jdk8新特性有哪些

时间: 2023-12-15 19:32:36 浏览: 117
JDK 8,也就是 Java Development Kit 8,有许多新的特性。以下是其中一些主要的新特性: 1. **Lambda 表达式和函数式接口**:这是 JDK 8 中最重要的新特性之一。Lambda 表达式允许开发者以更简洁的方式编写代码,通过使用匿名函数来实现。此外,JDK 8 还引入了函数式接口(如 `Supplier`, `Function`, `Consumer`, `BiFunction` 等),它们允许开发者创建更复杂的功能块。 2. **Stream API**:Java Stream API 是 JDK 8 中另一个重要的新特性。它提供了一种对数据进行操作和处理的方式,这种处理方式更接近于其他编程语言的数据处理库。 3. **新的集合类**:JDK 8 引入了一些新的集合类,如 `NavigableSet`, `ConcurrentHashMap` 等,这些类提供了更高效的数据结构和性能。 4. **G1垃圾收集器**:JDK 8 中的 G1垃圾收集器是一个可预测的、并行化的垃圾收集器,提供了更好的性能和响应时间。 5. **日期和时间 API**:JDK 8 引入了一个新的日期和时间 API,它提供了更简单、更一致的方式来处理日期和时间。 6. **模块系统**:Java 模块系统是 JDK 8 中的另一个新特性,它允许开发者创建独立的、可移植的软件包。 7. **流处理框架**:JDK 8 中的流处理框架 Stream API 支持用户自定义的流处理操作符,这使得开发者可以创建更复杂的流处理程序。 8. **新的异常处理机制**:JDK 8 中的新异常处理机制允许开发者使用 lambda 表达式来声明和处理异常。 9. **改进的 JDBC API**:JDK 8 中的 JDBC API 提供了一个更简单、更直观的方式来访问数据库。 以上就是 JDK 8 中一些主要的新特性,这些特性都为开发者提供了更高效、更简洁的开发体验。
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# jdk7新特性 ## try-with-resources 是一种声明了一种或多种资源的try语句。资源是指在程序用完了之后必须要关闭的对象。try-with-resources语句保证了每个声明了的资源在语句结束的时候都会被关闭。任何实现了java.lang.AutoCloseable接口的对象,和实现了java .io .Closeable接口的对象,都可以当做资源使用。 try ( InputStream is = new FileInputStream("xx"); OutputStream os = new FileOutputStream("xx") ) { //xxx //不用关闭了,JVM帮你关闭流 ## 多异常统一处理 在Java 7中,catch代码块得到了升级,用以在单个catch块中处理多个异常。如果你要捕获多个异常并且它们包含相似的代码,使用这一特性将会减少代码重复度。 try { //xxx } catch (AException | BException e) { e.printStackTrace(); } 缺点是异常处理细粒度降低 ## 泛型推导 List list = new ArrayList(); 泛型实例的创建可以通过类型推断来简化,可以去掉后面new部分的泛型类型,只用就可以了。 ## 使用ForkJoin Java 7开始引入了一种新的Fork/Join线程池,它可以执行一种特殊的任务:把一个大任务拆成多个小任务并行执行。 我们举个例子:如果要计算一个超大数组的和,最简单的做法是用一个循环在一个线程内完成: ascii ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘ 还有一种方法,可以把数组拆成两部分,分别计算,最后加起来就是最终结果,这样可以用两个线程并行执行: ascii ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘ ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘ 如果拆成两部分还是很大,我们还可以继续拆,用4个线程并行执行: ascii ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┘ ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┘ ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┘ ┌─┬─┬─┬─┬─┬─┐ └─┴─┴─┴─┴─┴─┘ 这就是Fork/Join任务的原理:判断一个任务是否足够小,如果是,直接计算,否则,就分拆成几个小任务分别计算。这个过程可以反复“裂变”成一系列小任务。 我们来看如何使用Fork/Join对大数据进行并行求和: public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建2000个随机数组成的数组: long[] array = new long[2000]; long expectedSum = 0; for (int i = 0; i < array.length; i++) { array[i] = random(); expectedSum += array[i]; } System.out.println("Expected sum: " + expectedSum); // fork/join: ForkJoinTask task = new SumTask(array, 0, array.length); long startTime = System.currentTimeMillis(); Long result = ForkJoinPool.commonPool().invoke(task); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Fork

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