Экосистема Java: популярные инструменты и будущее языка программирования

Введение для тех, кто впервые слышит о Java

Прежде чем говорить о специфике экосистемы Java, важно получить базовое представление об этом языке программирования и его истории.

Java разработала компания Sun Microsystems в середине 1990-х годов. Язык относительно прост в использовании: обеспечивает хорошую безопасность программного обеспечения и предоставляет командам разработчиков большую и надёжную экосистему фреймворков и библиотек.

По результатам другого исследования, на российском рынке Java — самый востребованный язык. Почти каждая шестая вакансия приходится на Java-разработчиков: их доля составляет 16% от всех вакансий разработчиков.

Крупнейшие банки, нефтегазовые корпорации и IT-компании активно используют Java в своих внутренних продуктах. Среди российских гигантов выделим Сбербанк, «Альфа-Банк», «Тинькофф», «Иннотех». Они ведут постоянный набор Java разработчиков. Кроме того, «Яндекс» использует Java во многих своих продуктах: от «Облака» до «Маркета».

Фреймворки и библиотеки языка программирования

До сих пор существуют сотни объявлений о вакансиях для опытных Java-программистов и компаний в разных отраслях: финтех, e-commerce, здравоохранение и так далее. Все они по-прежнему выбирают Java в качестве основного языка программирования. Но почему? В первую очередь из-за удобных фреймворков и библиотек.

Фреймворки — это набор правил, шаблонов и инструментов, которые задают структуру и определяют правила для создания проекта, позволяя разработчикам писать только уникальный код, специфический для их продукта. Фреймворки освобождают от необходимости каждый раз заново писать общий код для взаимодействия с базой данных, аутентификации, поддержки сеансов и других стандартных функций.

Библиотеки позволяют разработчикам использовать уже готовые решения для решения различных задач, что значительно ускоряет процесс разработки и повышает качество программного обеспечения.

Если коротко, то фреймворки определяют архитектуру приложения и обеспечивают взаимодействие между его компонентами. В то время как библиотека — это набор функций и методов для решения конкретных задач. Она не определяет структуру приложения, фреймворк сам устанавливает общую структуру и порядок работы приложения.

Их универсальность и гибкость позволяют создавать как простые веб-приложения, так и сложные корпоративные системы, состоящие из десятков и сотен микросервисов. Например, Spring Cloud предоставляет все необходимое для создания распределённых систем в облачной среде. Модуль включает компоненты для обнаружения служб, маршрутизации, балансировки нагрузки, мониторинга и многие другие.

Среди самых популярных библиотек для Java сегодня можно выделить Google Guava. Это библиотека с открытым исходным кодом, предоставляющая различные утилиты и коллекции для удобной работы с данными.

И библиотеки, и фреймворки Java облегчают разработку, предлагая готовые решения и методики, которые можно адаптировать для различных проектов, упрощая тем самым как создание новых приложений, так и работу над уже существующими проектами.

По теме. Программисты Java, Golang и iOS названы самыми высокооплачиваемыми IT-специалистами 2023 года

Как будет развиваться Java

В 2019 году случился переломный момент для Java. Новые версии языка стали выходить два раза в год. Это позволило оперативно добавлять новый функционал, улучшать безопасность и оптимизировать производительность.

На текущий момент в языке и базовых библиотеках учтены лучшие практики из других языков, в том числе JVM-based, таких как Scala, Kotlin и Groovy, для написания более понятного, структурированного и безопасного кода.

Кроме того, идёт работа над уменьшением размера приложений и оптимизацией работы JVM. Например, проект Jigsaw добавил встроенную модульность, позволив исключать из итогового артефакта ненужные библиотеки.

Были доработаны и добавились новые сборщики мусора, такие как ZGC и Shenandoah. Они позволяют до минимума снизить паузы в работе приложений. Все это происходит незаметно для разработчика, который может сфокусироваться на написании верхнеуровневого бизнес-кода, не тратя время на низкоуровневую разработку.

Одним из актуальных и ожидаемых нововведений для JVM-платформы и языков, основанных на JVM, которое может значительно изменить их функционирование, — Project Loom. Этот проект, возможно, не окажет прямого влияния на большинство разработчиков, но будет иметь значительное влияние на экосистему, включая библиотеки, фреймворки и другие языки, использующие многопоточность в JVM.

Основное новшество Project Loom — это введение виртуальных потоков, которые управляются по большей части самой JVM и позволят увеличить скорость выполнения определённых операций в разы.

Вместе с языком развивается и его экосистема, переходя на новые версии языка и используя все нововведения и подходы. В частности, самый популярный фреймворк Spring в 6 версии перешёл на 17 LTS версии Java 17+ и Jakarta EE 9+, а также включил в себя значительные доработки в плане поддержки реактивного программирования, повышения производительности и ориентации на облачные решения.

Например, Spring Native предоставляет возможность компилировать Spring-приложения в нативные образы для GraalVM, что значительно сокращает их размер, использование памяти и повышает производительность.

По теме. Python и Java стали самыми популярными языками программирования в России — опрос

Про машинное обучение и искусственный интеллект

Пока Python является наиболее часто используемым языком программирования для машинного обучения, который позволяет разработчикам быстро создавать приложения. Но Java не отстает и, возможно, станет лучшим выбором благодаря своей высокой производительности и масштабируемости. Кроме того, выбор Java-библиотеки для ML/AI позволит гораздо легче и проще интегрировать новый функционал в существующий ландшафт ИТ-систем.

К ключевым библиотекам ML/AI на Java можно отнести Weka, Deeplearning4j, Apache Mahout, JavaML и многие другие, котрые предоставляю полный спектр алгоритмов и инструментов по работе с данными. Например, Deeplearning4j предоставляет комплексные функции глубокого обучения, распределённые вычисления и различные архитектуры нейронных сетей.

Многие крупные компании используют Java ML библиотеки. LinkedIn в своей рекомендательной системе используют библиотеку Apache Mahout, которая позволяет быстро реализовывать алгоритмы машинного обучения на Java.

В свою очередь, Netflix использует глубокое обучение для автоматического анализа и кластеризации огромного объема логов от всех их сервисов в режиме реального времени. Компания использует инструмент с открытым исходным кодом: моделями программирования, такими как графические процессоры GPU. Цель — Deep Java Library.

По теме. Машины не восстанут, но вылететь с работы можно: разбираемся, зачем осваивать нейросети

Что будет в 2024 году

План развития Java на 2024 год включает несколько ключевых проектов и обновлений, направленных на улучшение функциональности и производительности языка.

К наиболее интересным можно отнести проект Babylon, который призван расширить интеграцию Java с нетрадиционными моделями программирования, такими как графические процессоры GPU. Цель — позволить библиотекам интерпретировать код Java как математические функции, способные выполняться на GPU.

GPU состоит из тысяч простых, но эффективных ядер, предназначенных для одновременного выполнения большого количества операций. Это делает их идеальными для задач, требующих интенсивной параллельной обработки: обработки изображений, вычисления в области науки и инженерии и особенно машинном и глубоком обучении.

Так же интересны проекты Valhalla и Lilliput, которые направлены на уменьшение объёма памяти, занимаемой приложением, и более быстрой работой с этой памятью. Ещё один проект — Panama — нацелен на упрощение работы с нативными библиотеками, написанными на низкоуровневых языках.

Если коротко подытожить всё вышесказанное: основным приоритетом развития Java является ориентация на облачные решения, повышение производительности и более тесную интеграцию с искусственным интеллектом.

Фото на обложке: Freepik