目录 第一部分 基础知识 第1　章 为什么要关心Java 8　2 1．1　Java 怎么还在变　4 1．1．1　Java 在编程语言生态系统中的位置　4 1．1．2　流处理　6 1．1．3　用行为参数化把代码传递给方法　7 1．1．4　并行与共享的可变数据　7 1．1．5　Java 需要演变　8 1．2　Java 中的函数　8 1．2．1　方法和Lambda 作为一等公民　9 1．2．2　传递代码：一个例子　11 1．2．3　从传递方法到Lambda　12 1．3　流　13 1．4　默认方法　17 1．5　来自函数式编程的其他好思想　18 1．6　小结　19 第2　章 通过行为参数化传递代码　20 2．1　应对不断变化的需求　21 2．1．1　初试牛刀：筛选绿苹果　21 2．1．2　再展身手：把颜色作为参数　21 2．1．3　第三次尝试：对你能想到的每个属性做筛选　22 2．2　行为参数化　23 2．3　对付啰嗦　27 2．3．1　匿名类　28 2．3．2　第五次尝试：使用匿名类　28 2．3．3　第六次尝试：使用Lambda表达式　30 2．3．4　第七次尝试：将List 类型抽象化　31 2 ．4　真实的例子　31 2．4．1　用Comparator 来排序　31 2．4．2　用Runnable 执行代码块　32 2．4．3　GUI 事件处理　32 2．5　小结　33 第3　章 Lambda 表达式　34 3．1　Lambda 管中窥豹　35 3．2　在哪里以及如何使用Lambda　37 3．2．1　函数式接口　37 3．2．2　函数描述符　39 3．3　把Lambda 付诸实践：环绕执行模式　41 3．3．1　第1 步：记得行为参数化　41 3．3．2　第2 步：使用函数式接口来传递行为　42 3．3．3　第3 步：执行一个行为　42 3．3．4　第4 步：传递Lambda　42 3．4　使用函数式接口　43 3．4．1　Predicate　44 3．4．2　Consumer　44 3．4．3　Function　45 3．5　类型检查、类型推断以及限制　49 3．5．1　类型检查　49 3．5．2　同样的Lambda，不同的函数式接口　50 3．5．3　类型推断　51 3．5．4　使用局部变量　52 3．6　方法引用　53 3．6．1　管中窥豹　53 3．6．2　构造函数引用　55 3．7　Lambda 和方法引用实战　57 3．7．1　第1 步：传递代码　58 3．7．2　第2 步：使用匿名类　58 3．7．3　第3 步：使用Lambda 表达式　58 3．7．4　第4 步：使用方法引用　59 3．8　复合Lambda 表达式的有用方法　59 3．8．1　比较器复合　60 3．8．2　谓词复合　60 3．8．3　函数复合　61 3．9　数学中的类似思想　62 3．9．1　积分　62 3．9．2　与Java 8 的Lambda 联系起来　63 3．10　小结　64 第二部分　函数式数据处理 第4　章 引入流　68 4．1　流是什么　68 4．2　流简介　72 4．3　流与集合　74 4．3．1　只能遍历一次　75 4．3．2　外部迭代与内部迭代　76 4．4　流操作　78 4．4．1　中间操作　78 4．4．2　终端操作　79 4．4．3　使用流　80 4．5　小结　81 第5　章 使用流　82 5．1　筛选和切片　83 5．1．1　用谓词筛选　83 5．1．2　筛选各异的元素　83 5．1．3　截短流　84 5．1．4　跳过元素　85 5．2　映射　86 5．2．1　对流中每一个元素应用函数　86 5．2．2　流的扁平化　87 5．3　查找和匹配　90 5．3．1　检查谓词是否至少匹配一个元素　90 5．3．2　检查谓词是否匹配所有元素　90 5．3．3　查找元素　91 5．3．4　查找第一个元素　92 5．4　归约　92 5．4．1　元素求和　93 5．4．2　最大值和最小值　94 5．5　付诸实践　97 5．5．1　领域：交易员和交易　98 5．5．2　解答　99 5．6　数值流　101 5．6．1　原始类型流特化　101 5．6．2　数值范围　102 5．6．3　数值流应用：勾股数　103 5．7　构建流　105 5．7．1　由值创建流　106 5．7．2　由数组创建流　106 5．7．3　由文件生成流　106 5．7．4　由函数生成流：创建无限流　107 5．8　小结　110 第6　章 用流收集数据　111 6．1　收集器简介　112 6．1．1　收集器用作高级归约　112 6．1．2　预定义收集器　113 6．2　归约和汇总　114 6．2．1　查找流中的最大值和最小值　114 6．2．2　汇总　115 6．2．3　连接字符串　116 6．2．4　广义的归约汇总　117 6．3　分组　120 6．3．1　多级分组　121 6．3．2　按子组收集数据　122 6．4　分区　126 6．4．1　分区的优势　126 6．4．2　将数字按质数和非质数分区　128 6．5　收集器接口　129 6．5．1　理解Collector 接口声明的方法　130 6．5．2　全部融合到一起　134 6．6　开发你自己的收集器以获得更好的性能　135 6．6．1　仅用质数做除数　136 6．6．2　比较收集器的性能　139 6．7　小结　140 第7　章 并行数据处理与性能　141 7．1　并行流　141 7．1．1　将顺序流转换为并行流　142 7．1．2　测量流性能　144 7．1．3　正确使用并行流　147 7．1．4　高效使用并行流　148 7．2　分支/合并框架　149 7．2．1　使用RecursiveTask　149 7．2．2　使用分支/合并框架的最佳做法　153 7．2．3　工作窃取　154 7．3　Spliterator　155 7．3．1　拆分过程　155 7．3．2　实现你自己的Spliterator　157 7．4　小结　162 第三部分　高效Java 8编程 第8　章 重构、测试和调试　164 8．1　为改善可读性和灵活性重构代码　164 8．1．1　改善代码的可读性　165 8．1．2　从匿名类到Lambda 表达式的转换　165 8．1．3　从Lambda 表达式到方法引用的转换　166 8．1．4　从命令式的数据处理切换到Stream　167 8．1．5　增加代码的灵活性　168 8．2　使用Lambda 重构面向对象的设计模式　170 8．2．1　策略模式　171 8．2．2　模板方法　172 8．2．3　观察者模式　173 8．2．4　责任链模式　175 8．2．5　工厂模式　177 8．3　测试Lambda 表达式　178 8．3．1　测试可见Lambda 函数的行为　179 8．3．2　测试使用Lambda 的方法的行为　179 8．3．3　将复杂的Lambda 表达式分到不同的方法　180 8．3．4　高阶函数的测试　180 8．4　调试　181 8．4．1　查看栈跟踪　181 8．4．2　使用日志调试　183 8．5　小结　184 第9　章 默认方法　185 9．1　不断演进的API　187 9．1．1　初始版本的API　188 9．1．2　第二版API　188 9．2　概述默认方法　190 9．3　默认方法的使用模式　192 9．3．1　可选方法　192 9．3．2　行为的多继承　192 9．4　解决冲突的规则　196 9．4．1　解决问题的三条规则　196 9．4．2　选择提供了最具体实现的默认方法的接口　197 9．4．3　冲突及如何显式地消除歧义　198 9．4．4　菱形继承问题　200 9．5　小结　201 第10　章 用Optional 取代null　202 10．1　如何为缺失的值建模　203 10．1．1　采用防御式检查减少Null-PointerException　203 10．1．2　null 带来的种种问题　204 10．1．3　其他语言中null 的替代品　205 10．2　Optional 类入门　206 10．3　应用Optional 的几种模式　207 10．3．1　创建Optional 对象　208 10．3．2　使用map 从Optional对象中提取和转换值　208 10．3．3　使用flatMap 链接Optional 对象　209 10．3．4　默认行为及解引用Optional 对象　213 10．3．5　两个Optional 对象的组合　213 10．3．6　使用filter 剔除特定的值　214 10．4　使用Optional 的实战示例　216 10．4．1　用Optional 封装可能为null 的值　216 10．4．2　异常与Optional 的对比　217 10．4．3　把所有内容整合起来　218 10．5　小结　219 第11　章 CompletableFuture：组合式异步编程　220 11．1　Future 接口　222 11．1．1　Future 接口的局限性　223 11．1．2　使用CompletableFuture构建异步应用　223 11．2　实现异步API　224 11．2．1　将同步方法转换为异步方法　225 11．2．2　错误处理　227 11．3　让你的代码免受阻塞之苦　228 11．3．1　使用并行流对请求进行并行操作　229 11．3．2　使用CompletableFuture发起异步请求　230 11．3．3　寻找更好的方案　232 11．3．4　使用定制的执行器　233 11．4　对多个异步任务进行流水线操作　234 11．4．1　实现折扣服务　235 11．4．2　使用Discount 服务　236 11．4．3　构造同步和异步操作　237 11．4．4　将两个Completable-Future 对象整合起来，无论它们是否存在依赖　239 11．4．5　对Future 和Completable-Future 的回顾　241 11．5　响应CompletableFuture 的completion 事件　242 11．5．1　对最佳价格查询器应用的优化　243 11．5．2　付诸实践　244 11．6　小结　245 第12　章 新的日期和时间API　246 12．1　LocalDate、LocalTime、Instant、Duration 以及Period　247 12．1．1　使用LocalDate 和LocalTime　247 12．1．2　合并日期和时间　248 12．1．3　机器的日期和时间格式　249 12．1．4　定义Duration 或Period　249 12．2　操纵、解析和格式化日期　251 12．2．1　使用TemporalAdjuster　253 12．2．2　打印输出及解析日期时间对象　255 12．3　处理不同的时区和历法　256 12．3．1　利用和UTC/格林尼治时间的固定偏差计算时区　257 12．3．2　使用别的日历系统　258 12．4　小结　259 第四部分　超越Java　8 第13　章 函数式的思考　262 13．1　实现和维护系统　262 13．1．1　共享的可变数据　263 13．1．2　声明式编程　264 13．1．3　为什么要采用函数式编程　265 13．2　什么是函数式编程　265 13．2．1　函数式Java 编程　266 13．2．2　引用透明性　268 13．2．3　面向对象的编程和函数式编程的对比　268 13．2．4　函数式编程实战　269 13．3　递归和迭代　271 13．4　小结　274 第14　章 函数式编程的技巧　275 14．1　无处不在的函数　275 14．1．1　高阶函数　275 14．1．2　科里化　277 14．2　持久化数据结构　278 14．2．1　破坏式更新和函数式更新的比较　279 14．2．2　另一个使用Tree 的例子　281 14．2．3　采用函数式的方法　282 14．3　Stream 的延迟计算　283 14．3．1　自定义的Stream　283 14．3．2　创建你自己的延迟列表　286 14．4　模式匹配　290 14．4．1　访问者设计模式　291 14．4．2　用模式匹配力挽狂澜　292 14．5　杂项　295 14．5．1　缓存或记忆表　295 14．5．2　“返回同样的对象”意味着什么　296 14．5．3　结合器　296 14．6　小结　297 第15　章 面向对象和函数式编程的混合：Java 8 和Scala 的比较　299 15．1　Scala 简介　300 15．1．1　你好，啤酒　300 15．1．2　基础数据结构：List、Set、Map、Tuple、Stream以及Option　302 15．2　函数　306 15．2．1　Scala 中的一等函数　307 15．2．2　匿名函数和闭包　307 15．2．3　科里化　309 15．3　类和trait　310 15．3．1　更加简洁的Scala 类　310 15．3．2　Scala 的trait 与Java 8 的接口对比　311 15．4　小结　312 第16　章 结论以及Java 的未来　313 16．1　回顾Java 8 的语言特性　313 16．1．1　行为参数化（Lambda 以及方法引用）　314 16．1．2　流　314 16．1．3　CompletableFuture　315 16．1．4　Optional　315 16．1．5　默认方法　316 16．2　Java 的未来　316 16．2．1　集合　316 16．2．2　类型系统的改进　317 16．2．3　模式匹配　318 16．2．4　更加丰富的泛型形式　319 16．2．5　对不变性的更深层支持　321 16．2．6　值类型　322 16．3　写在最后的话　325 附录A　其他语言特性的更新　326 附录B　类库的更新　330 附录C　如何以并发方式在同一个流上 执行多种操作　338 附录D　Lambda 表达式和JVM 字 节码　346 ．4　真实的例子　31 2．4．1　用Comparator 来排序　31 2．4．2　用Runnable 执行代码块　32 2．4．3　GUI 事件处理　32 2．5　小结　33 第3　章 Lambda 表达式　34 3．1　Lambda 管中窥豹　35 3．2　在哪里以及如何使用Lambda　37 3．2．1　函数式接口　37 3．2．2　函数描述符　39 3．3　把Lambda 付诸实践：环绕执行模式　41 3．3．1　第1 步：记得行为参数化　41 3．3．2　第2 步：使用函数式接口来传递行为　42 3．3．3　第3 步：执行一个行为　42 3．3．4　第4 步：传递Lambda　42 3．4　使用函数式接口　43 3．4．1　Predicate　44 3．4．2　Consumer　44 3．4．3　Function　45 3．5　类型检查、类型推断以及限制　49 3．5．1　类型检查　49 3．5．2　同样的Lambda，不同的函数式接口　50 3．5．3　类型推断　51 3．5．4　使用局部变量　52 3．6　方法引用　53 3．6．1　管中窥豹　53 3．6．2　构造函数引用　55 3．7　Lambda 和方法引用实战　57 3．7．1　第1 步：传递代码　58 3．7．2　第2 步：使用匿名类　58 3．7．3　第3 步：使用Lambda 表达式　58 3．7．4　第4 步：使用方法引用　59 3．8　复合Lambda 表达式的有用方法　59 3．8．1　比较器复合　60 3．8．2　谓词复合　60 3．8．3　函数复合　61 3．9　数学中的类似思想　62 3．9．1　积分　62 3．9．2　与Java 8 的Lambda 联系起来　63 3．10　小结　64 第二部分　函数式数据处理 第4　章 引入流　68 4．1　流是什么　68 4．2　流简介　72 4．3　流与集合　74 4．3．1　只能遍历一次　75 4．3．2　外部迭代与内部迭代　76 4．4　流操作　78 4．4．1　中间操作　78 4．4．2　终端操作　79 4．4．3　使用流　80 4．5　小结　81 第5　章 使用流　82 5．1　筛选和切片　83 5．1．1　用谓词筛选　83 5．1．2　筛选各异的元素　83 5．1．3　截短流　84 5．1．4　跳过元素　85 5．2　映射　86 5．2．1　对流中每一个元素应用函数　86 5．2．2　流的扁平化　87 5．3　查找和匹配　90 5．3．1　检查谓词是否至少匹配一个元素　90 5．3．2　检查谓词是否匹配所有元素　90 5．3．3　查找元素　91 5．3．4　查找第一个元素　92 5．4　归约　92 5．4．1　元素求和　93 5．4．2　最大值和最小值　94 5．5　付诸实践　97 5．5．1　领域：交易员和交易　98 5．5．2　解答　99 5．6　数值流　101 5．6．1　原始类型流特化　101 5．6．2　数值范围　102 5．6．3　数值流应用：勾股数　103 5．7　构建流　105 5．7．1　由值创建流　106 5．7．2　由数组创建流　106 5．7．3　由文件生成流　106 5．7．4　由函数生成流：创建无限流　107 5．8　小结　110 第6　章 用流收集数据　111 6．1　收集器简介　112 6．1．1　收集器用作高级归约　112 6．1．2　预定义收集器　113 6．2　归约和汇总　114 6．2．1　查找流中的最大值和最小值　114 6．2．2　汇总　115 6．2．3　连接字符串　116 6．2．4　广义的归约汇总　117 6．3　分组　120 6．3．1　多级分组　121 6．3．2　按子组收集数据　122 6．4　分区　126 6．4．1　分区的优势　126 6．4．2　将数字按质数和非质数分区　128 6．5　收集器接口　129 6．5．1　理解Collector 接口声明的方法　130 6．5．2　全部融合到一起　134 6．6　开发你自己的收集器以获得更好的性能　135 6．6．1　仅用质数做除数　136 6．6．2　比较收集器的性能　139 6．7　小结　140 第7　章 并行数据处理与性能　141 7．1　并行流　141 7．1．1　将顺序流转换为并行流　142 7．1．2　测量流性能　144 7．1．3　正确使用并行流　147 7．1．4　高效使用并行流　148 7．2　分支/合并框架　149 7．2．1　使用RecursiveTask　149 7．2．2　使用分支/合并框架的最佳做法　153 7．2．3　工作窃取　154 7．3　Spliterator　155 7．3．1　拆分过程　155 7．3．2　实现你自己的Spliterator　157 7．4　小结　162 第三部分　高效Java 8编程 第8　章 重构、测试和调试　164 8．1　为改善可读性和灵活性重构代码　164 8．1．1　改善代码的可读性　165 8．1．2　从匿名类到Lambda 表达式的转换　165 8．1．3　从Lambda 表达式到方法引用的转换　166 8．1．4　从命令式的数据处理切换到Stream　167 8．1．5　增加代码的灵活性　168 8．2　使用Lambda 重构面向对象的设计模式　170 8．2．1　策略模式　171 8．2．2　模板方法　172 8．2．3　观察者模式　173 8．2．4　责任链模式　175 8．2．5　工厂模式　177 8．3　测试Lambda 表达式　178 8．3．1　测试可见Lambda 函数的行为　179 8．3．2　测试使用Lambda 的方法的行为　179 8．3．3　将复杂的Lambda 表达式分到不同的方法　180 8．3．4　高阶函数的测试　180 8．4　调试　181 8．4．1　查看栈跟踪　181 8．4．2　使用日志调试　183 8．5　小结　184 第9　章 默认方法　185 9．1　不断演进的API　187 9．1．1　初始版本的API　188 9．1．2　第二版API　188 9．2　概述默认方法　190 9．3　默认方法的使用模式　192 9．3．1　可选方法　192 9．3．2　行为的多继承　192 9．4　解决冲突的规则　196 9．4．1　解决问题的三条规则　196 9．4．2　选择提供了最具体实现的默认方法的接口　197 9．4．3　冲突及如何显式地消除歧义　198 9．4．4　菱形继承问题　200 9．5　小结　201 第10　章 用Optional 取代null　202 10．1　如何为缺失的值建模　203 10．1．1　采用防御式检查减少Null-PointerException　203 10．1．2　null 带来的种种问题　204 10．1．3　其他语言中null 的替代品　205 10．2　Optional 类入门　206 10．3　应用Optional 的几种模式　207 10．3．1　创建Optional 对象　208 10．3．2　使用map 从Optional对象中提取和转换值　208 10．3．3　使用flatMap 链接Optional 对象　209 10．3．4　默认行为及解引用Optional 对象　213 10．3．5　两个Optional 对象的组合　213 10．3．6　使用filter 剔除特定的值　214 10．4　使用Optional 的实战示例　216 10．4．1　用Optional 封装可能为null 的值　216 10．4．2　异常与Optional 的对比　217 10．4．3　把所有内容整合起来　218 10．5　小结　219 第11　章 CompletableFuture：组合式异步编程　220 11．1　Future 接口　222 11．1．1　Future 接口的局限性　223 11．1．2　使用CompletableFuture构建异步应用　223 11．2　实现异步API　224 11．2．1　将同步方法转换为异步方法　225 11．2．2　错误处理　227 11．3　让你的代码免受阻塞之苦　228 11．3．1　使用并行流对请求进行并行操作　229 11．3．2　使用CompletableFuture发起异步请求　230 11．3．3　寻找更好的方案　232 11．3．4　使用定制的执行器　233 11．4　对多个异步任务进行流水线操作　234 11．4．1　实现折扣服务　235 11．4．2　使用Discount 服务　236 11．4．3　构造同步和异步操作　237 11．4．4　将两个Completable-Future 对象整合起来，无论它们是否存在依赖　239 11．4．5　对Future 和Completable-Future 的回顾　241 11．5　响应CompletableFuture 的completion 事件　242 11．5．1　对最佳价格查询器应用的优化　243 11．5．2　付诸实践　244 11．6　小结　245 第12　章 新的日期和时间API　246 12．1　LocalDate、LocalTime、Instant、Duration 以及Period　247 12．1．1　使用LocalDate 和LocalTime　247 12．1．2　合并日期和时间　248 12．1．3　机器的日期和时间格式　249 12．1．4　定义Duration 或Period　249 12．2　操纵、解析和格式化日期　251 12．2．1　使用TemporalAdjuster　253 12．2．2　打印输出及解析日期时间对象　255 12．3　处理不同的时区和历法　256 12．3．1　利用和UTC/格林尼治时间的固定偏差计算时区　257 12．3．2　使用别的日历系统　258 12．4　小结　259 第四部分　超越Java　8 第13　章 函数式的思考　262 13．1　实现和维护系统　262 13．1．1　共享的可变数据　263 13．1．2　声明式编程　264 13．1．3　为什么要采用函数式编程　265 13．2　什么是函数式编程　265 13．2．1　函数式Java 编程　266 13．2．2　引用透明性　268 13．2．3　面向对象的编程和函数式编程的对比　268 13．2．4　函数式编程实战　269 13．3　递归和迭代　271 13．4　小结　274 第14　章 函数式编程的技巧　275 14．1　无处不在的函数　275 14．1．1　高阶函数　275 14．1．2　科里化　277 14．2　持久化数据结构　278 14．2．1　破坏式更新和函数式更新的比较　279 14．2．2　另一个使用Tree 的例子　281 14．2．3　采用函数式的方法　282 14．3　Stream 的延迟计算　283 14．3．1　自定义的Stream　283 14．3．2　创建你自己的延迟列表　286 14．4　模式匹配　290 14．4．1　访问者设计模式　291 14．4．2　用模式匹配力挽狂澜　292 14．5　杂项　295 14．5．1　缓存或记忆表　295 14．5．2　“返回同样的对象”意味着什么　296 14．5．3　结合器　296 14．6　小结　297 第15　章 面向对象和函数式编程的混合：Java 8 和Scala 的比较　299 15．1　Scala 简介　300 15．1．1　你好，啤酒　300 15．1．2　基础数据结构：List、Set、Map、Tuple、Stream以及Option　302 15．2　函数　306 15．2．1　Scala 中的一等函数　307 15．2．2　匿名函数和闭包　307 15．2．3　科里化　309 15．3　类和trait　310 15．3．1　更加简洁的Scala 类　310 15．3．2　Scala 的trait 与Java 8 的接口对比　311 15．4　小结　312 第16　章 结论以及Java 的未来　313 16．1　回顾Java 8 的语言特性　313 16．1．1　行为参数化（Lambda 以及方法引用）　314 16．1．2　流　314 16．1．3　CompletableFuture　315 16．1．4　Optional　315 16．1．5　默认方法　316 16．2　Java 的未来　316 16．2．1　集合　316 16．2．2　类型系统的改进　317 16．2．3　模式匹配　318 16．2．4　更加丰富的泛型形式　319 16．2．5　对不变性的更深层支持　321 16．2．6　值类型　322 16．3　写在最后的话　325 附录A　其他语言特性的更新　326 附录B　类库的更新　330 附录C　如何以并发方式在同一个流上 执行多种操作　338 附录D　Lambda 表达式和JVM 字 节码　346