概述
速度更快 – 红黑树
代码更少 – Lambda
强大的Stream API – Stream
便于并行 – Parallel
最大化减少空指针异常 – Optional
1:HashMap
有人会在问你HashMap的时候会问你JDK1.7和1.8有什么变化;
主要还是HashMap中链长度大于8时采取红黑树的结构存储。(1.7的时候是链表结构)
红黑树，除了添加，效率高于链表结构。
2:ConcurrentHashMap
Jdk1.7时隔壁级别CocnurrentLevel（锁分段机制）默认为16。
JDK1.8采取了CAS算法
CAS原理主要涉及的有:锁机制、CAS 操作;具体可以参考CAS原理分析
3:Jdk1.8没有永久区，取而代之的是MetaSpace元空间，用的是物理内存。
3、Lambda表达式
1、Lambda表达式的基础语法：Java8引入了一个新的操作符“->”，该操作符成为箭头操作符或者Lambda操作符，箭头操作符将Lambda表达式拆分成两部分
左侧：Lambda表达式的参数列表
右侧：Lambda表达式中所需执行的功能，即Lambda体。
4、并行流
Fork/Join框架：
在必要的情况下，将一个大任务进行必要的拆分Fork成若干个小任务，再将小任务的运算结果进行Join汇总。
Fork/Join框架和传统线程池的区别：
采用“工作窃取”模式（Working-stealing），即当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态，而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行，那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行，这种方式减少了线程等待的时间，提高了性能。
并行流将会充分使用多核的优势，多线程并行执行，基数越大，效果越明显。其底层还是Fork/Join框架。并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
5、Optional类
Optional 类(java.util.Optional) 是一个容器类，代表一个值存在或不存在，原来用null 表示一个值不存在，现在Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。
常用方法：
- Optional.of(T t) : 创建一个Optional 实例
- Optional.empty() : 创建一个空的Optional 实例
- Optional.ofNullable(T t):若t 不为null,创建Optional 实例,否则创建空实例
- isPresent() : 判断是否包含值
- orElse(T t) : 如果调用对象包含值，返回该值，否则返回t
- orElseGet(Supplier s) :如果调用对象包含值，返回该值，否则返回s 获取的值
- map(Function f): 如果有值对其处理，并返回处理后的Optional，否则返回Optional.empty()
- flatMap(Function mapper):与map 类似，要求返回值必须是Optional
来源：CSDN
作者：glamour2015
链接：https://blog.csdn.net/glamour2015/article/details/104220613