万字详解Lambda、Stream和日期
作者：虛無境
來源：cnblogs.com/xuwujing/p/10145691.html
前言
本篇主要講述是Java中JDK1.8的一些語法特性的使用，主要是Lambda、Stream和LocalDate日期的一些使用。
Lambda
“Lambda 表達式(lambda expression)是一個匿名函數，Lambda表達式基于數學中的λ演算得名，直接對應于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一個匿名函數，即沒有函數名的函數。
Lambda表達式的結構
一個 Lambda 表達式可以有零個或多個參數
參數的類型既可以明確聲明，也可以根據上下文來推斷。例如：(int a)與(a)效果相同
所有參數需包含在圓括號內，參數之間用逗號相隔。例如：(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c)
空圓括號代表參數集為空。例如：() -> 42
當只有一個參數，且其類型可推導時，圓括號（）可省略。例如：a -> return a*a
Lambda 表達式的主體可包含零條或多條語句
如果 Lambda 表達式的主體只有一條語句，花括號{}可省略。匿名函數的返回類型與該主體表達式一致
如果 Lambda 表達式的主體包含一條以上語句，則表達式必須包含在花括號{}中（形成代碼塊）。匿名函數的返回類型與代碼塊的返回類型一致，若沒有返回則為空
Lambda表達式的使用
下面我們先使用一個簡單的例子來看看Lambda的效果吧。
比如我們對Map 的遍歷 傳統方式遍歷如下:
??Map<String,?String>?map?=?new?HashMap<>();map.put("a",?"a");map.put("b",?"b");map.put("c",?"c");map.put("d",?"d");System.out.println("map普通方式遍歷:");for?(String?key?:?map.keySet())?{System.out.println("k="?+?key?+?"，v="?+?map.get(key));}使用Lambda進行遍歷:
??System.out.println("map拉姆達表達式遍歷:");map.forEach((k,?v)?->?{System.out.println("k="?+?k?+?"，v="?+?v);});List也同理，不過List還可以通過雙冒號運算符遍歷:
??List<String>?list?=?new?ArrayList<String>();list.add("a");list.add("bb");list.add("ccc");list.add("dddd");System.out.println("list拉姆達表達式遍歷:");list.forEach(v?->?{System.out.println(v);});System.out.println("list雙冒號運算符遍歷:");list.forEach(System.out::println);輸出結果:
?map普通方式遍歷:k=a，v=ak=b，v=bk=c，v=ck=d，v=dmap拉姆達表達式遍歷:k=a，v=ak=b，v=bk=c，v=ck=d，v=dlist拉姆達表達式遍歷:abbcccddddlist雙冒號運算符遍歷:abbcccddddLambda除了在for循環遍歷中使用外，它還可以代替匿名的內部類。比如下面這個例子的線程創建:
?//使用普通的方式創建Runnable?r1?=?new?Runnable()?{@Overridepublic?void?run()?{System.out.println("普通方式創建!");}};//使用拉姆達方式創建Runnable?r2?=?()->?System.out.println("拉姆達方式創建!");注: 這個例子中使用Lambda表達式的時候，編譯器會自動推斷：根據線程類的構造函數簽名 Runnable r { }，將該 Lambda 表達式賦Runnable 接口。
Lambda 表達式與匿名類的區別 使用匿名類與 Lambda 表達式的一大區別在于關鍵詞的使用。對于匿名類，關鍵詞 this 解讀為匿名類，而對于 Lambda 表達式，關鍵詞 this 解讀為寫就 Lambda 的外部類。
Lambda表達式使用注意事項
“Lambda雖然簡化了代碼的編寫，但同時也減少了可讀性。
Stream
Stream介紹
“Stream 使用一種類似用 SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。Stream API可以極大提高Java程序員的生產力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。這種風格將要處理的元素集合看作一種流， 流在管道中傳輸， 并且可以在管道的節點上進行處理， 比如篩選， 排序，聚合等。
Stream特性：
不是數據結構：它沒有內部存儲，它只是用操作管道從 source（數據結構、數組、generator function、IO channel）抓取數據。它也絕不修改自己所封裝的底層數據結構的數據。例如 Stream 的 filter 操作會產生一個不包含被過濾元素的新 Stream，而不是從 source 刪除那些元素。
不支持索引訪問：但是很容易生成數組或者 List 。
惰性化：很多 Stream 操作是向后延遲的，一直到它弄清楚了最后需要多少數據才會開始。Intermediate 操作永遠是惰性化的。
并行能力。當一個 Stream 是并行化的，就不需要再寫多線程代碼，所有對它的操作會自動并行進行的。
可以是無限的：集合有固定大小，Stream 則不必。limit(n) 和 findFirst() 這類的 short-circuiting 操作可以對無限的 Stream 進行運算并很快完成。
注意事項：所有 Stream 的操作必須以 lambda 表達式為參數。
Stream 流操作類型：
Intermediate：一個流可以后面跟隨零個或多個 intermediate 操作。其目的主要是打開流，做出某種程度的數據映射/過濾，然后返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的（lazy），就是說，僅僅調用到這類方法，并沒有真正開始流的遍歷。
Terminal：一個流只能有一個 terminal 操作，當這個操作執行后，流就被使用“光”了，無法再被操作。所以這必定是流的最后一個操作。Terminal操作的執行，才會真正開始流的遍歷，并且會生成一個結果，或者一個 side effect。
Stream使用
這里我們依舊使用一個簡單示例來看看吧。在開發中，我們有時需要對一些數據進行過濾，如果是傳統的方式，我們需要對這批數據進行遍歷過濾，會顯得比較繁瑣，如果使用steam流方式的話，那么可以很方便的進行處理。
首先通過普通的方式進行過濾:
List<String>?list?=?Arrays.asList("張三",?"李四",?"王五",?"xuwujing");System.out.println("過濾之前:"?+?list);List<String>?result?=?new?ArrayList<>();for?(String?str?:?list)?{if?(!"李四".equals(str))?{result.add(str);}}System.out.println("過濾之后:"?+?result);使用Steam方式進行過濾：
List<String>?result2?=?list.stream().filter(str?->?!"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList()); System.out.println("stream?過濾之后:"?+?result2);輸出結果:
過濾之前:[張三,?李四,?王五,?xuwujing] 過濾之后:[張三,?王五,?xuwujing] stream?過濾之后:[張三,?王五,?xuwujing]是不是很簡潔和方便呢。其實Stream流還有更多的使用方法，filter只是其中的一角而已。那么在這里我們就來學習了解下這些用法吧。
1.構造Stream流的方式
?Stream?stream?=?Stream.of("a",?"b",?"c");String[]?strArray?=?new?String[]?{?"a",?"b",?"c"?};stream?=?Stream.of(strArray);stream?=?Arrays.stream(strArray);List<String>?list?=?Arrays.asList(strArray);stream?=?list.stream();2.Stream流的之間的轉換
注意:一個Stream流只可以使用一次，這段代碼為了簡潔而重復使用了數次，因此會拋出 stream has already been operated upon or closed 異常。
try?{Stream<String>?stream2?=?Stream.of("a",?"b",?"c");//?轉換成?ArrayString[]?strArray1?=?stream2.toArray(String[]::new);//?轉換成?CollectionList<String>?list1?=?stream2.collect(Collectors.toList());List<String>?list2?=?stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));Set?set1?=?stream2.collect(Collectors.toSet());Stack?stack1?=?stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));//?轉換成?StringString?str?=?stream.collect(Collectors.joining()).toString();}?catch?(Exception?e)?{e.printStackTrace();}3.Stream流的map使用
map方法用于映射每個元素到對應的結果，一對一。
示例一：轉換大寫
?List<String>?list3?=?Arrays.asList("zhangSan",?"liSi",?"wangWu");System.out.println("轉換之前的數據:"?+?list3);List<String>?list4?=?list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());System.out.println("轉換之后的數據:"?+?list4);//?轉換之后的數據:[ZHANGSAN,?LISI,WANGWU]示例二：轉換數據類型
?List<String>?list31?=?Arrays.asList("1",?"2",?"3");System.out.println("轉換之前的數據:"?+?list31);List<Integer>?list41?=?list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());System.out.println("轉換之后的數據:"?+?list41);//?[1,?2,?3]示例三：獲取平方
?List<Integer>?list5?=?Arrays.asList(new?Integer[]?{?1,?2,?3,?4,?5?});List<Integer>?list6?=?list5.stream().map(n?->?n?*?n).collect(Collectors.toList());System.out.println("平方的數據:"?+?list6);//?[1,?4,?9,?16,?25]4.Stream流的filter使用
filter方法用于通過設置的條件過濾出元素。
示例二：通過與 findAny 得到 if/else 的值
List<String>?list?=?Arrays.asList("張三",?"李四",?"王五",?"xuwujing"); String?result3?=?list.stream().filter(str?->?"李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!"); String?result4?=?list.stream().filter(str?->?"李二".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");System.out.println("stream?過濾之后?2:"?+?result3); System.out.println("stream?過濾之后?3:"?+?result4); //stream?過濾之后?2:李四 //stream?過濾之后?3:找不到!示例三：通過與 mapToInt 計算和
?List<User>?lists?=?new?ArrayList<User>();lists.add(new?User(6,?"張三"));lists.add(new?User(2,?"李四"));lists.add(new?User(3,?"王五"));lists.add(new?User(1,?"張三"));//?計算這個list中出現?"張三"?id的值int?sum?=?lists.stream().filter(u?->?"張三".equals(u.getName())).mapToInt(u?->?u.getId()).sum();System.out.println("計算結果:"?+?sum);//?75.Stream流的flatMap使用
flatMap 方法用于映射每個元素到對應的結果，一對多。
示例:從句子中得到單詞
?String?worlds?=?"The?way?of?the?future";List<String>?list7?=?new?ArrayList<>();list7.add(worlds);List<String>?list8?=?list7.stream().flatMap(str?->?Stream.of(str.split("?"))).filter(world?->?world.length()?>?0).collect(Collectors.toList());System.out.println("單詞:");list8.forEach(System.out::println);//?單詞://?The//?way//?of//?the//?future6.Stream流的limit使用
limit 方法用于獲取指定數量的流。
示例一：獲取前n條數的數據
?Random?rd?=?new?Random();System.out.println("取到的前三條數據:");rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);//?取到的前三條數據://?1167267754//?-1164558977//?1977868798示例二：結合skip使用得到需要的數據
skip表示的是扔掉前n個元素。
List<User>?list9?=?new?ArrayList<User>();for?(int?i?=?1;?i?<?4;?i++)?{User?user?=?new?User(i,?"pancm"?+?i);list9.add(user);}System.out.println("截取之前的數據:");//?取前3條數據，但是扔掉了前面的2條，可以理解為拿到的數據為?2<=i<3?(i?是數值下標)List<String>?list10?=?list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());System.out.println("截取之后的數據:"?+?list10);//??截取之前的數據://??姓名:pancm1//??姓名:pancm2//??姓名:pancm3//??截取之后的數據:[pancm3]注:User實體類中 getName 方法會打印姓名。
7.Stream流的sort使用
sorted方法用于對流進行升序排序。
示例一：隨機取值排序
?Random?rd2?=?new?Random();System.out.println("取到的前三條數據然后進行排序:");rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);//?取到的前三條數據然后進行排序://?-2043456377//?-1778595703//?1013369565示例二：優化排序
tips:先獲取在排序效率會更高!
?//普通的排序取值List<User>?list11?=?list9.stream().sorted((u1,?u2)?->?u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3).collect(Collectors.toList());System.out.println("排序之后的數據:"?+?list11);//優化排序取值List<User>?list12?=?list9.stream().limit(3).sorted((u1,?u2)?->?u1.getName().compareTo(u2.getName())).collect(Collectors.toList());System.out.println("優化排序之后的數據:"?+?list12);//排序之后的數據:[{"id":1,"name":"pancm1"},?{"id":2,"name":"pancm2"},?{"id":3,"name":"pancm3"}]//優化排序之后的數據:[{"id":1,"name":"pancm1"},?{"id":2,"name":"pancm2"},?{"id":3,"name":"pancm3"}]8.Stream流的peek使用
peek對每個元素執行操作并返回一個新的Stream
示例:雙重操作
?System.out.println("peek使用:");Stream.of("one",?"two",?"three",?"four").filter(e?->?e.length()?>?3).peek(e?->?System.out.println("轉換之前:?"?+?e)).map(String::toUpperCase).peek(e?->?System.out.println("轉換之后:?"?+?e)).collect(Collectors.toList());//?轉換之前:?three//?轉換之后:?THREE//?轉換之前:?four//?轉換之后:?FOUR9.Stream流的parallel使用
parallelStream 是流并行處理程序的代替方法。
示例:獲取空字符串的數量
?List<String>?strings?=?Arrays.asList("a",?"",?"c",?"",?"e","",?"?");//?獲取空字符串的數量long?count?=??strings.parallelStream().filter(string?->?string.isEmpty()).count();System.out.println("空字符串的個數:"+count);10.Stream流的max/min/distinct使用
示例一：得到最大最小值
?List<String>?list13?=?Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");int?maxLines?=?list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();int?minLines?=?list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();System.out.println("最長字符的長度:"?+?maxLines+",最短字符的長度:"+minLines);//最長字符的長度:8,最短字符的長度:4示例二：得到去重之后的數據
?String?lines?=?"good?good?study?day?day?up";List<String>?list14?=?new?ArrayList<String>();list14.add(lines);List<String>?words?=?list14.stream().flatMap(line?->?Stream.of(line.split("?"))).filter(word?->?word.length()?>?0).map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());System.out.println("去重復之后:"?+?words);//去重復之后:[day,?good,?study,?up]11.Stream流的Match使用
allMatch：Stream 中全部元素符合則返回 true ;
anyMatch：Stream 中只要有一個元素符合則返回 true;
noneMatch：Stream 中沒有一個元素符合則返回 true。
示例:數據是否符合
?boolean?all?=?lists.stream().allMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否都大于3:"?+?all);boolean?any?=?lists.stream().anyMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否有一個大于3:"?+?any);boolean?none?=?lists.stream().noneMatch(u?->?u.getId()?>?3);System.out.println("是否沒有一個大于3的:"?+?none);//?是否都大于3:false//?是否有一個大于3:true//?是否沒有一個大于3的:false12.Stream流的reduce使用
reduce 主要作用是把 Stream 元素組合起來進行操作。
示例一：字符串連接
String?concat?=?Stream.of("A",?"B",?"C",?"D").reduce("",?String::concat); System.out.println("字符串拼接:"?+?concat);示例二：得到最小值
?double?minValue?=?Stream.of(-4.0,?1.0,?3.0,?-2.0).reduce(Double.MAX_VALUE,?Double::min);System.out.println("最小值:"?+?minValue);//最小值:-4.0示例三：求和
?//?求和,?無起始值int?sumValue?=?Stream.of(1,?2,?3,?4).reduce(Integer::sum).get();System.out.println("有無起始值求和:"?+?sumValue);//?求和,?有起始值sumValue?=?Stream.of(1,?2,?3,?4).reduce(1,?Integer::sum);System.out.println("有起始值求和:"?+?sumValue);//?有無起始值求和:10//?有起始值求和:11示例四：過濾拼接
concat?=?Stream.of("a",?"B",?"c",?"D",?"e",?"F").filter(x?->?x.compareTo("Z")?>?0).reduce("",?String::concat); System.out.println("過濾和字符串連接:"?+?concat);//過濾和字符串連接:ace13.Stream流的iterate使用
“iterate 跟 reduce 操作很像，接受一個種子值，和一個UnaryOperator（例如 f）。然后種子值成為 Stream 的第一個元素，f(seed) 為第二個，f(f(seed)) 第三個，以此類推。在 iterate 時候管道必須有 limit 這樣的操作來限制 Stream 大小。
示例:生成一個等差隊列
?System.out.println("從2開始生成一個等差隊列:");Stream.iterate(2,?n?->?n?+?2).limit(5).forEach(x?->?System.out.print(x?+?"?"));//?從2開始生成一個等差隊列://?2?4?6?8?1014.Stream流的Supplier使用
通過實現Supplier類的方法可以自定義流計算規則。
示例：隨機獲取兩條用戶信息
?System.out.println("自定義一個流進行計算輸出:");Stream.generate(new?UserSupplier()).limit(2).forEach(u?->?System.out.println(u.getId()?+?",?"?+?u.getName()));//第一次://自定義一個流進行計算輸出://10,?pancm7//11,?pancm6//第二次://自定義一個流進行計算輸出://10,?pancm4//11,?pancm2//第三次://自定義一個流進行計算輸出://10,?pancm4//11,?pancm8class?UserSupplier?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?10;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index++,?"pancm"?+?random.nextInt(10));} }15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用
groupingBy：分組排序；
partitioningBy：分區排序。
示例一：分組排序
?System.out.println("通過id進行分組排序:");Map<Integer,?List<User>>?personGroups?=?Stream.generate(new?UserSupplier2()).limit(5).collect(Collectors.groupingBy(User::getId));Iterator?it?=?personGroups.entrySet().iterator();while?(it.hasNext())?{Map.Entry<Integer,?List<User>>?persons?=?(Map.Entry)?it.next();System.out.println("id?"?+?persons.getKey()?+?"?=?"?+?persons.getValue());}//?通過id進行分組排序://?id?10?=?[{"id":10,"name":"pancm1"}]//?id?11?=?[{"id":11,"name":"pancm3"},?{"id":11,"name":"pancm6"},?{"id":11,"name":"pancm4"},?{"id":11,"name":"pancm7"}]class?UserSupplier2?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?10;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index?%?2?==?0???index++?:?index,?"pancm"?+?random.nextInt(10));}}示例二：分區排序
????System.out.println("通過年齡進行分區排序:");Map<Boolean,?List<User>>?children?=?Stream.generate(new?UserSupplier3()).limit(5).collect(Collectors.partitioningBy(p?->?p.getId()?<?18));System.out.println("小孩:?"?+?children.get(true));System.out.println("成年人:?"?+?children.get(false));//?通過年齡進行分區排序://?小孩:?[{"id":16,"name":"pancm7"},?{"id":17,"name":"pancm2"}]//?成年人:?[{"id":18,"name":"pancm4"},?{"id":19,"name":"pancm9"},?{"id":20,"name":"pancm6"}]class?UserSupplier3?implements?Supplier<User>?{private?int?index?=?16;private?Random?random?=?new?Random();@Overridepublic?User?get()?{return?new?User(index++,?"pancm"?+?random.nextInt(10));}}16.Stream流的summaryStatistics使用
IntSummaryStatistics 用于收集統計信息(如count、min、max、sum和average)的狀態對象。
示例:得到最大、最小、之和以及平均數。
?List<Integer>?numbers?=?Arrays.asList(1,?5,?7,?3,?9);IntSummaryStatistics?stats?=?numbers.stream().mapToInt((x)?->?x).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的數?:?"?+?stats.getMax());System.out.println("列表中最小的數?:?"?+?stats.getMin());System.out.println("所有數之和?:?"?+?stats.getSum());System.out.println("平均數?:?"?+?stats.getAverage());//?列表中最大的數?:?9//?列表中最小的數?:?1//?所有數之和?:?25//?平均數?:?5.0Stream 介紹就到這里了，JDK1.8中的Stream流其實還有很多很多用法，更多的用法則需要大家去查看JDK1.8的API文檔了。
LocalDateTime
介紹
“JDK1.8除了新增了lambda表達式、stream流之外，它還新增了全新的日期時間API。在JDK1.8之前，Java處理日期、日歷和時間的方式一直為社區所詬病，將 java.util.Date設定為可變類型，以及SimpleDateFormat的非線程安全使其應用非常受限。因此推出了java.time包，該包下的所有類都是不可變類型而且線程安全。
關鍵類
Instant：瞬時時間。
LocalDate：本地日期，不包含具體時間, 格式 yyyy-MM-dd。
LocalTime：本地時間，不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。
LocalDateTime：組合了日期和時間，但不包含時差和時區信息。
ZonedDateTime：最完整的日期時間，包含時區和相對UTC或格林威治的時差。
使用
1.獲取當前的日期時間
通過靜態工廠方法now()來獲取當前時間。
?//本地日期,不包括時分秒LocalDate?nowDate?=?LocalDate.now();//本地日期,包括時分秒LocalDateTime?nowDateTime?=?LocalDateTime.now();System.out.println("當前時間:"+nowDate);System.out.println("當前時間:"+nowDateTime);//??當前時間:2018-12-19//??當前時間:2018-12-19T15:24:35.8222.獲取當前的年月日時分秒
獲取時間之后，直接get獲取年月日時分秒。
??//獲取當前的時間，包括毫秒LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now();System.out.println("當前年:"+ldt.getYear());???//2018System.out.println("當前年份天數:"+ldt.getDayOfYear());//172System.out.println("當前月:"+ldt.getMonthValue());System.out.println("當前時:"+ldt.getHour());System.out.println("當前分:"+ldt.getMinute());System.out.println("當前時間:"+ldt.toString());//???當前年:2018//???當前年份天數:353//???當前月:12//???當前時:15//???當前分:24//???當前時間:2018-12-19T15:24:35.8333.格式化時間
格式時間格式需要用到DateTimeFormatter類。
LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now(); System.out.println("格式化時間:?"+?ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss.SSS"))); //格式化時間:2018-12-19?15:37:47.1194.時間增減
在指定的時間進行增加/減少年月日時分秒。
??LocalDateTime?ldt?=?LocalDateTime.now();System.out.println("后5天時間:"+ldt.plusDays(5));System.out.println("前5天時間并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));?//2018-06-16System.out.println("前一個月的時間:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")));?//2018-06-16System.out.println("后一個月的時間:"+ldt2.plusMonths(1));?//2018-06-16System.out.println("指定2099年的當前時間:"+ldt.withYear(2099));?//2099-06-21T15:07:39.506//??后5天時間:2018-12-24T15:50:37.508//??前5天時間并格式化:2018-12-14//??前一個月的時間:201712//??后一個月的時間:2018-02-04T09:19:29.499//??指定2099年的當前時間:2099-12-19T15:50:37.5085.創建指定時間
通過指定年月日來創建。
?LocalDate?ld3=LocalDate.of(2017,?Month.NOVEMBER,?17);LocalDate?ld4=LocalDate.of(2018,?02,?11);6.時間相差比較
比較相差的年月日時分秒。
示例一: 具體相差的年月日
?LocalDate?ld=LocalDate.parse("2017-11-17");LocalDate?ld2=LocalDate.parse("2018-01-05");Period?p=Period.between(ld,?ld2);System.out.println("相差年:?"+p.getYears()+"?相差月?:"+p.getMonths()?+"?相差天:"+p.getDays());//?相差年:?0?相差月?:1?相差天:19注:這里的月份是不滿足一年，天數是不滿足一個月的。這里實際相差的是1月19天，也就是49天。
示例二：相差總數的時間
ChronoUnit 日期周期單位的標準集合。
????LocalDate?startDate?=?LocalDate.of(2017,?11,?17);LocalDate?endDate?=?LocalDate.of(2018,?01,?05);System.out.println("相差月份:"+ChronoUnit.MONTHS.between(startDate,?endDate));System.out.println("兩月之間的相差的天數???:?"?+?ChronoUnit.DAYS.between(startDate,?endDate));//????????相差月份:1//????????兩天之間的差在天數???:?49注:ChronoUnit也可以計算相差時分秒。
示例三：精度時間相差
Duration 這個類以秒和納秒為單位建模時間的數量或數量。
?Instant?inst1?=?Instant.now();System.out.println("當前時間戳?:?"?+?inst1);Instant?inst2?=?inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));System.out.println("增加之后的時間?:?"?+?inst2);System.out.println("相差毫秒?:?"?+?Duration.between(inst1,?inst2).toMillis());System.out.println("相毫秒?:?"?+?Duration.between(inst1,?inst2).getSeconds());//?當前時間戳?:?2018-12-19T08:14:21.675Z//?增加之后的時間?:?2018-12-19T08:14:31.675Z//?相差毫秒?:?10000//?相毫秒?:?10示例四：時間大小比較
??LocalDateTime?ldt4?=?LocalDateTime.now();LocalDateTime?ldt5?=?ldt4.plusMinutes(10);System.out.println("當前時間是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));System.out.println("當前時間是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));//?false//?true7.時區時間計算
得到其他時區的時間。
示例一:通過Clock時鐘類獲取計算
Clock時鐘類用于獲取當時的時間戳，或當前時區下的日期時間信息。
??Clock?clock?=?Clock.systemUTC();System.out.println("當前時間戳?:?"?+?clock.millis());Clock?clock2?=?Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));System.out.println("亞洲上海此時的時間戳:"+clock2.millis());Clock?clock3?=?Clock.system(ZoneId.of("America/New_York"));System.out.println("美國紐約此時的時間戳:"+clock3.millis());//??當前時間戳?:?1545209277657//??亞洲上海此時的時間戳:1545209277657//??美國紐約此時的時間戳:1545209277658示例二:通過ZonedDateTime類和ZoneId
??ZoneId?zoneId=?ZoneId.of("America/New_York");ZonedDateTime?dateTime=ZonedDateTime.now(zoneId);System.out.println("美國紐約此時的時間?:?"?+?dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd?HH:mm:ss.SSS")));System.out.println("美國紐約此時的時間?和時區:?"?+?dateTime);//??美國紐約此時的時間?:?2018-12-19?03:52:22.494//?美國紐約此時的時間?和時區:?2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]Java 8日期時間API總結:
提供了javax.time.ZoneId 獲取時區。
提供了LocalDate和LocalTime類。
Java 8 的所有日期和時間API都是不可變類并且線程安全，而現有的Date和Calendar API中的java.util.Date和SimpleDateFormat是非線程安全的。
主包是 java.time,包含了表示日期、時間、時間間隔的一些類。里面有兩個子包java.time.format用于格式化， java.time.temporal用于更底層的操作。
時區代表了地球上某個區域內普遍使用的標準時間。每個時區都有一個代號，格式通常由區域/城市構成（Asia/Tokyo），在加上與格林威治或 UTC的時差。例如：東京的時差是+09:00。
OffsetDateTime類實際上組合了LocalDateTime類和ZoneOffset類。用來表示包含和格林威治或UTC時差的完整日期（年、月、日）和時間（時、分、秒、納秒）信息。
DateTimeFormatter 類用來格式化和解析時間。與SimpleDateFormat不同，這個類不可變并且線程安全，需要時可以給靜態常量賦值。DateTimeFormatter類提供了大量的內置格式化工具，同時也允許你自定義。在轉換方面也提供了parse()將字符串解析成日期，如果解析出錯會拋出DateTimeParseException。DateTimeFormatter類同時還有format()用來格式化日期，如果出錯會拋出DateTimeException異常。
再補充一點，日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同，第一個格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”，而第二個在解析“Jan 2 2014”就會拋異常，因為第二個格式里要求日必須是兩位的。如果想修正，你必須在日期只有個位數時在前面補零，就是說“Jan 2 2014”應該寫成 “Jan 02 2014”。
阿里為什么推薦使用LongAdder，而不是volatile？
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的万字详解Lambda、Stream和日期的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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