#jvm

New Features in Java 26

Java 26 bổ sung nhiều cải tiến về hiệu năng, bảo mật và tính năng ngôn ngữ. Đáng chú ý gồm: hạn chế sửa đổi phản chiếu (reflective) đối với trường final; loại bỏ API Applet lỗi thời; hỗ trợ AOT object caching cho mọi bộ thu gom rác (kể cả ZGC); bổ sung HTTP/3 qua QUIC trong HTTP Client API; cải thiện throughput cho G1 GC; phiên bản preview thứ hai của PEM encoding APIs; phiên bản preview thứ sáu của Structured Concurrency; phiên bản preview thứ hai của Lazy Constants; phiên bản incubator thứ mười một của Vector API; và phiên bản preview thứ tư mở rộng pattern matching cho kiểu nguyên thủy trong instanceof và switch.

Những cải tiến trong Java 26 giúp nâng cao hiệu suất thực hiện và bảo mật cho ứng dụng của bạn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất công việc và giảm rủi ro khi phát triển.

WebAssembly on the JVM: Feature Evolution, Performance, and the Transition to Endive

Andrea Peruffo đề cập đến sự phát triển của WebAssembly vượt khỏi trình duyệt, ngày càng đóng vai trò quan trọng trên máy chủ JVM.

Một lập trình viên Java cần hiểu cách WebAssembly (Wasm) đang mở rộng sang JVM để tối ưu hóa hiệu suất cho ứng dụng server-side, đặc biệt khi tìm kiếm giải pháp tương thích đa nền tảng và tăng tốc công việc tích hợp công nghệ mới.

To Cache or Not to Cache Virtual Threads

Việc sử dụng cache cho Virtual Threads trong Quarkus đang được tranh luận khi công nghệ này hứa hẹn hiệu suất siêu cao nhờ Java "siêu thanh" (supersonic) và "siêu nhỏ" (subatomic).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Quarkus tối ưu hóa hiệu suất Java bằng cách tích hợp công nghệ cache và virtual threads, giúp phát triển ứng dụng nhanh hơn và hiệu quả hơn trong môi trường hiện đại.

Quarkus 3.37.3 - Maintenance release

Phát hành phiên bản bảo trì Quarkus 3.37.3, nền tảng Java siêu nhanh (Supersonic) và siêu nhẹ (Subatomic).

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Quarkus 3.37.3 nâng cao hiệu suất ứng dụng Java bằng các cải tiến tối ưu hóa bộ nhớ và xử lý nhanh hơn gấp 10 lần so với các framework truyền thống.

Java 21 to 25: 22.7% increase in throughput (RPS) and a 20.1% reduction in average latency.

Báo cáo benchmark thực tế từ đội thanh toán quốc tế của Trendyol cho thấy việc nâng cấp từ Java 21 lên Java 25 (LTS) giúp tăng 22,7% throughput (RPS), giảm 20,1% độ trễ trung bình, tiết kiệm 63–120MB RAM và giảm 50% overhead dữ liệu mạng. Để tối ưu, cần bật -XX:+UseCompactObjectHeaders, nâng cấp Gradle lên v9.1+ và xây dựng lại image runtime thay vì chỉ thay đổi runtime.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng Java thông qua các phiên bản mới nhất, từ đó tiết kiệm tài nguyên và cải thiện trải nghiệm người dùng hiệu quả.

JRuby & Rails Compatibility Table - FastRuby.io

Bảng tham chiếu tương thích này liệt kê phiên bản JRuby từ 9.2 đến 10.1, bao gồm mức ngôn ngữ Ruby, phiên bản Java tối thiểu và phiên bản Rails hỗ trợ. JRuby 10 cải thiện thời gian khởi động nhờ AppCDS và Project CRaC, trong khi lợi thế của JRuby so với CRuby MRI bao gồm đa luồng thực sự (không có GVL), truy cập hệ sinh thái JVM và triển khai dưới dạng một artifact duy nhất.

Lập trình viên phát triển ứng dụng Rails cần tham khảo bảng so sánh này để chọn phiên bản JRuby phù hợp với yêu cầu Ruby version, Java cốt lõi và Rails version, giúp tối ưu hiệu năng, tương thích và triển khai nhanh chóng.

Hacking in the nameOf

Bài viết hướng dẫn triển khai biểu thức 'nameOf' trong Java thông qua kỹ thuật introspection bytecode.

Lập trình viên muốn khám phá cách sử dụng bytecode introspection để tạo ra biểu thức nameOf trong Java, giúp tự động hóa việc truy xuất tên thuộc tính/method từ đối tượng, đặc biệt hữu ích cho việc xây dựng các công cụ phân tích hoặc debug động.

Java 28 starts to take shape

Java 28, dự kiến phát hành vào tháng 3/2027, sẽ giới thiệu các tính năng mới như value objects, garbage collection thế hệ (generational garbage collection) và strict field initialization trong JVM.

Lập trình viên Java nên đọc bài này để cập nhật về những tính năng mới như value objects (đối tượng giá trị) và garbage collector thế hệ sẽ cải thiện hiệu suất và quản lý bộ nhớ trong tương lai, giúp tối ưu ứng dụng hiện tại và chuẩn bị cho các dự án mới.

Kotlin Coroutines Internals: Continuation, State Machines, and the Compiler Transformation

Kotlin Coroutines hoạt động nhờ cơ chế Continuation, State Machines và quá trình biến đổi của compiler, giúp các hàm suspend không chặn thread.

Những lập trình viên muốn hiểu sâu về cơ chế hiệu suất và thiết kế của Kotlin Coroutines—đặc biệt là cách suspend functions hoạt động không tắt thread, quản lý state machine và cách compiler tối ưu hóa—sẽ tìm thấy những kiến thức thiết thực để tối ưu hóa code và tránh những lỗi thường gặp trong lập trình đồng bộ asynchro.

Manual reification on the JVM

Triển khai một phần CLI của Miller bằng Java, đồng thời tận dụng tối đa hiệu suất codegen AVX-512 từ JIT.

Một lập trình viên Java cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa mã nguồn thông qua JIT (Just-In-Time Compiler) và AVX-512—kỹ thuật giúp biên dịch code thành các chỉ thị CPU cao hiệu suất mà không cần viết thủ công các hàm vector hóa.

The One-Liner That Was Eating Our Memory

Một lỗi rò rỉ bộ nhớ (memory leak) trong ứng dụng đã khiến dung lượng tiêu thụ tăng dần, buộc nhóm phát triển phải phân tích heap dump để tìm nguyên nhân. Sau cùng, họ phát hiện thủ phạm chỉ là một dòng lệnh sai sót và khắc phục nhanh chóng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phát hiện và khắc phục một lỗi memory leak bằng cách tìm kiếm một dòng mã đơn giản nhưng có thể gây tốn tài nguyên hệ thống nghiêm trọng.

Keeping Java Hot This Summer

Simon Ritter sẽ tổ chức chuyến lưu diễn tại các nhóm người dùng Java (JUG) ở Mỹ và Canada vào tháng 8 năm 2026 với buổi thảo luận chuyên sâu về quá trình khởi động và làm ấm JVM. Người tham gia có thể tìm kiếm thành phố và đăng ký tham dự.

Nếu bạn đang làm việc với Java và gặp vấn đề về hiệu suất khởi động JVM hoặc ứng dụng, bài này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách tối ưu hóa quá trình warmup và hotspot để cải thiện trải nghiệm thực tế của ứng dụng trong môi trường sản xuất.

8389219: Implement JEP 401: Value Objects (Preview) by MrSimms · Pull Request #31120 · openjdk/jdk

Đề xuất JEP 401 về Value Objects (dạng preview) đã được triển khai trong pull request #31120 của OpenJDK, nhằm giới thiệu kiểu dữ liệu giá trị mới cho Java.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách JEP 401 sẽ giúp cải thiện thiết kế OOP bằng các Value Objects (đối tượng giá trị) trong Java, giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào ID và tăng tính độc lập, hiệu suất và bảo trì cho các ứng dụng hiện đại.

A Guide to Ahead-of-Time Cache in the Java

Tìm hiểu cách sử dụng Ahead-of-Time (AOT) cache để tái sử dụng đầu ra từ lần build trước, giúp ứng dụng khởi động nhanh hơn trong những lần chạy sau.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng Java bằng cách tái sử dụng kết quả build trước đó, giúp giảm thời gian khởi động trong các lần chạy sau.

The Illusion of Velocity: What Software Engineering Rediscovered About Complexity — Part III

Node.js phù hợp tốt trong bối cảnh giảm thiểu ảo tưởng về tốc độ phát triển (velocity) và nhận diện sự phức tạp trong kỹ thuật phần mềm. Bài viết nhấn mạnh mục tiêu không phải thay thế Node.js bằng công nghệ khác, mà tập trung vào cách tối ưu hóa vai trò của nó.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng tốc độ thực sự không phải là chỉ số duy nhất, mà sự phức tạp kỹ thuật và sự hiểu biết về Node.js trong các dự án thực tế là yếu tố quyết định sự thành công lâu dài của dự án.

Java Weekly, Issue 656

Bản tin Java Weekly kỳ 656 giới thiệu về dự án Java trên màn ảnh rộng cùng thông tin Spring Cloud Contract chuyển sang nơi lưu trữ mới.

Nếu bạn đang làm việc với Spring Boot hoặc các ứng dụng microservices, bài viết này sẽ giúp bạn cập nhật về Spring Cloud Contract – công cụ quan trọng để quản lý và test giao diện API giữa các dịch vụ, giúp phát triển nhanh hơn và giảm thiểu rủi ro khi tích hợp hệ thống.

Jolt: running Clojure on Chez Scheme

Bài viết giới thiệu Jolt, một dự án cho phép chạy Clojure trên Chez Scheme, giúp tận dụng hiệu suất và tính năng tối ưu hóa của Chez Scheme.

Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa hiệu năng hoặc khám phá cách kết hợp ngôn ngữ lồng nhau như Clojure với hệ thống Scheme truyền thống, bài viết này sẽ cung cấp những kiến thức thú vị về cách chạy Clojure trên Chez Scheme, giúp bạn mở rộng kiến thức về đa dạng công cụ và hiệu suất trong lập trình.

Quarkus 3.37.4 - Maintenance release

Quarkus: Supersonic Subatomic Java

Why Java Needs Three Different Components: JDK, JRE & JVM

Why Java Needs Three Different Components: JDK, JRE & JVM public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World"); } } You click Run. A second …

From Source to Running JVM: How Gradle Builds Your Java Application

From Source to Running JVM: How Gradle Builds Your Java Application Build phases, task graphs, dependency resolution, and what actually happens when the JVM opens your JAR You type gradle build, wait …

Security Baked Into the JVM: the Safe Codebase Audit Pipeline

Bài viết cảnh báo nguy cơ tấn công chuỗi cung ứng khi hệ thống Java tải mã từ xa, vì kẻ tấn công có thể thay thế JAR hợp pháp bằng phiên bản chứa bytecode độc hại trước khi các ràng buộc bảo mật (authentication, encryption, hardened deserialization) được áp dụng. Proxy dưới dạng JAR này được tải xuống và giải mã trước khi các biện pháp bảo vệ hoạt động.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách bảo mật tích hợp sẵn trong JVM, giúp họ xây dựng hệ thống an toàn hơn bằng cách khắc phục lỗ hổng trong quá trình tải và xử lý mã nguồn từ nguồn bên ngoài.

Crack the Android Memory Interview: How Kotlin Objects Live in Stack, Heap & Method Area

Kotlin objects trong Android tồn tại trên ba vùng nhớ chính: Stack (ngăn xếp), Heap (vùng nhớ động) và Method Area (vùng phương thức), điều quan trọng mà mọi lập trình viên Android cần hiểu rõ.

Lập trình viên Android cần đọc bài này để hiểu rõ cách Kotlin quản lý bộ nhớ trong stack, heap và method area, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tránh rò rỉ bộ nhớ trong ứng dụng di động.

Java Fundamentals (0 → Deep)- The Only Java Fundamentals Guide You will Ever Need

Bài viết "Java Fundamentals (0 → Deep)" của tác giả Bhanuka cung cấp hướng dẫn toàn diện về kiến thức cơ bản đến nâng cao trong Java, được xem là tài liệu tham khảo quan trọng cho lập trình viên.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá từ cơ bản đến chuyên sâu về Java, từ cấu trúc dữ liệu đến thiết kế hướng đối tượng, giúp nâng cao kỹ năng thực hành và ứng dụng trong công việc.

How We Beat HotSpot Performance (By Cheating, But Not Like That)

ParparVM đã cải thiện hiệu năng từ chậm hơn 4,21 lần so với Java 25 (HotSpot) xuống mức tương đương về hiệu suất trung bình, trong đó 6/10 bài kiểm tra đạt hoặc vượt HotSpot, đồng thời tiêu thụ bộ nhớ đỉnh thấp hơn so với JVM.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hiệu suất JVM bằng cách áp dụng các kỹ thuật hiệu quả mà không cần phụ thuộc vào các giải pháp phi tiêu chuẩn, giúp cải thiện hiệu suất ứng dụng của mình một cách khoa học và bền vững.

Warm Up Fast, Run Lean: Vertical Scaling for Java on Kubernetes with Azul Prime and Kedify

Việc mở rộng quy mô tự động trên Kubernetes đã phát triển vượt bậc, song nhiều hệ thống sản xuất vẫn sử dụng phương pháp mở rộng phản ứng dựa trên CPU và bộ nhớ.

Những kiến thức về scaling vertikal hiệu quả bằng Kubernetes và công nghệ như Azul Prime, Kedify giúp tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng Java ngay khi CPU và bộ nhớ không còn là giới hạn, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ phản ứng trong môi trường sản phẩm.

Identifying JDK value class candidates

Dan Smith from the OpenJDK team analyzes which JDK API classes in java.base are candidates for migration to value classes under JEP 401 (Value Objects). Applying a set of criteria (no mutable fields, no synchronized methods, value-candidate superclass, etc.), he categorizes classes into records, concrete stateful/stateless, and abstract stateful/stateless groups. Key findings include 28 already-identified migration targets, 4 good candidates blocked by Serializable (UUID, Currency, KeyPair, ValueRange), and several near-term 'starter kit' additions like Runtime.Version, HexFormat, and java.security.PEM. The post also explains why enums and anonymous classes are excluded from value class consideration — enums gain little from losing identity, and anonymous classes lack syntax for modifiers.

Understanding platforms, OS, processors, and the birth of “write once, run anywhere”

Bài viết giải thích về nền tảng (platform), hệ điều hành (OS), bộ xử lý (processor) và nguồn gốc của khái niệm "write once, run anywhere" trong lập trình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nền tảng, hệ điều hành và kiến trúc CPU ảnh hưởng đến cách viết và triển khai mã, giúp tối ưu hóa và phát triển ứng dụng hiệu quả hơn.

BoxLang 1.15.0 Released: Blazing Fast Strings, Runtime Portability, and much more

BoxLang 1.15.0 cải thiện đáng kể hiệu năng xử lý chuỗi (string) nhờ đóng góp của Cristobal Escobar, đồng thời nâng cao khả năng tương thích runtime và bổ sung nhiều tính năng mới.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách BoxLang cải thiện đáng kể hiệu suất xử lý chuỗi với giải pháp mới, giúp tối ưu hóa ứng dụng của họ nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên.

I Asked GitHub Copilot to Profile a Java App. It Found a Bug in My Heap Sizing, and Offered to Fix It

Tôi yêu cầu GitHub Copilot phân tích ứng dụng Java, và nó phát hiện lỗi trong cấu hình heap size cũng như đề xuất cách sửa. Công cụ này giúp tự động hóa quy trình chạy và đo hiệu suất vòng lặp Java.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách công cụ AI tích hợp với công cụ phân tích hiệu suất (như GitHub Copilot) có thể tự động phát hiện và khắc phục lỗi trong thiết kế bộ nhớ, tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng mã.

How Does a Java Program Get Its Own Process ID

Bài viết hướng dẫn cách lấy process ID (PID) của chương trình Java thông qua các phương pháp sử dụng ProcessHandle, RuntimeMXBean và các cách cũ hơn, tương thích với nhiều phiên bản Java khác nhau.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kiểm soát và quản lý các thông số hệ thống quan trọng như PID của ứng dụng Java, giúp tối ưu hóa hiệu suất, debug hiệu quả và phát triển các giải pháp quản lý quy trình hiệu quả hơn.

Why You Should Tune Code Before Your Garbage Collector

A benchmark-driven analysis showing that optimizing Java code (specifically removing redundant SLF4J logging) has a far greater impact on latency than tuning the garbage collector. Using JLBH to test Chronicle-FIX at 50K messages/second, the results show that eliminating one log line per message reduces p99.99 latency by three orders of magnitude — from ~20ms down to single-digit microseconds. Crucially, this code change also flips the preferred GC: Shenandoah performs best with logging enabled but worst without it, while Parallel GC becomes the top choice in the optimized scenario. The key takeaway is to optimize your workload before tuning GC settings, since the workload itself determines which GC is optimal.

Kotlin Coroutines: Part 1 — Under the Hood

A beginner-friendly deep dive into how Kotlin Coroutines work under the hood. Using a restaurant kitchen analogy, it explains the difference between blocking threads, multi-threading, and coroutines. Key concepts covered include the suspend keyword, how Kotlin's compiler uses Continuation objects (state machines) to save and restore execution state, and why coroutines are more memory-efficient than OS threads — enabling hundreds of thousands of concurrent tasks without the overhead of traditional thread stacks.

JRuby at RubyConf 2026

Charles Oliver Nutter, the lead developer of JRuby, announces JRuby's presence at RubyConf 2026, marking two major milestones: 20 years since he joined Sun Microsystems to work on JRuby full-time, and two years of independent funding through Headius Enterprises. The post outlines a 30-minute conference talk covering JRuby's history and use cases — including high-scale parallelism, enterprise Java integration, Android/embedded deployment, and desktop/graphics applications. Additional events include a JRuby Hack Space at Community Day, a poolside cabana session, and a karaoke night. The post also promotes Headius Enterprises' commercial JRuby support services.

Quarkus 3.37.2 - Maintenance release

Quarkus 3.37.2 là bản cập nhật bảo trì cho phiên bản 3.37, có thể nâng cấp qua CLI bằng lệnh quarkus update hỗ trợ di chuyển từ mọi phiên bản kể cả 2.x. Toàn bộ nhật ký thay đổi được công bố trên GitHub.

Lập trình viên nên đọc vì phiên bản mới này hỗ trợ migration từ các phiên bản cũ như 2.x, giúp dễ dàng nâng cấp ứng dụng mà không gặp rắc rối về tương thích.

Reducing Android JVM allocations for less memory pressure and faster logs

The Capture SDK team reduced JVM allocation pressure on Android logging paths by replacing HashMap-based field handling with a custom ArrayFields type backed by parallel arrays. The change started as a suggestion to swap HashMap for ScatterMap, but profiling revealed the real cost was map-shaped work propagating through the entire pipeline including the JNI boundary. By introducing ArrayFields, building arrays once at final size, and passing parallel string arrays across JNI instead of Java map objects, the team achieved measurable reductions in both allocation count and logging latency. Key lessons include: measure before assuming, allocation pressure is invisible in functional tests, and SDK per-event costs multiply across millions of calls on customer devices.

Java Annotated Monthly – July 2026

Monthly curated roundup of the best Java and Kotlin ecosystem reads for July 2026. Highlights include Project Valhalla (JEP 401) confirmed for JDK 28, Kotlin turning 15, a featured section on AI developments in the Java world (Spring AI, LangChain4j, agentic workflows), tutorials on JDK 26 features, performance tuning, and serverless Java on AWS. Also covers upcoming Java conferences, Kotlin toolchain updates, and community culture pieces.

Celebrating 15 years of SAP's involvement in the OpenJDK - Mostly nerdless

SAP is celebrating 15 years of membership in the OpenJDK project, having joined on July 14, 2011. The post traces SAP's Java involvement back to 2000, including the acquisition of InQMy, development of SAPJVM, and participation in the Java Community Process. Key OpenJDK contributions highlighted include the PowerPC/AIX port (JEP 175), Helpful NullPointerExceptions (JEP 358), Elastic Metaspace (JEP 387), and JFR CPU-Time Profiling (JEP 509). SAP also maintains OpenJDK 17, 21, and 25 update release lines and holds a seat on the JCP Executive Committee. Additional ecosystem contributions include JFR tooling, async-profiler packaging, and an open-source IntelliJ profiler plugin.

Java Weekly, Issue 653

Weekly roundup of Java ecosystem news covering Amazon's two-pizza team culture, JVM security topics, AI-assisted security research finding 7 Jackson vulnerabilities, WebAssembly on the JVM via Endive 1.0, Spring Boot 4.1 with MongoDB-backed Spring Batch, SIMD vectors in HotSpot, ZGC performance retrospective, and releases including IntelliJ IDEA 2026.1.4, Quarkus 3.37.1, GraalVM 25.1.3, Elasticsearch, Micronaut, Apache Camel, and more.

Auto Vectorization and the Vector API

A deep dive into SIMD vectorization in the HotSpot JVM, covering both auto-vectorization and the Java Vector API. Topics include the SuperWord algorithm for packing scalar operations into vectors, common loop shapes (fill, copy, map, reduce), aliasing and alignment effects, and benchmarks on arrays and MemorySegments via Project Panama. The Vector API section explains when to use it over auto-vectorization, demonstrates algorithms like compress/filter, shuffle, and gather/scatter, and highlights performance pitfalls such as unavailable CPU instructions, alignment issues, and branch misprediction. Content reflects updates introduced in JDK 26, recorded at Voxxed Days Zurich 2026.

Quarkus 3.37.1 - Maintenance release

Quarkus 3.37.1 has been released as a maintenance update for the 3.37 release train. Users can upgrade via the Quarkus CLI using quarkus update, which supports migrations from any version including 2.x. The full changelog is available on GitHub, and a migration guide for 3.37 is provided for reference.