【文件属性】：
文件名称：jdk7新特性jdk8新特性
文件大小：1.51MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-01-13 16:46:29
jdk8 lambda 函数式编程 stream 异步编程
# 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
