PMD项目对JDK 22的支持与实现
2025-06-10 21:53:46作者:谭伦延
随着OpenJDK 22的发布临近,PMD项目团队积极跟进新版本特性,确保静态代码分析工具能够全面支持JDK 22带来的语言变化。本文将详细介绍PMD项目对JDK 22新特性的支持情况以及相关技术实现细节。
JDK 22重要特性支持
JDK 22引入了多项值得关注的语言特性变更,PMD项目针对这些变化进行了全面适配:
-
无名变量与模式(JEP 456):该特性从预览状态正式成为标准功能,移除了实验性标记。PMD相应调整了ASTUnnamedPattern节点的处理逻辑。
-
字符串模板(JEP 459):作为第二次预览特性,主要变更在于模板表达式的类型系统技术调整。PMD更新了相关实现以匹配最新规范。
-
隐式声明类和实例main方法(JEP 463):同样是第二次预览,PMD完善了对这种简化Java程序结构的解析支持。
-
super(...)前的语句(JEP 447):这个新预览特性允许在构造函数中super调用前执行特定语句,PMD新增了对这种语法结构的解析能力。
技术实现细节
PMD团队在支持JDK 22过程中进行了多项技术调整:
-
语言版本更新:
- 新增22和22-preview语言版本支持
- 将22设为默认Java语言版本
- 移除已过时的20-preview版本支持
-
依赖升级:
- 将ASM字节码库升级至9.6版本
- 相应调整AsmSymbolResolver中的ASM_API_V常量
-
构建系统适配:
- 确保项目能在JDK 22环境下正常构建
- 处理了构建时PMD/CPD执行的相关问题
- 通过Maven参数调整解决类文件版本兼容性问题
-
测试保障:
- 更新语言版本测试用例
- 移除过期的Java20预览测试
- 完善对新特性的语法树测试
未来展望
值得注意的是,JDK 22还包含了类文件API预览特性(JEP 457),这为未来替换ASM字节码库提供了可能性。PMD项目将持续关注这一发展,评估其对静态分析架构的影响。
对于Maven插件用户,团队建议通过工具链配置确保分析环境与目标JDK版本的兼容性,未来可能增强插件以支持更灵活的运行时类路径配置。
通过这些技术改进,PMD项目确保了其对最新Java特性的及时支持,为开发者提供了可靠的静态代码分析能力,帮助他们在采用新语言特性的同时保持代码质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1