IntelliJ IDEA 2019.3 這回真的要飛起來了，新特性搶先看！

  • 2019 年 10 月 7 日
  • 筆記

IntelliJ IDEA 上周才公布下一個主要版本 2019.3 的 Roadmap，近日就發布了 IntelliJ IDEA 2019.3 的首個早期訪問版本（即 EAP 版本），版本號為 2019.3 EAP build 193.2956.37。

EAP 版本的下載地址為：https://www.jetbrains.com/idea/nextversion/。如果是嘗鮮的話，不妨下載來體驗一下，生產環境建議別輕易嘗試。

繼續看看新版本帶來了哪些有趣的改進。

新增平滑滾動（可選項）

團隊表示下一個大版本的更新重點是提升性能，也將會解決各種可用性問題。為此他們推出了平滑滾動（Smooth scrolling）功能，讓用戶在使用滑鼠滾輪查看內容時擁有更流暢的滾動體驗。關於平滑滾動，最令人印象深刻的莫過於在微軟在 Edge 瀏覽器上提供的平滑滾動體驗，不知道 IDEA 實現的效果如何，歡迎有志之士發回使用回饋 : )

啟用「Smooth scrolling」選項後，相比於啟用前，後者的滾動效果更佳順滑和自然。不過錄製的 GIF 不能很好體現出「平滑滾動」的效果，可訪問此鏈接進行觀看動態效果（https://youtu.be/MoVS6HOdeew）

意圖動作（Intention action）不會從建議列表中消失

這是對現有功能的繼續打磨，此次更新引入了一項更有用的改進 —— 即使我們選擇了某個意圖動作然後取消對話框，IDE 也會在對話框中顯示意圖操作。

在此前的版本中，除非我們以某種方式修改文件，否則 IDE 不會二次顯示同一個意圖動作。

更方便查看欄位的調用樹

在解決各種大小小小的故障和不一致問題的同時，此版本還新增了查看欄位調用樹（Field Call Hierarchy）的功能。

在 IntelliJ IDEA 中，我們可以查看所選方法的調用者和被調用者的調用樹(Ctrl+Alt+H)，或查看所選類的父類和子類的調用樹(Ctrl+H)。但當要查看一個欄位的調用樹時，這將變得十分不方便。為了理解所選欄位的調用樹，在此前的版本中，必須分析此欄位的使用情況，並在該方法中導航至調用單個方法的調用樹，這種做法十分不直觀。因此，在即將發布的 2019.3 中，直接使用 Ctrl+Alt+H 快捷鍵即可查看欄位的調用樹。

全局搜索（Find in path）顯示搜索結果的文件擴展名

IntelliJ IDEA 2019.3 將繼續完善「全局搜索（Find in path）」對話框功能。在此前的版本中，當我們在全局搜索中使用文件掩碼（file mask）進行搜索時，搜索結果的文件擴展名會被隱藏。如果搜索結果中存在多個具有相同名稱但文件擴展名不同的文件，則可能會造成混淆。

新版本修復了此問題，因此 IDE 會始終顯示搜索結果的文件擴展名。

改進對 Maven 的支援

在 2019.3 版本中，IntelliJ IDEA 將能夠自動配置打開、導入或創建 Maven 項目的設置，無需通過模態對話框（Modal Dialog）來手動配置設置。

此外，新版本還提升了 IDE 在編輯 POM.xml 文件時的性能，IDE 現在也已支援即時顯示包含補全建議的對話框。

提升導入 Gradle 項目的性能

新版本還優化了導入 Gradle 項目的性能，以減少峰值記憶體消耗，這些改進對於大型項目來說意義重大。

更好地顯示 GitHub PR 資訊的時間軸

前段時間 IDEA 引入了對 GitHub PR 的初始支援，通過此功能我們可以查看項目所有 PR 的列表，並瀏覽它們的變化以及當前的狀態。雖然此功能十分實用，但依然存在一些已知的限制，例如無法查看審查者提交的注釋。

IntelliJ IDEA 2019.3 已將這個缺失的功能補充進來。具體來說就是，它將會在選定的 PR 中顯示一個時間軸，其中包含有關 PR 的所有相關資訊，例如注釋、審查者和對 PR 所做的更新 —— 基本上包含需要決定是否合併此 PR 的所有資訊。

只需對 PR 進行雙擊，IDE 將在編輯器選項卡中顯示注釋。

重新修改過的 Clone 對話框

此版本改進了 Clone 對話框 (VCS | Get from Version control)。現在我們可以從對話框進行登錄，或者如果已經處於登錄狀態，IDE 將立即預覽按帳戶或組織分組的所有 repo 的列表。

強制從忽略列表向 VCS 添加文件

在此前的版本中，如果文件位於忽略列表，則無法將文件添加到 VCS。IntelliJ IDEA 2019.3 對該限制進行了處理，現在即使文件位於 .gitignore（或 .hgignore）列表中，我們也可以將文件強制添加到 Git（或 Mercurial）。

JetBrains 運行時

默認情況下，IntelliJ IDEA 2019.3 將在 JetBrains Runtime 11（未經認證的 OpenJDK 11 分支）下運行。當然，JetBrains Runtime 8 也會繼續提供（未經認證的 OpenJDK 8 分支）。

JBR 11（默認）已更新至 v11.0.4+12-b462.3：

  • JetBrains Runtime 基於 OpenJDK 11.0.4
  • 修復在 Windows 平台上的歡迎介面
  • 檢測到與 OS 的鍵盤布局衝突
  • 修復編輯器中不正確的字體（斜體）

JBR 8（可選）已更新至 v1.8.0_222-release-1621-b1：

  • JetBrains Runtime 基於 OpenJDK 8u222
  • 修復出現在 macOS 10.15 Beta (19A501i) 上的崩潰問題

最後，EAP 版本每周都會發布更新，關於本次更新的詳細內容請點此查看http://suo.im/4qm7rk

相關鏈接

[1] IDEA 的詳細介紹：www.oschina.net/p/intellij+idea

[2] IDEA 的下載地址：http://suo.im/5ovR3Z

作者 | 局長來源 | https://www.oschina.net/news/109913/intellij-idea-starts-2019-3-early-access-programEND  關注我  公眾號(zhisheng)里回復 面經、ES、Flink、 Spring、Java、Kafka、監控 等關鍵字可以查看更多關鍵字對應的文章  Flink 實戰1、《從0到1學習Flink》—— Apache Flink 介紹  2、《從0到1學習Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 環境並構建運行簡單程式入門  3、《從0到1學習Flink》—— Flink 配置文件詳解  4、《從0到1學習Flink》—— Data Source 介紹  5、《從0到1學習Flink》—— 如何自定義 Data Source ？  6、《從0到1學習Flink》—— Data Sink 介紹  7、《從0到1學習Flink》—— 如何自定義 Data Sink ？  8、《從0到1學習Flink》—— Flink Data transformation(轉換)  9、《從0到1學習Flink》—— 介紹 Flink 中的 Stream Windows  10、《從0到1學習Flink》—— Flink 中的幾種 Time 詳解  11、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據寫入到 ElasticSearch  12、《從0到1學習Flink》—— Flink 項目如何運行？  13、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據寫入到 Kafka  14、《從0到1學習Flink》—— Flink JobManager 高可用性配置  15、《從0到1學習Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介紹  16、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據批量寫入到 MySQL  17、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據寫入到 RabbitMQ  18、《從0到1學習Flink》—— 你上傳的 jar 包藏到哪裡去了  19、大數據「重磅炸彈」——實時計算框架 Flink  20、《Flink 源碼解析》—— 源碼編譯運行  21、為什麼說流處理即未來？  22、OPPO數據中台之基石：基於Flink SQL構建實數據倉庫  23、流計算框架 Flink 與 Storm 的性能對比  24、Flink狀態管理和容錯機制介紹  25、原理解析 | Apache Flink 結合 Kafka 構建端到端的 Exactly-Once 處理  26、Apache Flink 是如何管理好記憶體的？  27、《從0到1學習Flink》——Flink 中這樣管理配置，你知道？  28、《從0到1學習Flink》——Flink 不可以連續 Split(分流)？  29、Flink 從0到1學習—— 分享四本 Flink 的書和二十多篇 Paper 論文  30、360深度實踐：Flink與Storm協議級對比  31、Apache Flink 1.9 重大特性提前解讀  32、如何基於Flink+TensorFlow打造實時智慧異常檢測平台？只看這一篇就夠了  33、美團點評基於 Flink 的實時數倉建設實踐  34、Flink 靈魂兩百問，這誰頂得住？  35、一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once  36、你公司到底需不需要引入實時計算引擎？  37、Flink 從0到1學習 —— 如何使用 Side Output 來分流？  38、一文讓你徹底了解大數據實時計算引擎 Flink  39、基於 Flink 實現的商品實時推薦系統(附源碼)  40、如何使用 Flink 每天實時處理百億條日誌？  41、Flink 在趣頭條的應用與實踐  42、Flink Connector 深度解析  43、滴滴實時計算髮展之路及平台架構實踐  44、Flink Back Pressure(背壓)是怎麼實現的？有什麼絕妙之處？Flink 源碼解析

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