La manière d'accéder à la mémoire off-heap d'une application n'a quasiment pas changé depuis 2002, quand les ByteBuffer ont été ajoutés au JDK 4. De nombreuses applications ont pourtant besoin de cette fonctionnalité, afin de stocker ou de traiter des grands volumes de données. Alors que les systèmes ont été étendus à 64 bits et que la mémoire se compte à présent en teraoctets, nous en sommes toujours à utiliser des ByteBuffers indexés sur 32 bits. Il était plus que temps qu'une nouvelle API arrive: c'est le projet Panama qui nous l'apportedans le JDK 22. Cette API permet d'accéder aux librairies natives d'une part, et à la mémoire off-heap d'autre part, objet de cette présentation.

Elle apporte de nouveaux concepts : les Arenas et les MemorySegments qui donnent accès à des zones de mémoire contiguës indexées sur 64 bits, ou encore les MemoryLayout, qui permettent d'accéder à cette mémoire à la façon des Struct du C.

Nous verrons comment l'API est organisée, les patterns qu'elle propose, et les performances que l'on peut en attendre. Nous verrons enfin comment accéder aux données au travers des VarHandle et comment utiliser Jextract pour simplifier l'écriture du code.

Alors qu'elle fête ses 10 ans, l'API Stream vient de se voir dotée d'une nouvelle méthode et d'une API associée : l'API Gatherer, publiée en version finale dans le JDK 24. Un Gatherer est un objet un peu complexe, capable de modéliser une opération intermédiaire sur un stream, à la manière des collectors pour les opérations terminales. Cela apporte de nouvelles possibilités à l'API Stream, inaccessibles auparavant. Cette présentation couvre l'ensemble de l'API, ses patterns d'utilisation, ainsi que la façon d'utiliser des Gatherers dans les Streams parallèles. Nous parlerons d'état mutable, d'intégrateur, d'interruption de stream, de combinaison, de streams parallèles, tous ces éléments utilisés pour construire les gatherers, et que vous avez besoin de connaître pour maîtriser cette API complexe.

La Programmation Orienté Données est une approche alternative à la Programmation Objet, qui vous permet d'organiser votre code différemment. Elle s'appuie sur les records, les types scellés, les switch expressions exhaustives, et le pattern matching. Ce lab part d'une application simple, qui ressemble à une application legacy et vous guide pas à pas vers la réorganisation du code en appliquant tout d'abord les principes SOLID, puis les principes de la programmation orientée données. Il vous permettra d'avoir une meilleure vision de ce qu'est la programmation orientée données, de comprendre ce qu'elle peut vous apporter dans l'organisation et la bonne modularisation de vos applications, afin de pouvoir l'appliquer à bon escient dans vos applications.