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JDK1.8 的 Lambda、Stream、LocalDateTime

xlc5202023年9月28日JavaJava大约 19 分钟约 5634 字

JDK1.8 的 Lambda、Stream、LocalDateTime

Lambda

Lambda 介绍

Lambda 表达式(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda 表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的 lambda 抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。

Lambda 表达式的结构

  • 一个 Lambda 表达式可以有零个或多个参数
  • 参数的类型既可以明确声明，也可以根据上下文来推断。例如：(int a)与(a)效果相同
  • 所有参数需包含在圆括号内，参数之间用逗号相隔。例如：(a, b) 或 (int a, int b) 或 (String a, int b, float c)
  • 空圆括号代表参数集为空。例如：() -> 42
  • 当只有一个参数，且其类型可推导时，圆括号（）可省略。例如：a -> return a*a
  • Lambda 表达式的主体可包含零条或多条语句
  • 如果 Lambda 表达式的主体只有一条语句，花括号{}可省略。匿名函数的返回类型与该主体表达式一致
  • 如果 Lambda 表达式的主体包含一条以上语句，则表达式必须包含在花括号{}中（形成代码块）。匿名函数的返回类型与代码块的返回类型一致，若没有返回则为空

Lambda 表达式的使用

下面我们先使用一个简单的例子来看看 Lambda 的效果吧。

比如我们对 Map 的遍历 传统方式遍历如下:

  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普通方式遍历:");
  for (String key : map.keySet()) {
   System.out.println("k=" + key + "，v=" + map.get(key));
  }

使用 Lambda 进行遍历:

  System.out.println("map拉姆达表达式遍历:");
  map.forEach((k, v) -> {
   System.out.println("k=" + k + "，v=" + v);
 });

List 也同理，不过 List 还可以通过双冒号运算符遍历:

  List<String> list = new ArrayList<String>();
  list.add("a");
  list.add("bb");
  list.add("ccc");
  list.add("dddd");
  System.out.println("list拉姆达表达式遍历:");
  list.forEach(v -> {
   System.out.println(v);
  });
  System.out.println("list双冒号运算符遍历:");
  list.forEach(System.out::println);

输出结果:

 map普通方式遍历:
 k=a，v=a
 k=b，v=b
 k=c，v=c
 k=d，v=d
 map拉姆达表达式遍历:
 k=a，v=a
 k=b，v=b
 k=c，v=c
 k=d，v=d
 list拉姆达表达式遍历:
 a
 bb
 ccc
 dddd
 list双冒号运算符遍历:
 a
 bb
 ccc
 dddd

Lambda 除了在 for 循环遍历中使用外，它还可以代替匿名的内部类。比如下面这个例子的线程创建:

 //使用普通的方式创建
 Runnable r1 = new Runnable() {
  @Override
  public void run() {
   System.out.println("普通方式创建!");
  }
 };
 
 //使用拉姆达方式创建
 Runnable r2 = ()-> System.out.println("拉姆达方式创建!");

注: 这个例子中使用 Lambda 表达式的时候，编译器会自动推断：根据线程类的构造函数签名 Runnable r { }，将该 Lambda 表达式赋 Runnable 接口。

Lambda 表达式与匿名类的区别使用匿名类与 Lambda 表达式的一大区别在于关键词的使用。对于匿名类，关键词 this 解读为匿名类，而对于 Lambda 表达式，关键词 this 解读为写就 Lambda 的外部类。

Lambda 表达式使用注意事项

Lambda 虽然简化了代码的编写，但同时也减少了可读性。

Stream

Stream 介绍

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。

Stream 特性：

  • 不是数据结构：它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
  • 不支持索引访问：但是很容易生成数组或者 List 。
  • 惰性化：很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。
  • 并行能力。当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
  • 可以是无限的：集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。
  • 注意事项：所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。

Stream 流操作类型：

  • Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
  • Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

Stream 使用

这里我们依旧使用一个简单示例来看看吧。在开发中，我们有时需要对一些数据进行过滤，如果是传统的方式，我们需要对这批数据进行遍历过滤，会显得比较繁琐，如果使用 steam 流方式的话，那么可以很方便的进行处理。

首先通过普通的方式进行过滤:

List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
 System.out.println("过滤之前:" + list);
 List<String> result = new ArrayList<>();
 for (String str : list) {
  if (!"李四".equals(str)) {
   result.add(str);
  }
 }
 System.out.println("过滤之后:" + result);

使用 Steam 方式进行过滤：

List<String> result2 = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream 过滤之后:" + result2);

输出结果:

过滤之前:[张三, 李四, 王五, xuwujing]
过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]
stream 过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]

是不是很简洁和方便呢。其实 Stream 流还有更多的使用方法，filter 只是其中的一角而已。那么在这里我们就来学习了解下这些用法吧。

1.构造 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 流的之间的转换

注意:一个 Stream 流只可以使用一次，这段代码为了简洁而重复使用了数次，因此会抛出 stream has already been operated upon or closed 异常。

try {
  Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");
  // 转换成 Array
  String[] strArray1 = stream2.toArray(String[]::new);

  // 转换成 Collection
  List<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));

  // 转换成 String
  String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
 } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
 }

3.Stream 流的 map 使用

map 方法用于映射每个元素到对应的结果，一对一。

示例一：转换大写

 List<String> list3 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu");
 System.out.println("转换之前的数据:" + list3);
 List<String> list4 = list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
 System.out.println("转换之后的数据:" + list4); 
 // 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]

示例二：转换数据类型

 List<String> list31 = Arrays.asList("1", "2", "3");
 System.out.println("转换之前的数据:" + list31);
 List<Integer> list41 = list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
 System.out.println("转换之后的数据:" + list41); 
 // [1, 2, 3]

示例三：获取平方

 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("平方的数据:" + list6);
 // [1, 4, 9, 16, 25]

4.Stream 流的 filter 使用

filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。

示例二：通过与 findAny 得到 if/else 的值

List<String> list = Arrays.asList("张三", "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 过滤之后 2:" + result3);
System.out.println("stream 过滤之后 3:" + result4);
//stream 过滤之后 2:李四
//stream 过滤之后 3:找不到!

示例三：通过与 mapToInt 计算和

 List<User> lists = new ArrayList<User>();
 lists.add(new User(6, "张三"));
 lists.add(new User(2, "李四"));
 lists.add(new User(3, "王五"));
 lists.add(new User(1, "张三"));
 // 计算这个list中出现 "张三" id的值
 int sum = lists.stream().filter(u -> "张三".equals(u.getName())).mapToInt(u -> u.getId()).sum();

 System.out.println("计算结果:" + sum); 
 // 7

5.Stream 流的 flatMap 使用

flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果，一对多。

示例:从句子中得到单词

 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("单词:");
 list8.forEach(System.out::println);
 // 单词:
 // The 
 // way 
 // of 
 // the 
 // future

6.Stream 流的 limit 使用

limit 方法用于获取指定数量的流。

示例一：获取前 n 条数的数据

 Random rd = new Random();
 System.out.println("取到的前三条数据:");
 rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);
 // 取到的前三条数据:
 // 1167267754
 // -1164558977
 // 1977868798

示例二：结合 skip 使用得到需要的数据

skip 表示的是扔掉前 n 个元素。

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("截取之前的数据:");
 // 取前3条数据，但是扔掉了前面的2条，可以理解为拿到的数据为 2<=i<3 (i 是数值下标)
 List<String> list10 = list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());
 System.out.println("截取之后的数据:" + list10);
 //  截取之前的数据:
 //  姓名:pancm1
 //  姓名:pancm2
 //  姓名:pancm3
 //  截取之后的数据:[pancm3]

注:User实体类中 getName 方法会打印姓名。

7.Stream 流的 sort 使用

sorted 方法用于对流进行升序排序。

示例一：随机取值排序

 Random rd2 = new Random();
 System.out.println("取到的前三条数据然后进行排序:");
 rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);
 // 取到的前三条数据然后进行排序:
 // -2043456377
 // -1778595703
 // 1013369565

示例二：优化排序

tips: 先获取在排序效率会更高!

 //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("排序之后的数据:" + list11);
 //优化排序取值
 List<User> list12 = list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName()))
   .collect(Collectors.toList());
 System.out.println("优化排序之后的数据:" + list12);
 //排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
 //优化排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]

8.Stream 流的 peek 使用

peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream

示例: 双重操作

 System.out.println("peek使用:");
 Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("转换之前: " + e))
   .map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("转换之后: " + e)).collect(Collectors.toList());
 
 // 转换之前: three
 // 转换之后: THREE
 // 转换之前: four
 // 转换之后: FOUR

9.Stream 流的 parallel 使用

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。

示例:获取空字符串的数量

 List<String> strings = Arrays.asList("a", "", "c", "", "e","", " ");
 // 获取空字符串的数量
 long count =  strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
 System.out.println("空字符串的个数:"+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("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
 //最长字符的长度:8,最短字符的长度:4

示例二：得到去重之后的数据

 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("去重复之后:" + words);
 //去重复之后:[day, good, study, up]

11.Stream 流的 Match 使用

  • allMatch：Stream 中全部元素符合则返回 true ;
  • anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;
  • noneMatch：Stream 中没有一个元素符合则返回 true。

示例:数据是否符合

 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("是否有一个大于3:" + any);
 boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
 System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);  
 // 是否都大于3:false
 // 是否有一个大于3:true
 // 是否没有一个大于3的:false

12.Stream 流的 reduce 使用

reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。

示例一：字符串连接

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, 无起始值
 int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
 System.out.println("有无起始值求和:" + 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);
 // 有无起始值求和:10
 // 有起始值求和:11

示例四：过滤拼接

concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);
 //过滤和字符串连接:ace

13.Stream 流的 iterate 使用

iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。

示例:生成一个等差队列

 System.out.println("从2开始生成一个等差队列:");
 Stream.iterate(2, n -> n + 2).limit(5).forEach(x -> System.out.print(x + " "));
 // 从2开始生成一个等差队列:
 // 2 4 6 8 10

14.Stream 流的 Supplier 使用

通过实现 Supplier 类的方法可以自定义流计算规则。

示例：随机获取两条用户信息

 System.out.println("自定义一个流进行计算输出:");
 Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u -> System.out.println(u.getId() + ", " + u.getName()));
 
 //第一次:
 //自定义一个流进行计算输出:
 //10, pancm7
 //11, pancm6
 
 //第二次:
 //自定义一个流进行计算输出:
 //10, pancm4
 //11, pancm2
 
 //第三次:
 //自定义一个流进行计算输出:
 //10, pancm4
 //11, pancm8


class UserSupplier implements Supplier<User> {
 private int index = 10;
 private Random random = new Random();

 @Override
 public User get() {
  return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
 }
}

15.Stream 流的 groupingBy/partitioningBy 使用

  • groupingBy：分组排序；
  • partitioningBy：分区排序。

示例一：分组排序

 System.out.println("通过id进行分组排序:");
 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());
 }
 
 // 通过id进行分组排序:
 // 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();
 
  @Override
  public User get() {
   return new User(index % 2 == 0 ? index++ : index, "pancm" + random.nextInt(10));
  }
 }

示例二：分区排序

    System.out.println("通过年龄进行分区排序:");
 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));
 
 // 通过年龄进行分区排序:
 // 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();
 
  @Override
  public User get() {
   return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));
  }
 }

16.Stream 流的 summaryStatistics 使用

IntSummaryStatistics 用于收集统计信息(如 count、min、max、sum 和 average)的状态对象。

示例:得到最大、最小、之和以及平均数。

 List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);
 IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
  
 System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
 System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
 System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
 System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
 
 // 列表中最大的数 : 9
 // 列表中最小的数 : 1
 // 所有数之和 : 25
 // 平均数 : 5.0

Stream 介绍就到这里了，JDK1.8 中的 Stream 流其实还有很多很多用法，更多的用法则需要大家去查看 JDK1.8 的 API 文档了。

LocalDateTime

介绍

JDK1.8 除了新增了 lambda 表达式、stream 流之外，它还新增了全新的日期时间 API。在 JDK1.8 之前，Java 处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病，将 java.util.Date 设定为可变类型，以及 SimpleDateFormat 的非线程安全使其应用非常受限。因此推出了 java.time 包，该包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。

关键类

  • Instant：瞬时时间。
  • LocalDate：本地日期，不包含具体时间, 格式 yyyy-MM-dd。
  • LocalTime：本地时间，不包含日期. 格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS 。
  • LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。
  • ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对 UTC 或格林威治的时差。

使用

1.获取当前的日期时间

通过静态工厂方法 now()来获取当前时间。

 //本地日期,不包括时分秒
 LocalDate nowDate = LocalDate.now();
 //本地日期,包括时分秒
 LocalDateTime nowDateTime = LocalDateTime.now();
 System.out.println("当前时间:"+nowDate);
 System.out.println("当前时间:"+nowDateTime);
 //  当前时间:2018-12-19
 //  当前时间:2018-12-19T15:24:35.822

2.获取当前的年月日时分秒

获取时间之后，直接 get 获取年月日时分秒。

  //获取当前的时间，包括毫秒
  LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
  System.out.println("当前年:"+ldt.getYear());   //2018
  System.out.println("当前年份天数:"+ldt.getDayOfYear());//172 
  System.out.println("当前月:"+ldt.getMonthValue());
  System.out.println("当前时:"+ldt.getHour());
  System.out.println("当前分:"+ldt.getMinute());
  System.out.println("当前时间:"+ldt.toString());
 //   当前年:2018
 //   当前年份天数:353
 //   当前月:12
 //   当前时:15
 //   当前分:24
 //   当前时间:2018-12-19T15:24:35.833

3.格式化时间

格式时间格式需要用到 DateTimeFormatter 类。

LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
System.out.println("格式化时间: "+ ldt.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
//格式化时间:2018-12-19 15:37:47.119

4.时间增减

在指定的时间进行增加/减少年月日时分秒。

  LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();
  System.out.println("后5天时间:"+ldt.plusDays(5));
  System.out.println("前5天时间并格式化:"+ldt.minusDays(5).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"))); //2018-06-16
  System.out.println("前一个月的时间:"+ldt2.minusMonths(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"))); //2018-06-16
  System.out.println("后一个月的时间:"+ldt2.plusMonths(1)); //2018-06-16
  System.out.println("指定2099年的当前时间:"+ldt.withYear(2099)); //2099-06-21T15:07:39.506
 //  后5天时间:2018-12-24T15:50:37.508
 //  前5天时间并格式化:2018-12-14
 //  前一个月的时间:201712
 //  后一个月的时间:2018-02-04T09:19:29.499
 //  指定2099年的当前时间:2099-12-19T15:50:37.508

5.创建指定时间

通过指定年月日来创建。

 LocalDate ld3=LocalDate.of(2017, Month.NOVEMBER, 17);
 LocalDate ld4=LocalDate.of(2018, 02, 11);

6.时间相差比较

比较相差的年月日时分秒。

示例一: 具体相差的年月日

 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:这里的月份是不满足一年，天数是不满足一个月的。这里实际相差的是 1 月 19 天，也就是 49 天。

示例二：相差总数的时间

ChronoUnit 日期周期单位的标准集合。

    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("两月之间的相差的天数   : " + ChronoUnit.DAYS.between(startDate, endDate));
  //        相差月份:1
  //        两天之间的差在天数   : 49

注:ChronoUnit也可以计算相差时分秒。

示例三：精度时间相差

Duration 这个类以秒和纳秒为单位建模时间的数量或数量。

 Instant inst1 = Instant.now();
    System.out.println("当前时间戳 : " + inst1);
    Instant inst2 = inst1.plus(Duration.ofSeconds(10));
    System.out.println("增加之后的时间 : " + inst2);
    System.out.println("相差毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).toMillis());
    System.out.println("相毫秒 : " + Duration.between(inst1, inst2).getSeconds());
 // 当前时间戳 : 2018-12-19T08:14:21.675Z
 // 增加之后的时间 : 2018-12-19T08:14:31.675Z
 // 相差毫秒 : 10000
 // 相毫秒 : 10

示例四：时间大小比较

  LocalDateTime ldt4 = LocalDateTime.now();
  LocalDateTime ldt5 = ldt4.plusMinutes(10);
  System.out.println("当前时间是否大于:"+ldt4.isAfter(ldt5));
  System.out.println("当前时间是否小于"+ldt4.isBefore(ldt5));
  // false
  // true

7.时区时间计算

得到其他时区的时间。

示例一:通过 Clock 时钟类获取计算

Clock 时钟类用于获取当时的时间戳，或当前时区下的日期时间信息。

  Clock clock = Clock.systemUTC();
  System.out.println("当前时间戳 : " + clock.millis());
  Clock clock2 = Clock.system(ZoneId.of("Asia/Shanghai"));
  System.out.println("亚洲上海此时的时间戳:"+clock2.millis());
  Clock clock3 = Clock.system(ZoneId.of("America/New_York"));
  System.out.println("美国纽约此时的时间戳:"+clock3.millis());
  //  当前时间戳 : 1545209277657
  //  亚洲上海此时的时间戳:1545209277657
  //  美国纽约此时的时间戳:1545209277658

示例二: 通过 ZonedDateTime 类和 ZoneId

  ZoneId zoneId= ZoneId.of("America/New_York");
  ZonedDateTime dateTime=ZonedDateTime.now(zoneId);
  System.out.println("美国纽约此时的时间 : " + dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
  System.out.println("美国纽约此时的时间 和时区: " + dateTime);
  //  美国纽约此时的时间 : 2018-12-19 03:52:22.494
  // 美国纽约此时的时间 和时区: 2018-12-19T03:52:22.494-05:00[America/New_York]

Java 8 日期时间 API 总结:

  • 提供了 javax.time.ZoneId 获取时区。
  • 提供了 LocalDate 和 LocalTime 类。
  • Java 8 的所有日期和时间 API 都是不可变类并且线程安全，而现有的 Date 和 Calendar API 中的 java.util.Date 和 SimpleDateFormat 是非线程安全的。
  • 主包是 java.time,包含了表示日期、时间、时间间隔的一些类。里面有两个子包 java.time.format 用于格式化， java.time.temporal 用于更底层的操作。
  • 时区代表了地球上某个区域内普遍使用的标准时间。每个时区都有一个代号，格式通常由区域/城市构成（Asia/Tokyo），在加上与格林威治或 UTC 的时差。例如：东京的时差是+09:00。
  • OffsetDateTime 类实际上组合了 LocalDateTime 类和 ZoneOffset 类。用来表示包含和格林威治或 UTC 时差的完整日期（年、月、日）和时间（时、分、秒、纳秒）信息。
  • DateTimeFormatter 类用来格式化和解析时间。与 SimpleDateFormat 不同，这个类不可变并且线程安全，需要时可以给静态常量赋值。DateTimeFormatter 类提供了大量的内置格式化工具，同时也允许你自定义。在转换方面也提供了 parse()将字符串解析成日期，如果解析出错会抛出 DateTimeParseException。DateTimeFormatter 类同时还有 format()用来格式化日期，如果出错会抛出 DateTimeException 异常。
  • 再补充一点，日期格式“MMM d yyyy”和“MMM dd yyyy”有一些微妙的不同，第一个格式可以解析“Jan 2 2014”和“Jan 14 2014”，而第二个在解析“Jan 2 2014”就会抛异常，因为第二个格式里要求日必须是两位的。如果想修正，你必须在日期只有个位数时在前面补零，就是说“Jan 2 2014”应该写成 “Jan 02 2014”。
两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮
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