Java 8 實戰 (Java 8 In Action)

內容描述

<內容簡介>
本書全面介紹了Java 8 這個里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函數式編程。有了函數式的編程特性，可以讓代碼更簡潔，同時也能自動化地利用多核硬件。全書分四個部分：基礎知識、函數式數據處理、高效Java 8 編程和超越Java 8，清晰明瞭地向讀者展現了一幅Java 與時俱進的現代化畫捲。

<目錄>
第一部分 基礎知識
第1 章 為什麼要關心Java 8 2
1.1 Java 怎麼還在變 4
1.1.1 Java 在編程語言生態系統中的位置 4
1.1.2 流處理 6
1.1.3 用行為參數化把代碼傳遞給方法 7
1.1.4 並行與共享的可變量據 7
1.1.5 Java 需要演變 8
1.2 Java 中的函數 8
1.2.1 方法和Lambda 作為一等公民 9
1.2.2 傳遞代碼：一個例子 11
1.2.3 從傳遞方法到Lambda 12
1.3 流 13
1.4 默認方法 17
1.5 來自函數式編程的其他好思想 18
1.6 小結 19
第2 章 通過行為參數化傳遞代碼 20
2.1 應對不斷變化的需求 21
2.1.1 初試牛刀：篩選綠蘋果 21
2.1.2 再展身手：把顏色作為參數 21
2.1.3 第三次嘗試：對你能想到的每個屬性做篩選 22
2.2 行為參數化 23
2.3 對付囉嗦 27
2.3.1 匿名類 28
2.3.2 第五次嘗試：使用匿名類 28
2.3.3 第六次嘗試：使用Lambda表達式 30
2.3.4 第七次嘗試：將List 類型抽象化 31
2.4 真實的例子 31
2.4.1 用Comparator 來排序 31
2.4.2 用Runnable 執行代碼塊 32
2.4.3 GUI 事件處理 32
2.5 小結 33
第3 章 Lambda 表達式 34
3.1 Lambda 管中窺豹 35
3.2 在哪裡以及如何使用Lambda 37
3.2.1 函數式接口 37
3.2.2 函數描述符 39
3.3 把Lambda 付諸實踐：環繞執行模式 41
3.3.1 第1 步：記得行為參數化 41
3.3.2 第2 步：使用函數式接口來傳遞行為 42
3.3.3 第3 步：執行一個行為 42
3.3.4 第4 步：傳遞Lambda 42
3.4 使用函數式接口 43
3.4.1 Predicate 44
3.4.2 Consumer 44
3.4.3 Function 45
3.5 類型檢查、類型推斷以及限制 49
3.5.1 類型檢查 49
3.5.2 同樣的Lambda，不同的函數式接口 50
3.5.3 類型推斷 51
3.5.4 使用局部變量 52
3.6 方法引用 53
3.6.1 管中窺豹 53
3.6.2 構造函數引用 55
3.7 Lambda 和方法引用實戰 57
3.7.1 第1 步：傳遞代碼 58
3.7.2 第2 步：使用匿名類 58
3.7.3 第3 步：使用Lambda 表達式 58
3.7.4 第4 步：使用方法引用 59
3.8 複合Lambda 表達式的有用方法 59
3.8.1 比較器複合 60
3.8.2 謂詞複合 60
3.8.3 函數複合 61
3.9 數學中的類似思想 62
3.9.1 積分 62
3.9.2 與Java 8 的Lambda 聯繫起來 63
3.10 小結 64
第二部分 函數式數據處理
第4 章 引入流 68
4.1 流是什麼 68
4.2 流簡介 72
4.3 流與集合 74
4.3.1 只能遍歷一次 75
4.3.2 外部迭代與內部迭代 76
4.4 流操作 78
4.4.1 中間操作 78
4.4.2 終端操作 79
4.4.3 使用流 80
4.5 小結 81
第5 章 使用流 82
5.1 篩選和切片 83
5.1.1 用謂詞篩選 83
5.1.2 篩選各異的元素 83
5.1.3 截短流 84
5.1.4 跳過元素 85
5.2 映射 86
5.2.1 對流中每一個元素應用函數 86
5.2.2 流的扁平化 87
5.3 查找和匹配 90
5.3.1 檢查謂詞是否至少匹配一個元素 90
5.3.2 檢查謂詞是否匹配所有元素 90
5.3.3 查找元素 91
5.3.4 查找第一個元素 92
5.4 歸約 92
5.4.1 元素求和 93
5.4.2 最大值和最小值 94
5.5 付諸實踐 97
5.5.1 領域：交易員和交易 98
5.5.2 解答 99
5.6 數值流 101
5.6.1 原始類型流特化 101
5.6.2 數值範圍 102
5.6.3 數值流應用：勾股數 103
5.7 構建流 105
5.7.1 由值創建流 106
5.7.2 由數組創建流 106
5.7.3 由文件生成流 106
5.7.4 由函數生成流：創建無限流 107
5.8 小結 110
第6 章 用流收集數據 111
6.1 收集器簡介 112
6.1.1 收集器用作高級歸約 112
6.1.2 預定義收集器 113
6.2 歸約和匯總 114
6.2.1 查找流中的最大值和最小值 114
6.2.2 匯總 115
6.2.3 連接字符串 116
6.2.4 廣義的歸約匯總 117
6.3 分組 120
6.3.1 多級分組 121
6.3.2 按子組收集數據 122
6.4 分區 126
6.4.1 分區的優勢 126
6.4.2 將數字按質數和非質數分區 128
6.5 收集器接口 129
6.5.1 理解Collector 接口聲明的方法 130
6.5.2 全部融合到一起 134
6.6 開發你自己的收集器以獲得更好的性能 135
6.6.1 僅用質數做除數 136
6.6.2 比較收集器的性能 139
6.7 小結 140
第7 章 並行數據處理與性能 141
7.1 並行流 141
7.1.1 將順序流轉換為並行流 142
7.1.2 測量流性能 144
7.1.3 正確使用並行流 147
7.1.4 高效使用並行流 148
7.2 分支/合併框架 149
7.2.1 使用RecursiveTask 149
7.2.2 使用分支/合併框架的最佳做法 153
7.2.3 工作竊取 154
7.3 Spliterator 155
7.3.1 拆分過程 155
7.3.2 實現你自己的Spliterator 157
7.4 小結 162
第三部分 高效Java 8編程
第8 章 重構、測試和調試 164
8.1 為改善可讀性和靈活性重構代碼 164
8.1.1 改善代碼的可讀性 165
8.1.2 從匿名類到Lambda 表達式的轉換 165
8.1.3 從Lambda 表達式到方法引用的轉換 166
8.1.4 從命令式的數據處理切換到Stream 167
8.1.5 增加代碼的靈活性 168
8.2 使用Lambda 重構面向對象的設計模式 170
8.2.1 策略模式 171
8.2.2 模板方法 172
8.2.3 觀察者模式 173
8.2.4 責任鏈模式 175
8.2.5 工廠模式 177
8.3 測試Lambda 表達式 178
8.3.1 測試可見Lambda 函數的行為 179
8.3.2 測試使用Lambda 的方法的行為 179
8.3.3 將復雜的Lambda 表達式分到不同的方法 180
8.3.4 高階函數的測試 180
8.4 調試 181
8.4.1 查看棧跟蹤 181
8.4.2 使用日誌調試 183
8.5 小結 184
第9 章 默認方法 185
9.1 不斷演進的API 187
9.1.1 初始版本的API 188
9.1.2 第二版API 188
9.2 概述默認方法 190
9.3 默認方法的使用模式 192
9.3.1 可選方法 192
9.3.2 行為的多繼承 192
9.4 解決衝突的規則 196
9.4.1 解決問題的三條規則 196
9.4.2 選擇提供了最具體實現的默認方法的接口 197
9.4.3 衝突及如何顯式地消除歧義 198
9.4.4 菱形繼承問題 200
9.5 小結 201
第10 章 用Optional 取代null 2​​02
10.1 如何為缺失的值建模 203
10.1.1 採用防禦式檢查減少Null-PointerException 203
10.1.2 null 帶來的種種問題 204
10.1.3 其他語言中null 的替代品 205
10.2 Optional 類入門 206
10.3 應用Optional 的幾種模式 207
10.3.1 創建Optional 對象 208
10.3.2 使用map 從Optional對像中提取和轉換值 208
10.3.3 使用flatMap 鏈接Optional 對象 209
10.3.4 默認行為及解引用Optional 對象 213
10.3.5 兩個Optional 對象的組合 213
10.3.6 使用filter 剔除特定的值 214
10.4 使用Optional 的實戰示例 216
10.4.1 用Optional 封裝可能為null 的值 216
10.4.2 異常與Optional 的對比 217
10.4.3 把所有內容整合起來 218
10.5 小結 219
第11 章 CompletableFuture：組合式異步編程 220
11.1 Future 接口 222
11.1.1 Future 接口的局限性 223
11.1.2 使用CompletableFuture構建異步應用 223
11.2 實現異步API 224
11.2.1 將同步方法轉換為異步方法 225
11.2.2 錯誤處理 227
11.3 讓你的代碼免受阻塞之苦 228
11.3.1 使用並行流對請求進行並行操作 229
11.3.2 使用CompletableFuture發起異步請求 230
11.3.3 尋找更好的方案 232
11.3.4 使用定製的執行器 233
11.4 對多個異步任務進行流水線操作 234
11.4.1 實現折扣服務 235
11.4.2 使用Discount 服務 236
11.4.3 構造同步和異步操作 237
11.4.4 將兩個Completable-Future 對象整合起來，無論它們是否存在依賴 239
11.4.5 對Future 和Completable-Future 的回顧 241
11.5 響應CompletableFuture 的completion 事件 242
11.5.1 對最佳價格查詢器應用的優化 243
11.5.2 付諸實踐 244
11.6 小結 245
第12 章 新的日期和時間API 246
12.1 LocalDate、LocalTime、Instant、Duration 以及Period 247
12.1.1 使用LocalDate 和LocalTime 247
12.1.2 合併日期和時間 248
12.1.3 機器的日期和時間格式 249
12.1.4 定義Duration 或Period 249
12.2 操縱、解析和格式化日期 251
12.2.1 使用TemporalAdjuster 253
12.2.2 打印輸出及解析日期時間對象 255
12.3 處理不同的時區和曆法 256
12.3.1 利用和UTC/格林尼治時間的固定偏差計算時區 257
12.3.2 使用別的日曆系統 258
12.4 小結 259
第四部分 超越Java 8
第13 章 函數式的思考 262
13.1 實現和維護系統 262
13.1.1 共享的可變量據 263
13.1.2 聲明式編程 264
13.1.3 為什麼要採用函數式編程 265
13.2 什麼是函數式編程 265
13.2.1 函數式Java 編程 266
13.2.2 引用透明性 268
13.2.3 面向對象的編程和函數式編程的對比 268
13.2.4 函數式編程實戰 269
13.3 遞歸和迭代 271
13.4 小結 274
第14 章 函數式編程的技巧 275
14.1 無處不在的函數 275
14.1.1 高階函數 275
14.1.2 科里化 277
14.2 持久化數據結構 278
14.2.1 破壞式更新和函數式更新的比較 279
14.2.2 另一個使用Tree 的例子 281
14.2.3 採用函數式的方法 282
14.3 Stream 的延遲計算 283
14.3.1 自定義的Stream 283
14.3.2 創建你自己的延遲列表 286
14.4 模式匹配 290
14.4.1 訪問者設計模式 291
14.4.2 用模式匹配力輓狂瀾 292
14.5 雜項 295
14.5.1 緩存或記憶表 295
14.5.2 “返回同樣的對象”意味著什麼 296
14.5.3 結合器 296
14.6 小結 297
第15 章 面向對象和函數式編程的混合：Java 8 和Scala 的比較 299
15.1 Scala 簡介 300
15.1.1 你好，啤酒 300
15.1.2 基礎數據結構：List、Set、Map、Tuple、Stream以及Option 302
15.2 函數 306
15.2.1 Scala 中的一等函數 307
15.2.2 匿名函數和閉包 307
15.2.3 科里化 309
15.3 類和trait 310
15.3.1 更加簡潔的Scala 類 310
15.3.2 Scala 的trait 與Java 8 的接口對比 311
15.4 小結 312
第16 章 結論以及Java 的未來 313
16.1 回顧Java 8 的語言特性 313
16.1.1 行為參數化（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 默認方法 316
16.2 Java 的未來 316
16.2.1 集合 316
16.2.2 類型系統的改進 317
16.2.3 模式匹配 318
16.2.4 更加豐富的泛型形式 319
16.2.5 對不變性的更深層支持 321
16.2.6 值類型 322
16.3 寫在最後的話 325
附錄A 其他語言特性的更新 326
附錄B 類庫的更新 330
附錄C 如何以並發方式在同一個流上
執行多種操作 338
附錄D Lambda 表達式和JVM 字
節碼 346