Java14新增特性

前言

前面的文章，我们对Java9、Java10、Java11、Java12 、Java13的特性进行了介绍，对应的文章如下

Java9新增特性

Java10新增特性

Java11新增特性

Java12新增特性

Java13新增特性

今天我们来一起看一下Java14这个版本的一些重要信息

版本介绍

Java 14 于2020年3月17日发布。这个版本引入了许多新特性和改进，该版本版本的特点主要表现在以下几个方面：

静态方法和接口方法中的局部变量类型推断：在Java 14中，静态方法和接口方法中的局部变量类型可以根据上下文自动推断。
文本块支持转义字符：Java 14版本中的文本块现在支持转义字符，这使得开发人员可以更容易地将换行符和其他特殊字符插入到文本块中。
其他改进：Java 14还包括其他一些改进，例如增强了Javadoc文档生成、提供了更好的默认GC日志记录等。
孵化器模块和预览特性：Java 14版本包含多个孵化器模块和预览特性，这些新特性旨在收集真实世界中的反馈信息，以进一步改进Java平台的质量。孵化器模块主要用于将尚未定稿的API和工具交给开发者使用，以获得反馈；预览特性则是在规格已经成型、实现已经确定，但还未最终定稿的功能，它们的目的在于在Java中收集真实世界中的反馈信息，以促进这些功能的最终定稿。

特性列表

JEP 352 ：非均匀内存访问（NUMA）感知的内存管理——引入了一个新的开发人员API，可用于 NUMA 中的内存分配。
JEP 358 ：Switch表达式（预览版）——扩展了switch语句，允许将其用作表达式，并允许使用多个标签和Lambda表达式。
JEP 359 ：记录类（预览版）——引入一种新的类别来定义不可变数据对象，它比传统类更简单明了。
JEP 361 ：Switch表达式（标准版）——在Java 12中以预览的形式引入的switch表达式，现在已成为标准版的功能。
JEP 368 ：文本块（预览版）——引入了一种新的语法来表示多行字符串，以简化字符串的创建和维护。
JEP 359 ：弱引用的ZGC回收——Z Garbage Collector（ZGC）现在支持对弱引用的回收。
JEP 365 ：ZGC on macOS——ZGC现在在macOS上得到了支持。
JEP 344 ：垃圾回收器接口——提供了一个垃圾回收器接口，使得可以使用非HotSpot垃圾回收器。

代码示例

文本块

该示例展示了如何使用文本块（Text Blocks）来创建多行字符串：


public class TextBlockExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用文本块创建多行字符串
        String multiLineString = """
            这是第一行。
            这是第二行。
            这是第三行。
        """;
        
        // 输出多行字符串
        System.out.println(multiLineString);
    }
}

在这个例子中，我们使用Java 14引入的文本块语法来创建一个包含多行文本的字符串。通过在字符串前加上反引号（）并使用多个换行符，我们可以轻松地创建跨越多行的字符串，而无需使用转义字符。在代码中，我们将这个多行字符串赋值给一个变量multiLineString，并通过System.out.println()`方法将其输出到控制台。

总结

总的来说，Java 14 引入了许多新特性和改进，包括内存管理、Switch表达式的扩展、新的记录类、文本块的引入以及对ZGC垃圾收集器的改进等。然而，这个版本仍处于预览阶段，可能并不适合在生产环境中使用。在决定是否将Java 14用于生产环境之前，建议仔细评估生产环境的实际需求和要求，并确保了解新版本中引入的特性和改进的潜在影响和风险。

拓展

非均匀内存访问（NUMA）

NUMA（Non-Uniform Memory Access）是一种计算机内存设计，它不是将内存均匀地分布在整个系统中，而是按照内存访问的局部性进行分组，使得每个处理器访问其自身所在组的内存比访问其他组的内存更快。这种设计是为了优化多处理器系统的内存访问性能。
在NUMA架构中，处理器被划分成不同的节点（node），每个节点都有其自身的内存和I/O控制器。这些节点通过互联结构（interconnect）连接在一起。在NUMA中，处理器访问本地节点的内存比访问其他节点的内存更快。因此，为了提高性能，操作系统应该尽量将数据和代码分配到每个处理器对应的节点上。
NUMA架构对于一些需要大量内存访问的应用程序（如数据库、科学计算等）来说是非常有用的，因为它可以减少由于内存访问不均匀导致的性能瓶颈。然而，对于一些内存访问较为均匀的应用程序来说，NUMA的影响可能不太明显。
在选择使用NUMA时，需要注意考虑应用程序的特性和系统配置。如果应用程序的内存访问模式不均匀，并且系统配置允许使用NUMA，那么使用NUMA可能会提高性能。但是，如果应用程序的内存访问模式较为均匀，或者系统配置不支持NUMA，那么使用NUMA可能不会带来太大的好处，甚至可能会导致性能下降。

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