Les Cast Codeurs Podcast

Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Aud
  • 4,0 (1)
  • Tekniknyheter
  • Varje månad

Restez informes sur les sujets brulants de l industrie Java. Plongez sur un sujet precis avec l interview de l episode. Supportez les radotages de vos hôtes : Emmanuel Bernard (JBoss, Hibernate), Arnaud Héritier (CloudBees, Jenkins), Guillaume Laforge (Google, Groovy), Antonio Goncalves (freelance, auteur), Vincent Massol (XWiki, Maven), Audrey Neveu (Saagie, Devoxx4Kids).

  1. −1 d

    Endives ou Chicorée ?

    JDK 26 optimise la JVM dans ses moindres recoins, le SDK Java d'Agent2Agent passe en 1.0, Micronaut 5 est là. Côté terrain, un retour d'expérience après 40 jours à coder avec 100 % d'IA : génie ou junior, Alzheimer numérique et dette technique invisible. Pendant ce temps, GitLab restructure, Microsoft suspend ses licences Claude Code, et un développeur injecte un prompt destructeur dans sa lib JUnit. La révolution IA a un coût et les boites commencent à s'en rendre compte. Enregistré le 12 juin 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-341.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Les améliorations de performance dans le JDK 26 https://inside.java/2026/06/09/jdk-26-performance-improvements/ Côté bibliothèques, l'API LazyConstant (anciennement StableValue) fait son entrée en prévisualisation pour permettre une initialisation paresseuse, sécurisée pour les threads et optimisée par le mécanisme de constant-folding de la JVM. L'extraction de chaînes de caractères via MemorySegment::getString a été revue pour réduire considérablement les allocations intermédiaires et les copies en mémoire off-heap, accélérant fortement les traitements sur les chemins critiques (hot paths). La méthode générée automatiquement hashCode() pour les classes de type record a été optimisée par la JVM pour atteindre un niveau de performance équivalent à une implémentation écrite manuellement. Le ramasse-miettes G1 bénéficie du JEP 522 qui redessine sa table de cartes (card-table) afin de réduire les coûts de synchronisation des barrières d'écriture, offrant un gain de débit de 5 % à 15 % sur les applications manipulant énormément de références d'objets. Grâce au JEP 516 (Project Leyden), le cache d'objets Ahead-of-Time (AOT) adopte un format de flux agnostique, ce qui lui permet d'être compatible avec n'importe quel Garbage Collector, y compris le ramasse-miettes à très faible latence ZGC. Le démarrage de la JVM s'accélère par défaut lorsqu'aucune taille de tas n'est configurée, car HotSpot n'applique plus de pourcentage initial (InitialRAMPercentage) mais démarre directement avec la taille minimale (MinHeapSize) pour éviter d'allouer des métadonnées inutiles. Les threads virtuels gagnent en robustesse en étant désormais capables de céder la main (yield) pendant les phases d'initialisation des classes, éliminant ainsi le risque de famine des threads porteurs (carrier threads). Le compilateur C2 JIT améliore son modèle de coût pour la vectorisation des boucles (SIMD) et se montre maintenant capable de compiler et d'optimiser des méthodes dotées de listes de paramètres extrêmement longues. Librairies Release candidate du A2A Java SDK supportant versions 0.3 et 1.0 en même temps https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-cr1-released-f0c651ec9139 Dernière étape avant la GA : Toutes les fonctionnalités prévues pour la version 1.0 sont finalisées. Migration simplifiée depuis la Beta1. Compatibilité v0.3 : Ajout d'une couche de compatibilité permettant aux agents v1.0 de communiquer avec les systèmes v0.3 (via JSON-RPC, gRPC ou REST). Support natif pour Android (nouvel AndroidHttpClient). Uniformisation des clients HTTP pour garantir une cohérence entre les versions. Nouveau parseur SSE (Server-Sent Events) conforme aux spécifications. Ça y est, le SDK Java de l'Agent 2 Agent Protocol est sorti en version 1.0 finale ! (avec compatibilité v0.3 et v1.0) https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-final-released-10c05b6aee34 Lancement officiel : Sortie de A2A Java SDK 1.0.0.Final, la première version stable (GA) du protocole Agent2Agent. Objectif du protocole : Standard ouvert (Linux Foundation) permettant aux agents IA de communiquer, déléguer des tâches et collaborer, indépendamment du langage ou du framework. Interopérabilité : Introduction de l'Integration Test Kit (ITK) pour valider la compatibilité entre les SDK (Java, Python, TypeScript, etc.). Transports supportés : Support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST. Alignement total avec la spécification A2A 1.0.0. Passage aux Java records pour l'immutabilité et moins de code répétitif. Architecture interne basée sur un MainEventBus pour garantir la persistance et éviter les conditions de concurrence. Intégration d'OpenTelemetry pour le suivi et la surveillance. Support d'Android et compatibilité descendante avec la version 0.3. Installation : Gestion des dépendances via Maven BOM (org.a2aproject.sdk). Sortie de Micronaut 5.0 https://micronaut.io/2026/05/20/micronaut-framework-5-0-0-released/ Lancement majeur : Disponibilité générale de Micronaut 5, incluant une refonte de plus de 70 modules et la plateforme BOM. Baselines techniques : Support de Java 25, Groovy 5, Kotlin 2.3 et GraalVM 25.0.3. Optimisations internes : Amélioration significative des performances au démarrage et réduction de la surcharge à l'exécution via une refonte du conteneur IoC et du traitement à la compilation. Architecture HTTP : Support stable de HTTP/3, nouvelle API de formulaires (multipart) et annotations de nullabilité (JSpecify) pour une meilleure interopérabilité Kotlin/IDE. Configuration : Nouveau système d'importation de configuration (remplaçant le Bootstrap Configuration) et validateur de schéma JSON intégré. Fiabilité : Nouvelles API programmatiques pour les politiques de retry et circuit breaker. Sécurité & Outils : Mise à jour majeure des dépendances (Jackson 3, Ktor 3), rafraîchissement du Panneau de contrôle et diagnostics AOT améliorés. Écosystème : Mises à jour complètes pour les bases de données (Data, SQL, R2DBC, MongoDB, Redis), le cloud (AWS, Azure, GCP, OCI) et les tests (JUnit 6, Testcontainers 2.0). Évolutions notables : Intégration HTMX dans Micronaut Views, retrait du support RxJava 2 et migration de divers processeurs d'annotations vers des modules dédiés. Comment rajouter un agent IA dans une app Android, avec le tout nouveau framework ADK pour Kotlin https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/wiring-adk-kotlin-agents-in-an-android-application/ Guillaume a participé au développement et au lancement du nouveau runtime ADK pour Kotlin et Android https://developers.googleblog.com/adk-kotlin-android-building-ai-agents/ Tutoriel sur comment intégrer un agent ADK dans une app Dépendances : Ajout du noyau ADK (google-adk-kotlin-core) et du processeur KSP dans build.gradle.kts. Sécurité API : Utilisation de local.properties pour stocker la clé API Gemini et l'exposer via BuildConfig afin d'éviter le hardcoding. Définition de l'agent : Création d'un objet LlmAgent configuré avec le modèle Gemini, des instructions spécifiques et des outils (ex: GoogleSearchTool). Utilisation de InMemoryRunner pour gérer automatiquement le contexte et l'historique de la session. Implémentation de runAsync avec StreamingMode.SSE pour un retour en temps réel dans l'interface. Threading : Exécution des requêtes réseau sur Dispatchers.IO et mise à jour de l'état de l'interface utilisateur sur Dispatchers.Main. Comment développer et hoster des agents IA sur la plateforme d'agents managés de DeepMind https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/managed-agents-with-the-gemini-interactions-java-sdk/ L'équipe DeepMind de Google a lancé une plateforme d'agents managés sur son API Gemini Interactions https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/managed-agents-gemini-api/ Guillaume a implémenté un SDK Java pour utiliser cette API Gemini Interactions, qui donne entre autre accès à tous les modèles mais aussi à cette plateforme managée d'agents IA Agents managés : Permet d'exécuter des agents autonomes qui raisonnent, planifient et exécutent du code dans des environnements isolés (sandboxes), sans gestion d'infrastructure par le développeur. Environnement distant : Utilise des espaces de travail Linux éphémères dans le cloud via le paramètre remote, permettant l'accès réseau et la persistance des fichiers sur plusieurs appels. Agents prédéfinis : Accès immédiat à des agents spécialisés comme deep-research-pro (recherche multi-étapes) ou antigravity (tâches de codage généralistes). Agents personnalisés : Possibilité de configurer ses propres agents avec des instructions système dédiées, des outils spécifiques (exécution de code, recherche Google) et des règles réseau (egress) personnalisées. Architecture basée sur les étapes (Steps) : Utilise une structure de données typée (Step, Content) pour suivre le raisonnement de l'agent, ses appels de fonctions et ses résultats en temps réel. Outils et Schémas : Inclut des utilitaires pour générer des schémas JSON complexes via une interface fluide (DSL), par réflexion Java ou par parsing JSON. Streaming réactif : Support natif des événements en temps réel (SSE) pour suivre la progression de l'agent et recevoir les deltas de contenu au fur et à mesure de la génération. Flexibilité : Fournit un gestionnaire de routage (InteractionsHandler) pour créer facilement des serveurs proxy ou des backends intermédiaires traitant les interactions Gemini. Spring Boot 4.1 https://github.com/spring-projects/spring-boot/wiki/Spring-Boot-4.1-Release-Notes Support natif pour Spring gRPC permettant de créer et tester facilement des applications clientes et serveurs basées sur Netty ou des Servlets via HTTP/2 Introduction du lazy fetching pour les connexions JDBC via la propriété spring.datasource.connection-fetch=lazy afin de ne prendre une connexion du pool que lorsqu'un Statement est réellement exécuté Amélioration de l'auto-configuration de Jackson permettant de définir globalement les contraintes de lecture/écriture pour les formats JSON, XML et CBOR via des propriétés de configuration Sécurisation des clients HTTP bloquants et réactifs face aux attaques SSRF grâce

    1 tim 7 min

  2. 12 maj

    Episode on l'voit on l'voit pas

    Java 26 est là, GraalVM cartonne chez Trivago (43 à 12 réplicas !), OpenJDK interdit le code généré par LLM, Spring et Quarkus enchaînent les releases. Côté IA : ADK 1.0, A2A, Lyria 3 chante (mal ?), Yann LeCun lance Ami Labs et ses World Models. Mythos d'Anthropic fait trembler la sécu, Claude Code a leaké son source, et les git worktrees envahissent vos terminaux. Bonus : la mort annoncée de l'IDE, vagues de licenciement chez Oracle et Block, et nos voix toutes clonées. Bon week-ends de mai ! Enregistré le 7 mai 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-340.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Retour d'expérience d'une migration vers graalVM chez Trivago https://medium.com/graalvm/inside-trivagos-graalvm-migration-native-image-for-graphql-at-scale-912bca9df841 La passerelle GraphQL de Trivago (point d'entrée de tout le trafic vers 48 microservices) souffrait de pics de timeout au démarrage JVM Résultats spectaculaires après migration vers GraalVM Native Image : réduction des réplicas de 43 à 12, CPU de 15 à 5 cœurs, images Docker plus légères Obstacles techniques : incompatibilité Log4j → migration vers Logback, remplacement de Mockk par Testcontainers, compilation CI/CD très gourmande Netflix DGS et d'autres librairies manquaient de support GraalVM → l'équipe a contribué des correctifs upstream en open source Approche recommandée : commencer par les services les moins complexes, investir massivement dans les tests automatisés À la 14e migration, le processus était si rodé qu'il allait plus vite que la toute première tentative OpenJDK Interim Policy on Generative AI - https://openjdk.org/legal/ai OpenJDK adopte une politique intérimaire interdisant toute contribution incluant du contenu généré par des LLMs, modèles de diffusion ou systèmes deep-learning Le périmètre est large : code source, texte, images dans les dépôts Git, pull requests GitHub, emails, pages wiki et issues JBS Les contributeurs peuvent utiliser les outils d'IA de manière privée pour comprendre, déboguer et relire le code OpenJDK, mais ne peuvent pas contribuer le contenu généré Trois risques justifient cette politique : surcharge des relecteurs face au code plausible mais incorrect, risques de sûreté/sécurité pour une plateforme critique, et risques de propriété intellectuelle (l'OCA exige que les contributeurs possèdent les droits IP de leurs contributions) Même éditer partiellement du code AI-généré ne le rend pas acceptable à la contribution Oracle, sponsor corporatif d'OpenJDK, travaille sur une politique complète à soumettre au Governing Board GraalVM Native Image et la Closed-World Assumption en Java https://pvs-studio.com/en/blog/posts/java/1357/ Un bon article de rappel du contexte de closed world en Java GraalVM Native Image compile les applications Java en exécutables natifs statiques, sans JVM au runtime. La JVM fonctionne en monde ouvert : les classes sont chargées à la demande, les appels sont des références symboliques résolues dynamiquement. Native Image impose la "closed-world assumption" : tous les chemins d'exécution doivent être connus à la compilation. Les fonctionnalités dynamiques Java (réflexion, proxies, chargement de classes) créent des chemins cachés invisibles à l'analyse statique. C'est pourquoi Native Image exige des fichiers de configuration explicites pour la réflexion, les proxies, les ressources et la FFM API. L'article illustre le problème avec la Foreign Function & Memory API pour appeler printf natif : fonctionne sur JVM, échoue en Native Image sans config. Inclure tout le bytecode accessible serait inutilisable : binaire géant, compilation très lente, et la réflexion nécessite des métadonnées précises. La configuration n'est pas un défaut de conception mais une conséquence logique du passage du dynamique au statique. Java 26 : les nouveautés https://foojay.io/today/java-26-whats-new/ Java est le langage de la JVM, publié tous les 6 mois depuis Java 9 ; Java 26 est une version non-LTS avec 10 JEPs. JEP 500 : protection des champs final modifiés par réflexion profonde, avec des avertissements configurables. JEP 504 : suppression définitive de l'API Applet, plus supportée par les navigateurs. JEP 516 : le cache AOT (Project Leyden) fonctionne désormais avec n'importe quel garbage collector. JEP 517 : support HTTP/3 dans le client HTTP, HTTP/2 reste le défaut mais HTTP/3 est accessible à la demande. JEP 522 : amélioration du débit du GC G1 en réduisant la synchronisation entre threads applicatifs et threads GC. Nouveau support des UUIDv7 via UUID.ofEpochMillis(), naturellement triables et adaptés aux identifiants de bases de données. Process devient AutoCloseable, utilisable dans un try-with-resources. Aucune fonctionnalité en preview n'est graduée en standard ; Structured Concurrency en est à sa 6e preview. Librairies Guillaume a créé une petite librairie Java sans dépendance pour extraire le JSON d'une réponse d'un LLM un peu verbeux https://glaforge.dev/posts/2026/03/22/extracting-json-from-llm-chatter-with-jsonspotter/ Les LLM génèrent souvent du JSON, mais il est parfois entouré de bla-bla et/ou contient des erreurs (ex: commentaires, virgules finales) qui bloquent les parseurs JSON standards. Guillaume a créé une petite librairie légère sans dépendance pour localiser et extraire la structure la plus longue ressemblant à du JSON (même malformé) On peut ensuite passé cette chaîne à un parseur "lénient" (plus tolérant) comme Jackson pour ensuite avoir de bons vieux objets Java fortement typés Librairie dispo sur Maven Central ADK Java sort sa version 1.0 (Agent Development Kit par Google) https://developers.googleblog.com/announcing-adk-for-java-100-building-the-future-of-ai-agents-in-java/ ADK est un framework open source de Google pour créer des agents IA, initialement en Python, maintenant multi-langages (Python, Java, Go, Typescript). Nouvelles fonctionnalités majeures : Outils puissants : GoogleMapsTool, UrlContextTool, ContainerCodeExecutor, VertexAiCodeExecutor, abstraction ComputerUseTool. Architecture de plugins centralisée : Nouveau conteneur App pour gérer les Plugins à l'échelle de l'application (ex: LoggingPlugin, GlobalInstructionPlugin). Context engineering amélioré : Compaction d'événements pour gérer la taille des fenêtres de contexte (résumé et rétention). Human-in-the-Loop (HITL) : Supporte les workflows ToolConfirmation pour approbation humaine des actions d'agent. Services de session et de mémoire : Contrats clairs pour la gestion de l'état (InMemory, VertexAI, Firestore) et la mémoire à long terme. Support Agent2Agent (A2A) : Collaboration native entre agents distants de différents frameworks via le protocole A2A. Dans cet autre article, Guillaume partage comment il a développé l'application Comic Trip montrée dans la vidéo YouTube et qui utilise ADK 1.0 https://glaforge.dev/posts/2026/03/30/building-my-comic-trip-agent-with-adk-java-1-0/ Nouvelle version du SDK Java pour Agent2Agent Protocol, avec le support de la version 1.0 de la spécification https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-beta1-released-e83c414b34cc Alignement avec la version 1.0 de la spécification Nouveau groupId org.a2aproject.sdk et package org.a2aproject.sdk Protocoles de transport : support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST. Gestion des erreurs : introduction de codes d'erreur et détails structurés pour une meilleure observabilité. Optimisation HTTP : ajout d'en-têtes de cache pour les métadonnées des agents (Agent Card). Flexibilité du client HTTP : support par défaut du JDK HttpClient, avec option Vert.x pour les environnements Quarkus. Nouvelles fonctionnalités techniques : méthode DataPart.fromJson() pour la création simplifiée d'objets depuis du JSON brut. Prochaines étapes (v1.0.0.GA) : support simultané des versions 1.0.0 et 0.3.0 du protocole pour assurer l'interopérabilité. JPA 4.0 Milestone 2 : nouvelles fonctionnalités pour Jakarta Persistence https://in.relation.to/2026/04/23/JPA-4-M2/ Jakarta Persistence (JPA) est la spécification standard Java pour le mapping objet-relationnel (ORM), implémentée notamment par Hibernate. JPA 4.0 M2 est la deuxième milestone de la prochaine version majeure de la spécification, annoncée par Gavin King. Construction de requêtes Criteria à partir de chaînes JPQL, offrant plus de flexibilité dans la composition dynamique des requêtes. Nouveaux types d'expressions spécialisés (TextExpression, NumericExpression) pour simplifier l'écriture des requêtes Criteria. Nouvelle interface FetchOption pour contrôler explicitement la stratégie de chargement des associations, dont un BatchSize intégré. Nouvelle annotation @EntityListener qui découple les classes entités de leurs listeners, supprimant les dépendances à la compilation. Les listeners peuvent cibler plusieurs types de callbacks et s'appliquer globalement à toute l'unité de persistance. Introduction de FlushModeType.EXPLICIT et QueryFlushMode pour un contrôle plus fin de la synchronisation avec la base de données. La méta-annotation @Discoverable permet de placer des annotations comme @NamedQuery sur n'importe quelle classe ou interface. Améliorations du DDL via @Index amélioré et clarifications de la spécification via la javadoc. Quarkus 3.35 : tree-shaking, PGO et AOT Semeru https://quarkus.io/blog/quarkus-3-35-released/ Quarkus est un framework Java cloud-natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés. Nouveau JAR tree-shaking expérimental : analyse des dépendances à la compilation pour supprimer les classes inutilisées. Sur le CLI Quarkus, cela supprime plus de 6 000 classes et économise environ 18 Mo (39,5 %). Support du Profile-Guided Optimizati

    1 tim 52 min

  3. 29 apr.

    Clotûre de Devoxx France 2026 par les cast codeurs

    Kat.ia, polos rouges, retrospective de la semaine Devoxx France, teaser sur le Studio Devoxx et bien d'autres choses encore comment les coups de coeur des membres de l'équipe. Enregistré le 24 avril 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-339.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Le direct des cast codeurs en beret et en marinière. Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

    54 min

  4. 20 mars

    Le soulèvement des bots de skills

    Gros zoom sur les skills et leurs usages dans les coding agents, sur les benchmarks de stacks techniques MCP, mais aussi du Java 26-27, du HttpClient, du NodeJS, des scenarios nucléaires pilotés par l'IA, de la méthodologie, bref on ne s'ennuie pas ! Enregistré le 15 mars 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-338.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Bruno Borges a créé un site, inspiré d'un site récent qui montrait comment CSS avait évolué, qui illustre justement comment Java a bien évolué au fil du temps, et est devenu un langage encore plus élégant https://javaevolved.github.io/ Code simplifié: main() allégé, var, blocs de texte, API String enrichie. Pattern Matching: switch sur types, instanceof amélioré, record patterns. Données: Records, collections immuables faciles à créer, méthodes de listes. Concurrence: Threads virtuels, CompletableFuture, StructuredTaskScope, ScopedValue. Erreurs & Sécurité: NPE précis, catch multiples, Optional amélioré, filtres de désérialisation. I/O & Réseau: HttpClient moderne, E/S fichiers/console simplifiées, transferTo. Dates & Heures: API modernisée, précise, immutables et thread-safe. Langage: Interfaces sealed/private, import de modules, Math.clamp Streams: Nouveaux opérateurs (takeWhile, mapMulti, Gatherers, teeing). Outils & Perf: jshell, exécution simplifiée, jwebserver, AOT, JFR, optimisation mémoire. 10+ raisons de ne pas utiliser le HttpClient du JDK, avec un article très détaillé de Brice Dutheil https://blog.arkey.fr/2026/02/08/ten-reasons-to-not-use-jdk-httpclient/ JDK HttpClient: intégré, non-upgradable. OkHttp: plus lourd (dépendance Kotlin). TLS/SSL: JDK: SSLContext limité, vérif hôte globale, épinglage manuel, SSLParameters rigides. OkHttp: contrôle fin (SSLSocketFactory/TrustManager), vérif hôte/épinglage dédiés, ConnectionSpec structuré. Connexions: JDK: pas de repli, fabrique socket custom impossible (pas UDS/Named Pipes direct), pool limité (propriétés système, contrôle pauvre avant JDK 20/21). OkHttp: repli automatique, fabrique custom, pool granulaire. Réseau: JDK: résolveur DNS par défaut, Authenticator unique. OkHttp: résolveur DNS custom, authentificateurs séparés (proxy/serveur). Cycle Requêtes: JDK: pas d'intercepteurs ni API événements intégrés. OkHttp: addInterceptor, EventListener pour événements granulaires. Ressources: JDK: pas d'arrêt propre avant JDK 21. OkHttp: arrêt granulaire (pool, exécuteur, cache). Timeout: JDK: désactivé après en-têtes; le transfert du corps peut dépasser le timeout initial. JDK 26 et JDK 27 : ce qui nous attend — https://www.infoq.com/news/2026/02/java-26-so-far/ JDK 26 est une version non-LTS prévue le 17 mars 2026, avec 10 nouvelles fonctionnalités réparties en 5 catégories Le support HTTP/3 arrive enfin dans l'API HTTP Client standard de Java (JEP 517) La Structured Concurrency (projet Loom) en est à sa 6e preview, avec l'ajout d'une méthode onTimeout() sur StructuredTaskScope.Joiner Les Lazy Constants passent en 2e preview : des constantes initialisées à la demande, utiles pour optimiser le démarrage Le G1 GC gagne en performance via une réduction des synchronisations entre threads applicatifs et threads GC (JEP 522) Le cache d'objets AOT (JEP 516) est étendu pour fonctionner avec n'importe quel GC, y compris ZGC L'API Applet est définitivement supprimée (JEP 504), fermant une page historique de Java L'encodage PEM des objets cryptographiques continue sa preview avec support de chiffrement/déchiffrement de KeyPair Pour JDK 27 (septembre 2026), l'échange de clés post-quantique hybride pour TLS 1.3 est déjà ciblé (JEP 527) Project Valhalla progresse avec une preview des Value Classes : objets sans identité, à champs final uniquement Librairies Une étude de performance montre que Java est un super choix pour développer des serveurs MCP https://www.tmdevlab.com/mcp-server-performance-benchmark.html Comparaison de performances de serveurs MCP (Model Context Protocol) en Java, Go, Node.js, Python. Méthodologie: 3,9 millions requêtes, environnement Docker (1 cœur CPU, 1 Go RAM/serveur). Fiabilité: 0% d'erreurs pour toutes les implémentations. Tiers de performance: 1 (Haute): Go & Java (latence ▪︎ Go: Efficacité mémoire exceptionnelle (18 Mo vs 220 Mo pour Java). ▪︎ Java: Latence marginalement meilleure, mais 12x plus de mémoire. 2 (Moyenne): Node.js (latence ~10,7 ms, ~560 requêtes/s). Surcharge par instanciation. 3 (Faible): Python (latence ~26,5 ms, ~290 requêtes/s). Limité par GIL. Recommandations production: Go: Optimal forte charge, cloud-native, optimisation coûts. Java: Latence très basse critique, infrastructure Java existante. Node.js & Python: Adaptés charges modérées/faibles, développement/test. Node.js et Python peuvent être optimisés pour améliorer leurs performances en production. Et encore, en Java, le benchmark n'a pas utilisé GraalVM pour une compilation native, ce qui aurait donné des chiffres côté mémoire qui aurait concurrencé Go Qui a la meilleure perf entre Quarkus et Spring pour faire des serveurs MCP ? https://medium.com/@egekaraosmanoglu/spring-boot-vs-quarkus-which-java-runtime-wins-the-ai-mcp-tools-performance-battle-4da9d6a248d5 Quarkus JVM: Débit et latence les plus élevés (jusqu'à 16 381 req/s, 65% plus rapide que Spring Boot), surpasse Spring Boot même avec Apache Camel. Quarkus Native: Consommation mémoire la plus faible (118 MB), démarrage instantané, performance prédictible. Spring Boot MVC: Bonnes performances, écosystème mature, nécessite un "warm-up" important (jusqu'à 44% de gain). Spring Boot WebFlux: Légèrement meilleur débit et latence que MVC (~5%), mais plus de mémoire et complexité réactive. Coût architectural: MapStruct: Impact négligeable ( Apache Camel: Réduction de débit de 8-21%, mais valeur ajoutée significative; Quarkus JVM + Camel reste > Spring Boot baseline. Protocole MCP: Sur Quarkus JVM (avec Camel), surpasse gRPC. Recommandations: Débit max: Quarkus JVM. Coût/Serverless: Quarkus Native. Intégration d'entreprise: Quarkus JVM + Camel + MapStruct. Meilleur choix Spring: Spring Boot WebFlux + MapStruct. Benchmark des stacks qui implémentent MCP https://www.tmdevlab.com/mcp-server-performance-benchmark-v2.html MCP (Model Context Protocol) est le protocole d'Anthropic pour connecter les LLMs à des outils et sources de données externes ; ce benchmark compare 15 implémentations serveur. 39,9 millions de requêtes traitées avec zéro erreur, sur des charges I/O réalistes (Redis + HTTP API) plutôt que des tâches CPU synthétiques. Rust atteint 4 845 RPS avec seulement 10,9 Mo de RAM ; Quarkus obtient 4 739 RPS avec la meilleure latence (4,04 ms en moyenne, 8,13 ms au P95). Go (3 616 RPS) et Spring MVC (3 540 RPS) constituent un second groupe solide. Node.js plafonne à 423 RPS ; Bun est 2,2x plus rapide sur un code identique (876 RPS) ; Python atteint 259 RPS avec 4 workers et uvloop. Découverte notable : un bug dans le SDK Rust rmcp v0.16 ajoutait ~40 ms de latence à toutes les réponses HTTP, limitant le débit à 1 283 RPS ; corrigé en v0.17 via la PR #683. Les images natives GraalVM réduisent la mémoire de 27 à 81 % mais dégradent le débit de 20 à 36 % ; Quarkus-native est l'exception avec 36 Mo RAM et 3 449 RPS. Spring MVC (bloquant) surpasse WebFlux (réactif) à 50 utilisateurs simultanés, rappelant que le modèle réactif n'est pas toujours gagnant. Recommandations : Rust ou Quarkus pour la production haute charge, Go pour le cloud-native, Bun plutôt que Node.js en JavaScript. Jakarta EE 12 Milestone 2 : données, cohérence et configuration https://www.infoq.com/articles/jakartaee-12-milestone-2/ Jakarta EE est la plateforme Java entreprise open-source, socle de frameworks comme Quarkus et Spring, qui standardise les APIs pour la persistance, les transactions, la sécurité, etc. Jakarta EE 12 adopte Java 21 comme baseline (avec support Java 25) et supprime définitivement le SecurityManager déprécié. La nouvelle spec Jakarta Query unifie JPQL (SQL/relationnel) et JDQL (NoSQL) en un seul langage avec deux profils : Core Language (portable) et Persistence Language (relationnel). Jakarta Data 1.1 introduit les requêtes dynamiques via une API fluente avec Restriction et l'annotation @Is pour des conditions plus expressives. Jakarta Data supporte désormais les repositories stateful, permettant la gestion du cycle de vie des entités (persist, merge, detach, refresh) comme en JPA classique. Jakarta NoSQL 1.1 intègre Jakarta Query via une nouvelle interface Query et supporte les projections avec des Java records. Jakarta Persistence 4.0 supporte SequencedCollection (Java 21) comme type de collection dans les entités. Une nouvelle spec Jakarta Agentic AI est en cours, visant des APIs vendor-neutral pour construire des agents IA sur les runtimes Jakarta EE, avec intégration prévue de LangChain4j et Spring AI. Cette release est encore un milestone (pas pour la prod) — l'adoption large dépendra de la maturité des outils (IDE, validation de requêtes, diagnostics). Nouveaux benchmarks Quarkus vs Spring Boot : performance complète et transparente https://quarkus.io/blog/new-benchmarks/ Quarkus est un framework Java optimisé pour les conteneurs, connu pour son faible usage mémoire et son démarrage rapide, concurrent principal de Spring Boot. Les anciens graphiques de performance sur quarkus.io étaient obsolètes, sans date, sans source, et ne montraient pas le débit (throughput). L'absence de données sur le throughput faisait croire à tort que Quarkus avait de mauvaises performances à ce niveau. Un nouveau benchmark open source a été créé, transparent et reproductible, disponible sur GitHub. Résultats : Quarkus gère 2,7x plus de transactions par seconde que Spring Boot, démarre 2,

    1 tim 57 min

  5. 16 feb.

    Datacenters Carrier Class dans l'espace

    Emmanuel et Guillaume discutent de divers sujets liés à la programmation, notamment les systèmes de fichiers en Java, le Data Oriented Programming, les défis de JPA avec Kotlin, et les nouvelles fonctionnalités de Quarkus. Ils explorent également des sujets un peu fous comme la création de datacenters dans l'espace. Pas mal d'architecture aussi. Enregistré le 13 février 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-337.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Comment implémenter un file system en Java https://foojay.io/today/bootstrapping-a-java-file-system/ Créer un système de fichiers Java personnalisé avec NIO.2 pour des usages variés (VCS, archives, systèmes distants). Évolution Java: java.io.File (1.0) -> NIO (1.4) -> NIO.2 (1.7) pour personnalisation via FileSystem. Recommander conception préalable; API Java est orientée POSIX. Composants clés à considérer: Conception URI (scheme unique, chemin). Gestion de l'arborescence (BD, métadonnées, efficacité). Stockage binaire (emplacement, chiffrement, versions). Minimum pour démarrer (4 composants): Implémenter Path (représente fichier/répertoire). Étendre FileSystem (instance du système). Étendre FileSystemProvider (moteur, enregistré par scheme). Enregistrer FileSystemProvider via META-INF/services. Étapes suivantes: Couche BD (arborescence), opérations répertoire/fichier de base, stockage, tests. Processus long et exigeant, mais gratifiant.   Un article de brian goetz sur le futur du data oriented programming en Java https://openjdk.org/projects/amber/design-notes/beyond-records Le projet Amber de Java introduit les "carrier classes", une évolution des records qui permet plus de flexibilité tout en gardant les avantages du pattern matching et de la reconstruction Les records imposent des contraintes strictes (immutabilité, représentation exacte de l'état) qui limitent leur usage pour des classes avec état muable ou dérivé Les carrier classes permettent de déclarer une state description complète et canonique sans imposer que la représentation interne corresponde exactement à l'API publique Le modificateur "component" sur les champs permet au compilateur de dériver automatiquement les accesseurs pour les composants alignés avec la state description Les compact constructors sont généralisés aux carrier classes, générant automatiquement l'initialisation des component fields Les carrier classes supportent la déconstruction via pattern matching comme les records, rendant possible leur usage dans les instanceof et switch Les carrier interfaces permettent de définir une state description sur une interface, obligeant les implémentations à fournir les accesseurs correspondants L'extension entre carrier classes est possible, avec dérivation automatique des appels super() quand les composants parent sont subsumés par l'enfant Les records deviennent un cas particulier de carrier classes avec des contraintes supplémentaires (final, extends Record, component fields privés et finaux obligatoires) L'évolution compatible des records est améliorée en permettant l'ajout de composants en fin de liste et la déconstruction partielle par préfixe Comment éviter les pièges courants avec JPA et Kotlin - https://blog.jetbrains.com/idea/2026/01/how-to-avoid-common-pitfalls-with-jpa-and-kotlin/ JPA est une spécification Java pour la persistance objet-relationnel, mais son utilisation avec Kotlin présente des incompatibilités dues aux différences de conception des deux langages Les classes Kotlin sont finales par défaut, ce qui empêche la création de proxies par JPA pour le lazy loading et les opérations transactionnelles Le plugin kotlin-jpa génère automatiquement des constructeurs sans argument et rend les classes open, résolvant les problèmes de compatibilité Les data classes Kotlin ne sont pas adaptées aux entités JPA car elles génèrent equals/hashCode basés sur tous les champs, causant des problèmes avec les relations lazy L'utilisation de lateinit var pour les relations peut provoquer des exceptions si on accède aux propriétés avant leur initialisation par JPA Les types non-nullables Kotlin peuvent entrer en conflit avec le comportement de JPA qui initialise les entités avec des valeurs null temporaires Le backing field direct dans les getters/setters personnalisés peut contourner la logique de JPA et casser le lazy loading IntelliJ IDEA 2024.3 introduit des inspections pour détecter automatiquement ces problèmes et propose des quick-fixes L'IDE détecte les entités finales, les data classes inappropriées, les problèmes de constructeurs et l'usage incorrect de lateinit Ces nouvelles fonctionnalités aident les développeurs à éviter les bugs subtils liés à l'utilisation de JPA avec Kotlin Librairies Guide sur MapStruct @IterableMapping - https://www.baeldung.com/java-mapstruct-iterablemapping MapStruct est une bibliothèque Java pour générer automatiquement des mappers entre beans, l'annotation @IterableMapping permet de configurer finement le mapping de collections L'attribut dateFormat permet de formater automatiquement des dates lors du mapping de listes sans écrire de boucle manuelle L'attribut qualifiedByName permet de spécifier quelle méthode custom appliquer sur chaque élément de la collection à mapper Exemple d'usage : filtrer des données sensibles comme des mots de passe en mappant uniquement certains champs via une méthode dédiée L'attribut nullValueMappingStrategy permet de contrôler le comportement quand la collection source est null (retourner null ou une collection vide) L'annotation fonctionne pour tous types de collections Java (List, Set, etc.) et génère le code de boucle nécessaire Possibilité d'appliquer des formats numériques avec numberFormat pour convertir des nombres en chaînes avec un format spécifique MapStruct génère l'implémentation complète du mapper au moment de la compilation, éliminant le code boilerplate L'annotation peut être combinée avec @Named pour créer des méthodes de mapping réutilisables et nommées Le mapping des collections supporte les conversions de types complexes au-delà des simples conversions de types primitifs Accès aux fichiers Samba depuis Java avec JCIFS - https://www.baeldung.com/java-samba-jcifs JCIFS est une bibliothèque Java permettant d'accéder aux partages Samba/SMB sans monter de lecteur réseau, supportant le protocole SMB3 on pense aux galériens qui doivent se connecter aux systèmes dit legacy La configuration nécessite un contexte CIFS (CIFSContext) et des objets SmbFile pour représenter les ressources distantes L'authentification se fait via NtlmPasswordAuthenticator avec domaine, nom d'utilisateur et mot de passe La bibliothèque permet de lister les fichiers et dossiers avec listFiles() et vérifier leurs propriétés (taille, date de modification) Création de fichiers avec createNewFile() et de dossiers avec mkdir() ou mkdirs() pour créer toute une arborescence Suppression via delete() qui peut parcourir et supprimer récursivement des arborescences entières Copie de fichiers entre partages Samba avec copyTo(), mais impossibilité de copier depuis le système de fichiers local Pour copier depuis le système local, utilisation des streams SmbFileInputStream et SmbFileOutputStream Les opérations peuvent cibler différents serveurs Samba et différents partages (anonymes ou protégés par mot de passe) La bibliothèque s'intègre dans des blocs try-with-resources pour une gestion automatique des ressources Quarkus 3.31 - Support complet Java 25, nouveau packaging Maven et Panache Next - https://quarkus.io/blog/quarkus-3-31-released/ Support complet de Java 25 avec images runtime et native Nouveau packaging Maven de type quarkus avec lifecycle optimisé pour des builds plus rapides voici un article complet pour plus de detail https://quarkus.io/blog/building-large-applications/ Introduction de Panache Next, nouvelle génération avec meilleure expérience développeur et API unifiée ORM/Reactive Mise à jour vers Hibernate ORM 7.2, Reactive 3.2, Search 8.2 Support de Hibernate Spatial pour les données géospatiales Passage à Testcontainers 2 et JUnit 6 Annotations de sécurité supportées sur les repositories Jakarta Data Chiffrement des tokens OIDC pour les implémentations custom TokenStateManager Support OAuth 2.0 Pushed Authorization Requests dans l'extension OIDC Maven 3.9 maintenant requis minimum pour les projets Quarkus A2A Java SDK 1.0.0.Alpha1 - Alignement avec la spécification 1.0 du protocole Agent2Agent - https://quarkus.io/blog/a2a-java-sdk-1-0-0-alpha1/ Le SDK Java A2A implémente le protocole Agent2Agent qui permet la communication standardisée entre agents IA pour découvrir des capacités, déléguer des tâches et collaborer Passage à la version 1.0 de la spécification marque la transition d'expérimental à production-ready avec des changements cassants assumés Modernisation complète du module spec avec des Java records partout remplaçant le mix précédent de classes et records pour plus de cohérence Adoption de Protocol Buffers comme source de vérité avec des mappers MapStruct pour la conversion et Gson pour JSON-RPC Les builders utilisent maintenant des méthodes factory statiques au lieu de constructeurs publics suivant les best practices Java modernes Introduction de trois BOMs Maven pour simplifier la gestion des dépendances du SDK core, des extensions et des implémentations de référence Quarkus AgentCard évolue avec une liste supportedInterfaces remplaçant url et preferredTransport pour plus de flexibilité dans la déclaration des protocoles Support de la pagination ajouté pour ListTasks et les endpoints de configuration des notifications push avec des wrappers Result appropriés Interface A2AHttpClient pluggable permettant des implémentations HTTP personnalisées avec une implémentat

    1 tim 34 min

  6. 6 feb.

    Interview Kotlin avec Arnaud Giuliani

    Dans cet épisode, Emmanuel interview Arnaud Giuliani. Arnaud est dans l'écosystème Kotlin et est le créateur de Koin, la solution de Dependency Injection. On discute de la genèse de Kotlin, de son alignement avec Android puis de son évolution multiplateforme. On discute coroutine, impact de K2, de développement mobile. On finit en discutant de Kotzilla et de l'entrepreneuriat sur un projet Open Source. Enregistré le 7 janvier 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-336.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé) ton historique de développeur Koin d'où est venu l'idée, pourquoi difference vs Dagger, Hilt, CDI? fondateur de Kotzilla Introduction à la techno (5 à 10 mins max) Kotlin en 4 phrases nombre de développeurs usages (front, mobile, backend) Compose, K2 en une phrase La techno en concepts Kotlin le langage Quel sont ses particularités et spécificités pourquoi il a pris sur Android ? Kotlin multiplateform comment ça marche concretement WASM en beta, tu as eu des retours? pour les devs de framework, c'est transparent? Co-routines et concurrence structurée fais nous un point de ce que c'est son usage dans l'ecosystème vs loom, des ponts ? Kotlin et le backend connu pour le support Android, quid du back end? travaux avec Spring Ktor les autres plateformes Java genre Quarkus et micronaut, utilisées ? La competition de Kotlin c'est quoi ? Comment on l'utilise en pratique pour un dev je me lance, je faisais du Java et du Spring, je pars comment pour faire un projet Kotlin moderne IDE, outil de build, frameworks migrationd e code Java? des anti patterns des choses qui "ressemblent à du code Java" des comportement de perf ou de memoire differents du monde Java? c'est quoi ta feature préférée? Et l'IA, Kotlin as Koog notamment, tu vois quoi emerger ? Sous le capot K2 est le nouveau compilateur Qu'est-ce qui a changé des cassages de compatiblitiés ca change des choses pour les utilisateurs ? Et pour les editeurs de framework comme Koin ? Koin ne fait pas de generation de code à la compil Dagger, Arc (le moteur CDI de Quarkus) et Micronaut sont passé au pre travail à la compil quels ont été les critères de choix un mot sur Kotlin Symbol Processing les coroutines, c'est implémenté comment, vous avez 3 heures machine a etat continuation apssing style etc Kotlin multi platforme que fait le compilo code commun / code specifique interop avec les platformes cibles (object structure etc) La communauté, le futur comment va la commuanuté aujourd'hui grossis ? et les francais là dedans? La gouvernance de Kotlin travaux dominés par JetBrains comment cela a évolué (ecoute, autres acteurs etc) Kotlin foundation futurs fonctionalités de Kotlin qui t'interesse de Koin? autre ? Monter une boite Tu as fondé Kotzilla. Peux-tu nous expliquer ce que Kotzilla apporte à l'écosystème Kotlin ? Quels problèmes tu cherches à résoudre pour les entreprises qui adoptent Kotlin ? ton experience de fonder une boite d'editeur quelle mouche t'as piqué votre business model, comment vous en etes arrivé là de maniere generale discussion sur le lancement de boites techs Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

    1 tim 55 min

  7. 16 jan.

    200 terminaux en prod vendredi

    De retour à cinq dans l'épisode, les cast codeurs démarrent cette année avec un gros épisode pleins de news et d'articles de fond. IA bien sûr, son impact sur les pratiques, Mockito qui tourne un page, du CSS (et oui), sur le (non) mapping d'APIs REST en MCP et d'une palanquée d'outils pour vous. Enregistré le 9 janvier 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-335.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages 2026 sera-t'elle l'année de Java dans le terminal ? (j'ai ouïe dire que ça se pourrait bien…) https://xam.dk/blog/lets-make-2026-the-year-of-java-in-the-terminal/ 2026: Année de Java dans le terminal, pour rattraper son retard sur Python, Rust, Go et Node.js. Java est sous-estimé pour les applications CLI et les TUIs (interfaces utilisateur terminales) malgré ses capacités. Les anciennes excuses (démarrage lent, outillage lourd, verbosité, distribution complexe) sont obsolètes grâce aux avancées récentes : GraalVM Native Image pour un démarrage en millisecondes. JBang pour l'exécution simplifiée de scripts Java (fichiers uniques, dépendances) et de JARs. JReleaser pour l'automatisation de la distribution multi-plateforme (Homebrew, SDKMAN, Docker, images natives). Project Loom pour la concurrence facile avec les threads virtuels. PicoCLI pour la gestion des arguments. Le potentiel va au-delà des scripts : création de TUIs complètes et esthétiques (ex: dashboards, gestionnaires de fichiers, assistants IA). Excuses caduques : démarrage rapide (GraalVM), légèreté (JBang), distribution simple (JReleaser), concurrence (Loom). Potentiel : créer des applications TUI riches et esthétiques. Sortie de Ruby 4.0.0 https://www.ruby-lang.org/en/news/2025/12/25/ruby-4-0-0-released/ Ruby Box (expérimental) : Une nouvelle fonctionnalité permettant d'isoler les définitions (classes, modules, monkey patches) dans des boîtes séparées pour éviter les conflits globaux. ZJIT : Un nouveau compilateur JIT de nouvelle génération développé en Rust, visant à surpasser YJIT à terme (actuellement en phase expérimentale). Améliorations de Ractor : Introduction de Ractor::Port pour une meilleure communication entre Ractors et optimisation des structures internes pour réduire les contentions de verrou global. Changements syntaxiques : Les opérateurs logiques (||, &&, and, or) en début de ligne permettent désormais de continuer la ligne précédente, facilitant le style "fluent". Classes Core : Set et Pathname deviennent des classes intégrées (Core) au lieu d'être dans la bibliothèque standard. Diagnostics améliorés : Les erreurs d'arguments (ArgumentError) affichent désormais des extraits de code pour l'appelant ET la définition de la méthode. Performances : Optimisation de Class#new, accès plus rapide aux variables d'instance et améliorations significatives du ramasse-miettes (GC). Nettoyage : Suppression de comportements obsolètes (comme la création de processus via IO.open avec |) et mise à jour vers Unicode 17.0. Librairies Introduction pour créer une appli multi-tenant avec Quarkus et http://nip.io|nip.io https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-multi-tenant-api-nipio-tutorial Construction d'une API REST multi-tenant en Quarkus avec isolation par sous-domaine Utilisation de http://nip.io|nip.io pour la résolution DNS automatique sans configuration locale Extraction du tenant depuis l'en-tête HTTP Host via un filtre JAX-RS Contexte tenant géré avec CDI en scope Request pour l'isolation des données Service applicatif gérant des données spécifiques par tenant avec Map concurrent Interface web HTML/JS pour visualiser et ajouter des données par tenant Configuration CORS nécessaire pour le développement local Pattern acme.127-0-0-1.nip.io résolu automatiquement vers localhost Code complet disponible sur GitHub avec exemples curl et tests navigateur Base idéale pour prototypage SaaS, tests multi-tenants Hibernate 7.2 avec quelques améliorations intéressantes https://docs.hibernate.org/orm/7.2/whats-new/%7Bhtml-meta-canonical-link%7D read only replica (experimental), crée deux session factories et swap au niveau jdbc si le driver le supporte et custom sinon. On ouvre une session en read only child statelesssession (partage le contexte transactionnel) hibernate vector module ajouter binary, float16 and sparse vectors Le SchemaManager peut resynchroniser les séquences par rapport aux données des tables Regexp dans HQL avec like Nouvelle version de Hibernate with Panache pour Quarkus https://quarkus.io/blog/hibernate-panache-next/ Nouvelle extension expérimentale qui unifie Hibernate ORM with Panache et Hibernate Reactive with Panache Les entités peuvent désormais fonctionner en mode bloquant ou réactif sans changer de type de base Support des sessions sans état (StatelessSession) en plus des entités gérées traditionnelles Intégration de Jakarta Data pour des requêtes type-safe vérifiées à la compilation Les opérations sont définies dans des repositories imbriqués plutôt que des méthodes statiques Possibilité de définir plusieurs repositories pour différents modes d'opération sur une même entité Accès aux différents modes (bloquant/réactif, géré/sans état) via des méthodes de supertype Support des annotations @Find et @HQL pour générer des requêtes type-safe Accès au repository via injection ou via le métamodèle généré Extension disponible dans la branche main, feedback demandé sur Zulip ou GitHub Spring Shell 4.0.0 GA publié - https://spring.io/blog/2025/12/30/spring-shell-4-0-0-ga-released Sortie de la version finale de Spring Shell 4.0.0 disponible sur Maven Central Compatible avec les dernières versions de Spring Framework et Spring Boot Modèle de commandes revu pour simplifier la création d'applications CLI interactives Intégration de jSpecify pour améliorer la sécurité contre les NullPointerException Architecture plus modulaire permettant meilleure personnalisation et extension Documentation et exemples entièrement mis à jour pour faciliter la prise en main Guide de migration vers la v4 disponible sur le wiki du projet Corrections de bugs pour améliorer la stabilité et la fiabilité Permet de créer des applications Java autonomes exécutables avec java -jar ou GraalVM native Approche opinionnée du développement CLI tout en restant flexible pour les besoins spécifiques Une nouvelle version de la librairie qui implémenter des gatherers supplémentaires à ceux du JDK https://github.com/tginsberg/gatherers4j/releases/tag/v0.13.0 gatherers4j v0.13.0. Nouveaux gatherers : uniquelyOccurringBy(), moving/runningMedian(), moving/runningMax/Min(). Changement : les gatherers "moving" incluent désormais par défaut les valeurs partielles (utiliser excludePartialValues() pour désactiver). LangChain4j 1.10.0 https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.10.0 Introduction d'un catalogue de modèles pour Anthropic, Gemini, OpenAI et Mistral. Ajout de capacités d'observabilité et de monitoring pour les agents. Support des sorties structurées, des outils avancés et de l'analyse de PDF via URL pour Anthropic. Support des services de transcription pour OpenAI. Possibilité de passer des paramètres de configuration de chat en argument des méthodes. Nouveau garde-fou de modération pour les messages entrants. Support du contenu de raisonnement pour les modèles. Introduction de la recherche hybride. Améliorations du client MCP. Départ du lead de mockito après 10 ans https://github.com/mockito/mockito/issues/3777 Tim van der Lippe, mainteneur majeur de Mockito, annonce son départ pour mars 2026, marquant une décennie de contribution au projet. L'une des raisons principales est l'épuisement lié aux changements récents dans la JVM (JVM 22+) concernant les agents, imposant des contraintes techniques lourdes sans alternative simple proposée par les mainteneurs du JDK. Il pointe du doigt le manque de soutien et la pression exercée sur les bénévoles de l'open source lors de ces transitions technologiques majeures. La complexité croissante pour supporter Kotlin, qui utilise la JVM de manière spécifique, rend la base de code de Mockito plus difficile à maintenir et moins agréable à faire évoluer selon lui. Il exprime une perte de plaisir et préfère désormais consacrer son temps libre à d'autres projets comme Servo, un moteur web écrit en Rust. Une période de transition est prévue jusqu'en mars pour assurer la passation de la maintenance à de nouveaux contributeurs. Infrastructure Le premier intérêt de Kubernetes n'est pas le scaling - https://mcorbin.fr/posts/2025-12-29-kubernetes-scale/ Avant Kubernetes, gérer des applications en production nécessitait de multiples outils complexes (Ansible, Puppet, Chef) avec beaucoup de configuration manuelle Le load balancing se faisait avec HAProxy et Keepalived en actif/passif, nécessitant des mises à jour manuelles de configuration à chaque changement d'instance Le service discovery et les rollouts étaient orchestrés manuellement, instance par instance, sans automatisation de la réconciliation Chaque stack (Java, Python, Ruby) avait sa propre méthode de déploiement, sans standardisation (rpm, deb, tar.gz, jar) La gestion des ressources était manuelle avec souvent une application par machine, créant du gaspillage et complexifiant la maintenance Kubernetes standardise tout en quelques ressources YAML (Deployment, Service, Ingress, ConfigMap, Secret) avec un format déclaratif simple Toutes les fonctionnalités critiques sont intégrées : service discovery, load balancing, scaling, stockage, firewalling, logging, tolérance aux pannes La complexité des centaines de scripts shell et playbooks Ansible maintenus avant était supérieure à celle de Kubernetes Kubernetes devient pertinent dès qu'on commence à reconstruire manuellement ces fonctionnalités, ce qui arrive

    1 tim 43 min

  8. 2025-12-24

    Interview de Muriel Ekovich sur les biais cognitifs

    Dans cet épisode, Emmanuel, Katia invitent Muriel Ekovich pour explorer les biais cognitifs, leur définition, leur impact sur notre quotidien et leur développement. Bien que "non technique", ces biais existent dans notre travail et notre vie du quotidien. Nous discutons notamment leur impact sur l'usage numérique et sur les équipes techniques. Les discussions incluent également l'importance de la pensée critique face à l'autorité et aux croyances, ainsi que les biais spécifiques rencontrés dans le milieu professionnel. Enregistré le 1 septembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-999.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé) Muriel, tu es docteure en neurosciences cognitives. Tu travailles sur le fonctionnement du cerveau humain, notamment les biais cognitifs qui influencent nos décisions et nos interactions au quotidien. Tu t'appuies aussi sur des pratiques comme l'improvisation pour explorer ces mécanismes de manière concrète, et tu t'intéresses à la façon dont tout cela se manifeste dans le travail et la collaboration. Le linkedIn de Muriel La société Kenober La troupe Smoking Sofa Introduction Quand on parle de biais cognitifs, de quoi parle-t-on exactement ? Pourquoi existent-ils et pourquoi touchent-ils tout le monde, y compris les experts ? Biais cognitifs du quotidien Quels sont les biais cognitifs les plus présents dans la vie quotidienne ? Peux-tu donner un exemple simple que la majorité des gens ont déjà vécu ? Est-ce que l'environnement numérique renforce certains biais ? Biais cognitifs en entreprise tech Dans les entreprises d'informatique, qu'est-ce qui te frappe le plus dans la manière dont les équipes raisonnent ou prennent des décisions ? Observes-tu des biais typiques chez les développeurs ? Chez les managers ? Le biais de confirmation ou le biais du conformisme, est-il particulièrement présent dans les choix techniques ? Décision technique et illusion de rationalité Les métiers techniques ont la réputation d'être très rationnels. Est-ce que cela protège réellement des biais cognitifs ? Les estimations de charge, de délais ou de complexité sont-elles un terrain favorable aux biais ? Les revues de code permettent-elles de réduire certains biais ou en créent-elles d'autres ? Les méthodes agiles aident-elles à mieux gérer les biais ou en génèrent-elles de nouveaux ? Recrutement et évaluation Le recrutement dans la tech est-il particulièrement exposé aux biais cognitifs ? Les entretiens techniques favorisent-ils certains profils au détriment d'autres ? Comment limiter les biais sans déshumaniser le processus ? Prise de conscience Pourquoi est-il si difficile d'admettre que l'on est soi-même biaisé, surtout quand on est compétent ? Peut-on réellement corriger ses biais cognitifs ou seulement apprendre à les contourner ? Quel rôle joue l'humilité dans cette prise de conscience ? Agir concrètement Si une équipe souhaite commencer sans accompagnement externe, que peut-elle faire dès demain ? Y a-t-il un réflexe simple à adopter avant une décision importante ? Un rituel d'équipe utile et réaliste ? Projection À quoi ressemble une équipe qui travaille en tenant compte du fonctionnement réel du cerveau humain ? Qu'est-ce qui change dans les décisions ? Dans la communication ? Dans la gestion des désaccords ? Quels sont les recherches actuelles sur les biais ? Conclusion Si tu devais faire passer un seul message aux équipes tech à propos des biais cognitifs, lequel serait-ce ? Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

    1 tim 14 min
Visa alla (341)

Om

Restez informes sur les sujets brulants de l industrie Java. Plongez sur un sujet precis avec l interview de l episode. Supportez les radotages de vos hôtes : Emmanuel Bernard (JBoss, Hibernate), Arnaud Héritier (CloudBees, Jenkins), Guillaume Laforge (Google, Groovy), Antonio Goncalves (freelance, auteur), Vincent Massol (XWiki, Maven), Audrey Neveu (Saagie, Devoxx4Kids).

Information

  • Skapad av
    Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Aud
  • Aktiva år
    2009 - 2026
  • Avsnitt
    341
  • Åldersgräns
    Vuxet innehåll
  • Copyright
    © Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Arnaud Heritier, Audrey Neveu
  • Programmets webbplats
    Les Cast Codeurs Podcast

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