使用lambda表达式，不需要自己再手动创建一个函数式接口，直接拿来用就好了，贴
方法引用
若lambda体中的内容有方法已经实现了，那么可以使用“方法引用”
也可以理解为方法引用是lambda表达式的另外一种表现形式并且其语法比lambda表达式更加简单
(a) 方法引用
三种表现形式：
对象：：实例方法名
类：：静态方法名
-
类：：实例方法名 （lambda参数列表中第一个参数是实例方法的调用 者，第二个参数是实例方法的参数时可用）
public void test() { /** *注意： * 1.lambda体中调用方法的参数列表与返回值类型，要与函数式接口中抽象方法的函数列表和返回值类型保持一致！ * 2.若lambda参数列表中的第一个参数是实例方法的调用者，而第二个参数是实例方法的参数时，可以使用ClassName::method * */ Consumer<Integer> con = (x) -> System.out.println(x); con.accept(100); // 方法引用-对象::实例方法 Consumer<Integer> con2 = System.out::println; con2.accept(200); // 方法引用-类名::静态方法名 BiFunction<Integer, Integer, Integer> biFun = (x, y) -> Integer.compare(x, y); BiFunction<Integer, Integer, Integer> biFun2 = Integer::compare; Integer result = biFun2.apply(100, 200); // 方法引用-类名::实例方法名 BiFunction<String, String, Boolean> fun1 = (str1, str2) -> str1.equals(str2); BiFunction<String, String, Boolean> fun2 = String::equals; Boolean result2 = fun2.apply("hello", "world"); System.out.println(result2); }
(b)构造器引用
格式：ClassName::new
public void test2() {
// 构造方法引用 类名::new
Supplier<Employee> sup = () -> new Employee();
System.out.println(sup.get());
Supplier<Employee> sup2 = Employee::new;
System.out.println(sup2.get());
// 构造方法引用 类名::new （带一个参数）
Function<Integer, Employee> fun = (x) -> new Employee(x);
Function<Integer, Employee> fun2 = Employee::new;
System.out.println(fun2.apply(100));
}
(c)数组引用
格式：Type[]::new
public void test(){
// 数组引用
Function<Integer, String[]> fun = (x) -> new String[x];
Function<Integer, String[]> fun2 = String[]::new;
String[] strArray = fun2.apply(10);
Arrays.stream(strArray).forEach(System.out::println);
}
Stream API
Stream操作的三个步骤
创建stream
中间操作（过滤、map）
终止操作
stream的创建：
// 1，校验通过Collection 系列集合提供的stream()或者paralleStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Strean<String> stream1 = list.stream();
// 2.通过Arrays的静态方法stream()获取数组流
String[] str = new String[10];
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(str);
// 3.通过Stream类中的静态方法of
Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");
// 4.创建无限流
// 迭代
Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0,(x) -> x+2);
//生成
Stream.generate(() ->Math.random());
Stream的中间操作:
/**
* 筛选 过滤 去重
*/
emps.stream()
.filter(e -> e.getAge() > 10)
.limit(4)
.skip(4)
// 需要流中的元素重写hashCode和equals方法
.distinct()
.forEach(System.out::println);
/**
* 生成新的流 通过map映射
*/
emps.stream()
.map((e) -> e.getAge())
.forEach(System.out::println);
/**
* 自然排序 定制排序
*/
emps.stream()
.sorted((e1 ,e2) -> {
if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
return e1.getName().compareTo(e2.getName());
} else{
return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
}
})
.forEach(System.out::println);
Stream的终止操作：
/**
* 查找和匹配
* 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
*/
/**
* 检查是否匹配元素
*/
boolean b1 = emps.stream()
.allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
System.out.println(b1);
boolean b2 = emps.stream()
.anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
System.out.println(b2);
boolean b3 = emps.stream()
.noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
System.out.println(b3);
Optional<Employee> opt = emps.stream()
.findFirst();
System.out.println(opt.get());
// 并行流
Optional<Employee> opt2 = emps.parallelStream()
.findAny();
System.out.println(opt2.get());
long count = emps.stream()
.count();
System.out.println(count);
Optional<Employee> max = emps.stream()
.max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(max.get());
Optional<Employee> min = emps.stream()
.min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(min.get());
还有功能比较强大的两个终止操作 reduce和collect
reduce操作： reduce:(T identity,BinaryOperator)/reduce(BinaryOperator)-可以将流中元素反复结合起来，得到一个值
/**
* reduce ：规约操作
*/
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer count2 = list.stream()
.reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(count2);
Optional<Double> sum = emps.stream()
.map(Employee::getSalary)
.reduce(Double::sum);
System.out.println(sum);
collect操作：Collect-将流转换为其他形式，接收一个Collection接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
/**
* collect：收集操作
*/
List<Integer> ageList = emps.stream()
.map(Employee::getAge)
.collect(Collectors.toList());
ageList.stream().forEach(System.out::println);
并行流和串行流
在jdk1.8新的stream包中针对集合的操作也提供了并行操作流和串行操作流。并行流就是把内容切割成多个数据块，并且使用多个线程分别处理每个数据块的内容。Stream api中声明可以通过parallel()与sequential()方法在并行流和串行流之间进行切换。
jdk1.8并行流使用的是fork/join框架进行并行操作
ForkJoin框架
Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。
关键字：递归分合、分而治之。
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.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因
无法继续运行,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另外一个子问题的完成而无法继续运行.那么处理该子
问题的线程会主动寻找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.。
/**
* 要想使用Fark—Join，类必须继承
* RecursiveAction（无返回值）
* Or
* RecursiveTask（有返回值）
*
*/
public class ForkJoin extends RecursiveTask<Long> {
/**
* 要想使用Fark—Join，类必须继承RecursiveAction（无返回值） 或者
* RecursiveTask（有返回值）
*
* @author Wuyouxin
*/
private static final long serialVersionUID = 23423422L;
private long start;
private long end;
public ForkJoin() {
}
public ForkJoin(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
// 定义阙值
private static final long THRESHOLD = 10000L;
@Override
protected Long compute() {
if (end - start <= THRESHOLD) {
long sum = 0;
for (long i = start; i < end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
} else {
long middle = (end - start) / 2;
ForkJoin left = new ForkJoin(start, middle);
//拆分子任务，压入线程队列
left.fork();
ForkJoin right = new ForkJoin(middle + 1, end);
right.fork();
//合并并返回
return left.join() + right.join();
}
}
/**
* 实现数的累加
*/
@Test
public void test1() {
//开始时间
Instant start = Instant.now();
//这里需要一个线程池的支持
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoin(0L, 10000000000L);
// 没有返回值 pool.execute();
// 有返回值
long sum = pool.invoke(task);
//结束时间
Instant end = Instant.now();
System.out.println(Duration.between(start, end).getSeconds());
}
/**
* java8 并行流 parallel()
*/
@Test
public void test2() {
//开始时间
Instant start = Instant.now();
// 并行流计算 累加求和
LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L).parallel()
.reduce(0, Long :: sum);
//结束时间
Instant end = Instant.now();
System.out.println(Duration.between(start, end).getSeconds());
}
@Test
public void test3(){
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream().forEach(System.out::print);
list.parallelStream()
.forEach(System.out::print);
}
展示多线程的效果：
@Test
public void test(){
// 并行流 多个线程执行
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
numbers.parallelStream()
.forEach(System.out::print);
//
System.out.println("=========================");
numbers.stream()
.sequential()
.forEach(System.out::print);
}
Optional容器
使用Optional容器可以快速的定位NPE，并且在一定程度上可以减少对参数非空检验的代码量。
/**
* Optional.of(T t); // 创建一个Optional实例
* Optional.empty(); // 创建一个空的Optional实例
* Optional.ofNullable(T t); // 若T不为null，创建一个Optional实例，否则创建一个空实例
* isPresent(); // 判断是够包含值
* 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中获取的值
* 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类似。返回值是Optional
*
* 总结：Optional.of(null) 会直接报NPE
*/
Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee("zhansan", 11, 12.32, Employee.Status.BUSY));
System.out.println(op.get());
// NPE
Optional<Employee> op2 = Optional.of(null);
System.out.println(op2);
@Test
public void test2(){
Optional<Object> op = Optional.empty();
System.out.println(op);
// No value present
System.out.println(op.get());
}
@Test
public void test3(){
Optional<Employee> op = Optional.ofNullable(new Employee("lisi", 33, 131.42, Employee.Status.FREE));
System.out.println(op.get());
Optional<Object> op2 = Optional.ofNullable(null);
System.out.println(op2);
// System.out.println(op2.get());
}
@Test
public void test5(){
Optional<Employee> op1 = Optional.ofNullable(new Employee("张三", 11, 11.33, Employee.Status.VOCATION));
System.out.println(op1.orElse(new Employee()));
System.out.println(op1.orElse(null));
}
@Test
public void test6(){
Optional<Employee> op1 = Optional.of(new Employee("田七", 11, 12.31, Employee.Status.BUSY));
op1 = Optional.empty();
Employee employee = op1.orElseGet(() -> new Employee());
System.out.println(employee);
}
@Test
public void test7(){
Optional<Employee> op1 = Optional.of(new Employee("田七", 11, 12.31, Employee.Status.BUSY));
System.out.println(op1.map( (e) -> e.getSalary()).get());
}
接口中可以定义默认实现方法和静态方法
在接口中可以使用default和static关键字来修饰接口中定义的普通方法
public interface Interface {
default String getName(){
return "zhangsan";
}
static String getName2(){
return "zhangsan";
}
}
在JDK1.8中很多接口会新增方法，为了保证1.8向下兼容，1.7版本中的接口实现类不用每个都重新实现新添加的接口方法，引入了default默认实现，static的用法是直接用接口名去调方法即可。当一个类继承父类又实现接口时，若后两者方法名相同，则优先继承父类中的同名方法，即“类优先”，如果实现两个同名方法的接口，则要求实现类必须手动声明默认实现哪个接口中的方法。
新的日期API LocalDate | LocalTime | LocalDateTime
新的日期API都是不可变的，更使用于多线程的使用环境中
@Test
public void test(){
// 从默认时区的系统时钟获取当前的日期时间。不用考虑时区差
LocalDateTime date = LocalDateTime.now();
//2018-07-15T14:22:39.759
System.out.println(date);
System.out.println(date.getYear());
System.out.println(date.getMonthValue());
System.out.println(date.getDayOfMonth());
System.out.println(date.getHour());
System.out.println(date.getMinute());
System.out.println(date.getSecond());
System.out.println(date.getNano());
// 手动创建一个LocalDateTime实例
LocalDateTime date2 = LocalDateTime.of(2017, 12, 17, 9, 31, 31, 31);
System.out.println(date2);
// 进行加操作，得到新的日期实例
LocalDateTime date3 = date2.plusDays(12);
System.out.println(date3);
// 进行减操作，得到新的日期实例
LocalDateTime date4 = date3.minusYears(2);
System.out.println(date4);
}
@Test
public void test2(){
// 时间戳 1970年1月1日00：00：00 到某一个时间点的毫秒值
// 默认获取UTC时区
Instant ins = Instant.now();
System.out.println(ins);
System.out.println(LocalDateTime.now().toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli());
System.out.println(System.currentTimeMillis());
System.out.println(Instant.now().toEpochMilli());
System.out.println(Instant.now().atOffset(ZoneOffset.ofHours(8)).toInstant().toEpochMilli());
}
@Test
public void test3(){
// Duration:计算两个时间之间的间隔
// Period：计算两个日期之间的间隔
Instant ins1 = Instant.now();
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Instant ins2 = Instant.now();
Duration dura = Duration.between(ins1, ins2);
System.out.println(dura);
System.out.println(dura.toMillis());
System.out.println("======================");
LocalTime localTime = LocalTime.now();
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
LocalTime localTime2 = LocalTime.now();
Duration du2 = Duration.between(localTime, localTime2);
System.out.println(du2);
System.out.println(du2.toMillis());
}
@Test
public void test4(){
LocalDate localDate =LocalDate.now();
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
LocalDate localDate2 = LocalDate.of(2016,12,12);
Period pe = Period.between(localDate, localDate2);
System.out.println(pe);
}
@Test
public void test5(){
// temperalAdjust 时间校验器
// 例如获取下周日 下一个工作日
LocalDateTime ldt1 = LocalDateTime.now();
System.out.println(ldt1);
// 获取一年中的第一天
LocalDateTime ldt2 = ldt1.withDayOfYear(1);
System.out.println(ldt2);
// 获取一个月中的第一天
LocalDateTime ldt3 = ldt1.withDayOfMonth(1);
System.out.println(ldt3);
LocalDateTime ldt4 = ldt1.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.FRIDAY));
System.out.println(ldt4);
// 获取下一个工作日
LocalDateTime ldt5 = ldt1.with((t) -> {
LocalDateTime ldt6 = (LocalDateTime)t;
DayOfWeek dayOfWeek = ldt6.getDayOfWeek();
if (DayOfWeek.FRIDAY.equals(dayOfWeek)){
return ldt6.plusDays(3);
}
else if (DayOfWeek.SATURDAY.equals(dayOfWeek)){
return ldt6.plusDays(2);
}
else {
return ldt6.plusDays(1);
}
});
System.out.println(ldt5);
}
@Test
public void test6(){
// DateTimeFormatter: 格式化时间/日期
// 自定义格式
LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日");
String strDate1 = ldt.format(formatter);
String strDate = formatter.format(ldt);
System.out.println(strDate);
System.out.println(strDate1);
// 使用api提供的格式
DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_DATE;
LocalDateTime ldt2 = LocalDateTime.now();
String strDate3 = dtf.format(ldt2);
System.out.println(strDate3);
// 解析字符串to时间
DateTimeFormatter df = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
LocalDateTime time = LocalDateTime.now();
String localTime = df.format(time);
LocalDateTime ldt4 = LocalDateTime.parse("2017-09-28 17:07:05",df);
System.out.println("LocalDateTime转成String类型的时间："+localTime);
System.out.println("String类型的时间转成LocalDateTime："+ldt4);
}
// ZoneTime ZoneDate ZoneDateTime
@Test
public void test7(){
LocalDateTime now = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
System.out.println(now);
LocalDateTime now2 = LocalDateTime.now();
ZonedDateTime zdt = now2.atZone(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
System.out.println(zdt);
Set<String> set = ZoneId.getAvailableZoneIds();
set.stream().forEach(System.out::println);
}
补充：
表示日期的LocalDate
表示时间的LocalTime
表示日期时间的LocalDateTime
新的日期API的几个优点：
之前使用的java.util.Date月份从0开始，我们一般会+1使用，很不方便，java.time.LocalDate月份和星期都改成了enum
java.util.Date和SimpleDateFormat都不是线程安全的，而LocalDate和LocalTime和最基本的String一样，是不变类型，不但线程安全，而且不能修改。
java.util.Date是一个“万能接口”，它包含日期、时间，还有毫秒数，更加明确需求取舍
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新接口更好用的原因是考虑到了日期时间的操作，经常发生往前推或往后推几天的情况。用java.util.Date配合Calendar要写好多代码，而且一般的开发人员还不一定能写对。
LocalDate public static void localDateTest() { //获取当前日期,只含年月日 固定格式 yyyy-MM-dd 2018-05-04 LocalDate today = LocalDate.now(); // 根据年月日取日期，5月就是5， LocalDate oldDate = LocalDate.of(2018, 5, 1); // 根据字符串取：默认格式yyyy-MM-dd，02不能写成2 LocalDate yesteday = LocalDate.parse("2018-05-03"); // 如果不是闰年 传入29号也会报错 LocalDate.parse("2018-02-29"); }
LocalDate常用转化
/**
* 日期转换常用,第一天或者最后一天...
*/
public static void localDateTransferTest(){
//2018-05-04
LocalDate today = LocalDate.now();
// 取本月第1天： 2018-05-01
LocalDate firstDayOfThisMonth = today.with(TemporalAdjusters.firstDayOfMonth());
// 取本月第2天：2018-05-02
LocalDate secondDayOfThisMonth = today.withDayOfMonth(2);
// 取本月最后一天，再也不用计算是28，29，30还是31： 2018-05-31
LocalDate lastDayOfThisMonth = today.with(TemporalAdjusters.lastDayOfMonth());
// 取下一天：2018-06-01
LocalDate firstDayOf2015 = lastDayOfThisMonth.plusDays(1);
// 取2018年10月第一个周三 so easy?： 2018-10-03
LocalDate thirdMondayOf2018 = LocalDate.parse("2018-10-01").with(TemporalAdjusters.firstInMonth(DayOfWeek.WEDNESDAY));
}
LocalTime
public static void localTimeTest(){
//16:25:46.448(纳秒值)
LocalTime todayTimeWithMillisTime = LocalTime.now();
//16:28:48 不带纳秒值
LocalTime todayTimeWithNoMillisTime = LocalTime.now().withNano(0);
LocalTime time1 = LocalTime.parse("23:59:59");
}
LocalDateTime
public static void localDateTimeTest(){
//转化为时间戳 毫秒值
long time1 = LocalDateTime.now().toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli();
long time2 = System.currentTimeMillis();
//时间戳转化为localdatetime
DateTimeFormatter df= DateTimeFormatter.ofPattern("YYYY-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
System.out.println(df.format(LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(time1),ZoneId.of("Asia/Shanghai"))));
}