Javaの現状2024夏 / Java current status 2024 summer

2024年7月5日(金)開催の「JJUG CCC 2024 Spring報告会」の登壇資料です。
https://javaq.connpass.com/event/320843/

Transcript

1. Javaの現状2024夏 2024-07-19 JJUG CCC 2024 Spring報告会 LINEヤフー きしだ なおき
2. Javaの現状2024夏 • Javaと教育 • Javaと現代的プログラミング • Javaで動かすAI
3. Javaと教育 • Java in Education • いまJavaを勉強する意味 • 教育向けの対応
4. Java in Education • https://groups.io/g/EducationInJava • 2020から活動してるっぽい • こういう地味な活動がJavaは強い
5. いまJavaを勉強する意味 • シェア • 大規模Webサービスや金融ではやはり強い • JVM • 性能と信頼性 • 進化 • 出遅れて進化してるので、いま見てておもしろい • 言語 • 欠点はあるけど、そこまで悪くない。必要な機能はそろっている
6. 教育向けの対応 • Pythonが強いので対策が進められている • Paving the on-ramp(Sep. 2022) • (進入路を舗装する) • https://openjdk.org/projects/amber/design-notes/on-ramp • 学習しやすさのための機能 • JShell(Java 9) • javaコマンドでの実行(Java 11) • クラスの省略(Java 22 preview) • System.outの省略(Java 23 preview) • Playground • dev.java/playground
7. JShell • REPL(Read-Eval-Print Loop) • 対話的な実行 • 「Javaのプログラムの実行は面倒」への対応 • ただし実際のプログラミングとは別になってしまう >jshell | JShellへようこそ -- バージョン22 | 概要については、次を入力してください: /help intro jshell> 2+3 $1 ==> 5 jshell> var data = List.of("aa", "bb", "cc") data ==> [aa, bb, cc] jshell> data.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.joining("/")) $3 ==> "AA/BB/CC"
8. javaコマンドでの実行 • ソースファイルを直接javaコマンドで実行 • 「Javaのプログラムの実行は面倒」への対応 • javac、javaコマンドの連携は初心者は間違いがち • javacコマンドには.javaファイル、javaコマンドには.classファイル >more hello.java public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello"); } } >java hello.java Hello
9. クラスやﾊﾟﾌﾞﾘｯｸｽﾀﾃｨｯｸｳﾞｫｲﾄﾞﾒｲﾝの省略 • publicとかclassとかstaticとか配列とか、いきなりわからない • 「おまじない」 • classの省略可能 • mainメソッドはpublicやstaticじゃなくていい • 引数もなくていい >more hello.java void main() { System.out.println("Hello"); } >java --enable-preview --source 22 hello.java Hello
10. System.outの省略 • System.outもよくわからない • 9月リリースのJava 23で、クラスを省略したときにはSystem.outも省 略できるようになる。 • ちょっとルールがめんどう >more hello.java void main() { println("Hello"); } >java\jdk\jdk-23-b29\bin\java --enable-preview --source 23 hello.java Hello
11. Playground • そもそもインストールめんどう • ブラウザで直接ためしたい • https://dev.java/playground/
12. Javaと現代的プログラミング • Lambda式(Java8) • ローカル変数型推論(Java11) • パターンマッチング(Java16-) • 代数的データ型 • 軽量スレッド(Java 21)
13. Lambda式 • 関数型プログラミングの隆盛 • 関数を値として扱えるプログラミングスタイル • Webはリクエスト-レスポンスの関数的 • メソッドひとつのインタフェースのオブジェクトを関数として扱う • 関数を値として扱えるわけではないけど、主要な用途をまかなえる Function<Integer, String> fn = new Function<>() { public String apply(Integer n) { return "hello".repeat(n); } }; Function<Integer, String> fn = n -> "hello".repeat(n)
14. ローカル変数型推論 • 型を書くのは面倒 • 特に、newでは同じ型を書く必要があって冗長 • Rubyの流行で型を書かないことが流行る • Scalaの登場で型推論が流行る • ダイヤモンド型推論で型推論機構自体はもっていた • ローカル変数は寿命が短いので型がなくても理解できる ArrayList<String> strs = new ArrayList<>(); ArrayList<String> strs = new ArrayList<String>(); var strs = new ArrayList<String>();
15. パターンマッチング • instanceof • 基本的なパターンマッチ機構の導入 • record • 値保持用のクラスを定義 • パターンマッチングで値の分解 • switch • パターンマッチングによる分岐 record MyRecord(String s, int n) {} var a = switch(o) { case String s -> s.length(); case MyRecord(_, var n) -> n; default -> 0; }
16. 代数的データ型 • 代数: 掛算と足算 • record • 直積型: 型の掛算 • record Value(boolean a, byte b){} • boolean(2通り) x byte(256通り)で512通りの値を保持 • sealed class • 直和型: 型の足し算 • sealed interface Value { record BooleanValue(boolean v) {} record ByteValue(byte v) {} } • boolean(2通り) + byte(256通り)で258通りの値を保持
17. 軽量スレッド • Javaが持っているスレッドはOSサポートのスレッド • 多機能で複数CPUコアを使いこなせる • Webサーバーでは複数のリクエストのためにスレッドを使う • 通信時にCPUを遊ばせたくない • そのための並列動作としてはOSスレッドは重い • 仮想スレッド • JVM管理の軽量スレッド Thread.ofVirtual(() -> proc()).start()
18. Javaで動かすAI • Python全盛ではあるけど、仕組み的な強さはないのでワンチャン ありそう(先はとても長い) • 動かし方 • サーバーをたてて呼び出す • llama.cppをネイティブライブラリとして呼び出す • 全部Javaで書く
19. サーバーをたてて呼び出す • 外部で動いているAIサーバーを呼び出す • 例: Azure OpenAI クライアントライブラリ • 「Javaで動かす」とは言い難い
20. llama.cppをライブラリとして呼び出す • llama.cpp – C++で書かれたLLM実装 • Foreign Function API
21. 全部Javaで書く • Jlama • llama2.java • Foreign Memory APIとVector API • 基本型を定義できるProject Valhallaが必要 // matmul final int SIMD_SIZE = SPECIES.length(); final long FLOAT_SIZE = ValueLayout.JAVA_FLOAT.byteSize(); FloatVector val = FloatVector.zero(SPECIES); for (int j = 0; j < n; j+=SIMD_SIZE) { FloatVector a = FloatVector.fromMemorySegment( SPECIES, w, (i * n + j + 0*SIMD_SIZE) * FLOAT_SIZE, ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); FloatVector b = FloatVector.fromArray(SPECIES, x, j + 0*SIMD_SIZE); val = a.fma(b, val); } xout[i] = val.reduceLanes(VectorOperators.ADD);