Java
Développement d'applications enterprise avec Java : Spring Boot, architecture microservices et intégration de ML dans l'écosystème JVM.
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Articles
Java sur Kubernetes en 2026 : pourquoi les réglages par défaut tuent vos performances
Un rapport d'Akamas publié en 2026 tire une conclusion brutale : les applications Java sur Kubernetes avec leurs configurations par défaut laissent entre 40 et 60% de leurs performances sur la table. Ce n'est pas un problème de code ou d'architecture — c'est un problème de configuration JVM mal adaptée aux contraintes du monde conteneurisé. Ce guide explique pourquoi, et comment y remédier. Le problème fondamental : la JVM n'a pas été conçue pour les conteneurs La JVM a été conçue dans un
Migrer vers Java 25 avec Spring Boot : checklist et pièges à éviter
Java 25 LTS est sorti depuis septembre 2025, Spring Boot 3.4 le supporte officiellement depuis décembre 2025 — et pourtant, en mars 2026, la majorité des applications Spring Boot en production tournent encore sur Java 17 ou 21. Les raisons sont compréhensibles : les migrations LTS sont perçues comme risquées, chronophages et peu prioritaires quand l'application fonctionne. Ce guide propose une approche structurée pour démystifier la migration, en couvrant les incompatibilités réelles, les gains
Java 25 LTS : le guide complet des nouveautés pour les développeurs
Java 25 est devenu GA (General Availability) le 16 septembre 2025, marquant la première version LTS (Long-Term Support) depuis Java 21 (sorti en septembre 2023). Oracle s'engage sur un support de 8 ans minimum, ce qui en fait la cible de migration évidente pour toutes les équipes encore sur Java 17 ou 21. En mars 2026, l'adoption s'accélère : les principaux frameworks (Spring Boot, Quarkus, Micronaut) supportent pleinement Java 25, et les cloud providers proposent des runtimes stables. Ce gui
Déployer une application Spring Boot sur Kubernetes : guide complet
Guide pas-à-pas pour déployer Spring Boot sur Kubernetes : Dockerfile optimisé, manifests K8s, health checks, ConfigMaps et bonnes pratiques.
Spring Boot 3 + GraalVM Native : réduire le temps de démarrage de 90%
Votre application Spring Boot démarre en 15 secondes et consomme 512 MB de RAM au repos. Avec GraalVM Native Image, elle démarre en 0.05 secondes et n'utilise que 150 MB. Ce n'est pas de la théorie : c'est le résultat mesuré sur des applications Spring Boot 3 en production en 2026. $2 Les limites de la JVM classique La JVM traditionnelle présente trois handicaps majeurs pour les architectures cloud-native modernes : Temps de démarrage lent : une application Spring Boot typique nécessite 10
Déployer une application Spring Boot sur Kubernetes : guide complet
Vous avez une application Spring Boot qui tourne parfaitement en local. Maintenant, il faut la déployer sur Kubernetes. Ce guide vous accompagne de A à Z, du Dockerfile optimisé jusqu'au déploiement production-ready. Prérequis * Une application Spring Boot fonctionnelle * Docker installé * Accès à un cluster Kubernetes (minikube, kind, ou cloud) * kubectl configuré Étape 1 : Préparer l'application Spring Boot Configuration des health checks Kubernetes a besoin de savoir si votre appl
Checklist complète pour migrer vers Spring Boot 4 sans douleur
Migrer vers Spring Boot 4 demande de la méthode. Une migration mal préparée peut bloquer votre équipe pendant des jours. Cette checklist vous guide étape par étape pour une migration maîtrisée et sans mauvaise surprise. Phase 1 : Prérequis et préparation Environnement Java * ☐ Installer Java 21 LTS sur tous les postes de développement * ☐ Mettre à jour les IDE (IntelliJ 2024.1+, Eclipse 2024-03+, VS Code avec Extension Pack for Java récent) * ☐ Configurer JAVA_HOME pour pointer vers Java
Spring Boot 3 vs Spring Boot 4 : comparatif technique et performance
Faut-il rester sur Spring Boot 3 ou passer à Spring Boot 4 ? Cette question revient systématiquement dans les équipes Java. Pour y répondre objectivement, voici un comparatif technique complet basé sur des critères concrets. Tableau comparatif synthétique Critère Spring Boot 3.x Spring Boot 4.x Java minimum Java 17 Java 21 Jakarta EE Jakarta EE 10 Jakarta EE 11 Hibernate Hibernate 6.x Hibernate 7.x Spring Security Spring Security 6.x Spring Security 7.x Virtual Threads Opt-in
Spring Boot 4 : breaking changes à connaître avant de migrer
Vous envisagez de migrer vers Spring Boot 4 ? Avant de lancer ./mvnw spring-boot:upgrade, prenez le temps de lire ce qui suit. Cette version majeure introduit des changements incompatibles qui peuvent casser votre application si vous n'êtes pas préparé. Voici la liste complète des breaking changes à connaître : * Java 21 minimum requis * Passage à Jakarta EE 11 * Hibernate 7 et changements JPA * Nouvelle configuration de sécurité * Suppression des propriétés dépréciées * Changements dans
Spring Boot 4 : faut-il migrer maintenant ? Breaking changes, risques et checklist.
Spring Boot 4 pointe le bout de son nez avec des promesses alléchantes : Java 21, Virtual Threads, compilation AOT... Mais est-ce le bon moment pour migrer ? Après avoir analysé les RC (Release Candidates) et testé sur 5 projets en production, voici mon verdict détaillé. Ce Qui Change Vraiment Java 21 Devient le Minimum Requis Spring Boot 4 impose Java 21 minimum. Fini Java 17. C'est un changement majeur qui apporte : Virtual Threads (Project Loom) * Simplification radicale de la concurr
Vibe coding : quand l'intuition remplace la sur-ingénierie
Vous connaissez ce moment où vous passez 3 heures à débattre de l'architecture parfaite, à choisir entre 5 design patterns, à créer 12 abstractions "au cas où", pour finalement écrire 50 lignes de code qui marchent ? Bienvenue dans le monde merveilleux de la sur-ingénierie. Et si je vous disais qu'il existe une approche radicalement différente ? Une approche où : * ✨ Vous codez ce qui semble juste sur le moment * 🚀 Vous livrez vite et itérez ensuite * 🎯 Vous optimisez quand le besoin se
Python vs Java pour le ML : pourquoi j'ai (parfois) tort de choisir Java
En tant que développeur Java depuis 15 ans, j'ai un aveu à faire : je persiste parfois à utiliser Java pour du Machine Learning alors que Python serait objectivement meilleur. Pourquoi ? Par confort. Par habitude. Par conviction que "Java c'est plus robuste". Par fierté mal placée. Mais après avoir vraiment utilisé les deux écosystèmes en production sur des projets ML, j'ai appris quelque chose d'important : le bon outil dépend du contexte, pas de vos préférences. Dans cet article, je partage