java8的接口

① java8接口有defaultmethod后是不是可以放弃抽象类了

Java 8引入default method旨在让已有接口适应新功能，无需实现类更改。以List接口为例，在Java SE 7时，其未包含sort()方法。Java SE 8时添加此方法，已实现List接口的类无需重新编译即可利用新增功能。默认方法允许接口提供默认实现，使得实现类无需实现接口新增方法即可使用。

默认方法的设计初衷是为了配合Java的函数式编程风格，使接口更灵活地接受FunctionalInterface参数，优化代码结构。

尽管Java 8的接口提供了default method，但它们暂时无法完全取代抽象类。抽象类能包含状态信息，而接口只能提供公有虚方法的默认实现。Java 9接口引入非公有静态方法，未来版本可能进一步增强功能，提供更多替代抽象类的可能。

举例说明，ActionListener接口在Java中常要求实现者提供空实现。引入default method后，接口能为所有方法提供默认实现，简化代码编写过程，避免实现类自行编写大量空实现的繁琐工作，更符合函数式编程的简洁风格。

② Java8精华-函数式编程-Consumer（二）

在上篇文章中，我们探讨了如何将匿名内部类转换为 Lambda 表达式，这是一个基础且关键的技能。本文将深入 Java 8 中的函数式编程概念，聚焦于几个核心功能接口，并通过具体实例展示它们的用法与特性。随着 Java 8 的引入，多个函数式接口被添加到语言中，这些接口在处理数据时发挥着重要作用，尤其是与集合类如 List、Set、Map 等的结合。

首先，让我们了解 Java 8 中引入的函数式接口的作用。它们被设计用于简化集合操作，提供了一种更为灵活且紧凑的方式来处理数据。通过引入@FunctionalInterface 注解，Java 强化了函数式编程的特性，确保接口仅包含一个抽象方法，这使得它们成为 Lambda 表达式的完美载体。

尽管@FunctionalInterface 注解不是必须的，但强烈推荐使用它，因为它有助于提高代码的可读性，明确指出一个接口是为函数式编程设计的。这种注解的存在不仅限于新引入的接口，一些旧的类如 Runnable、Callable 等，即便没有被标注，只要它们只包含一个抽象方法，同样被视为函数式接口。

接下来，我们将详细介绍几个核心功能接口，特别是 Consumer 接口。Consumer 是最为常用的接口之一，其主要功能是在不返回任何结果的情况下处理单个元素。这个接口是处理集合元素的首选，尤其是在使用forEach 方法时。forEach 方法接受 Consumer 作为参数，这意味着在遍历集合时，你可以轻松地将 Lambda 表达式作为参数传递，以实现特定的处理逻辑。

Consumer 接口的核心是它的抽象方法 accept(T t)，用于接收并处理单个元素。这个接口还提供了一个名为 andThen() 的默认方法，允许你将一个 Consumer 与另一个 Consumer 链接起来，形成一个复合的 Lambda 表达式。这使得处理多个操作变得简单且高效，例如，你可以先计算一个元素的平方，然后再计算它的立方。

实现 Consumer 接口的方式有两种：使用匿名内部类或 Lambda 表达式。Lambda 表达式的使用简化了代码，使其更加简洁且易于理解。在某些情况下，你甚至可以直接忽略数据类型，因为编译器会推断它。在处理多个操作或需要连接多个 Consumer 对象时，将 Lambda 表达式分配给变量并将其传递给 forEach 方法，可以提供更大的灵活性。

让我们通过实例来探索 Consumer 接口的和Then() 方法。这个方法允许你连接两个 Consumer 对象，执行一系列操作。例如，你可以先计算元素的平方，然后计算立方。这种链式调用使得代码更加优雅且易于维护。

在最后的总结中，我们强调了@FunctionalInterface 注解的重要作用以及它在 Java 8 中如何强化了函数式编程的概念。通过学习这些核心功能接口及其使用方法，你将能够更高效地处理数据，实现更加灵活且简洁的代码结构。在接下来的文章中，我们将继续探索 Java 8 中的其他功能接口，如 BiConsumer，带你进一步深入函数式编程的世界。

③ Java8 parallelStream浅析

在Java8中，lamda表达式和Stream接口的引入显着简化了代码，增强了表达能力，同时也提高了效率。Stream接口中的parallelStream方法提供并发操作的支持，本文将深入探讨parallelStream的使用方法。

让我们先来看看Java文档对parallelStream的定义。parallelStream允许并行执行操作，简化了多线程编程。

接下来，我们通过一个例子来直观感受stream和parallelStream的区别。从执行结果中，我们可以看到stream顺序输出，而parallelStream的输出顺序无序，且parallelStream的执行时间仅为stream的五分之一。这表明在当前测试场景下，parallelStream在性能上表现出色。

parallelStream的性能提升得益于ForkJoin框架和ForkJoinPool的使用。ForkJoin框架是Java7中提供的并行执行框架，其策略为分而治之，即将任务分解为多个子任务并行执行，然后合并结果。

ForkJoin框架与ThreadPoolExecutor的区别在于，ForkJoin框架可以高效处理大量任务，且支持父子依赖关系，而ThreadPoolExecutor则无法支持这种场景。

Java 8在ForkJoinPool中添加了一个通用线程池，用于处理自动并行化任务。这个线程池能够自动并行化数组排序、元素遍历等操作。在并行计算逻辑方面，使用ForkJoinPool相较于ThreadPoolExecutor更具有优势，尤其是在代码可读性和代码量上。

默认的线程数量等于计算机处理器数量，用户可以通过系统属性调整此数量：-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism={N}。

我们对代码进行了调整，将sleep时间改为2ms。执行结果显示，doParallelStream耗时最多，这表明并不是所有情况下并行执行都能带来最佳性能。具体场景需通过测试和分析来确定。

并发操作中，线程安全问题不容忽视。一个示例展示了stream.parallel.forEach()中的操作可能不具有线程安全性。解决此问题，可以将集合转换为同步集合，例如：Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())。

总结，parallelStream提供了并行执行的强大能力，但用户需根据实际应用场景评估性能，同时注意线程安全问题。