说一下SpringBoot3新特新和JDK17新特性

JDK1.8（Java8）新特性

stream流式编程

流处理 Stream API 提供了对集合数据进行操作的一种高效、简洁的方式。它支持顺序和并行的聚合操作
如：过滤（filter）、排序（sort）、映射（map）、归约、collect（收集）等。

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Lambda表达式

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CompletableFuture并发编程

接口中的默认方法和静态方法

新日期和时间类型

旧

之前的包：java.util.Date,java.util.Calendar，java.text.SimpleDateFormat

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新

新的包：java.time

里面有LocalDate 表示日期（不含时间）

LocalTime 表示时间（不含日期）

LocalDateTime 表示日期和时间

zonedDateTime 表示带时区的日期和时间

均为不可变对象，天然线程安全

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为什么说之前的日期类型线程不安全而且可用性差

线程不安全

Date和Calendar是可变的，对象可能在多线程环境下被意外修改，导致数据不一致

例如可以通过setTime（）和add（）方法直接修改对象的值

Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.set(2023, Calendar.JANUARY, 1);
// 其他代码可能修改 calendar 的值，导致不可预测的行为

SimpleDateFormat是非线程安全类，开发者必须通过同步或每次创建新实例来规避问题

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
// 多线程调用 sdf.parse(dateStr) 会导致竞争条件

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功能缺失

问题：旧 API 缺少现代日期时间操作所需的特性：

不支持时区处理：需要手动计算时区偏移，容易出错。

无法直接进行日期算术：如计算两个日期之间的天数差需要复杂操作。

格式化与解析能力弱：依赖 SimpleDateFormat，且格式字符串易出错（如大小写敏感）

// 计算两个日期相差的天数（旧 API）
Calendar c1 = Calendar.getInstance();
Calendar c2 = Calendar.getInstance();
long diffMillis = c2.getTimeInMillis() - c1.getTimeInMillis();
long diffDays = diffMillis / (24 * 60 * 60 * 1000); // 可能因闰秒、时区等问题出错

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JDK17新特性

switch的类型匹配

正如 instanceof 一样， switch 也紧跟着增加了类型匹配自动转换功能

instanceof代码展示

swtich代码示例

switch有了类型转换

case能对null进行判断

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增强的伪随机数生成器

之前我们的Random，ThreadLocalRandom，SplittableRandom来生成伪随机数

不过这些类里面缺少常见的伪随机算法支持

所以我们有了个RandomGenerator类

说一下以前的随机数生成器的缺陷

主要就是线程不安全，算法单一，算法不能灵活切换这些问题

Random

Random 在多线程环境下的性能较差，因为多个线程可能会竞争同一个随机数生成器的实例，导致性能瓶颈

多线程环境中，如果多个线程使用 Random 的同一个实例，访问会被锁定。假设有 10 个线程同时请求随机数，只有一个线程能生成随机数，其他线程需要等待，这会导致性能瓶颈

ThreadLocalRandom

ThreadLocalRandom 虽然为多线程优化，但它的功能相对单一，缺乏对多种伪随机算法的支持

ThreadLocalRandom 每个线程都有自己的实例，避免了锁竞争，但不能自由切换到其他伪随机算法

SplittableRandom

SplittableRandom 提供了一些改进，但仍然不够灵活，无法轻松地切换和使用不同的伪随机算法

RandomGenerator类的优点

1.允许开发者轻松选择和交换不同的伪随机数生成算法

2.新设计的随机数生成器在多线程环境下表现更佳，因为它们可以避免锁竞争。

3.新版算法支持多种常见的伪随机算法，开发者可以根据具体需求选择最适合的。

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外部函数和内存API（孵化）

在 Java 开发中，有时需要使用 Java 本身无法直接提供的功能，比如调用操作系统底层的函数、使用一些用 C 或 C++ 编写的高性能库等

外部函数和内存 API 提供了一种机制，让 Java 程序可以通过该 API 与 Java 运行时之外的代码和数据进行互操作

通过高效地调用外部函数（即 JVM 之外的代码）和安全地访问外部内存（即不受 JVM 管理的内存），该 API 使 Java 程序能够调用本机库并处理本机数据，而不会像 JNI 那样危险和脆弱。

外部函数和内存 API 在 Java 17 中进行了第一轮孵化，由 JEP 412 提出

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删除远程方法调用激活机制（RMI）

删除远程方法调用 (RMI) 激活机制，同时保留 RMI 的其余部分。RMI 激活机制已过时且不再使用

RMI（远程方法调用）

RMI 是 Java 提供的一种机制，允许一个 Java 程序调用另一个 Java 程序中的对象方法，即使它们在不同的计算机上运行。RMI 提供了一种简单的方式来实现分布式计算。

激活机制

RMI 激活机制是一种允许远程对象在需要时被动态创建和激活的机制。这意味着如果一个远程对象没有在 JVM 中运行，RMI 可以根据需要自动启动它。这种机制最初是为了提供灵活性，使得远程对象可以按需创建，而不需要在每次调用时都确保对象已存在。

删除激活机制的原因

过时：随着技术的发展，RMI 激活机制被认为已经不再适用或使用频率低，可能是因为新的技术和框架（如 RESTful API、gRPC、微服务架构等）提供了更好的解决方案。

复杂性：激活机制增加了 RMI 的复杂性，可能导致开发者在使用时遇到更多问题。

维护成本：随着时间推移，维护不再使用的功能会增加开发团队的负担。

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密封类（转正）

密封类在JDK17中变成了一个稳定的特性

密封类（Sealed Classes）是 Java 语言的一项特性，最初由 JEP 360 提出，并在 Java 15 中以预览形式集成。

密封类允许开发者控制哪些类可以继承或实现该类，从而提高代码的安全性和可维护性。

JEP 360：这是提出密封类的提案，定义了密封类的基本概念和用法。

Java 15：在此版本中，密封类作为预览特性被引入，意味着开发者可以尝试使用，但它仍可能会在未来的版本中进行修改。

JDK 16：在这个版本中，密封类得到了改进，包括更严格的引用检查和对密封类继承关系的增强，这些改进是通过 JEP 397 提出的，并再次以预览形式提供

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弃用的Applet API进行删除

Applet API 是一种用于创建可以在 Web 浏览器中运行的 Java 小程序的技术。然而，这种技术在很多年前就已经被淘汰，现代的 Web 开发中几乎没有人再使用它，因此没有必要继续支持。

被标记弃用：在 Java 9 中，Applet API 被标记为弃用（通过 JEP 289），这意味着开发者被建议不再使用它，但它并没有立即被删除。

不再使用的原因：随着 Web 技术的发展，像 HTML5、JavaScript 和其他现代框架变得更流行，Applet 的使用逐渐减少，导致其不再适用。

因此，虽然 Applet API 仍然存在于 Java 中，但它被认为是过时的技术，未来可能会被完全删除。

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弃用的安全管理器

安全管理器（Security Manager）是 Java 中的一种机制，主要用于控制应用程序的权限和访问限制。它通过定义安全策略来决定 Java 应用程序可以执行哪些操作，从而保护系统的安全性

然而，随着时间的推移，这个机制逐渐被认为不再适用于现代的安全需求。

弃用的原因：Java 17 中决定弃用安全管理器，意味着将来可能会完全移除它。安全管理器在多年来并未成为保护客户端和服务器端 Java 代码的主要方法，使用频率非常低。这使得继续维护和支持它变得不再必要。

与 Applet API 的关系：安全管理器的弃用与 Applet API 的弃用相辅相成，反映了 Java 在向前发展过程中，清理过时和不再使用的特性的决心

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SpringBoot3新特性

语言与框架基础升级

Java 17+：强制要求 Java 17 或更高版本，利用新语言特性（如密封类、模式匹配等）

Jakarta EE 9+：包命名空间从 javax.* 迁移到 jakarta.*（如 Servlet、JPA 等接口）

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现代化安全支持

Spring Security 6：默认集成，支持 OAuth2 2.0、更简洁的配置方式

更严格的 CSRF 策略：默认启用 CSRF 保护，对 RESTful API 更友好

引入新的安全特性、修复已知安全漏洞，提供更强大的身份验证和授权机制，例如默认启用 https 和更严格的 CSP（内容安全策略）配置

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新增配置注解

@ConfigurationProperties，简化读取配置文件配置

@ConfigurationPropertiesScan，对特定的包进行扫描

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationPropertiesScan;@SpringBootApplication
// 扫描带有 @ConfigurationProperties 注解的类
@ConfigurationPropertiesScan
public class MyApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(MyApplication.class, args);}
}

@SpringBootApplication
@ConfigurationPropertiesScan(basePackages = "com.example.config")
public class MyApplication {// ...
}

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智能事务回滚（精准定位脏数据）

传统事务（无脑回滚） ：使用 @Transactional 注解的方法，当执行批量更新操作（如 100 条数据更新）时，只要其中某一条（如第 50 条）更新失败，整个事务就会全部回滚，所有已更新的数据都会恢复原状，即便其他数据更新操作本身没有问题。

Spring Boot 3.4 神技（精准回滚） ：

• 新增 @Transactional 的 smartRollbackFor 属性，可指定需要回滚的异常类，如 DataIntegrityViolationException（数据完整性违规异常）和 OptimisticLockingFailureException（乐观锁失败异常）。
• 执行批量更新时，若发生异常，仅会回滚触发异常的那笔记录。结合图中代码，jdbcTemplate 进行批量更新，并使用 SmartBatchPreparedStatementSetter，可以更精准地控制事务回滚范围。

核心配置 ：在 application.yml 配置文件中，通过 spring.transaction.smart-rollback.enabled 开启智能回滚功能，设为 true 表示启用；savepoint-interval 则用于设置保存点间隔，图中设置为每 10 条数据设置一个保存点，便于精准定位和回滚出现问题的数据 。

Spring Boot 3.4 的智能事务回滚机制，相比传统事务回滚，能减少不必要的数据回滚操作，提高数据处理的准确性和事务处理的效率

在 Spring 事务管理中，@Transactional 的 smartRollbackFor 属性和普通的 rollbackFor 属性有以下区别：

回滚粒度：

rollbackFor：它是一个传统的事务回滚控制属性，当方法执行过程中抛出的异常类型匹配到 rollbackFor 所指定的异常或其子类时，整个事务范围内的所有操作都会进行回滚 。比如在批量操作场景中，即便只有一条数据操作出现异常，只要该异常类型符合 rollbackFor 的设定，整个事务涉及的所有数据变更都会被回滚

smartRollbackFor：这是 Spring Boot 3.4 及后续版本新增的属性，主要用于实现精准回滚。当方法执行抛出 smartRollbackFor 指定的异常类型时，只会回滚触发异常的那笔记录或相关局部操作，而不是整个事务的所有操作

例如在数据批量更新时，某条数据更新因违反数据完整性约束抛出异常，使用 smartRollbackFor 就仅回滚这条有问题的数据更新，其他正常更新的数据不受影响

应用场景：

rollbackFor：适用于对事务一致性要求极高，希望在出现特定异常时，保证所有操作要么都成功、要么都失败的场景。比如金融系统中的转账操作，涉及多个账户的资金变动，只要其中一个步骤失败，就需要全部回滚，以保证资金的一致性

smartRollbackFor：更适合于一些批量处理或复杂业务逻辑场景，在这些场景中部分操作失败不影响其他操作的继续执行，并且希望尽可能保留已成功的操作结果，提高事务处理的效率和灵活性，减少不必要的数据回滚

底层机制差异：

rollbackFor：基于传统的事务回滚机制，当满足回滚条件时，Spring 会按照事务传播机制和隔离级别等相关配置，统一对整个事务进行回滚处理。

smartRollbackFor：其实现依赖于保存点（savepoint）机制等更精细的事务控制手段。在执行过程中，会按照配置（如设置保存点间隔）创建保存点，当遇到指定异常时，回滚到最近的相关保存点位置，实现精准的局部回滚

使用smartRollbackFor

场景一：电商订单商品批量更新

场景二：员工信息批量导入

保存点和回滚条数的关系

假设我们配置了每10条记录为一个保存点

spring:transaction:smart-rollback:enabled: truesavepoint-interval: 10

事务执行正常

事务开始→ 处理第1-10条 → 设置保存点A→ 处理第11-20条 → 设置保存点B→ ... → 处理第91-100条 → 设置保存点J
事务提交（全部成功）

第15条失败

事务开始→ 处理第1-10条 → 设置保存点A ✔️→ 处理第11-15条 → 第15条失败 ❌→ 回滚到保存点A（保留前10条）→ 重新处理第11-15条（若配置了重试）

第7条失败

事务开始→ 处理第1-7条 → 第7条失败 ❌→ 没有保存点 → 回滚整个事务（前6条也丢失）

第99条失败

事务开始→ 处理第1-90条 → 设置保存点I ✔️→ 处理第91-99条 → 第99条失败 ❌→ 回滚到保存点I（保留前90条）

配置 savepoint-interval 的权衡

配置值	优点	缺点
interval=1	每条记录独立回滚，精度最高	保存点过多，性能差
interval=10	平衡回滚精度和性能	可能丢失最多9条数据
interval=100	性能最优	失败时可能丢失99条数据

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声明式Http客户端

传统的RestTemplate调用

RestTemplate template = new RestTemplate();  
ResponseEntity<User> response = template.getForEntity(url, User.class);  
if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {  User user = response.getBody();  
}  

@HttpExchange注解调用

@HttpExchange(url = "/api/users", accept = "application/json")  
public interface UserClient {  @GetExchange("/{id}")User getById(@PathVariable Long id);  @PostExchangeUser create(@RequestBody User user);  
}  // 自动注入使用  
@Autowired
private UserClient userClient;  public User getUser(Long id) {  return userClient.getById(id);  
}