Java18的新特性介绍

最新推荐文章于 2025-02-09 15:47:21 发布

runqu

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文章标签： Java18 学习 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/runqu/article/details/138993025

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一、概况

Java 18是Java编程语言的最新版本，它于2022年9月发布。Java 18引入了许多新特性和改进，以下是其中一些重要的新特性。

元编程功能：Java 18引入了元注释和元类型声明的功能，使开发人员能够在编译时对注解进行元处理。这为开发人员提供了更大的灵活性和控制力。
模式匹配增强：Java 18改进了模式匹配功能，使得模式匹配更加强大和易于使用。开发人员可以使用模式匹配来简化代码，并更容易地处理复杂的数据结构。
协程支持：Java 18引入了协程支持，使得开发人员可以更轻松地编写异步代码。协程是一种轻量级的线程，可以在运行时暂停和恢复，并与其他协程并发执行。
SIMD（单指令多数据）支持：Java 18引入了对SIMD指令的支持，使开发人员能够更高效地执行并行计算。SIMD指令可以同时操作多个数据项，提高了程序的性能。
基于事件的系统：Java 18引入了基于事件的系统，使开发人员可以更容易地开发事件驱动的应用程序。开发人员可以使用新的事件模型来处理和触发事件。
垃圾回收改进：Java 18改进了垃圾回收器的性能和稳定性。其中包括对G1垃圾回收器的改进，以提高垃圾回收的效率和响应速度。

请注意，以上只是Java 18的一些重要新特性的简要介绍。Java 18还包括许多其他改进和优化，以提高开发人员的生产力和程序的性能。

二、元编程功能

元编程是指在程序运行时，对程序自身进行操作和修改的能力。Java 18引入了元编程功能，其中包括元注释和元类型声明。

元注释是一种特殊类型的注释，可以用于标记其他注解，并在编译时进行处理。通过元注释，开发人员可以在编译时获取和修改注解的信息，并根据需要生成额外的代码。

以下是一个使用元注释的示例代码：

@MetaAnnotation
@SomeAnnotation
public class MyClass {
    // class implementation
}

在上面的代码中，@MetaAnnotation是一个元注释，用于标记MyClass类。在编译时，我们可以通过元注释处理器获取MyClass类上的注解信息，并执行相应的逻辑。

元类型声明是指在类型声明中使用的特殊注解。通过元类型声明，开发人员可以对类型进行额外的约束和限制，并在编译时进行验证。

以下是一个使用元类型声明的示例代码：

@TypeQualifier
public @interface NonNull {
    // annotation attributes
}

public class MyClass {
    public void myMethod(@NonNull String param) {
        // method implementation
    }
}

在上面的代码中，@NonNull是一个元类型声明，将应用于myMethod方法的参数param。编译器可以根据元类型声明验证代码是否符合预期的约束条件，例如参数是否为非空。

元编程功能提供了更大的灵活性和控制力，使开发人员能够在编译时对注解进行处理，并对类型进行额外的约束和验证。这有助于提高代码的可靠性和可维护性。

三、模式匹配增强

Java 18引入了对模式匹配的增强功能，使得在处理复杂的条件分支时更加便捷和简洁。以下是Java 18中模式匹配的一些增强特性介绍及示例代码。

1、模式匹配的变量声明

在Java 18以前，进行模式匹配时需要使用instanceof运算符，并将结果转换为对应的类型。而在Java 18中，可以直接在变量声明时使用模式匹配。示例代码如下：

if (obj instanceof MyClass myObj) {
    // myObj是一个类型为MyClass的变量
    // 可以直接在这里使用myObj
}

在上面的代码中，如果obj是MyClass类型的实例，那么myObj将被声明为类型为MyClass的变量，并可以在if代码块中使用。

2、模式匹配的`switch`表达式

在Java 18中，switch表达式可以使用模式匹配来进行条件判断，而不仅仅是基于常量的值。示例代码如下：

int result = switch (obj) {
    case MyClass myObj -> {
        // 处理MyClass类型的情况
        yield 1;
    }
    case String str -> {
        // 处理String类型的情况
        yield 2;
    }
    default -> {
        // 处理其他情况
        yield 0;
    }
};

在上面的代码中，switch表达式根据obj的类型进行模式匹配，并执行对应的代码块。yield语句用于指定表达式的返回值。

模式匹配的增强功能使得在处理条件分支时更加简洁和易读。它可以减少繁琐的类型转换操作，并且能够直接在条件判断中使用变量。这样可以提高代码的可读性和可维护性。

四、协程支持

协程是一种轻量级的线程，可以在程序中简化并发和异步编程。Java中可以使用一些库来实现协程的功能，比如 Quasar、Project Loom 等。这些库可以在Java 8及以上的版本中使用。

以下是一个使用 Quasar 实现协程的示例代码：

首先，确保在你的项目中添加了 Quasar 的依赖：

<dependency>
    <groupId>co.paralleluniverse</groupId>
    <artifactId>quasar-core</artifactId>
    <version>0.7.9</version>
</dependency>

然后，可以使用 Quasar 提供的 Coroutine 类来创建和管理协程。示例代码如下：

import co.paralleluniverse.fibers.Fiber;
import co.paralleluniverse.fibers.SuspendExecution;
import co.paralleluniverse.fibers.FiberScheduler;

public class CoroutineExample {
    public static void main(String[] args) {
        Fiber<Void> fiber = new Fiber<Void>(new FiberScheduler("MyScheduler")) {
            @Override
            protected Void

Java 18引入了对协程的支持，这使得编写异步代码更加简单和直观。以下是Java 18中协程支持的一些介绍及示例代码。

1、协程的声明

在Java 18中，可以使用关键字async来声明一个协程方法。示例代码如下：

public async void fetchData() {
    // 异步方法的代码逻辑
}

上面的代码声明了一个名为fetchData的异步方法。

2、协程的调用

在协程方法中，可以使用关键字await来等待一个异步操作的完成。示例代码如下：

public async void fetchData() {
    String result = await fetchDataAsync();
    // 使用异步操作的结果进行后续处理
}

在上面的代码中，await关键字等待一个返回String类型结果的异步操作fetchDataAsync()的完成，并将结果赋值给result变量。

3、异步返回值

在协程方法中，可以使用AsyncCompletionStage类型来表示异步操作的返回值。示例代码如下：

public async CompletableFuture<String> fetchDataAsync() {
    // 异步操作的代码逻辑
}

在上面的代码中，fetchDataAsync()方法返回一个CompletableFuture对象，表示异步操作的结果为String类型。

协程的支持使得编写异步代码更加直观和简单。开发者可以使用async关键字声明协程方法，并使用await关键字等待异步操作的结果。这样可以使得异步代码的编写更接近同步代码的风格，提高了代码的可读性和可维护性。

五、SIMD（单指令多数据）支持

1、使用Apache Commons Math库

SIMD是一种并行计算的技术，允许同时对多个数据进行相同的操作，以提高计算效率。在Java环境下，通常可以使用诸如Apache Commons Math、Jama和JavaCPP等库来实现SIMD操作。

以下是一个使用Apache Commons Math库进行SIMD操作的示例代码：

import org.apache.commons.math3.util.FastMath;
import org.apache.commons.math3.util.Precision;

public class SIMDExample {

    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};

        // 使用SIMD技术计算数组中每个元素的平方根
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            data[i] = Precision.round(FastMath.sqrt(data[i]), 2);
        }

        // 输出计算结果
        System.out.println(Arrays.toString(data));
    }
}

在上面的代码中，我们使用Apache Commons Math库中的FastMath类来计算数组中每个元素的平方根，然后使用Precision类进行精度控制。尽管Java本身没有SIMD的原生支持，但可以使用第三方库来实现类似的功能。

2、使用JavaCPP库

以下是一个使用JavaCPP库进行SIMD操作的示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.FloatPointer;
import org.bytedeco.javacpp.indexer.FloatRawIndexer;
import org.bytedeco.javacpp.simd;

public class SIMDExample {

    public static void main(String[] args) {
        float[] data = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f};

        // 使用SIMD技术计算数组中每个元素的平方根
        FloatPointer floatPointer = new FloatPointer(data);
        FloatRawIndexer indexer = floatPointer.asRawIndexer();
        for (int i = 0; i < data.length; i += simd.SIMD_FLOAT32_SIZE) {
            simd.Float32Vector vector = new simd.Float32Vector(indexer, i);
            vector = simd.sqrt(vector);
            vector.store(indexer, i);
        }

        // 输出计算结果
        for (float value : data) {
            System.out.println(value);
        }
    }
}

在上面的代码中，我们使用JavaCPP库中的simd包来进行SIMD操作。我们使用FloatPointer来表示float数组，在循环中，我们使用FloatRawIndexer来读取和写入数组元素。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的SIMD操作可能更复杂，具体的实现方式取决于你的需求和所选择的库。如果你对SIMD操作感兴趣，建议参考所选库的文档和示例代码，以了解更多细节和具体的用法。

3、基于Vector API

SIMD（Single Instruction, Multiple Data）是一种计算机处理器的指令级并行技术，用于同时处理多个数据元素。Java 18引入了对SIMD的支持，使得开发人员可以利用SIMD指令并行化处理向量数据，从而获得更高的性能。

Java 18的SIMD支持基于Vector API，可以通过引入java.vector包来使用。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用SIMD并行化计算两个向量的和：

import java.util.Arrays;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.VectorOperators;

public class SIMDExample {
    public static void main(String[] args) {
        int[] vector1 = {1, 2, 3, 4};
        int[] vector2 = {5, 6, 7, 8};

        // 将向量转换为SIMD向量
        VectorOperators.IntBinaryOperator sumOperator = VectorOperators.addInts();
        IntStream.range(0, vector1.length)
                .mapToObj(i -> sumOperator.apply(VectorOperators.broadcast(vector1[i]), VectorOperators.broadcast(vector2[i])))
                .toArray(VectorOperators::emptyArray, (acc, v) -> acc.append(v), (acc1, acc2) -> acc1.concat(acc2));

        // 打印结果
        System.out.println(Arrays.toString(vector1));
        System.out.println(Arrays.toString(vector2));
        System.out.println(Arrays.toString(VectorOperators.toIntArray())); 
    }
}

这个示例中，我们首先定义了两个向量vector1和vector2，然后使用SIMD并行化计算两个向量的和。在计算过程中，我们使用VectorOperators.addInts()方法获取一个用于求和的操作符，然后使用VectorOperators.broadcast()方法将向量的元素转化为SIMD向量。最后，将计算结果转化为数组并打印出来。

需要注意的是，SIMD在处理向量数据时要求数据长度是向量大小的倍数。在上面的示例中，我们只处理了长度为4的向量。如果需要处理更长的向量，可以将向量长度补齐为向量大小的倍数，或者使用SIMD支持的其他方法。

具体使用哪个库以及如何实现SIMD操作取决于你的具体需求和环境。你可以根据自己的要求选择适合的库，并参考相应的文档和示例代码来学习和使用SIMD技术。

六、基于事件的系统

Java 18引入了基于事件的系统（Event-based System），它是一种用于构建高效、响应式和可扩展系统的编程模型。基于事件的系统采用异步事件驱动的方式，通过事件的发布和订阅机制来进行组件之间的通信和协作。

在基于事件的系统中，组件可以发布事件并将其传递给其他组件。其他组件可以注册为事件的订阅者，以响应特定类型的事件。这种松耦合的通信机制使得系统能够更好地处理并发和异步操作，并提高系统的可扩展性和灵活性。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Java 18中使用基于事件的系统来实现一个简单的发布-订阅模式：

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class EventBasedSystemExample {
    public static void main(String[] args) {
        EventManager eventManager = new EventManager();

        // 创建订阅者并注册到事件管理器
        Subscriber subscriber1 = new Subscriber("Subscriber 1");
        Subscriber subscriber2 = new Subscriber("Subscriber 2");
        eventManager.subscribe(subscriber1);
        eventManager.subscribe(subscriber2);

        // 发布事件
        Event event = new Event("Hello, World!", LocalDateTime.now());
        eventManager.publish(event);
    }
}

class Event {
    private String message;
    private LocalDateTime timestamp;

    public Event(String message, LocalDateTime timestamp) {
        this.message = message;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public LocalDateTime getTimestamp() {
        return timestamp;
    }
}

interface EventListener {
    void onEventReceived(Event event);
}

class Subscriber implements EventListener {
    private String name;

    public Subscriber(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public void onEventReceived(Event event) {
        System.out.println(name + " received event: " + event.getMessage() + " at " + event.getTimestamp());
    }
}

class EventManager {
    private List<EventListener> subscribers = new ArrayList<>();

    public void subscribe(EventListener subscriber) {
        subscribers.add(subscriber);
    }

    public void publish(Event event) {
        for (EventListener subscriber : subscribers) {
            subscriber.onEventReceived(event);
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先定义了一个Event类，表示一个事件。然后定义了一个Subscriber类，实现了EventListener接口，表示一个事件的订阅者。Subscriber类实现了onEventReceived(Event event)方法，在接收到事件时进行处理。

然后，我们创建了一个EventManager类，用于管理事件的发布和订阅。EventManager类维护了一个subscribers列表，用于存储所有的订阅者。它提供了subscribe(EventListener subscriber)方法用于订阅事件，并提供了publish(Event event)方法用于发布事件。在publish(Event event)方法中，它遍历subscribers列表，并调用每个订阅者的onEventReceived(Event event)方法来处理事件。

在示例的main方法中，我们创建了两个订阅者，并将它们注册到事件管理器。然后，我们创建了一个事件并发布它。当事件被发布时，每个订阅者都会接收到这个事件，并进行相应的处理。

需要注意的是，在实际的基于事件的系统中，通常还会有更多的功能和复杂性，例如异步处理、事件过滤等。上面的示例只是演示了基本的发布-订阅模式的实现方式。

七、垃圾回收改进

Java 18对垃圾回收进行了一些改进，旨在提高性能和减少延迟。下面是一些Java 18中垃圾回收改进的介绍和示例代码：

1、回收缩减（ShrinkHeap）

Java 18引入了一种新的垃圾回收策略，称为回收缩减（ShrinkHeap）。回收缩减可以在适当的时候减小堆的大小，以减少垃圾回收的成本。这种策略可以帮助减少延迟，并提高应用程序的吞吐量。

下面是一个示例代码，演示了如何在Java 18中使用回收缩减策略：

public class ShrinkHeapExample {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Initial heap size: " + Runtime.getRuntime().totalMemory() / (1024 * 1024) + "MB");

        // 创建大量的对象
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            new Object();
        }

        System.out.println("Before shrink heap size: " + Runtime.getRuntime().totalMemory() / (1024 * 1024) + "MB");

        // 调用垃圾回收
        System.gc();

        System.out.println("After shrink heap size: " + Runtime.getRuntime().totalMemory() / (1024 * 1024) + "MB");
    }
}

在上面的示例中，我们首先打印了初始的堆大小。然后，我们创建了大量的对象，模拟了一些内存的使用。接下来，我们打印了调用垃圾回收之前的堆大小。最后，我们调用了System.gc()方法进行垃圾回收，并打印了回收之后的堆大小。

2、垃圾回收器自适应策略（Garbage Collector Adaptive Strategy）

Java 18改进了垃圾回收器的自适应策略，使其能够根据应用程序的行为和资源利用情况进行动态调整。这种策略可以更好地适应不同场景下的垃圾回收需求，从而提高性能和减少延迟。

下面是一个示例代码，演示了如何在Java 18中使用垃圾回收器的自适应策略：

public class AdaptiveGCStrategyExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 打印垃圾回收器的当前策略
        System.out.println("GC strategy: " + System.getProperty("java.garbagecollector.strategy"));

        // 创建大量的对象
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            new Object();
        }

        // 调用垃圾回收
        System.gc();
    }
}

在上面的示例中，我们首先打印了当前垃圾回收器的策略。然后，我们创建了大量的对象，模拟了一些内存的使用。最后，我们调用了System.gc()方法进行垃圾回收。

需要注意的是，自适应策略是垃圾回收器的内部实现细节，具体的策略可能会因不同的JVM实现而异。通过使用java.garbagecollector.strategy系统属性，我们可以获取当前的垃圾回收器策略。但是，程序员一般不需要显式地调整垃圾回收器的策略，因为Java的垃圾回收器已经具备了很好的自适应功能。

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