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.

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.

Conférence : Devoxx France 2025
Date : 17 avril 2025
Speakers : Cyrille Martraire (Arolla), Eric Le Merdy (QuickSign) remplaçant de Christian Sperandio (Arolla)
Format : Conférence (45mn) / Replay Youtube

Cette conférence a pour objectif d’ ouvrir les portes en nous donnant les clés de l’architecture. Pour seconder Cyrille, Eric a du remplacer Christian au pied levé.
Un constat est posé. Sur les dix dernières années, les systèmes ont changé : ils sont devenus modulaires, de plus en plus distribués. La modularité permise par le Cloud permet de répartir la charge. Il y’a de plus en plus d’interconnexions entre briques applicatives.
L’architecture bouge tout le temps, évolue constamment.

Que doit-on savoir ? Pour commencer, on ne saura jamais tout et il faudra vivre avec. Personne ne sait tout. Même le plus capé des architectes.

Comme fil conducteur, Cyrille et Eric prennent un exemple réel issu du monde des télécommunications.
Pour cahier des charges, le client précise que le système va recevoir des fichiers chaque minute et doit les intégrer tous les 15mn. Contexte : ces fichiers viennent d’équipements télécom.

Spring et Quarkus dans le même repository Git, ou presque. Cela vous intrigue ?
Figurez-vous qu’il y’a quelques mois, la lecture du très bon livre Understanding Quarkus 2.x d’Antonio Gongalves m’a donné envie de pratiquer ce framework alternatif à Spring Boot. Et pour apprendre une nouvelle technologie, quoi de plus stimulant que de se fixer un objectif. Je me suis donc donné comme challenge de migrer vers Quarkus l’application démo Spring Boot que je connais bien. Une fois migrée, l’application devait rester iso-fonctionnelle.
A travers leur repo quarkus-petclinic, RedHat avait fait l’exercice avant moi. Malheureusement, l’historique Git a été écrasé, ne laissant aucune trace du chemin de migration parcouru. Pendant 3 mois, j’ai donc travaillé sur un nouveau fork que je suis fier de vous présenter : quarkus-spring-petclinic. Ajouté à la communauté Spring Petclinic, ce fork a un double objectif :

1. Montrer comment migrer une application Spring Boot 3.4 vers Quarkus 3.21, avec le minium d’effort et en modifiant le moins de code possible
2. Utiliser les extensions Spring proposées par Quarkus pour garder un lien avec le monde Spring tout en soulignant l’effort de l’équipe Quarkus pour supporter Spring, un framework incontournable de l’écosystème Java

Les extensions Spring pour Quarkus utilisées sont au nombre de quatre : Spring DI, Spring Web, Spring Data JPA et Spring Cache.
Le changement majeur aura été de porter le templating des pages HTML de Thymeleaf vers Qute.

Débutant en Quarkus, le code proposé ne respecte peut-être pas toutes les règles de l’art prônées par l’équipe de dév Quarkus. Je m’en excuse par avance. Si vous voulez contribuer et corriger le tir : issue et Pull Request sont les bienvenues.

Le différenciel complet entre la version Spring Boot et la version Quarkus de Petclinic peut-être visualisé sur Github.

Cet article explique comment intégrer un chatbot utilisant l’ IA générative dans une application de gestion codée en Java.

Nous nous appuierons sur le framework Open Source LangChain4j, une adaptation Java de la célèbre librairie python LangChain, visant à simplifier l’intégration de grands modèles de langage ( LLM). LangChain4j permet de créer des agents conversationnels, des assistants virtuels (comme notre chatbot), ou des applications capables d’effectuer des analyses de texte et de répondre en fonction de données contextuelles, le tout sans devoir écrire de code complexe et avec un haut niveau d’abstraction. Elle facilite notamment l’utilisation des API des Large Langage Model comme OpenAI et Hugging Face, et propose différents connecteurs pour des bases de données vectorielles, incluant Elasticsearch et Qdrant. Pour accélérer son intégration, LangChain4j propose des extensions pour Quarkus et des starters pour Spring Boot.

Pour illustrer cet article, nous utiliserons l’illustre application démo Spring Petclinic et son récent fork dédié à LangChain4j : spring-petclinic-langchain4j
Propulsé par Spring Boot, Spring Petclinic s’appuie sur Spring Data JPA pour l’accès aux données et Thymeleaf pour la couche présentation HTML / CSS / JavaScript.
En septembre 2024, Oded Shopen, contributeur en 2020 du fork Spring Petclinic Cloud, a proposé une intégration de Spring AI dans Spring Petclinic. De son travail, est né le projet spring-petclinic-ai. Le repository spring-petclinic-langchain4j est un portage du framework Spring AI vers LangChain4j. Y a été ajouté notamment une fonctionnalité de streaming.
Extraits du sample, les exemples de code s’appuient sur les versions 3.3 de Spring Boot et 0.35.0 de LangChaing4j.

De Java EE à Jakarta EE

En 2017, Oracle a fait don de la spécification Java EE (précédemment connu sous le nom de J2EE) à la fondation Eclipse. Java EE regroupe différentes API utilisées aussi bien par des serveurs d’applications, des containers de servlets et des frameworks comme Quarkus ou Spring : Servlet, JSP, JSF, JPA, JTA, JAX-WS, JAX-RS, JAXB, WebSocket, Bean Validation, CDI, EL …

Sous l’égide d’Eclipse, Java EE a été rebaptisé Jakarta EE. La fondation a récupéré la base de code Java et les TCK. En 2019 est sortie une version Jakarta EE 8 pleinement compatible avec Java EE 8. Comme seul changement notable pour les dév , le groupId des artefacts Maven a été renommé de javax à jakarta. Le patch du numéro de version a été incrémenté. A titre d’exemple, l’artefact jakarta.faces:jakarta.faces-api:2.3.1 est identique à javax.faces:javax.faces-api:2.3. Pas si anodin, ce changement de GAV Maven fait que notre outil de build peut être amené, via le mécanisme de dépendances transitives, à placer dans le classpath deux mêmes artefacts ayant des groupId différents. Les exclusions maven permettent de corriger le tir.

En décembre 2020, la communauté Java est secouée par la sortie de Java EE 9. 20 ans de rétrocompatibilité s’écroulent. Oracle a souhaité conserver la marque Java. Les packages javax.* de la spécification Java EE ont été renommés en jakarta.*. Certains sous-packages ont également été renommés.

Pour exemple, la classe Marshaller de l’API JAXB change de package : de javax.xml.bind.Marshaller vers jakarta.xml.bind.Marshaller.

Dans une grande entreprise, le développement d’applications métiers doit respecter les règles en vigueur : normes de développement, normes de sécurité, barrière qualité, socle technique borné, intégration à l’usine de dév …
Le démarrage d’une nouvelle application Java peut être accélérée de bien des manières : usage d’outils Low Code comme Palmyra, générateur de squelettes d’application comme JHipster, utilisation d’applications blanches déclinées par catégorie d’appli (ex : batch, web), copier/coller/élagage d’une application de référence, guide de démarrage sous forme wiki … Chaque technique présente ses avantages et ses inconvénients. Mais certaines ne couvrent pas toutes les règles évoquées précédemment.
Afin d’ accélérer le développement d’une nouvelle application, mon objectif était de générer un squelette d’application minimaliste dont le code généré est parfaitement maitrisé et avec des dépendances choisies à la carte par le tech lead. Libre à lui ensuite de retravailler le code généré pour mettre en place l’architecture cible de l’application, en choisissant par exemple de partir sur une architecture hexagonale.

Bien connu des développeurs Spring Boot, je me suis appuyé sur le code backend faisant tourner le site https://start.spring.io/, à savoir le projet Spring Initializr conçu et maintenu majoritairement par Stéphane Nicoll. Léger, codé en Java, reposant sur Spring Boot et documenté, ce projet a été conçu pour être personnalisé et extensible. Cela en a fait un excellent candidat.
La première mouture de ce générateur développé en quelques jours m’aura permis de générer :

• la configuration du socle Spring Boot d’entreprise
• la configuration du logger permettant de standardiser les logs au format JSON
• la sécurisation des API REST avec Spring Security, OpenID Connect et le SSO d’entreprise
• les contrôleurs et DTO d’une API REST à partir d’une spécification OpenAPI 3
• le Dockerfile et la configuration du pipeline CI/CD

Contexte

De nos jours, il est courant de devoir consommer une API REST sécurisée à l’aide du standard OAuth 2.0 ou de sa surcouche OpenID Connect (OIDC).
Schématiquement, le consommateur génère un jeton (token) opaque ou JWT en appelant un serveur d’autorisation (Authorization server) puis, à chaque appel d’API REST, le transmet en tant que bearer via l’ en-tête HTTP Authorization. Ce token a souvent une durée de vie transmise par le serveur d’autorisation via la propriété expires_in.

OAuth 2.0 propose quatre cinématiques (flows), la plus commune étant l’Authorization Code Flow. Lorsque l’API REST est appelée depuis une application web, il est courant de voir utiliser le Client Credentials Flow ou le Resource Owner Password Credentials Flow.

Récemment, j’ai été amené à consommer l’API REST du CRM Salesforce depuis une application Spring Boot. Cette API était sécurisée avec le Resource Owner password Credentials Flow. Salesforce joue à la fois le rôle de l’Authorization Server et du Resource Owner. Le client (l’application Spring Boot) transmet ses credentials (login et mot de passe) à l’Authorization Server pour obtenir un Access Token.
Cet article a pour objectif de vous présenter la configuration Spring Security mise en œuvre pour appeler cette API. Les extraits de code proviennent du repository GitHub arey/spring-security-oauth2-salesforce-sample.

Publier en 2021 un article sur les logs n’est pas très novateur ; je vous l’accorde. Le logging est une pratique vieille comme l’informatique, ou presque. C’est une pratique universelle qu’on retrouve quel que soit le langage de programmation et quel que soit le type d’application. Pour autant, elle est survolée en fac et en école d’ingénieur. Les dévs apprennent bien souvent à logger sur le tas, en fonction de leurs besoins et de ce qui est déjà mis en place sur leur application. Rares sont également les entreprises mettant à disposition des normes et des bonnes pratiques en termes de traces applicatives.

Dans cet article, je ne vous expliquerai pas comment utiliser SLF4J, Logback, Log4j 2 ou la controversée API de Logging du langage Java. C’est un prérequis que bon nombre d’entre vous connaissent déjà. Beaucoup de ressources existent à ce sujet, en commençant par leurs documentations officielles.

Non, je vous y exposerai plutôt les bonnes pratiques que je préconise, tant au niveau d’une application que d’une organisation. Je répondrai également aux questions les plus courantes : quand utiliser tel ou tel niveau de log ? que mettre dans les messages de logs ?
Nom de mon blog oblige, j’utiliserai des exemples venant du monde Java. Mais vous pourrez aisément transposer ces bonnes pratiques à d’autres technologies. Et bien entendu, elles sont à adapter en fonction de votre contexte et de vos besoins.