Java

Depuis plus d’une décennie, Spring Boot règne en maître en tant que standard de facto pour la création d’applications Java d’entreprise. Son écosystème riche, son paradigme de convention plutôt que de configuration, son moteur d’injection de dépendances robuste et son vaste support communautaire ont fait de Java le fondement des systèmes backend dans le monde entier.

Depuis près de trois décennies, Java constitue la force dominante du développement de logiciels d’entreprise. Son écosystème riche, sa base robuste orientée objet, son indépendance de plate-forme via la machine virtuelle Java (JVM) et ses frameworks éprouvés comme Spring Boot en ont fait le roi incontesté de l’infrastructure backend.

Dans une architecture monolithique, les composants communiquent via des appels de méthodes en mémoire, instantanés et hautement fiables. Toutefois, lors du passage à une architecture de microservices, ces composants sont séparés par les limites du réseau. La communication devient un appel réseau hors processus (Inter-Process Communication ou IPC). Depuis des années, REST (Representational State Transfer) sur HTTP/1.1 avec charges utiles JSON est la norme par défaut pour la création d’API Web. Bien que REST soit excellent pour les services Web publics et l’interaction client-serveur, il introduit des goulots d’étranglement importants lorsqu’il est utilisé pour une communication interne de service à service à haute fréquence et à faible latence.

Si vous travaillez avec des APIs externes, vous connaissez la galère. Vous recevez une charge utile JSON massive et, avant même de pouvoir commencer à écrire la logique métier, vous devez passer 30 minutes à écrire manuellement des classes de données, des structures ou des modèles pour les analyser correctement. Taper des propriétés imbriquées en Go, gérer les getters et setters en Java, ou écrire des schémas de validation Pydantic en Python est fastidieux et très sujet aux fautes de frappe.