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InfoQ Javaトレンドレポート - 2023年11月
本レポートは、InfoQ Java編集部が現在Javaの領域でどのような技術が採用され、どのようなトレンドが生まれているかをまとめたものである。言語であるJavaだけでなく、KotlinやScalaなどの関連言語、Java仮想マシン（JVM）、Javaベースのフレームワークやユーティリティに焦点を当てている。Javaの新バージョンの採用といったコアJavaのトレンドや、Spring Framework、Jakarta EE、Quarkus、Micronaut、Helidon、MicroProfile、MicroStreamといったフレームワークの進化についても解説する。
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Java InfoQ トレンド報告 — 2020年9月
この記事では、InfoQ 編集部が現在、2020年の Java 空間における技術の採用と新たなトレンドをどのように見ているかをまとめている。我々は、Java という言語に加え、Kotlin や Scala、Java 仮想マシン（JVM）、Java ベースのフレームワークやユーティリティなどの関連言語に焦点を当てている。
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古典的Javaガベージコレクションを理解する
Javaのガベージコレクションは、25年経った今も大きな関心を集めるトピックです。多くの開発者たちがこの話題について、最も広く使われている実装(Java 8のパラレル)に関してさえ、いまだ困惑しているのが現状です。
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Java InfoQトレンドレポート - 2019年7月
InfoQ Javaトレンドレポートは、テクノロジーの採用の概要と、2019年のJavaおよびJVM関連の領域の進化についてのコメントを提供します。主な進展として、Java 13のリリース、非HotSpot JVMの台頭、GraalVMの進化、およびJavaマイクロサービスフレームワークの景色の変化があります。
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Javaの新JITコンパイラ、Graalを解説
オラクルがGraalをリリースした。これはJava用の新しいJITコンパイラであり、次世代のpolyglot仮想マシン、GraalVMにおける主要なコンポーネントでもある。この取り組みは完全なpolyglot、つまり単一のVM内での複数言語技術を解放することだけでなく、スタートアップ時間の改善、Javaアプリケーションのフットプリント削減を目指している。初期リリースにはJVMとJSに加えベータとしてLLVM、Ruby、Rが含まれる。
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JVM上のLISPの検討
この記事は、Lispに興味のあるJava開発者を対象にしています。現在JVM上で利用できる、Lispの異なる方言について検討し、Lispのプログラミング方法とLispプログラミングに固有の問題を速習できるようになっています。最後に、LispコードをJavaシステムに組み込む方法について述べます。
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Java 6のスレッド最適化は実際に動作しているのか？ - パートII
パート2では、ベンチマークの結果を検証するために用いられるテクニックについてさらに深く見ていきたいと思います。最後に、「なぜプロセッサが異なるとロックのコストも大きく異なるのか」と言う真の疑問に答えます。
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Java 6のスレッド最適化は実際に動作しているのか？
2つのパートからなるこの記事では、シングルスレッドベンチマークの助けを借りて、Java 6のスレッドのパフォーマンスに関する疑問に答える試みをしようと思います。
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エンタープライズのためのリアルタイムJava
Simon Ritter氏がガーベジコレクションによる最長応答時間を保証するReal-Time Java specification (RTSJ)のビジョンとキャパシティを解説します。
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OpenTerracottaの紹介
OpenTerracottaはエンタープライズクラス、かつオープンソースな、JVMレベルのクラスタリングソリューションで、マルチスレッドの単一のJVM上で動作するアプリケーションや、複数のJVM上で動作するアプリケーションをコードの変更無しでクラスタリングさせることが出来ます。 この記事ではOrion Letizi氏がOpenTerracottaのセッション複製、キャッシュの分散、その他詳細を解説します。
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進行中の相互運用
あまり知られてはいませんが、非常によく使用されている2つのマネージド環境（JVMとCLR）は実際には、共有ライブラリセットにすぎません。それぞれが実行コードにメモリ管理やスレッド管理、コードコンパイル（JIT）などのサービスを提供しています。このため、同じオペレーティングシステムプロセス内でJVMとCLRの両方を用いることは大きな問題にはなりません。どのプロセスでも、ほぼすべての共有ライブラリをロードできるためです。
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ボックス--パフォーマンス・ボトルネックを探し出す近道
パフォーマンス上の問題が報告される時、防御手段に凝り固まったコメントがついてくることがとても多く、そして、そんなコメントのほとんどは、どこから作業を始めるべきかを理解する上で何の役にも立ちません。このジレンマに直面し、根本的な原因から推量し始めるチームも珍しくありません。ここで「ボックス」の登場です。ボックスはシステム全体を抽象化した小さな図式です。パフォーマンス・ボトルネックの実情を思い出させてくれます。厳密な調査と併用すれば、ボトルネック発見から当て推量を排除するのに役立つでしょう。