В чем преимущество используемой в java системы трансляции выполнения программ
Java Stream API: что делает хорошо, а что не очень
Настолько ли «энергичен» Java 8 Stream API? Возможно ли «превращение» обработки сложных операций над коллекциями в простой и понятный код? Где та выгода от параллельных операций, и когда стоит остановиться? Это одни из многочисленных вопросов, встречающихся читателям. Попробуем разобрать подводные камни Stream API с Тагиром Валеевым aka @lany. Многие читатели уже знакомы с нашим собеседником по статьям, исследованиям в области Java, выразительным докладам на конференциях. Итак, без проволочек, начинаем обсуждение.
— Тагир, у вас отличные показатели на ресурсе StackOverflow (gold status в ветке «java-stream»). Как вы думаете, динамика применения Java 8 Stream API и сложность конструкций выросла (на основе вопросов и ответов на данном ресурсе)?
— Верно, одно время я много времени проводил на StackOverflow, постоянно отслеживая вопросы по Stream API. Сейчас заглядываю периодически, так как, на мой взгляд, на большинство интересных вопросов уже есть ответы. Безусловно, чувствуется, что люди распробовали Stream API, было бы странно, если бы это было не так. Первые вопросы по этой теме появились ещё до выпуска Java 8, когда люди экспериментировали с ранними сборками. Расцвет пришёлся на конец 2014 и 2015-й год.
Многие интересные вопросы связаны не только с тем, что можно сделать со Stream API, но и с тем, чего нормально сделать нельзя без сторонних библиотек. Пользователи, постоянно спрашивая и обсуждая, стремились раздвинуть рамки Stream API. Некоторые из этих вопросов послужили источниками идей для моей библиотеки StreamEx, расширяющей функциональность Java 8 Stream API.
— Вы упомянули про StreamEx. Расскажите, что побудило вас к созданию? Какие цели вы преследовали?
— Мотивы были сугубо практические. Когда на работе мы перешли на Java 8, первая эйфория от красоты и удобства довольно быстро сменилась чередой спотыканий: хотелось сделать с помощью Stream API определённые вещи, которые вроде делаться должны, но по факту не получались. Приходилось удлинять код или отступать от спецификации. Я начал добавлять в рабочие проекты вспомогательные классы и методы для решения данных проблем, но выглядело это некрасиво. Потом я догадался обернуть стандартные стримы в свои классы, которые предлагают ряд дополнительных операций, и работать стало существенно приятнее. Эти классы я выделил в отдельный открытый проект и начал развивать его.
— На ваш взгляд, какие виды расчетов и операций и над какими данными действительно стоит реализовать c использованием Stream API, а что не очень подходит для обработки?
— Stream API любит неизменяемые данные. Если вы хотите поменять существующие структуры данных, а не создать новые, вам нужно что-то другое. Посмотрите в сторону новых стандартных методов (например, List.replaceAll).
Stream API любит независимые данные. Если для получения результата вам нужно использовать одновременно несколько элементов из входного набора, без сторонних библиотек будет очень коряво. Но библиотеки вроде StreamEx часто решают эту проблему.
Stream API любит решать одну задачу за проход. Если вы хотите в один обход данных решить несколько разных задач, готовьтесь писать свои коллекторы. И не факт, что это вообще получится.
Stream API не любит проверяемые исключения. Вам будет не очень удобно кидать их из операций Stream API. Опять же есть библиотеки, которые пытаются это облегчить (скажем, jOOλ), но я бы рекомендовал отказываться от проверяемых исключений.
В стандартном Stream API не хватает некоторых операций, которые очень нужны. Например, takeWhile, появится только в Java 9. Может оказаться, что вы хотите чего-то вполне разумного и несложного, но сделать это не получится. Опять же, стоит заметить, что библиотеки вроде jOOλ и StreamEx решают большинство таких проблем.
— Как вы считаете, есть ли смысл использовать parallelStream всегда? Какие проблемы могут возникнуть при «переключении» методов из stream на parallelStream?
— Ни в коем случае не надо использовать parallelStream всегда. Его надо использовать исключительно редко, и у вас должен быть хороший повод для этого.
Во-первых, большинство задач, решаемых с помощью Stream API, слишком быстрые по сравнению с накладными расходами на распределение задач по ForkJoinPool и их синхронизацию. Известная статья Дага Ли (Doug Lea) «When to use parallel streams» приводит правило большого пальца: на современных машинах обычно распараллеливать имеет смысл задачи, время выполнения которых превышает 100 микросекунд. Мои тесты показывают, что иногда и 20-микросекундная задача ускоряется от распараллеливания, но это уже зависит от многих факторов.
Во-вторых, даже если ваша задача выполняется долго, не факт, что параллелизм её ускорит. Это зависит и от качества источника, и от промежуточных операций (например, limit для упорядоченного стрима может долго работать), и от терминальных операций (скажем, forEachOrdered может иногда свести на нет выгоду от параллелизма). Самые хорошие промежуточные операции — это операции без состояния (filter, map, flatMap и peek), а самые хорошие терминальные — это семейство reduce/collect, которые ассоциативны, то есть могут эффективно разбить задачу на подзадачи и потом объединить их результаты. И то процедура объединения иногда не очень оптимальна (к примеру, для сложных цепочек groupingBy).
В-третьих, многие люди используют Stream API неверно, нарушая спецификацию. Например, передавая лямбды с внутренним состоянием (stateful) в операции вроде filter и map. Или нарушая требования к единице и ассоциативности в reduce. Не говоря уж о том, сколько неправильных коллекторов пишут. Это часто простительно для последовательных стримов, но совершенно недопустимо для параллельных. Конечно, это не повод писать неправильно, но факт налицо: параллельными стримами пользоваться сложнее, это не просто дописать parallel() где-нибудь.
И, наконец, даже если у вас стрим выполняется долго, операции в нём легко параллелятся и вы всё делаете правильно, стоит задуматься, действительно ли у вас простаивают ядра процессора, что вы готовы их отдать параллельным стримам? Если у вас веб-сервис, который постоянно загружен запросами, вполне возможно, что обрабатывать каждый запрос отдельным потоком будет разумнее. Только если у вас ядер достаточно много, либо система не загружена полностью, можно задуматься о параллельных стримах. Возможно, кстати, стоит устанавливать java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism для ограничения параллельных стримов.
Например, если у вас 16 ядер и обычно 12 загружено, попробуйте установить уровень параллелизма 4, чтобы занять стримами оставшиеся ядра. Общих советов, конечно, нет: надо всегда проверять.
— В продолжение разговора о параллелизации, можно ли говорить о том, что на производительность влияет объем и структура данных, количество ядер процессора? Какие источники данных (например, LinkedList) не стоит обрабатывать в параллель?
— LinkedList ещё не самый худший источник. Он, по крайней мере, свой размер знает, что позволяет Stream API удачнее дробить задачи. Хуже всего для параллельности источники, которые по сути последовательны (как LinkedList) и при этом не сообщают свой размер. Обычно это то, что создано через Spliterators.spliteratorUnknownSize(), либо через AbstractSpliterator без указания размера. Примеры из JDK — Stream.iterate(), Files.list(), Files.walk(), BufferedReader.lines(), Pattern.splitAsStream() и так далее. Я говорил об этом на докладе «Странности Stream API» на JPoint в этом году. Там очень плохая реализация, которая приводит, например, к тому, что если этот источник содержит 1024 элемента или менее, то он не параллелится вообще. И даже потом параллелится довольно плохо. Для более или менее нормального параллелизма вам нужно, чтобы в нём были десятки тысяч элементов. В StreamEx реализация лучше. Например, StreamEx.ofLines(reader) (аналог BufferedReader.lines()) будет параллелиться неплохо даже для небольших файлов. Если у вас плохой источник и вы хотите его распараллелить, часто эффективнее сперва последовательно его собрать в список (например, Stream.iterate(…).collect(toList()).parallelStream()…)
Большинство стандартных структур данных из JDK являются хорошими источниками. Опасайтесь структур и обёрток из сторонних библиотек, которые совместимы с Java 7. В них не может быть переопределён метод spliterator() (потому что в Java 7 нет сплитераторов), поэтому они будут использовать реализацию Collection.spliterator() или List.spliterator() по умолчанию, которая, конечно, плохо параллелится, потому что ничего не знает о вашей структуре данных и просто оборачивает итератор. В девятке это улучшится для списков со случайным доступом.
— При использовании промежуточных операций, на ваш взгляд, какое пороговое значение их в Stream — конвейере и как это определяется? Существуют ли ограничения (явные и неявные)?
Наличие методов упорядочивания коллекций во время обработки (промежуточная операция sorted()) или упорядоченного источника данных и последующая работа с ним с помощью map, filter и reduce операций могут привести к повышению производительности?
Нет, вряд ли. Только операция distinct() использует тот факт, что вход сортирован. Она меняет алгоритм, сравнивая элемент с предыдущим, а без сортировки приходится держать HashSet. Однако для этого источник должен сообщить, что он сортирован. Все сортированные источники из JDK (BitSet, TreeSet, IntStream.range) уже содержат уникальные элементы, поэтому для них distinct() бесполезен. Ну, теоретически операция filter может что-то выиграть из-за лучшего предсказания ветвлений в процессоре, если она на первой половине набора истинна, а на второй ложна. Но если данные уже отсортированы по предикату, эффективнее не использовать Stream API, а найти границу с помощью бинарного поиска. Причём сортировка сама по себе медленная, если данные на входе плохо сортированы. Поэтому, скажем, sorted().distinct() для случайных данных будет медленнее, чем просто distinct(), хотя сам distinct() ускорится.
— Необходимо затронуть важные вопросы, связанные с отладкой кода. Вы используете метод peek(), для получения промежуточных результатов? Возможно, что у вас есть свои секреты тестирования? Поделитесь, пожалуйста, ими с читателями.
— Я почему-то не пользуюсь peek() для отладки. Если стрим достаточно сложный и что-то непонятное происходит в процессе, можно разбить его на несколько (с промежуточным списком) и посмотреть на этот список. Вообще можно привыкнуть обходить стрим в обычном пошаговом отладчике в IDE. Поначалу это страшно, но потом привыкаешь.
Когда я разрабатываю новые сплитераторы и коллекторы, я использую вспомогательные методы в тестах, которые подвергают их всестороннему тестированию, проверяя различные инварианты и запуская в разных условиях. Скажем, я не только сравниваю, что результат параллельного и последовательного стрима совпадает, а могу в параллельный стрим вставить искусственный сплитератор, который наплодит пустых фрагментов при создании параллельных задач. Они не должны влиять на результат и помогают найти нетривиальные баги. Или при тестировании сплитераторов я случайным образом дроблю их на подзадачи, которые выполняю в случайном порядке (но в одном потоке) и сверяю результат с последовательным. Это стабильный воспроизводимый тест, который хотя и однопоточный, но позволяет отловить большинство ошибок в распараллеленных сплитераторах. Вообще, крутая система тестов, которая всесторонне проверяет каждый кирпичик кода и в случае ошибок выдаёт вменяемый отчёт, обычно вполне заменяет отладку.
— Какое развитие Stream API вы видите в будущем?
— Сложный вопрос, я не умею предсказывать будущее. Сейчас многое упирается в наличие четырёх специализаций Stream API (Stream, IntStream, LongStream, DoubleStream), поэтому многий код приходится дублировать четыре раза, чего мало кому хочется. Все с нетерпением ждут специализацию дженериков, которую, вероятно, доделают в Java 10. Тогда будет проще.
Также есть проблемы с расширением Stream API. Как известно, Stream — это интерфейс, а не какой-нибудь финальный класс. С одной стороны, это позволяет расширять Stream API сторонним разработчикам. С другой стороны, добавлять новые методы в Stream API теперь не так-то легко: надо не сломать все те классы, который уже в Java 8 реализовали этот интерфейс. Каждый новый метод должен предоставить реализацию по умолчанию, выраженную в терминах существующих методов, что не всегда возможно и легко. Поэтому взрывного роста функциональности вряд ли стоит ожидать.
Самое важное, что появится в Java 9, — это методы takeWhile и dropWhile. Будут мелкие приятные штуки — Stream.ofNullable, Optional.stream, iterate с тремя аргументами и несколько новых коллекторов — flatMapping, filtering. Но, в целом, многого всё ещё будет не хватать. Зато появятся дополнительные методы в JDK, которые создают стрим: новые API теперь разрабатывают с оглядкой на стримы, да и старые подтягивают.
— Многие запомнили ваше выступление в 2015 году с докладом «Что же мы измеряем?». В этом году вы планируете выступить с новой темой на Joker? О чем пойдет речь?
— Я решил делать новый доклад, который не очень творчески назову «Причуды Stream API». Это будет в некотором смысле продолжение доклада «Странности Stream API» с JPoint: я расскажу о неожиданных эффектах производительности и скользких местах Stream API, акцентируя внимание на том, что будет исправлено в Java 9.
— Спасибо большое за интересные и подробные ответы. С нетерпением ждем ваше новое выступление.
Прикоснуться к миру Stream API и другого Java-хардкора можно будет на конференции Joker 2016. Там же — вопросы спикерам, дискуссии вокруг докладов и бесконечный нетворкинг.
Плюсы и минусы программирования на Java
Не так много технологий могут похвастаться тем, что они актуальны уже более 20 лет. Однако в этом году Java заняла пятое место в списке самых популярных технологий, уступив только неоспоримым лидерам: JavaScript, HTML, CSS и SQL. Java занимает 18-е место в рейтинге любимых технологий (по результатам опроса StackOverflow) и не попадает в рейтинги ненавистных. Сегодня обсудим плюсы и минусы Java — близкого и дорогого для многих программистов языка, проверенной временем технологии с узнаваемым логотипом, в виде чашки горячего кофе.
Что такое Java-программирование: история и вклад
Java — это не только язык программирования, но и экосистема инструментов, охватывающая почти все, что может понадобиться при программировании на Java. В нее входят:
Java можно найти везде. Это основной язык разработки для Android. Он используется в веб-приложениях, правительственных веб-сайтах и технологиях обработки больших данных, таких как Hadoop и Apache Storm. Java подходит и для научных проектов, особенно в области обработки естественного языка. Язык Java преобладал и в программировании для мобильных устройств, задолго до появления смартфонов — первые мобильные игры в начале 2000-х годов были написаны на Java. Java, благодаря своей долгой истории, заработал свое место в Зале славы программирования. Индекс TIOBE, один из самых авторитетных индексов популярности программ в мире, при составлении рейтинга использует результаты поисковой выдачи. Несмотря на растущую популярность Go и Python, Java остается на вершине списка уже более десятилетия.
Индекс TIOBE, Август 2018 года
Все началось в начале 1990-х, когда команда Sun Microsystems начала разрабатывать улучшенную версию C ++ — независимую от конкретной платформы, удобную для начинающих и с автоматическим управлением памятью. Исследование привело к созданию совершенно нового языка. Название Java — одно из десятков других, предложенных командой. Сегодня логотип кофейной чашки с паром — это неприметный, но узнаваемый символ программирования. И уже неясно, что было первым: одержимость программистов кофеином или ассоциация с Java.
Как Java изменила мир программирования:
Апплеты. Еще до появления JavaScript, в Java добавили апплеты — небольшие веб-программы, которые предоставляют интерактивные элементы для визуализации и обучения. Они не используются ни для чего, кроме простой анимации, однако апплеты привлекли внимание многих программистов и подтолкнули их к разработке HTML5, Flash и JavaScript.
Разработка через тестирование. Java TDD — уже давно не экспериментальная практика, а стандартный способ разработки программного обеспечения. Введение JUnit в 2000 году считается одним из самых больших достижений Java.
Плюсы программирования на Java
Java — уже не единственный официально поддерживаемый язык для разработки на Android. Java далеко не единственный выбор в веб-программировании. Тем не менее, Java идет в ногу со временем. Давайте рассмотрим, какие преимущества предлагает Java.
+ Объектно-ориентированное программирование
Java включает в себя объектно-ориентированное программирование (OOP) — концепцию, в которой вы не только определяете тип данных и его структуру, но и набор функций, применяемых к нему. Таким образом, структура данных становится объектом, которым можно управлять для создания отношений между различными объектами.
При другом подходе — процедурном программировании — нужно следовать четким инструкциям, использовать переменные и функции. При ООП можно группировать эти переменные и функции посредством контекста, маркировать их и ссылаться на функции в контексте каждого конкретного объекта.
Сравнение процедурного и объектно-ориентированного программирования
+ Java — язык высокого уровня с простым синтаксисом и плавной кривой обучения
Java — это язык высокого уровня, то есть он похож на человеческий язык. В отличие от языков низкого уровня, которые напоминают машинный код. Языки высокого уровня преобразуется с помощью компиляторов или интерпретаторов. Это упрощает разработку, делая язык более легким для написания, чтения и обслуживания.
Hello World
Синтаксис Java основан на C ++, поэтому Java похожа на C. Тем не менее, синтаксис Java проще, что позволяет новичкам быстрее учиться и эффективнее использовать код для достижения конкретных результатов.
Java не так дружелюбен к новичкам, как Python, однако довольно прост для любого разработчика с базовым пониманием фреймворков, пакетов, классов и объектов. Он прост, типизирован и предсказуем, что позволяет учиться мыслить в правильном направлении. Кроме того, новичок всегда может обратиться к множеству бесплатных онлайн-уроков и курсов.
+ Стандарт для корпоративных вычислительных систем
Корпоративные приложения — главное преимущество Java с 90-х годов, когда организации начали искать надежные инструменты программирования не на C. Java поддерживает множество библиотек — строительных блоков любой корпоративной системы. Библиотеки помогают разработчикам создавать любые функции, которые могут понадобиться компании. Java широко распространен — это язык, который преподают в рамках введения в программирование в большинстве школ и университетов. Возможности интеграции Java впечатляют: большинство хостинг-провайдеров поддерживают Java. Более того, Java — язык, дешевый в обслуживании: работать с Java можно с любого компьютера, вне зависимости от конкретной аппаратной инфраструктуры.
+ Безопасность
Существует мнение, что Java — безопасный язык, однако это не совсем так. Сам язык не защищает вас от уязвимостей, но некоторые его функции устраняют распространенные уязвимости. Во-первых, в отличие от C, в Java нет указателей. Указатель — это объект, который сохраняет адрес ячейки памяти другого значения, что может вызвать несанкционированный доступ к памяти. Во-вторых, в Java есть Security Manager, созданная для каждого приложения политика безопасности, в которой можно указать правила доступа. Это позволяет запускать приложения Java в «песочнице» и устранять таким образом уязвимости.
+ Независимость от платформы («Написать один раз и использовать везде»)
«Написать один раз и использовать везде» (WORA) — популярная в IT-сфере фраза, с помощью которой Sun Microsystems описывает кросс-платформенные возможности Java. Можно создать Java-приложение на Windows, скомпилировать его в байт-код и запустить его на любой другой платформе, поддерживающей виртуальную машину Java (JVM). Таким образом, JVM служит уровнем абстракции между кодом и оборудованием.
Как работает WORA на Java
Все основные операционные системы, включая Windows, Mac OS и Linux, поддерживают JVM. Если ваша программа не опирается на специфичные для платформы функции и пользовательский интерфейс, ее можно с легкостью перенести: по крайней мере, большую ее часть.
+ Язык для распределенного программирования и комфортной удаленной совместной работы
Java создавался как язык для распределенного программирования: он имеет встроенный механизм совместного использования данных и программ несколькими компьютерами, что повышает производительность и эффективность труда.
Сравнение распределенного и параллельного программирования
В других языках нужно использовать внешний API для дистрибуции. В Java эта технология встроена. Специфическая для Java методология распределенных вычислений называется Remote Method Invocation (RMI). RMI позволяет использовать все преимущества Java: безопасность, независимость от платформы и объектно-ориентированное программирование для распределенных вычислений. Кроме того, Java также поддерживает программирование сокетов и методологию распределения CORBA для обмена объектами между программами, написанными на разных языках.
+ Автоматическое управление памятью
Разработчикам Java не нужно вручную писать код для управления памятью благодаря автоматическому управлению памятью (AMM). AMM также используется в языке программирования Swift и при очистке памяти приложениями, которые автоматически обрабатывают распределение и освобождение памяти. Что именно это означает?
Эффективность программы напрямую связана с памятью. При этом объем памяти ограничен. При написании приложения на языках с ручным управлением памятью, разработчики рискуют забыть выделить память, что приведет к увеличению объема занимаемой приложением памяти и проблемам с производительностью. Программы очистки памяти ищут объекты, которые больше не используются программой, и удаляют их. Это влияет на работу процессора, однако умная оптимизация и настройка позволяют снизить это влияние.
+ Многопоточность
Поток — наименьшая единица обработки в программировании. Чтобы максимально эффективно использовать время процессора, Java позволяет запускать потоки одновременно, что называется многопоточностью.
Потоки используют одну и ту же область памяти, поэтому между ними можно быстро переключаться. Потоки независимы друг от друга: один поток не влияет на работу других потоков. Это особенно полезно в играх и программах с большим объемом анимации.
Пример многопоточного выполнения
+ Стабильность и сообщество
Уже много лет развитию Java способствуют сообщество, поддержка Oracle и изобилие приложений и языков на JVM. Кроме того, постоянно выпускаются новые версии Java с новыми интересными функциями.
Сообщество разработчиков Java не имеет себе равных. Около 45% респондентов опроса StackOverflow 2018 используют Java. У Java чрезвычайно большая экосистема хорошо протестированных библиотек и фреймворков для любых задач. Начинающий разработчик, скорее всего, выберет Java: на тему Java-программирования существует более 1000 курсов на Udemy и более 300 на Coursera.
Минусы программирования на Java
Рассмотрим недостатки Java-программирования.
— Платное коммерческое использование
Недавно Oracle объявила, что с 2019 года компания начнет взимать плату за использование Java Standard Edition 8 в «коммерческих целях». За все новые обновления и исправления ошибок придется заплатить. Плата зависит от количества пользователей или компьютеров.
Текущая версия Java бесплатна для простого использования. Таким образом, каждая использующая Java компания должна оценить, насколько эффективно она использует Java. Компания должна понять, что выгоднее: искать альтернативное решение или продолжать пользоваться Java.
— Низкая производительность
У любого языка высокого уровня довольно низкая производительность из-за компиляции и абстракции с помощью виртуальной машины. Однако это не единственная причина низкой скорости Java. Например, приложение очистки памяти: это полезная функция, которая, к сожалению, приводит к значительным проблемам с производительностью, если требует больше 20 процентов времени процессора. Плохая настройка кэширования может вызвать чрезмерное использование памяти. Существует также взаимная блокировка потоков: так происходит, когда несколько потоков пытаются получить доступ к одному и тому же ресурсу. В этом случае происходит кошмар каждого Java-разработчика — ошибка из-за нехватки памяти. Тем не менее умелое планирование может решить все эти проблемы.
— Отсутствие нативного дизайна
Для создания графического интерфейса пользователя (GUI) разработчики используют различные инструменты, ориентированные для конкретного языка. Для Android-приложений есть Android Studio, которая помогает создавать приложения с нативным дизайном. Однако, когда дело доходит до пользовательского интерфейса на ПК, Java-инструмента для создания нативного дизайна нет.
Есть несколько инструментов для разработки GUI для Java: самые популярные из них — Swing, SWT, JavaFX, JSF. Библиотека Swing — это старый, но надежный кросс-платформенный инструмент, интегрированный в различные Java-IDE, в том числе Eclipse и NetBeans. Однако, если вы не используете шаблоны, вы заметите несоответствия интерфейса. SWT использует собственные компоненты, но не подходит для сложного интерфейса. JavaFX — лаконичный и современный, но слишком новый. В целом, перед созданием GUI на Java нужно подробнее изучить инструменты.
— Многословный и сложный код
Многословность кода может показаться преимуществом, которое поможет при изучении языка. Однако, длинные, чрезмерно сложные предложения затрудняют чтение и просмотр кода. Как и естественные языки, многие языки программирования высокого уровня содержат лишнюю информацию. Java — это более легкая версия неприступного C ++, которая вынуждает программистов прописывать свои действия словами из английского языка. Это делает язык более понятным для неспециалистов, но менее компактным.
Сравним Java и Python и увидим, в чем преимущество лаконичного кода Python. В Python не используются точка с запятой, круглые и фигурные скобки. Вместо «и», «или» и «нет» в качестве операторов используются «&&», «||» и «!».
Сравнение Java и Python
В заключение: где используется Java?
Большинство организаций так или иначе используют Java. Широкий спектр вариантов использования Java делает ее практически незаметной в использовании: поэтому часто возникает вопрос «где используется Java?». Давайте посмотрим, в каких сферах используется Java:
Приложения для Android. Несмотря на активный рост Kotlin, Java по-прежнему остается де-факто основным языком Android-приложений. Таким образом, все разработчики Java очень легко могут стать Android-программистами. Хотя Android использует Android SDK вместо JDK, тем не менее, код написан на Java.
Программные продукты. Помимо уже упомянутых Hadoop и Apache Storm, Java использовалась для создания Eclipse, OpenOffice, Gmail, Atlassian и других.
Финансовые программы. Java — один из самых востребованных языков в финансовой отрасли. Он используется для создания надежных, быстрых и простых веб-сайтов как на стороне сервера, так и на стороне клиента. Java также используется для моделирования данных.
Кассовые терминалы. Многие компании используют Java для создания систем PoS, поскольку их создание обычно требует кроссплатформенности и обширного штата специалистов.
Торговые системы. На Java написана Murex, популярная программа управления банками для фронтальной и обратной связи.
Программы для работы с большими данными. Hadoop написан на Java. Scala, Kafka и Spark используют JVM. Кроме того, Java предоставляет доступ к множеству проверенных библиотек, инструментов отладки и мониторинга.