De la JVM aux technologies avancées telles que la performance, la concurrence et la conteneurisation.

Java est au cœur du génie logiciel d'entreprise.
Pour devenir un excellent développeur Java, il faut maîtriser les fondamentaux.
Ce livre examine comment l'écosystème Java et son cycle de publication ont évolué depuis Java 8, en abordant plus particulièrement les nouvelles fonctionnalités ajoutées dans Java 11 et 17.
Découvrez des fonctionnalités puissantes telles que les modules Java et les modèles de concurrence, le chargement de classes, les techniques avancées d'optimisation des performances et le bytecode, ainsi que des technologies modernes essentielles comme le développement piloté par les tests et le déploiement basé sur les conteneurs.
Il vous permet de perfectionner vos compétences en Java et de construire des bases solides en abordant d'autres langages JVM tels que Kotlin et Clojure.

Le format JMOD est assez similaire au format JAR existant, mais il a été modifié pour permettre l'inclusion de code natif dans un seul fichier, au lieu de fournir un fichier objet partagé séparé comme dans Java 8.
Pour la plupart des développeurs, comme ceux qui publient des modules sur Maven, il est préférable de conditionner leurs modules sous forme de JAR modulaires plutôt que de JMOD.
Le format JIMAGE est utilisé pour représenter les images d'exécution Java.
Avant Java 8, il n'existait que deux images d'exécution : le JDK et l'environnement d'exécution Java (JRE), mais il s'agissait surtout d'un accident historique.
Oracle a introduit le JRE serveur avec Java 8 (et son profil compact) comme une étape intermédiaire vers une modularisation complète.
Cette image supprime essentiellement certaines fonctionnalités (par exemple, l'interface graphique) afin de prendre moins de place et de répondre aux besoins des applications côté serveur.

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Supposons que nous voulions modéliser différentes commandes en Java 11.
Dans ce cas, vous devez choisir entre deux alternatives.
Tout d’abord, nous pouvons choisir FXOrder, une classe d’implémentation unique (ou un enregistrement) avec un champ d’état qui contient le type réel.
Ce modèle fonctionne en faisant du champ d'état une énumération, fournissant des informations sur le type que cet objet représente réellement.
Ce modèle peut s'avérer une solution sous-optimale car il oblige le programmeur d'applications à vérifier et à suivre manuellement chaque type possible qu'un champ peut avoir.
Vous pouvez également déclarer une classe abstraite de base appelée BaseOrder et la sous-classer pour avoir des types concrets comme MarketOrder et LimitOrder.

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De nombreux codes d'opération possèdent des formes abrégées permettant d'économiser quelques octets ici et là.
Il est fréquent que certaines variables locales soient consultées beaucoup plus fréquemment que d'autres ; il est donc judicieux d'utiliser des codes d'opération spéciaux qui signifient « effectuer l'opération générale directement sur la variable locale » au lieu de spécifier la variable locale comme argument.
Par exemple, dans la famille des opérations de chargement/stockage, les codes d'opération tels que aload_0, dstore_2 sont plus courts d'un octet que les séquences d'octets équivalentes aload 00 ou dstore 02.

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La classe FutureTask est l'une des implémentations couramment utilisées de l'interface Future, et implémente également Runnable.
Cela signifie que nous pouvons transmettre une FutureTask à un exécuteur.
L'API de FutureTask est essentiellement une combinaison de Future et de Runnable.
Il existe des méthodes telles que get(), cancel(), isDone(), isCancelled() et run().
Cependant, la méthode finale qui effectue le travail proprement dit n'est pas appelée directement par le code client, mais par l'exécuteur.
FutureTask propose deux constructeurs pratiques :
L'un utilise Callable, l'autre utilise Runnable (dans ce cas, nous utilisons Executors.callable() pour convertir Runnable en Callable).
Cela offre une méthode flexible pour gérer les tâches, en les écrivant sous forme de Callables, puis en les encapsulant dans un FutureTask, qui est un Runnable, afin qu'elles puissent être planifiées pour exécution par un exécuteur et annulées si nécessaire.

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Les conteneurs ont ouvert la voie à des emballages plus uniformes pour le déploiement.
Auparavant, tout était différent : la manière dont les octets de l'application étaient copiés dans l'environnement de déploiement, la manière dont les dépendances du système d'exploitation étaient gérées, et même la manière dont les processus étaient lancés.
Les conteneurs apportent la solution à tout cela, éliminant ainsi le besoin d'une multitude d'outils et de scripts personnalisés.
Il assure également une isolation entre l'environnement de déploiement et le contenu du conteneur.
Un moteur de conteneurs n'a pas à se soucier de l'organisation du contenu d'un conteneur ; il lui suffit de savoir comment démarrer sur demande.
L'utilisation d'images de conteneurs d'emballage est un excellent exemple d'infrastructure en tant que service (IaaS), utilisant des descriptions déclaratives et contrôlées par version des couches système.
Contrairement à ce qui se faisait par le passé, où une construction impérative et rigoureuse était nécessaire, cela se fait désormais plus facilement.

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De nombreux langages fonctionnels, comme Haskell, reposent fortement sur l'évaluation paresseuse.
Kotlin est un langage JVM qui ne privilégie pas l'évaluation paresseuse dans son modèle d'exécution principal.
Cependant, l'interface Lazy offre la meilleure prise en charge du délai là où il est nécessaire.
Cela fournit une structure standard lorsque vous souhaitez différer le traitement ou le sauter complètement.
En général, nous n'implémentons pas directement Lazy, mais nous créons plutôt une instance à l'aide de la fonction lazy().
Dans sa forme la plus simple, lazy() prend une lambda, et le type de retour de cette lambda détermine le type de l'interface T renvoyée.
Les fonctions Lambda ne sont exécutées que lorsque la valeur est explicitement demandée.
Vous pouvez également vérifier si la valeur a déjà été calculée comme ceci :

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