Archives de catégorie : Retour d’expérience

Spring Petclinic sous extensions Quarkus

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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.

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Intégrer un Chatbot dans une webapp Java avec LangChain4j

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Logo du framework LangChain4j

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.

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Compatibilité Jakarta EE 9 de vieux frameworks

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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

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Générateur de squelette d’application basé sur Spring Initializr

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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
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Configuration Spring Security d’un client de l’API REST Salesforce sécurisée avec OAuth 2.0

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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.

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Bonnes pratiques de logging

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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.

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Certification Microsoft Azure Fondamentals

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Assurée par un formateur Microsoft, la formation «  Microsoft Azure Fondamentals » se déroule sur une journée et permet de se préparer à la certification AZ-900 « Microsoft Azure Fondamentals ». A l’issue de la formation, un voucher est donné à chaque participant. Ces derniers sont invités à passer leur certification dans la foulée.

La formation est découpée en 4 modules.
Les notes ci-dessous m’auront permis d’obtenir ma certification du premier coup. J’espère qu’elles vous aideront à vous préparer. En rouge, sont notés les mots clés, concepts et noms de produits à retenir par cœur. Continuer la lecture →

Désendettement de Spring Cloud Netflix

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Le projet Spring Cloud Netflix facilite l’intégration de différents projets de la suite Netflix OSS dans des applications Spring Boot / Spring Cloud : Eureka, Zuul 1, Ribbon, Hystrix, Archaius, Feign. Jusqu’en 2018, le projet Spring Petclinic Microservices dont j’assure la maintenance utilisait ces 4 premiers projets.

Or, certains des projets historiques de Netflix OSS ne sont plus activement développés. Ils sont rentrés en mode maintenance. C’est notamment le cas d’Hystrix, de Zuul 1 et de Ribbon. En décembre 2018, lors de l’annonce de la sortie de Spring Cloud Greenwich RC1, Pivotal recommande de migrer vers des projets tiers et de nouveaux modules Spring Cloud :

Anciennement Solutions cibles
Hystrix Resilience4j
Hystrix Dashboard / Turbine Micrometer + Monitoring System
Ribbon Spring Cloud Loadbalancer
Zuul 1 Spring Cloud Gateway
Archaius 1 Spring Boot external config + Spring Cloud Config

Dans le cadre de Spring Petclinic Microservices, seul Eureka est épargné et continue de jouer son rôle d’annuaire de service. Un désendettement vers Resilience4j, Micrometer, Spring Cloud Loadbalancer et Spring Cloud Gateway s’est naturellement imposé (issue #117).

Cet article retrace les différentes étapes de migration. J’espère qu’il vous sera utile si vous avez le même chemin à parcourir.

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18 prises de notes à Devoxx France 2019

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Ce fut ma 8ième participation à Devoxx France. Les années passent et je suis toujours aussi friand de cette bulle d’oxygène dans mon quotidien encore bien trop souvent parsemé de Struts, JSF et MagicDraw. Un grand bravo aux organisateurs, bénévoles et aux speakers.

D’ici quelques jours, l’intégralité des vidéos des conférences et universités présentées lors de Devoxx France 2019 sont disponibles sur la chaîne Devoxx FR de Youtube.

Si vous souhaitez rapidement vous faire un avis sur leur contenu avant de les visionner ou si vous souhaitez garder une trace écrite de ce que vous y avez appris, je mets librement à disposition l’ensemble de mes 18 notes prises au cours de ces 3 jours riches en contenus et en découvertes.

Lors de cette édition 2019, les 2 frameworks hypes du moment Quarkus et Micronaut étaient sur le devant de la scène en permettant de développer des applications Java modernes et natives grâce à GraalVM. Poussée par l’essor des microservices, l’intégration de Java à Docker et son orchestrateur Kubernetes est de plus en plus poussée. Les indémodables étaient également de la partie : design d’API REST, montée de version de Java, qualimétrie, JavaEE (oups, pardon, JakartaEE) et sécurité.

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Dashboard Grafana dockerizé

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A l’instar de SLF4J pour les logs, Micrometer est la façade d’export de métriques utilisée par Spring Boot et ses Actuators. Micrometer supporte une douzaine de systèmes de monitoring : Datalog, Netflix Atlas, New Relic, JMX, CloudWatch, InfluxDB ou bien encore Prometheus.

Récemment, j’ai poursuivi le travail initié par Kevin Crawley pour intégrer Prometheus et Grafana dans la version microservices de Spring Petclinic. Proposée par Maciej Szarliński, l’idée consistait à remplacer les compteurs Micrometer de typeregistry.counter(« create.visit »).increment() par l’annotation @Timed.

J’ai profité de ce changement pour améliorer le packaging Docker de Grafana et en simplifier l’accès. Pour accéder au dashboard personnalisé exposant l’évolution du nombre d’animaux et de propriétaires, un docker-compose up suivi d’un clic sur l’URL du dashboard sont désormais suffisant.
Ce billet présente les configurations Docker et Grafana mises en oeuvre.

Dashboard Grafana Spring Petclinic Metrics

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