Java SE 8時代の
Java EE 7アプリケーション開発
Yoshio Terada
Java Evangelist
http://yoshio3.com
Twitter : @yoshioterada
#jdt2014_C1
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以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです
。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むこ
とはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミッ
トメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらない
で下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時
期については、弊社の裁量により決定されます。
Oracleは、米国オラクルコーポレーション及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。
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今日のアジェンダ
1. はじめに
2. Java 8 の世界
3. Java SE 8 + EE 7
Concurrency Utilities
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今日のアジェンダ
1. はじめに
2. Java 8 の世界
3. Java SE 8 +
Concurrency Utilities
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祝 Java SE 8
正式リリース
2014 年 03 月 18 日
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Java SE 8 新機能
Lambda 式 & Stream API
JavaFX
JavaScript Engine
Compact Profile
Date & Time API
Type Annotation
Java SE 8
2014年03月18日
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今日は
２つのメッセージを
お届けします
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今日のアジェンダ
1. はじめに
2. Java 8 の世界
3. Java SE 8 + EE 7
Concurrency Utilities
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今後 10 年
500億のデバイス
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全てが繋がる
時代へ !!
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Java SE 8 Compact プロファイル
各APIにどのプロファイルで
利用可能か記載されている
参考：https://blogs.oracle.com/jtc/entry/a_first_look_at_compact
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デモ
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これで終わり?!
基調講演でやったよね?
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Java EE 7は ?!
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LEGO(Java SE Embedded) & Java EE 7
WebSocket デモの構成
GlassFish v4.0.1
Java SE8/EE 7
WebSocket
ブラウザ
エンドポイント
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JSON
JSON
WebSocket
サーバ
エンドポイント
LEGO MindStorms
の操作命令を送信
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Java SE8
Embedded
JSON
JSON
WebSocket
LEGO
エンドポイント
LEGO MindStorms
の状態情報を送信
ブラウザからLEGOマインドストームを操作
WebSocket でリアムタイム IoT 通信
ブラウザからの命令
前後左右への移動
停止、スピードアップ・ダウン
LEGO からの情報
超音波センサー・データの表示
JSON でデータ送受信し
RMI に比べ低オーバヘッド
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Java SE 8/EE 7
だけで実現
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今後 10 年も Java !!
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今日のアジェンダ
1. はじめに
2. Java 8 + WebSocket
3. Java SE 8 + EE 7
Concurrency Utilities
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より応答の速い
サービスは必要ですか？
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Java EE 7 で追加されたサーバ・サイドの並列処理
Concurrency Utilities for EE
Application Servers
Web/EJB コンテナ
EJB
JSP
Servlet
Java EE 関連機能
(JAX-RS,JavaMail, CDI など)
Java SE
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Runnable
Callable
ManagedExecutor Service
ManagedScheduledExecutorService
Concurrency Utilities for EE
ContextService
ManagedThreadFactory
さて、ここで質問
(これは Java EE ではなく Java SE の質問)
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Java SE 8 時代どこがおかしい？
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そう！！Lambda 式の適用
(() -> 1); Lambda 式に修正したしこれで OK?
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Java SE 8 (Lambda式) 対応も実施
もう問題ない？！
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本当に？！
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これだけだと課題は分からない
もう少し複雑な課題で確認しましょう。
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課題
10個の並列処理タスクを実行し、
その結果、終わった順番に取得して
表示ください。
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10 個の並列タスク実行の実装方針例
1. 固定長のスレッドプールを持つ、ExecutorService を
作成する
2. ExecutorCompletionService を使用する
3. 結果を格納するリストを作成する
4. Callableを実装した10 個の並列タスクを実行する
5. 実行結果を取得する
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1. 2. 3. の実装 : 今まで同様の実装
// 1. 固定長スレッドプールを持つ ExecutorService の作成
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);!
// 2. 並列処理を実行する際、処理が完了した順に結果を取り出すサービス
ExecutorCompletionService<Integer> execCompService!
= new ExecutorCompletionService<>(exec);!
// 3. 処理結果を格納するリスト
List<Future<Integer>> futures = new ArrayList<>();
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4. タスクの実装 : MyCallable タスクの実装
public class MyCallableTaskImpl implements Callable<Integer> {!
private final int counter;!
public MyCallableTask(int counter) {!
this.counter = counter;!
}!
@Override!
public Integer call() throws Exception {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 10000);!
try {!
Thread.sleep(randomValue);!
return counter;!
} catch (InterruptedException ex) {!
logger.log(Level.SEVERE, null, ex);!
return -1;!
}!
}}
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4. 並列タスクの実装と実行
// 並列処理タスクを 10 個作成し実行
for (int i = 0; i < 10; i++) {!
// 並列タスクを別途 MyCallableTask クラスに実装
MyCallableTaskImpl task = new MyCallableTaskImpl(i);!
//タスクを実行し、実行結果をリストに追加
futures.add(execCompService.submit(task));
}
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これからは
Java SE 8の時代
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4. 並列タスクの実装と実行
Java SE 8
// 並列処理タスクを 10 個作成し実行
IntStream.range(0, 10).forEach(i -> {!
futures.add(execCompService.submit(() -> {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 10000);!
Thread.sleep(randomValue);!
return i;!
for 文はもう書かない
}));!
CallableをLambdaで実装
});
Lambda & Stream でスッキリ
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5. 実行結果の取得
// 並列処理タスクを 10 個作成し実行
for (Future<Integer> results : futures) {!
try {!
// 処理結果順に結果を取得
Integer result = execCompService.take().get();!
System.out.println(result);!
} catch (InterruptedException | ExecutionException ex) {!
// 例外処理の実装
}!
}
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これからは
Java SE 8の時代
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5. 実行結果の取得
futures.stream()!
.mapToInt(future -> {!
Java SE 8
Collection 操作はStream API
try {!
return execCompService.take().get();!
} catch (InterruptedException|ExecutionException ex) {!
return -1;!
}!
})!
.forEach(System.out::println);
Lambda & Stream でスッキリ
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プログラムの実行
10個のタスクの内、完了順にタスク番号を表示
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Java SE 8 対応も実施
もう問題ない？！
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本当に？！
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キーワードは Blocking
Future#get() で処理をブロック
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メイン・スレッドの実行
並列タスク(作成順)
1
処理時間 : 9秒
2
処理時間 : 1秒
3
処理時間 : 5秒
10
処理時間 : 2秒
後続処理を
ブロック
「後続処理をブロック」 が大きな課題
n
2
10
・・
3
1
LinkedBlockingQueue
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パフォーマンス・応答時間に影響
1
処理時間 : 9秒
n
並列処理
n
並列処理
ブロック
ブロック
ブロック
全てのタスクの結果を受け取るまで
後続の処理を実行する事は不可能
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Java SE 8 から
Future, Callable は古い !!
for 文 禁止令と同様 Callable 禁止
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CompletableFuture
を使いましょう
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CompletableFuture
はJava EE 環境でも利用可能
用途に応じて応答速度が大幅改善
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デモ
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CompletableFuture
59 個のメソッド
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CompletableFuture#supplyAsync()
supplyAsync() は開始ポイントの一つ
java.util.stream.Stream のように実装可能
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CompletableFuture による
ノン・ブロッキングの並列処理 (パイプライン処理)
他
の
処
理
を
実
行
可
能
並列処理の実行
supplyAsync!
runAsync
結果を取得し
次の処理を実行
結果を取得し
(最終)処理を実行
thenAccept!
thenApply!
themCompose!
thenRun
complete!
cancel!
ノン・ブロッキング
isCompletedExceptionally!
exceptionally!
get!
getNow!
whenComplete!
など
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CompletableFuture による
2 つの並列処理の実行結果より新たな処理を実行
CompletableFuture A
CompletableFuture B
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2 結果を取得し
別の処理を実行可能
A.acceptEither(B,**)!
A.acceptBoth(B,**)!
A.applyToEither(B,**)!
A.runAfterBoth(B,**)!
A.runAfterEither(B,**)!
A.thenAcceptBoth(B,**)!
A.thenCombine(B,**)!
各機能ごとに３種類づつ用意
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ご注意：
Java EE 7
Java EE 環境で ForkJoin を使用する
API の使用は非推奨
ExecutorService を指定可能な
メソッドを利用しましょう。
例：CompletableFuture は ExecutorService を利用可能
supplyAsync(Supplier<U> supplier, Executor executor)
thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action, Executor executor)
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CompletableFuture を使用した実装例
Java SE 8
CompletableFuture<T> tasks = !
CompletableFuture!
.supplyAsync(Supplier <U> supplier))!
.thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action)!
Stream 操作に類似したパイプライン処理
# Stream#filter().map().forEach();
メソッドの実行結果、新たな CompletableFuture を返す
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supplyAsync() の実装について
CompletableFuture<T> tasks = CompletableFuture!
.supplyAsync(Supplier <U> supplier))!
.thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action)!
•
•
supplyAsync() は Supplier を引数に持つ
Supplier は java.util.function パッケージに
含まれる関数型インタフェース
• Lambda 式で記述可能
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Lambda 式をいきなり書けない方
final int data = i;!
Supplier<Integer> func = new Supplier<>() {!
@Override!
public Integer get() {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 2000);!
mystopThread(randomValue);!
return i;!
}!
インナー・クラスとして実装して考えてみましょう
};!
Supplier は引数が無しの何か値を返す関数だと理解可能
処理を実装した後、結果を返す
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Lambda 式におきかえる
final int data = i;!
Supplier<Integer> func = new Supplier<>() {!
@Override!
public Integer get() -> {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 2000);!
mystopThread(randomValue);!
return i;!
}!
};!
メソッドの引数と、メソッドボディ部分以外を削除
引数部分とメソッド・ボディの間に矢印(->)を挿入
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CompletableFuture の実装を修正
final int data = i;!
CompletableFuture<T> tasks = CompletableFuture!
.supplyAsync(() -> {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 2000);!
mystopThread(randomValue);!
return data;!
})!
.thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action)!
Supplier の内容を supplyAsync() メソッドの引数に記述
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thenAcceptAsync() の実装について
final int data = i;!
CompletableFuture<T> tasks = CompletableFuture!
.supplyAsync(() -> {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 2000);!
mystopThread(randomValue);!
return data;!
})!
.thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action)!
•
•
•
thenAcceptAsync() は Consumer を引数に持つ
Consumer は java.util.function パッケージに含まれる関数型インタフェース
Lambda 式で記述可能
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Lambda 式をいきなり書けない方
Consumer<Integer> consume = new Consumer<Integer>() {!
@Override!
public void accept(Integer result) {!
System.out.println(result);!
}!
};!
return consume;!インナー・クラスで実装して考えてみましょう
Consumer は引数が一つで何も値を返さない関数だと理解可能
引数で取得した値を元に、別処理を実装
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Lambda 式に置き換える
Consumer<Integer> consume = new Consumer<Integer>() {!
@Override!
public void accept(Integer result) -> {!
System.out.println(result);!
}!
};!
return consume;!
Consumer<Integer> consume = (result) -> {!
System.out.println(result); }};!
return consume;!
型定義などを省略
Consumer<Integer> consume = System.out::println;!
return consume;!
メソッド参照による実装
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CompletableFuture を使用した実装結果
final int data = i;!
CompletableFuture<T> tasks = CompletableFuture!
.supplyAsync(() -> {!
int randomValue = (int) (Math.random() * 2000);!
mystopThread(randomValue);!
return data;!
})!
.thenAcceptAsync(System.out::println)!
並列処理もノン・ブロッキング実装で
より応答時間を高める事ができます
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CompletableFuture 是非ご活用ください
クライアント・サイドの実装では
利用場面は少ないかもしれません。
サーバ・サイドは用途に応じて有用
です。
Java EE 7 環境でも利用可能です。
(ManagedExecutorService)
複雑な並列処理が必要な場合は、
是非、ご活用ください。
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Graphic Section Divider
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