Cet article discute de l'impact des Streams et des expressions Lambda introduites dans Java 8 sur la lisibilité et la maintenabilité du code. Bien que ces outils permettent d'écrire un code plus concis, certains développeurs finissent par produire du code difficile à lire. L'article examine les raisons de cette situation et propose des pistes d'amélioration.
Cet article raconte le parcours d'un développeur Java qui a appris l'importance de la sécurité dans le développement d'applications. Il partage ses expériences concernant divers types de vulnérabilités, notamment les injections SQL, les attaques XSS et CSRF, ainsi que des solutions pratiques pour sécuriser les applications Java.
Cet article propose un guide étape par étape pour créer une chaîne d'intercepteurs personnalisés pour RestTemplate dans les applications Java utilisant Spring. Il met en lumière l'importance de gérer les préoccupations transversales telles que l'ajout de tokens d'authentification, la journalisation des détails des requêtes et la gestion des échecs de réseau, afin d'éviter la répétition de code et les erreurs potentielles lors des appels API.
Cet article décrit comment l'auteur a introduit les tests de résilience à ses étudiants en développement Java, en les encourageant à simuler des échecs afin de renforcer la robustesse de leurs applications. Il explique l'importance de gérer le chaos dans le développement d'applications et comment les étudiants ont appris à anticiper et à réagir aux défaillances, transformant ces défis en opportunités d'apprentissage.
L'article propose un guide complet sur l'architecture propre (Clean Architecture) en Java, expliquant pourquoi elle est préférable à une simple structure en couches. Il traite des problèmes courants dans les projets Java, des erreurs fréquentes et fournit des exemples de mise en œuvre concrète de cette architecture, axée sur la séparation des préoccupations et l'indépendance des composants. Le contenu souligne l'importance de la propreté du code pour éviter une base de code complexe et imbriquée.
Cet article décrit comment un développeur a résolu un bug critique en production lié à des fuites de mémoire et des pics d'utilisation CPU en utilisant des méthodes de débogage simples mais efficaces, notamment en analysant les dumps de threads. L'auteur partage son expérience et les outils utilisés pour transformer une situation de production difficile en une habitude de débogage précieuse dans son travail avec Java.
L'article décrit comment l'utilisation d'AlgoMonster a permis à l'auteur de mieux maîtriser les structures de données et les algorithmes nécessaires pour réussir les entretiens techniques. L'auteur partage son expérience d'échec lors d'un entretien en raison d'une compréhension superficielle des problèmes et souligne l'importance de la reconnaissance de motifs algorithmiques plutôt que la mémorisation de solutions. Grâce à une approche systématique proposée par AlgoMonster, il a appris à reconnaître des motifs, ce qui lui a permis de se préparer plus efficacement aux questions d'entretiens. L'article évoque également des méthodes spécifiques de préparation et d'apprentissage basées sur des modèles.
L'article explore les raisons pour lesquelles l'auteur continue de choisir Java en 2025 pour le développement de backends, en mettant en avant les évolutions de l'écosystème Java, notamment avec Java 22, les fils virtuels et la concurrence structurée. L'auteur présente également sa boîte à outils moderne, mettant en avant Spring Boot 3.2 avec la compilation AOT via GraalVM pour des applications plus rapides.
Un ami a partagé son expérience d'interview pour un poste de développeur Java chez Adobe, qui comprenait 7 tours d'évaluation. L'article détaille les types de questions posées, notamment des problèmes de codage, des questions à choix multiples et des défis en conception système, offrant des réponses et des conseils pour naviguer dans le processus d'entretien.
L'article explique comment construire un chatbot de support client en utilisant Java et la bibliothèque LangChain4j, qui facilite l'intégration de modèles de langage dans les applications Java. Il propose des instructions pour installer Ollama, un backend LLM gratuit, et pour créer un projet Spring Boot avec les dépendances nécessaires. Ce processus démontre comment la technologie de l'IA générative peut améliorer les applications Java pour répondre automatiquement aux questions des clients.
