答案：Java中通过多异常捕获可统一处理IOException和SQLException。示例代码展示了读取文件并写入数据库时，在catch块中使用|分隔异常类型，实现资源关闭及错误提示，需注意异常无继承关系且变量隐式final，适用于相同处理逻辑场景。
在Java开发中，IOException 和 SQLException 是两种常见的检查型异常（checked exception），分别对应输入输出操作和数据库访问过程中可能出现的问题。当一段代码可能同时抛出多种异常时，合理地进行异常捕获与处理至关重要。Java 7 引入了多异常捕获（multi-catch）语法，使得可以更简洁地处理多个不同类型的异常。
多类型异常捕获语法结构
使用竖线 red">| 分隔多个异常类型，可以在一个 catch 块中处理多种异常：
catch (IOException | SQLException e) {
// 处理 IOException 或 SQLException
}
实际示例：读取文件并写入数据库
假设我们需要从本地文件读取用户数据，并将这些数据插入数据库。这个过程涉及文件读取（可能抛出 IOException）和数据库操作（可能抛出 SQLException）。
以下是结合多异常捕获的示例代码：
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import java.io.*;
import java.sql.*;
public class DataImportExample {
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
private static final String USER = "root";
private static final String PASS = "password";
public void importUserData(String filePath) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
BufferedReader reader = null;
try {
// 建立数据库连接
conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
String sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)";
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
// 读取文件
reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
String[] parts = line.split(",");
if (parts.length == 2) {
pstmt.setString(1, parts[0]);
pstmt.setString(2, parts[1]);
pstmt.executeUpdate();
}
}
} catch (IOException | SQLException e) {
// 统一处理 IO 和 SQL 异常
System.err.println("操作失败：" + e.getMessage());
e.printStackTrace();
} finally {
// 资源释放
try {
if (reader != null) reader.close();
if (pstmt != null) pstmt.close();
if (conn != null) conn.close();
} catch (IOException | SQLException e) {
System.err.println("资源关闭失败：" + e.getMessage());
}
}
}
}
关键注意事项
使用多异常捕获时需注意以下几点：
- 捕获的异常类型之间不能存在继承关系，例如不能同时捕获 Exception 和 IOException，因为后者是前者的子类。
- 多异常捕获中的异常变量（如 e）是隐式 final 的，不能在 catch 块中重新赋值。
- 如果需要对不同异常做差异化处理，仍应使用多个独立的 catch 块。
- 日志记录时建议区分异常类型，可通过 instanceof 判断具体异常种类。
何时使用多异常捕获
适用于以下场景：
- 多个异常需要执行相同的恢复或清理逻辑。
- 异常处理策略一致，比如统一记录日志后继续上抛。
- 简化代码结构，避免重复的处理语句。
基本上就这些。合理利用 Java 的多异常捕获机制，可以让异常处理更清晰、代码更简洁，尤其在同时涉及文件与数据库操作的场景中非常实用。关键是根据业务需求判断是否合并处理，而不是为了简洁牺牲可维护性。
