JDK8新特性

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虽然已经用过了一些Java8的新特性，但是总来没有仔细总结一下。Java8自从2014年就发布了，到目前为止只有一小部分公司在用JDK7及其以下的版本，大部分已经迁移至Java8，甚至Java11（关于Java9和Java11的特性我会在之后两篇文章中记述），目前只看Java8那些最主要的、也是最常用的新特性，我到目前为止用到的最多的也就是Stream API和Lambda表达式，新时间日期的API也比较常用。

Java8新特性简介

JDK8的新特性主要的从以下几个方面谈起：

1、速度更快：
优化垃圾回收机制（永久代被移除，使用元空间，元空间受物理内存大小限制）；数据结构整改（如HashMap，这也就意味着HashSet也跟着变化了）；ConcurrentHashMap也变了，从之前的锁分段机制改成了大量的CAS操作，HashMap和ConcurrentHashMap都是由原来的链表改成了链表+红黑树的结构；所以速度明显提高。

2、代码更少：
通过Lambda表达式来减少不必要的代码编写量，代码更少更简洁。

3、强大的Stream API：
有了Stream API就意味着在Java中操作数据就像SQL语句一样简单，其实比SQL语句还简单

4、便于并行：
对Fork/Join框架进行了提升，之前得开发者自己给任务做分隔，代码复杂度很高。但是自从JDK8以来，对Fork/Join框架进行了大幅度的提升，很方便的从串行切换到并行。

5、最大化减少空指针异常 Optional：
通过Optional容器类来提供一些解决方法，最大化避免空指针异常

Lambda表达式

Lambda是一个匿名函数，我们可以把Lambda表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。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，使Java的语言表达能力得到了提升。

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Comparator<Integer> integerComparator = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o1.compareTo(o2);
            }
        };
        TreeSet<Integer> integerTreeSet = new TreeSet<>(integerComparator);

        //lambda表达式
        Comparator<Integer> integerComparator1 = (o1, o2) -> Integer.compare(o1, o2);
        TreeSet<Integer> integerTreeSet1 = new TreeSet<>(integerComparator1);

        //lambda表达式
        Comparator<Integer> integerComparator2 = Integer::compare;
        TreeSet<Integer> integerTreeSet2 = new TreeSet<>(integerComparator1);
    }
}

上面的例子可能不是很形象的说明Lambda表达式的作用，下面可以看看实际一点的使用例子，有一个员工集合Employee，现在需要根据年龄或者薪水过滤出对应的数据：

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public class Employee {

    private int age; // 年龄
    
    private int salary; // 薪水
    
    private String name; // 姓名

    public Employee(int age, int salary, String name) {
        this.age = age;
        this.salary = salary;
        this.name = name;
    }
	// Getter / Setter / toString
}

各种过滤条件的演示：

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
                new Employee(18, 5500, "Tom"),
                new Employee(28, 4500, "Jone"),
                new Employee(20, 3500, "Jack"),
                new Employee(25, 8500, "Tim")
        );
        
        List<Employee> retListByAge = filterByAge(employeeList);
        retListByAge.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------------------------------");

        List<Employee> retListBySalary = filterBySalary(employeeList);
        retListBySalary.forEach(System.out::println);

    }

    // 根据年龄过滤
    private static List<Employee> filterByAge(List<Employee> employeeList) {
        ArrayList<Employee> retList = new ArrayList<>();
        for(Employee employee: employeeList){
            if(employee.getAge() > 20) retList.add(employee);
        }
        return retList;
    }

    // 根据工资过滤
    private static List<Employee> filterBySalary(List<Employee> employeeList) {
        ArrayList<Employee> retList = new ArrayList<>();
        for(Employee employee: employeeList){
            if(employee.getSalary() > 5000) retList.add(employee);
        }
        return retList;
    }
}

现在我们用策略模式进行改进：

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// 过滤策略
public interface MyFilterPredict {
    boolean filter(Employee employee);
}

策略对应的实现类：

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// 根据年龄定义的过滤器
public class EmployeeAgeFilterPredict implements MyFilterPredict {
    @Override
    public boolean filter(Employee employee) {
        return employee.getAge() > 20;
    }
}

// 根据薪水定义的过滤器
public class EmployeeSalaryFilterPredict implements MyFilterPredict {
    @Override
    public boolean filter(Employee employee) {
        return employee.getSalary() > 5000;
    }
}

使用的时候：

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
                new Employee(18, 5500, "Tom"),
                new Employee(28, 4500, "Jone"),
                new Employee(20, 3500, "Jack"),
                new Employee(25, 8500, "Tim")
        );

        List<Employee> retListByAge = commonFilter(employeeList, new EmployeeAgeFilterPredict());
        retListByAge.forEach(System.out::println);

        System.out.println("-----------------------------");

        List<Employee> retListBySalary = commonFilter(employeeList, new EmployeeSalaryFilterPredict());
        retListBySalary.forEach(System.out::println);
    }

    // 按照自定义策略过滤
    private static List<Employee> commonFilter(List<Employee> employeeList, MyFilterPredict myFilterPredict) {
        ArrayList<Employee> retList = new ArrayList<>();
        for (Employee employee: employeeList)
            if(myFilterPredict.filter(employee)) retList.add(employee);
        return retList;
    }
}

但是我们实际上并不需要写策略接口对应的实现类，直接使用匿名内部类即可：

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public static void main(String[] args) {
    List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
        new Employee(18, 5500, "Tom"),
        new Employee(28, 4500, "Jone"),
        new Employee(20, 3500, "Jack"),
        new Employee(25, 8500, "Tim")
    );

    List<Employee> retListByAge = commonFilter(employeeList, new MyFilterPredict() {
        @Override
        public boolean filter(Employee employee) {
            return employee.getAge() > 20;
        }
    });
    retListByAge.forEach(System.out::println);

    System.out.println("-----------------------------");

    List<Employee> retListBySalary = commonFilter(employeeList, new MyFilterPredict() {
        @Override
        public boolean filter(Employee employee) {
            return employee.getSalary() > 5000;
        }
    });
    retListBySalary.forEach(System.out::println);
}

直接使用匿名内部类那么就意味着可以直接用Lambda表达式来代替：

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public static void main(String[] args) {
    List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
        new Employee(18, 5500, "Tom"),
        new Employee(28, 4500, "Jone"),
        new Employee(20, 3500, "Jack"),
        new Employee(25, 8500, "Tim")
    );

    List<Employee> retListByAge = commonFilter(employeeList, employee -> employee.getAge() > 20);
    retListByAge.forEach(System.out::println);

    System.out.println("-----------------------------");

    List<Employee> retListBySalary = commonFilter(employeeList, employee -> employee.getSalary() > 5000);
    retListBySalary.forEach(System.out::println);
}

其实，retListByAge.forEach(System.out::println); 也是Lambda表达式的一个用法。但是还有更骚的用法，那就是用Stream来解决这个问题：

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
                new Employee(18, 5500, "Tom"),
                new Employee(28, 4500, "Jone"),
                new Employee(20, 3500, "Jack"),
                new Employee(25, 8500, "Tim")
        );
        employeeList.stream()
                .filter((e) -> e.getAge() > 20)
                .forEach(System.out::println);

        System.out.println("-----------------------------");

        employeeList.stream()
                .filter((e) -> e.getSalary() > 5000)
                .forEach(System.out::println);
    }
    
    // 薪水大于1000的有4个，但是我只需要前面两个
    employeeList.stream()
        .filter((e) -> e.getSalary() > 1000)
        .limit(2)
        .forEach(System.out::println);

    // 只把名字提取出来
    List<String> nameList = employeeList.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    nameList.forEach(System.out::println);
}

不知道上面的例子是否能体会到Lambda表达式的简介易用呢？现在具体来看看Lambda表达式的语法：

Lambda表达式在Java语言中引入了一个新的语法元素和操作符。这个操作符为->，该操作符被称为Lambda操作符或箭头操作符。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。

语法格式一：无参数、无返回值

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable runnable = ()-> System.out.println("Hello");
    	runnable.run();
    }
}

语法格式二：有一个参数、无返回值（只有一个参数时，参数的小括号可不写）

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import java.util.function.Consumer;

public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Consumer<String> consumer = (e) -> System.out.println(e);
        consumer.accept("Hello");
        
        Consumer<String> consumer = e -> System.out.println(e);
        consumer.accept("Hello");
    }
}

语法格式三：有两个以上的参数、并且Lambda体中有多条语句

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Comparator<Integer> comparator = (x, y) -> {
            System.out.println("Hello");
            return Integer.compare(x, y);
        };
        
    }
}

语法格式四：若Lambda体中一条语句，return 和大括号都可以省略不写

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Comparator<Integer> comparator = (x, y) -> Integer.compare(x, y); 
    }
}

语法格式六：Lambda表达式中的参数列表的数据类型可以不写，JVM会根据上下文推导

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Comparator<Integer> comparator = (Integer x, Integer y) -> Integer.compare(x, y);
        Comparator<Integer> comparator = (x, y) -> Integer.compare(x, y);
    }
}

Lambda表达式需要函数式接口的支持，接口中只有一个抽象方法的接口，称为函数式接口。可以使用@FunctionInterface注解修饰，可以检查是否是函数式接口，如下图MyFilterPredict接口由于有两个接口，所以不能被称作是函数式接口，@FunctionInterface注解自然就会报错，因为如果接口中含有两个或两个以上的接口，那么Lambda表达式就无法表示到执行的是哪个方法，所以就不能被称为函数式接口：

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下面我们看看Jaba提供的四大内置核心函数式接口：

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消费型接口：对传入的参数进行操作，并且无返回值

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        consume(100.0, (m)-> System.out.println("旅游消费金额：" + m + "元"));
    }

    private static void consume(double money, Consumer<Double> consumer) {
        consumer.accept(money);
    }
}

消费型接口：对传入的参数进行操作，并且无返回值

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import java.util.function.Supplier;

public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //Lambda表达式内定义数字的产生方式
        List<Integer> integerList = supply(10, () -> (int) (Math.random() * 100));
        integerList.forEach(System.out::println);
    }

	//获得N个数字存入的List
    private static List<Integer> supply(int length, Supplier<Integer> supplier) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < length; i++) 
            list.add(supplier.get());
        return list;
    }
}

函数型接口：参数类型为T、返回类型是R

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public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Integer length = calcLength("Hello", (x) -> x.length());
        System.out.println(length);
    }

    private static Integer calcLength(String string, Function<String, Integer> function) {
        return function.apply(string);
    }
}

断言型接口：做一些判断操作

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import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Collectors;

public class LambdaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> stringList = Arrays.asList("And", "Animal", "Basic", "ABC");
        List<String> retList = predication(stringList, (x) -> x.startsWith("A"));
        for(String str: retList) System.out.print(str + " ");
    }

    private static List<String> predication(List<String> stringList, Predicate<String> predicate) {
        return stringList.stream()
                .filter(predicate)
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

其实除了这四大核心函数式接口还有其他的接口：

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方法引用与构造器引用

方法引用

当要传递给Lambda体的操作，已经有实现的方法了，可以使用方法引用！(实现抽象方法的参数列表，必须与方法引用方法的参数列表保持一致! )

方法引用：使用操作符:: 将方法名和对象或类的名字分隔开来。如下三种主要使用情况：

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

下面是 对象::实例方法 这种格式：

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import java.util.function.Consumer;

public class MedthodRef {
    public static void main(String[] args) {
        Consumer<String> consumer = (x) -> System.out.println(x);
        Consumer<String> consumer = System.out::println;
    }
}

下面是 类::静态方法 这种格式：

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import java.util.function.Supplier;

public class MedthodRef {
    public static void main(String[] args) {
        Supplier<Double> supplier = Math::random;
        Comparator<Integer> comparator = Integer::compareTo;
    }
}

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！

下面是 类::实例方法 这种格式：

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import java.util.function.BiPredicate;

public class MedthodRef {
    public static void main(String[] args) {
        BiPredicate<String, String> biPredicate = (x, y) -> x.equals(y);
        BiPredicate<String, String> biPredicate = String::equals;
    }
}

注意：当需要引用方法的第一个参数是调用对象，并且第二个参数是需要引用方法的第二个参数（或无参数）时：ClassName: :methodName

构造器引用

格式：ClassName::new 与函数式接口相结合，自动与函数式接口中方法兼容。可以把构造器引用赋值给定义的方法，与构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致！

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public class Employee {
    // 年龄
    private int age;
    // 薪水
    private int salary;
    // 姓名
    private String name;

    public Employee() { }

    public Employee(int age, int salary, String name) {
        this.age = age;
        this.salary = salary;
        this.name = name;
    }

    public Employee(int age) {
        this.age = age;
    }

    public Employee(Integer age, Integer salary) {
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }
    
    // Getter / Setter / toString ...
}

由于构造器参数列表要与接口中抽象方法的参数列表一致，所以我给Employee类加了上述几个构造方法

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import java.util.Comparator;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.BiPredicate;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;

public class MedthodRef {
    public static void main(String[] args) {
        // 自动匹配无参构造器
        Supplier<Employee> supplier = Employee::new;

        Function<Integer, Employee> function0 = (x) -> new Employee(x);

        // 自动匹配Age带参构造器
        Function<Integer, Employee> function1 = Employee::new;
        Employee employee0 = function1.apply(18);
        System.out.println(employee0);

        BiFunction<Integer, Integer, Employee> biFunction = Employee::new;
        Employee employee1 = biFunction.apply(18, 5500);
        System.out.println(employee1);
    }
}

数组引用

数组引用其实也是和上面一样的：

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import java.util.function.Function;

public class MedthodRef {
    public static void main(String[] args) {
        Function<Integer, String[]> function = (x) -> new String[x];
        
        Function<Integer, String[]> function = String[]::new;
        String[] strings = function.apply(10);
        System.out.println(strings.length);
    }
}

Stream API

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式；另外一个则是Stream API(java.util.stream.*)。Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API对集合数据进行操作，就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API来并行执行操作。简而言之，StreamAPI提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

Stream的概念

那么流(Stream)到底是什么呢？其实流可以理解为数据渠道，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，流讲的是计算！需要注意以下几点：

  • Stream自己不会存储元素。
  • 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操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream三个操作步骤

1、创建Stream：一个数据源(如:集合、数组) ，获取一个流

2、中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行处理

3、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

下面是常用的创建的操作：

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import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

/*
 *	Stream<E> stream() 返回一个顺序流
 * 	Stream<E> parallelStream() 返回一个并行流
 */

public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1、获取流的第一种方式: stream()获取数组流
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stringStream0 = list.stream();

        // 2、获取流的第二种方式：Arrays的静态方法stream()获取数组流
        Employee[] employeeArray = new Employee[10];
        Stream<Employee> employeeStream = Arrays.stream(employeeArray);

        // 3、获取流的第三种方式：通过Stream类中的静态方法of()
        Stream<String> stringStream1 = Stream.of("AAA", "BBB", "CCC");

        // 4、获取流的第四种方式：创建无限流
        // ①迭代的方式
        Stream<Integer> integerStream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
        integerStream.limit(10).forEach(System.out::println);

        // ②生成的方式
        Stream<Double> doubleStream = Stream.generate(() -> Math.random());
        doubleStream.limit(5).forEach(System.out::println);
    }
}

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 下面是一些中间操作：

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下面是筛选重复对象、根据条件过滤对象的示例：

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 8500, "Tim"),
            new Employee(25, 8500, "Tim")
    );

    public static void main(String[] args) {
        employeeList.stream()
                .filter((x)-> x.getAge() > 20)
                .forEach(System.out::println);
        System.out.println("----------------");
        employeeList.stream()
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }
}

那么映射又是什么意思呢？map——接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数， 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，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 8500, "Tim"),
            new Employee(25, 8500, "Tim")
    );

    public static void main(String[] args) {
        List<String> stringList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
        stringList.stream()
                .map(String::toUpperCase)
                .forEach(System.out::println);
        System.out.println("-------------------");
        employeeList.stream()
                .map(Employee::getName)
                .forEach(System.out::println);
    }   
}

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如何用Stream排序呢？其实也很简单，在之前的讲解Lambda表达式的例子中我们已经用过了：

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 8500, "Tim"),
            new Employee(25, 8500, "Tim")
    );

    public static void main(String[] args) {
        employeeList.stream()
                .sorted((x, y) -> {
                    //年龄一样按照姓名排序
                    if(x.getAge() == y.getAge()){
                        return x.getName().compareTo(y.getName());
                    }else{
                        return x.getAge() - y.getAge();
                    }
                })
                .forEach(System.out::println);
    }
}

接下来看看Stream的终止操作，终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如: List、Integer， 甚至是void。

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接下来看看Stream查找与匹配：

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 3500, "Tim"),
            new Employee(25, 3500, "Tim")
    );

    public static void main(String[] args) {
        // 判断是不是所有员工工资都是3500
        boolean match = employeeList.stream()
                .allMatch((e) -> e.getSalary() == 3500);
        System.out.println(match);

        // 判断是不是至少有一个员工姓名是Tim
        boolean timExist = employeeList.stream()
                .anyMatch((e) -> e.getName().equals("Tim"));
        System.out.println(timExist);

        // 判断是否存在员工年龄小于20
        boolean ageMatch = employeeList.stream()
                .noneMatch((e) -> e.getAge() < 20);
        System.out.println(ageMatch);

        // 根据员工工资排序，并得到第一个结果
        Optional<Employee> employee = employeeList.stream()
                .sorted(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary))
                .findFirst();
        System.out.println(employee.get());

        // 获取员工工资最高的员工信息
        Optional<Employee> maxEmployee = employeeList.stream()
                .max(Comparator.comparingInt(Employee::getSalary));
        System.out.println(maxEmployee.get());
        
        // 获取员工最低工资
        Optional<Integer> minSalary = employeeList.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .min(Integer::compareTo);
        System.out.println(minSalary);
    }
}

接下来看看Stream的归约，归约可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 3500, "Tim"),
            new Employee(25, 3500, "Tim")
    );
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
        Integer sum = list.stream()
                .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(sum);

        System.out.println("------------------------");
        
        Optional<Integer> salarySum = employeeList.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .reduce(Integer::sum);
        System.out.println(salarySum.get());
    }
}

备注: map和reduce的连接通常称为map-reduce 模式，因Google用它来进行网络搜索而出名。

接下来看看收集，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)。但是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:

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public class StreamDemo {
    private static List<Employee> employeeList = Arrays.asList(
            new Employee(18, 5500, "Tom"),
            new Employee(28, 4500, "Jone"),
            new Employee(20, 3500, "Jack"),
            new Employee(25, 3500, "Tim"),
            new Employee(25, 3500, "Tim")
    );

    public static void main(String[] args) {
        // 收集员工的姓名到List中
        List<String> nameList = employeeList.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.toList());
        nameList.forEach(System.out::println);

        System.out.println("---------------------");

        // 收集员工的姓名到Set中
        Set<String> nameSet = employeeList.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.toSet());
        nameSet.forEach(System.out::println);

        // 收集员工的姓名到其他结构中
        LinkedHashSet<String> linkedHashSet = employeeList.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new));
        linkedHashSet.forEach(System.out::println);

        // 收集员工的工资平均值
        Double averageSalary = employeeList.stream()
                .collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
        System.out.println(averageSalary);

        // 收集员工工资总和
        Long summarySalary = employeeList.stream()
                .collect(Collectors.summingLong(Employee::getSalary));
        System.out.println(summarySalary);
    }
}

并行流与顺序流

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java8中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API可以声明性地通过parallel() 与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。

Fork/Join框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若千个小任务(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。关于Fork/Join框架可以看我之前的一篇博客《 ForkJoin框架与读写锁 》

早在JDK1.7的时候Fork/Join框架就有了，但是使用起来稍微复杂。Fork/Join框架采用“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。

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import java.util.concurrent.RecursiveTask;

// 一个并行计算的示例
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {

    private static final long serialVersionUID = -2761358406351641206L;

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

    // 范围
    private long start;
    private long end;
    // 临界值
    private static final long THRESHOLD = 10000;

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        if(length <= THRESHOLD){
            long sum = 0;
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        }else{
            // 拆分为子任务
            long mid = (end - start) / 2 + start;
            ForkJoinCalculate calculateLeft = new ForkJoinCalculate(start, mid);
            calculateLeft.fork();

            ForkJoinCalculate calculateRight = new ForkJoinCalculate(mid + 1, end);
            calculateRight.fork();
            return calculateLeft.join() + calculateRight.join();
        }
    }
}

测试性能：

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package newjdk8.forkjoin;

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.stream.LongStream;

public class TestForkJoinCalculate {
    public static void main(String[] args) {
        // 计算500亿的累加
        long n = 50000000000L;
        forkJoinTest(n); //8723毫秒
        oneThreadCalc(n); //14337毫秒
        streamCalc(n); //4375毫秒
    }

    private static void streamCalc(long n) {
        Instant start = Instant.now();
        long reduce = LongStream.range(0, n)
                .parallel()
                .reduce(0, Long::sum);
        System.out.println(reduce);
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("Stream " + Duration.between(start, end).toMillis());
    }

    private static void oneThreadCalc(long n) {
        Instant start = Instant.now();
        long sum = 0L;
        for (long i = 0; i <= n; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println(sum);
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("单线程 " + Duration.between(start, end).toMillis());
    }

    private static void forkJoinTest(long n) {
        Instant start = Instant.now();
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> forkJoinTask = new ForkJoinCalculate(0, n);
        Long sum = pool.invoke(forkJoinTask);
        System.out.println(sum);
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("Fork/Join " + Duration.between(start, end).toMillis());
    }
}

注意：parallel并行流底层就是使用了Fork/Join框架

Option尽量避免空指针

Optional<T>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Optional可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。

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Option这种容器在SpringDataJpa中经常用到，所以在此不再记述。

接口中的默认方法与静态方法

接口中的默认方法

Java 8中允许接口中包含具有具体实现的方法，该方法称为默认方法，默认方法使用default 关键字修饰。我觉得JDK8出现了函数式接口，为了兼容JDK7所以出现了default修饰的接口级别的默认方法。

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public interface MyFunc{
    default String getName(){
        return "HelloWorld";
    }
}

public class MyCLass implements MyFunc {
    
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        MyFunc myFunc = new MyCLass();
        System.out.println(myFunc.getName()); // HelloWorld
    }
}

接口默认方法的类优先原则：若一个接口中定义了一个默认方法，而另外一个父类或接口中又定义了一个同名的方法时：

  • 选择父类中的方法。如果一个父类提供了具体的实现，那么接口中具有相同名称和参数的默认方法会被忽略。
  • 接口冲突。如果一个父接口提供一个默认方法，而另一个接口也提供了一个具有相同名称和参数列表的方法(不管方法是否是默认方法)，那么必须覆盖该方法来解决冲突。
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public interface MyFunc{
    default String getName(){
        return "HelloWorld";
    }
}

public class MyCLass implements MyFunc {
    public String getName(){
        return "MyClass";
    }
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        MyFunc myFunc = new MyCLass();
        System.out.println(myFunc.getName()); // MyClass
    }
}

那么如果有两个接口应该怎么办呢？

MyFunc.java

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public interface MyFunc{
    default String getName(){
        return "HelloWorld";
    }
}

MyFunc2.java

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public interface MyFunc2 {
    default String getName(){
        return "HelloWorld2";
    }
}

MyClass.java，因为不知道该用谁的默认方法，所以报错

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public class MyCLass implements MyFunc, MyFunc2 {
    //Error 因为不知道该用谁的默认方法
}

MyCLass.Java ，以下两种解决方案：

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public class MyCLass implements MyFunc, MyFunc2 {
    @Override
    public String getName() {
        // 1、要么就指定用谁的
        return MyFunc.super.getName();
    }

    @Override
    public String getName() {
        // 2、要么就实现自己的
        return "MyClass";
    }
}

接口中的静态方法

这个其实没啥好说的，就是接口中允许存在静态方法：

MyFunc.java

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public interface MyFunc{
    static void show(){
        System.out.println("Show Static Method");
    }
}

Test.java

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public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        MyFunc.show();
    }
}

新时间日期API

LocalDate、LocalTime、 LocalDateTime 类的实例是不可变的对象，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，且也不包含与时区相关的信息。

比如我们比较常用的SimpleDateFormat，这个我们经常使用的类存在线程安全问题：

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import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class TestSimpleDateFormat {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        Callable<Date> callable = () -> format.parse("2020-04-17");
        List<Future<Date>> futureList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            futureList.add(executorService.submit(callable));
        }

        for(Future<Date> dateFuture: futureList){
            System.out.println(dateFuture.get());
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

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我们可以用ThreadLocal，DateFormatThreadLocal.java

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import java.text.DateFormat;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class DateFormatThreadLocal {
    private static final ThreadLocal<DateFormat> df = new ThreadLocal<DateFormat>(){
        @Override
        protected DateFormat initialValue() {
            return new SimpleDateFormat("yyy-MM-dd");
        }
    };

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

这样的话我们只需要按照如下方式使用即可：

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import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class TestSimpleDateFormat {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        Callable<Date> callable = () -> DateFormatThreadLocal.convert("2020-04-17");
        List<Future<Date>> futureList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            futureList.add(executorService.submit(callable));
        }

        for(Future<Date> dateFuture: futureList){
            System.out.println(dateFuture.get());
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

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现在，我们不需要使用ThreadLocal来辅助了，直接用LocalDate这个线程安全的工具来搞定，就和String一样，线程安全，无论做出怎么样的改变都会产生一个新的实例对象：

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import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

public class TestSimpleDateFormat {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        //DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE;
        DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");

        Callable<LocalDate> callable = () -> LocalDate.parse("2020-04-17", dateTimeFormatter);

        List<Future<LocalDate>> futureList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            futureList.add(executorService.submit(callable));
        }

        for(Future<LocalDate> dateFuture: futureList){
            System.out.println(dateFuture.get());
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

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下面是这些API的使用示例：

Duration：用于计算两个时间间隔。
Period：用于计算两个日期间隔。

Instant时间戳用于时间戳的运算。它是以Unix元年(传统的设定为UTC时区1970年1月1日午夜时分)开始所经历的描述进行运算。

TemporalAdjuster：时间校正器。有时我们可能需要获取例如：将日期调整到下个周日等操作。
TemporalAdjusters：该类通过静态方法提供了大量的常用TemporalAdjuster的实现。

java.time.format.DateTimeFormatter类：该类提供了三种格式化方法：

  • 预定义的标准格式
  • 语言环境相关的格式
  • 自定义的格式

Java8中加入了对时区的支持，带时区的时间为分别为：ZonedDate、ZonedTime、 ZonedDateTime 其中每个时区都对应着ID，地区ID都为{区 域}/{城市}的格式，例如: Asia/Shanghai等

  • Zoneld：该类中包含了所有的时区信息
  • getAvailableZonelds()：可以获取所有时区时区信息
  • of(id)：用指定的时区信息获取Zoneld对象
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import java.time.DayOfWeek;
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.time.LocalDate;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.time.Period;
import java.time.ZoneId;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.ZonedDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.time.temporal.TemporalAdjusters;
import java.util.Set;

import org.junit.Test;

public class TestLocalDateTime {
	
	// ZonedDate、ZonedTime、ZonedDateTime：带时区的时间或日期
	@Test
	public void test7(){
		LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
		System.out.println(ldt);
		
		ZonedDateTime zdt = ZonedDateTime.now(ZoneId.of("US/Pacific"));
		System.out.println(zdt);
	}
	
	@Test
	public void test6(){
		Set<String> set = ZoneId.getAvailableZoneIds();
		set.forEach(System.out::println);
	}

	
	// DateTimeFormatter : 解析和格式化日期或时间
	@Test
	public void test5(){
		//DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE;
		DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss E");
		
		LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
		String strDate = ldt.format(dtf);
		
		System.out.println(strDate);
		
		LocalDateTime newLdt = ldt.parse(strDate, dtf);
		System.out.println(newLdt);
	}
	
	// TemporalAdjuster : 时间校正器
	@Test
	public void test4(){
	LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
		System.out.println(ldt);
		
		LocalDateTime ldt2 = ldt.withDayOfMonth(10);
		System.out.println(ldt2);
		
		LocalDateTime ldt3 = ldt.with(TemporalAdjusters.next(DayOfWeek.SUNDAY));
		System.out.println(ldt3);
		
		//自定义：下一个工作日
		LocalDateTime ldt5 = ldt.with((l) -> {
			LocalDateTime ldt4 = (LocalDateTime) l;
			
			DayOfWeek dow = ldt4.getDayOfWeek();
			
			if(dow.equals(DayOfWeek.FRIDAY)){
				return ldt4.plusDays(3);
			}else if(dow.equals(DayOfWeek.SATURDAY)){
				return ldt4.plusDays(2);
			}else{
				return ldt4.plusDays(1);
			}
		});
		
		System.out.println(ldt5);
		
	}
	
	// Duration : 用于计算两个“时间”间隔
	// Period : 用于计算两个“日期”间隔
	@Test
	public void test3(){
		Instant ins1 = Instant.now();
		
		System.out.println("--------------------");
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
		}
		
		Instant ins2 = Instant.now();
		
		System.out.println("所耗费时间为：" + Duration.between(ins1, ins2));
		
		System.out.println("----------------------------------");
		
		LocalDate ld1 = LocalDate.now();
		LocalDate ld2 = LocalDate.of(2011, 1, 1);
		
		Period pe = Period.between(ld2, ld1);
		System.out.println(pe.getYears());
		System.out.println(pe.getMonths());
		System.out.println(pe.getDays());
	}
	
	// Instant : 时间戳（使用 Unix元年1970年1月1日 00:00:00 所经历的毫秒值）
	@Test
	public void test2(){
		Instant ins = Instant.now();  //默认使用 UTC 时区
		System.out.println(ins);
		
		OffsetDateTime odt = ins.atOffset(ZoneOffset.ofHours(8));
		System.out.println(odt);
		
		System.out.println(ins.getNano());
		
		Instant ins2 = Instant.ofEpochSecond(5);
		System.out.println(ins2);
	}
	
	// LocalDate、LocalTime、LocalDateTime
	@Test
	public void test1(){
		LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
		System.out.println(ldt);
		
		LocalDateTime ld2 = LocalDateTime.of(2016, 11, 21, 10, 10, 10);
		System.out.println(ld2);
		
		LocalDateTime ldt3 = ld2.plusYears(20);
		System.out.println(ldt3);
		
		LocalDateTime ldt4 = ld2.minusMonths(2);
		System.out.println(ldt4);
		
		System.out.println(ldt.getYear());
		System.out.println(ldt.getMonthValue());
		System.out.println(ldt.getDayOfMonth());
		System.out.println(ldt.getHour());
		System.out.println(ldt.getMinute());
		System.out.println(ldt.getSecond());
	}
}

重复注解与类型注解

Java 8对注解处理提供了两点改进：可重复的注解及可用于类型的注解。

假设现在我有如下注解：

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import static java.lang.annotation.ElementType.*;

import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "Tim";
}

测试如下，像下面这种重复注解是不被允许的：

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package newjdk8.dateapi.annotation;

public class TestAnnotation {
    @MyAnnotation("AAA")
    @MyAnnotation("BBB")  // Error!
    public void show(){

    }
}

那么如何解决这个问题呢？我们还需要定义一个注解容器：

MyAnnotations.java

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import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

import static java.lang.annotation.ElementType.*;
import static java.lang.annotation.ElementType.LOCAL_VARIABLE;

@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotations {
    MyAnnotation[] value();
}

MyAnnotation.java

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import static java.lang.annotation.ElementType.*;

import java.lang.annotation.Repeatable;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;


@Repeatable(MyAnnotations.class) // 指定容器
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "Tim";
}

TestAnnotation.java

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import java.lang.reflect.Method;

public class TestAnnotation {
    public static void main(String[] args) throws NoSuchMethodException {
        Class<TestAnnotation> annotationClass = TestAnnotation.class;
        Method method = annotationClass.getMethod("show");
        MyAnnotation[] myAnnotations = method.getAnnotationsByType(MyAnnotation.class);
        for (MyAnnotation myAnnotation: myAnnotations){
            System.out.println(myAnnotation.value());
        }
    }

    @MyAnnotation("Hello")
    @MyAnnotation("World")
    public void show(){

    }
}

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什么是类型注解呢？Target支持TYPE_PARAMETER，我们通过源码也是可以看到起始于JDK1.8

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@Repeatable(MyAnnotations.class) // 指定容器
@Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE, TYPE_PARAMETER})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyAnnotation {
    String value() default "Tim";
}

/**
 * Type parameter declaration
 *
 * @since 1.8
 */
TYPE_PARAMETER

那么就可以对类型进行注解：

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public class TestAnnotation {
    @MyAnnotation("Hello")
    @MyAnnotation("World")
    // 可以注解类型
    public void show(@MyAnnotation("abc") String str){

    }
}
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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
    meta: false
    pages: false
    posts:
      title: true
      date: true
      path: true
      text: false
      raw: false
      content: false
      slug: false
      updated: false
      comments: false
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      excerpt: false
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