JDK 8 的新特性包括：
- Lambda表达式。允许编写更加简洁和灵活的代码，它允许将代码作为参数传递给其他方法或作为函数返回。Lambda表达式使用“->”操作符，并且可以包含一个或多个参数，这些参数的类型由编译器推断得出。123
- 函数式接口的增强。在接口中可以添加默认方法和静态方法，这增强了接口的可扩展性和功能。14
- Optional类。用于避免NullPointerException的检查，提供了处理可能为空的对象的便捷方式。13
- 新的时间和日期API。重新设计了API，支持多线程操作，并且提供了更现代的设计。1
- 可重复注解。允许在同一个位置放置多个相同的注解。
- Stream API。提供了一种强大的数据操作方式，类似于SQL语句，使得处理集合和数据更加高效和简洁。
- 并行Stream操作。通过Fork/Join框架提升性能，简化并行编程。
- 速度优化。包括改进的垃圾回收机制，如元空间的引入代替了永久代，以及数据结构如HashMap的调整。3
- ConcurrentHashMap的改进。从锁分段机制改为大量CAS操作，同时HashMap和ConcurrentHashMap的结构也从链表改为链表+红黑树。
- 引入新的Date/Time API。提供了更现代的时间和日期处理方式。4
- jdeps命令行工具。用于分析类、目录、jar包的类依赖层级关系。
- MetaSpace取代永久代。JVM使用MetaSpace代替了永久代，以优化内存管理和避免内存溢出。
jdk8 Stream API
1. map集合value总和
在Java中，使用Stream API对Map集合的value进行求和操作是一个常见的需求。以下是一个示例，展示了如何使用Stream API来计算Map集合中所有value的总和：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.OptionalDouble; public class MapSumExample { public static void main(String[] args) { Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("apple", 1); map.put("banana", 2); map.put("cherry", 3); map.put("date", 4); // 使用Stream API计算Map中所有value的总和 OptionalDouble sum = map.values().stream() .mapToInt(Integer::intValue) // 将Integer转换为int的Stream .summaryStatistics() // 获取IntSummaryStatistics .getSum(); // 获取总和 // 如果确定map不为空且value都是非null，可以直接使用sum() double directSum = map.values().stream() .mapToDouble(Integer::doubleValue) // 将Integer转换为double的Stream .sum(); System.out.println("使用summaryStatistics的总和: " + sum.getAsDouble()); System.out.println("直接求和的总和: " + directSum); }
}
在这个例子中，我们首先创建了一个包含字符串键和整数值的Map。然后，我们使用map.values().stream()来获取Map中所有value的Stream。接着，我们使用mapToInt(Integer::intValue)将Stream中的Integer对象转换为int类型的Stream，以便进行数值计算。最后，我们使用sum()方法计算总和。
另外，我们还可以通过summaryStatistics()方法获取一个IntSummaryStatistics对象，它包含了流中元素的各种摘要统计信息，如计数、总和、平均值、最大值和最小值等。在这个例子中，我们只关心总和，所以使用getSum()方法来获取它。
注意，如果Map可能为空或者value可能包含null，那么在求和之前应该进行非空检查。在上面的示例中，我们假设Map不为空且value都是非null。
最后，请注意summaryStatistics()方法可能会在处理大数据集时导致性能下降，因为它需要计算所有的摘要统计信息，而不仅仅是总和。如果只需要计算总和，使用sum()方法会更高效。
2. 合并map切value相同时
如果你想要合并两个Map，并且当key相同时，将它们的value进行加和，你可以使用Stream API结合Collectors.toMap来实现。
思考： 首先创建了两个包含不同键值对的Map：map1和map2。然后，我们使用Stream.of(map1, map2)创建一个包含这两个Map的Stream。接着，我们使用flatMap将每个Map的entry集合转换成一个单独的Stream，并合并它们。最后，我们使用Collectors.toMap收集器来创建一个新的Map。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.BinaryOperator;
import java.util.stream.Collectors; public class MergeMapsExample { public static void main(String[] args) { Map<String, Integer> map1 = new HashMap<>(); map1.put("apple", 1); map1.put("banana", 2); Map<String, Integer> map2 = new HashMap<>(); map2.put("banana", 3); map2.put("cherry", 4); // 合并两个Map，并对相同key的value进行加和 Map<String, Integer> mergedMap = Stream.of(map1, map2) .flatMap(map -> map.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap( Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, Integer::sum // 当key相同时，使用sum作为合并函数 )); System.out.println(mergedMap); // 输出: {apple=1, banana=5, cherry=4} }
}Collectors.toMap接收三个参数：
- key的映射函数，这里使用
Map.Entry::getKey。 - value的映射函数，这里使用
Map.Entry::getValue。 - merge函数，当key冲突时用于合并value。这里我们传递
Integer::sum作为merge函数，它将相同key的value相加。
3. 对list集合操作
在Java中，如果你有一个包含对象的List集合，并且这些对象有一个时间属性，你可以使用Stream API的`sorted()`方法来根据时间属性对List中的对象进行升序排序。下面是一个简单的示例，说明如何做到这一点：
首先，假设你有一个`Event`类，它有一个`LocalDateTime`类型的`time`属性：
import java.time.LocalDateTime;public class Event {private LocalDateTime time;// 其他属性...public Event(LocalDateTime time) {this.time = time;}public LocalDateTime getTime() {return time;}// 其他getter和setter方法...@Overridepublic String toString() {return "Event{" +"time=" + time +'}';}
}现在，假设你有一个`Event`对象的List集合，你想要根据`time`属性进行升序排序：
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;public class EventListSortingExample {public static void main(String[] args) {List<Event> events = new ArrayList<>();events.add(new Event(LocalDateTime.of(2023, 3, 10, 15, 0)));events.add(new Event(LocalDateTime.of(2023, 3, 9, 10, 0)));events.add(new Event(LocalDateTime.of(2023, 3, 11, 8, 0)));// 使用Stream API根据时间进行升序排序List<Event> sortedEvents = events.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getTime().compareTo(e2.getTime())).collect(Collectors.toList());// 打印排序后的事件sortedEvents.forEach(System.out::println);}
}在上面的代码中，我们创建了一个`Event`对象的List，并使用`stream()`方法将其转换为一个Stream。然后，我们调用`sorted()`方法，并传递一个Comparator，它比较两个`Event`对象的`time`属性。`LocalDateTime`的`compareTo()`方法会根据时间顺序进行比较，从而实现升序排序。最后，我们使用`collect()`方法将排序后的Stream转换回List。
输出将会是根据时间升序排序的`Event`对象列表：
Event{time=2023-03-09T10:00}
Event{time=2023-03-10T15:00}
Event{time=2023-03-11T08:00}注意：如果`time`属性有可能为`null`，那么在Comparator中需要添加适当的空值检查来避免`NullPointerException`。此外，如果你的List非常大，排序操作可能会消耗较多的内存和CPU时间，因此在实际应用中需要考虑性能因素。
对list集合还有很多操作...
