Dans un précédent article publié au mois de mai,
je revenais sur ma découverte, lors de la conférence Devoxx France 2026, de TamboUI :
un framework Java moderne permettant de construire des interfaces dans le terminal (dénommée TUI).
Pour monter en compétences, mais surtout pour le fun, je me suis attelé au portage de Spring Petclinic
du web vers le terminal. Cette migration a donné naissance à un nouveau fork :
spring-petclinic-terminal.
Après 14 ans sous WordPress, j’ai migré le blog Java & Moi vers le Hugo, un générateur de sites statiques écrit en Go.
En deux semaines, les 114 articles, les 175 commentaires et les taxonomies ont été migrés.
L’outil wp2hugo a servi de point de départ, puis GitHub Copilot m’a accompagné tout au long du processus :
génération de scripts de migration/rattrapage, personnalisation du thème et rédaction de la documentation.
Dans ce billet, je vous propose un retour d’expérience sur cette migration : les motivations, les étapes, les écueils rencontrés et le rôle qu’a joué l’agent de codage dans ce projet.
Lors de la conférence Devoxx France 2026, j’ai assisté à un talk venu tout droit d’une comète :
la présentation de TamboUI (prononcer “tambouille”),
un tout nouveau framework Java dédié aux interfaces utilisateur dans le terminal (ou Terminal User Interface TUI
en anglais, plus anciennement connus sous le nom de Text-based User Interface).
Derrière ce nom amusant, deux pointures de l’écosystème Java : Cédric Champeau (longtemps lead de Gradle,
aujourd’hui dans les équipes Micronaut et GraalVM chez Oracle) et Max Rydahl Andersen
(créateur de JBang, co-dirige le projet Quarkus chez Red Hat). Autant dire que la généalogie du projet est
sérieuse.
Cet article revient sur les motivations, l’architecture et les APIs de TamboUI.
Au cours de ce Tools in action, Riad et Christopher nous font découvrir un outil bien pratique
à utiliser sur notre code multi-threads.
Maintenu par Aleksey Shipilëv (AWS),
Java Concurrency Stress (JCStress)
est le framework officiel d’OpenJDK permettant de
reproduire des bugs de concurrence d’accès que d’autres outils n’arrivent pas à détecter.
Il met à l’épreuve le code Java en explorant de manière systématique
les différents entrelacements possibles entre threads.
Il peut ainsi faire émerger des bugs invisibles aux tests unitaires JUnit classiques :
problèmes de visibilité, d’ordre d’exécution ou d’atomicité.
Ce talk sur le futur de Java commence par nous plonger dans l’univers des fractales.
Le chou-fleur romanesco est une structure fractale : son motif se répète quel que soit le niveau de zoom.
Clément a développé l’application JavaFX MandelbrotFx permettant d’afficher des fractales, dont la plus connue est très certainement
la fractale de Mandelbrot.
L’implémentation Java de l’algorithme extraite de MandelbrotFractal.java
utilise les types primitifsdouble et int.
Efficace, cette implémentation est relativement difficile à comprendre.
Pour améliorer sa maintenance, on peut utiliser des record en définissant le type Complex.
Plus propre, ce code est cependant dix fois plus gourmand en ressources qu’avec les primitives. Beau, mais cher.
C’est là où les Value Types vont venir à notre rescousse.
En 2025, j’ai eu l’opportunité de mettre en place Spring Modulith sur une nouvelle application web. Pour partager cette expérience avec mes collègues, j’ai préparé une démonstration live montrant comment intégrer Spring Modulith dans une application Spring Boot.
J’avais besoin pour cela d’une application simple et universelle. Vous commencez à me connaitre : mon choix s’est naturellement porté sur la version canonique de Spring Petclinic.
Pris au jeu, j’ai progressivement enrichi l’application afin d’illustrer plusieurs fonctionnalités clés de Spring Modulith. J’ai ensuite mis ce fork à disposition de la communauté Spring Petclinic dont le code source complet est disponible sur GitHub : spring-petclinic-modulith.
Dans ce billet, je vous propose de découvrir Spring Modulith, puis de suivre pas à pas comment l’application démo Spring Petclinic a été enrichie pour tirer parti de ses fonctionnalités.
Lors de la conférence Devfest Nantes 2025, j’ai assisté au talk d’ Hoani Cross portant sur la prise de notes. Loin d’être nouveau, ce sujet m’a particulièrement interpellé. Figurez-vous en effet qu’une partie des articles publiés sur ce blog (dont celui que vous avez sous les yeux) vient des notes rédigées lors de conférences, de projets personnels ou bien encore de ma veille techno.
Dans son talk, Hoani nous présente le logiciel Obsidian, la manière dont il l’utilise au quotidien pour noter et gérer son activité, qu’elle soit professionnelle ou personnelle. Je suis sorti de sa présentation quelque peu désarçonné. Hoani utilise Obsidian comme un Bullet Journal (qu’on appelle aussi « bujo ») numérique pour compiler notes, pense-bêtes, objectifs, rappels, tracking, plannings et coups de coeur. Son utilisation est vraiment avancée et très régulière. Je ne me voyais pas passer autant de temps que lui sur Obsidian.
L’autre domaine dans lequel Obsidian semble exceller consiste en la possibilité de se créer un Second Cerveau. Les notes peuvent être reliées ensemble à l’aide de Map Of Content (MOC). Une alternative aux hashtags et l’organisation hiérarchisée en dossiers et sous-dossiers. Une note de type Map of Content s’assimile à une thématique, un sujet principal, auquel on rattache bidirectionnellement des notes et qui va faire office de table de matières et de tableau de bord. La création de sous-MOCs spécialisés reste possible. On se rapproche du web, des liens hypertextes et du mind mapping. Dans ce billet, j’aimerais vous restituer la prestation d’Hoani et vous laisser découvrir son utilisation Obsidian.
La gestion de la nullabilité en Java a longtemps été source de bugs et de fragmentation.
Contrairement à Kotlin par exemple, Java ne possède pas encore nativement de moyen d’exprimer la nullité d’un type.
Qui n’aura donc jamais ragé contre une NullPointerException survenue en production ? En juin 2024, avec l’arrivée de la spécification JSpecify, soutenue par des acteurs majeurs comme Google, Microsoft, JetBrains, Oracle, Sonar ou bien encore Broadcom (Spring),
l’écosystème Java dispose enfin d’une bibliothèque unifiée d’annotations de nullité.
Pour bénéficier d’une détection efficace des NullPointerException dès la compilation, il est nécessaire de coupler JSpecify à des outils d’analyse statique comme NullAway (Uber) et ErrorProne (Google).
Ce court article explique comment mettre en place sur un projet d’entreprise la configuration Maven correspondante qui fera casser votre build et votre CI lorsque vous essayerez de passer une variable null en paramètre d’une méthode qui ne les accepte pas.
Lors de la conférence Devoxx France 2025, j’ai participé à un hands-on lab de 2h intitulé Sortir des ORMs avec jOOQ. Acronyme de « Java Object Oriented Querying », jOOQ se présente comme une alternative à JPA permettant d’écrire des requêtes SQL en Java via une fluent API. Animé par Sylvain Decout et Samuel Lefebvre, cet atelier visait à migrer une application Spring Boot / JPA vers jOOQ à l’aide du starter Spring Boot pour jOOQ. Pour les curieux, le repo de l’atelier est disponible sur Github : jooq-handson.
Fort de cette découverte, je me suis à mon tour prêté à l’exercice de migrer vers jOOQ la couche de persistance Spring Data JPA de l’application démo Spring Petclinic. Un nouveau fork est né : spring-petclinic-jooq. Bienvenue à ce dernier dans la communauté Spring Petclinic.
L’usage de jOOQ se rapproche de l’utilisation de JdbcTemplate. Le développeur maitrise le nombre de requêtes envoyées à la base de données relationnelle. Ce qui les différencie, c’est la syntaxe : pas de SQL, mais une API Java fluide et type-safe spécifique à jOOQ qu’il va falloir appréhender. Rassurez-vous, cette API se rapproche du SQL : on y retrouve les mots clés select, update, insertInto, where, from, join, on, as… A ceux-ci, on ajoute des mots clés spécifiques à jOOQ : paginate, fetch, convertFrom … La documentation de jOOQ est très complète. On y apprend comment écrire des requêtes complexes à base de window function ou de Common Table Expressions (CTE) et comment utiliser des fonctionnalités avancées de SQL que peu de frameworks ORM supportent nativement : JSON functions, PIVOT, MERGE, UNION …
Cet article a pour objectif d’expliquer les étapes adoptées pour migrer l’implémentation Spring Data JPA des repository vers jOOQ. Des exemples de code avant / après y sont proposés.
Java Developer Advocate chez Oracle, José Paumard nous présente la nouvelle API Gatherers qui, depuis Java 24, vient se greffer sur l’API Stream Java sortie il y’a 11 ans avec Java 8.
Tout comme l’API Collector, José commence par rappeler que l’API Gatherers est indépendante de l’API Stream. Cette API a été introduite dans Java via la JEP 485 Stream Gatherers conduite par Viktor Klang. Les plus curieux pourront regarder la vidéo Youtube du Deep Dive qu’a animé Viktor lors de la conférence JavaOne qui s’est tenue en mars 2025.
L’article The Gatherer API permet également d’approfondir votre étude des Gatherers. Notez que le site dev.java permet désormais d’exécuter des snippets Java (pas directement dans le navigateur, mais sur un serveur Cloud).
Toutes les classes et interfaces de l’API Gatherers ont été ajoutées au package java.util.stream.
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