Newsletter Java: Novedades de la Semana 4 Mayo 2025

Tu newsletter semanal de Programando En Java

Hola, comunidad 👋
Esta semana viene cargada de lanzamientos y actualizaciones en el mundo Java y tecnologías relacionadas. Aquí tienes el resumen completo para estar al día con lo más relevante del ecosistema.

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🎥 Video de la Semana en YouTube: CodeCast con @danielespanadero

Esta semana charlo con Daniel Españadero (DIF), quien pasó de frutero a programador backend.

Nos cuenta cómo aprendió a programar desde cero, su experiencia en un bootcamp, cómo construyó su marca personal en YouTube, y da consejos prácticos sobre salud mental, aprendizaje continuo y el mercado laboral tech.

🚀 Una historia real, con aprendizajes valiosos para quienes están empezando o quieren crecer en programación.

OpenJDK Ecosystem – Progreso en JEPs y nueva Build EA

✅ Avances en JEPs para JDK 25:

• 2 JEPs han pasado de Proposed to Target a Targeted, es decir, ya están confirmadas para la versión final de JDK 25.

• 4 JEPs ascienden de Candidate a Proposed to Target, el paso previo a su confirmación.

• 1 nueva JEP avanza desde Draft a Candidate, lo que implica que entrará en ronda de discusión activa y posiblemente en futuras builds preliminares.

📌 Detalles completos sobre estas JEPs y su estado:
👉 https://openjdk.org/projects/jdk/25/

🧪 JEPs confirmadas para JDK 25

Esta semana se han "targeted" dos JEPs clave para Java 25. Eso significa que han superado la fase de discusión técnica y están oficialmente aprobadas para su inclusión en la próxima versión del JDK. Aquí te las resumo en detalle:

🔐 JEP 510 – Key Derivation Function (KDF) API

📌 Ver en OpenJDK | Anuncio oficial

Esta JEP introduce una API estándar para funciones de derivación de claves (KDFs), una herramienta clave en criptografía moderna. Su objetivo es ofrecer una forma segura y extensible de generar claves adicionales a partir de una clave secreta combinada con otros datos (ej. un salt o contexto).

🔗 Si quieres profundizar en KDFs desde la perspectiva de la criptografía aplicada:
cryptography.io – Key Derivation Functions

🧵 JEP 506 – Scoped Values

📌 Ver en OpenJDK | Anuncio oficial

Tras cuatro previews consecutivos (JDK 20 a 24), esta JEP alcanza su forma final y será incluida directamente en JDK 25. Scoped Values es una propuesta que mejora la forma de compartir datos inmutables entre hilos, sin los problemas de rendimiento o legibilidad de los ThreadLocal.

⚙️ JDK 25 – Early Access Build 23:

Ya puedes probar la build 23 de JDK 25. Incluye:

• Correcciones de bugs importantes respecto a la build 22.

• Mejoras en rendimiento, especialmente en el recolector de basura (GC) y manejo de strings.

🔗 Descargar Build 23 en GitHub
📄 Notas de la release
🪲 Reporte de bugs en Java Bug Database

☕ 2. Jakarta EE – Camino a EE 11 y 12

🚀 Progreso de la plataforma:

• Jakarta EE 11: Su especificación de plataforma ya está lista para GA en junio. La CI (Jenkins) está estable.

• Jakarta EE 12: El plan está casi cerrado. Solo falta revisar Jakarta Activation (19 de mayo).

📦 Nuevas especificaciones migradas:

• Jakarta Portlet 4.0 (JSR 362)

• Jakarta Portlet Bridge 7.0 (JSR 378)

• Se suma a Jakarta Query 1.0, impulsando funcionalidades modernas.

🗺️ Roadmap:

• Core Profile (dic 2024), Web Profile (abr 2025), Platform RC1 (mayo 2025)

📖 Más info en el blog de Ivar Grimstad:
👉 #JakartaEE 281

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🚀 Spring Boot 3.5.0: Novedades destacadas y lo que debes saber

El equipo de Spring acaba de lanzar Spring Boot 3.5.0, una versión que cierra el ciclo antes del salto a Spring Boot 4.0 previsto para noviembre. Aunque no es una major release, trae cambios relevantes, nuevas funcionalidades y varios ajustes que podrían impactar en tus proyectos actuales.

📢 Anuncio oficial en el blog de Spring

⚙️ Principales mejoras en configuración

Esta versión pone especial énfasis en afinar el comportamiento de Spring Boot en proyectos modernos, especialmente en entornos cloud-native y multi-módulo.

• bootstrapExecutor bean autoconfigurado
  Si defines un applicationTaskExecutor, se configura automáticamente para mejorar la inicialización en segundo plano.

• Más control con spring.task.execution.mode=force
  Incluso si defines solo un Executor, puedes forzar la creación de un AsyncTaskExecutor.

• Registro de Servlets y Filters sin XML
  Gracias a @ServletRegistration y @FilterRegistration, puedes registrar componentes web programáticamente, eliminando configuraciones XML legadas.

• WebClient más robusto
  El cliente reactivo ahora permite configurar timeouts, redirects y otros ajustes globales.

• Auto-config de OAuth2 Client más granular
  Mejora la cobertura de escenarios complejos y añade más opciones finas de configuración.

• Soporte para perfil nativeTest mejorado
  Ideal para tests en proyectos con estructura multi-módulo.

📄 Cambios detallados en configuración

🐳 Soporte para contenedores & Buildpacks

• LLdapContainer listo para Testcontainers y Docker Compose
  Simplifica pruebas de integración con servidores LDAP.

• Nuevo builder por defecto: builder-noble-java-tiny (Paketo)
  Imágenes más livianas, sin shell ni herramientas básicas. ¿Necesitas shell? Usa ubuntu-noble-run-base.

• Mejor integración con ~/.docker/config.json
  Compatibilidad con credenciales del sistema, como Keychain en macOS, desde Maven y Gradle.

🔐 Seguridad, métricas y Actuator

• Testcontainers con soporte SSL mejorado
  Ahora es posible probar conexiones seguras en Cassandra, Kafka, Redis, MongoDB, y más.

• Nuevas métricas SSL en Actuator

  • ssl.chains: cantidad y estado de cadenas de certificados.

  • ssl.chain.expiry: días restantes antes de que expiren.

• HTTP POST para lanzar jobs Quartz
  Nuevas rutas en /actuator/quartz/jobs/{grupo}/{job} permiten gestionar jobs desde endpoints REST.

• Más visibilidad con mappings
  Ahora también incluye información sobre WebMvc.fn router functions.

⚠️ Breaking Changes importantes respecto a la 3.4

• 📦 spring-boot-parent ya no se publica: debes adaptar tu pom.xml.

• 🔡 Restricciones en nombres de perfiles: solo letras, dígitos, guiones y subrayados (sin empezar/terminar con ellos).

• ✅ Propiedades *.enabled ahora solo aceptan true o false.

• 🔁 TestRestTemplate respeta configuración de follow-redirects, igual que RestTemplate.

• 📊 Formato JSON para logs ECS ahora es anidado.

• 🚫 heapdump endpoint ahora por defecto tiene acceso NONE.

• 🧵 Ya no se auto-configura un taskExecutor por defecto.

• 🧩 spring.data.redis.url ahora define el DB, ignorando spring.data.redis.database.

• 📤 Pushgateway de Prometheus ha sido reconfigurado por completo.

💥 Construye tu Backend en Minutos, No en Semanas

¿Cansado de perder tiempo construyendo infraestructura? ¡Déjalo en mis manos! Con Spring Boot JWT Starter Pack podrás lanzar tu backend YA.

• ✅ Autenticación segura con JWT

• ✅ Gestión de roles sin dolor de cabeza

• ✅ API documentada y lista para producción

• ✅ Compilación nativa para rendimiento superior

🚀 Menos configuración. Más código que importa.

🚀¡Descargar Proyecto!🚀

🧠 Spring AI 1.0 GA: ¡Integración nativa de LLMs en tus apps Spring!

📢 Después de 2 años y 8 versiones milestone, Spring AI 1.0 ya es General Availability.
➡️ Blog oficial: spring.io/blog/2025/05/20/spring-ai-1-0-GA-released

🧰 API sólida y familiar

• Beans, @ConfigurationProperties, starters... como cualquier otro proyecto Spring.

• Requiere Java 17+ y Spring Boot 3.x.

🔥 ¿Qué trae de nuevo?

🔄 Abstracciones portables: cambia de OpenAI a Azure o Bedrock en 2 líneas (sin tocar tu código).
🔍 Respuestas tipadas: convierte JSON a POJOs directamente → sin más Map<String,Object>.
Docs: API completa

🤖 Modelos soportados (chat, imágenes, embeddings…)

• Chat: GPT-4, Claude, Azure OpenAI

• Embeddings: OpenAI, Anthropic, Vertex AI

• Imagen: DALL·E, Bedrock

• Audio: OpenAI, Vertex

• Moderación: OpenAI Moderation API
  → Ver todos

📚 RAG + Vector DBs: ¡haz que tus LLMs lean tu propia base de datos!

🔍 API unificada VectorStore: Cassandra, PGVector, Pinecone, Redis, MongoDB Atlas, etc.
📦 Usa QuestionAnswerAdvisor() con ChatClient para hacer RAG en segundos.
→ Docs RAG

🔌 Model Context Protocol (MCP)

• Estandariza cómo un LLM accede a herramientas externas (¡como un climaService!).

• Spring AI soporta nativamente el protocolo MCP:

  • Clients: HTTP SSE o WebFlux

  • Servers: WebFlux, WebMVC o STDIO
    → MCP Spec | SDK Java

⚙️ Spring Initializr + Config en 2 líneas

📦 Añade “Spring AI” en start.spring.io
🔑 Config mínima:

spring.ai.openai.api-key=TU_API_KEY   spring.ai.openai.chat.model=gpt-4 

🛠️ ChatClient + Advisors

• API fluida .user("msg").call().

• Advisors listos para usar: RAG, Conversational Memory, filtros dinámicos (tag='java').
  → ChatClient | Advisors

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💡 Consejo de la semana: "Tu código no debería saber qué LLM estás usando."

¿Por qué?
Spring AI 1.0 introduce abstracciones portables como ChatClient, ImageClient y EmbeddingsClient que desacoplan tu lógica del proveedor (OpenAI, Anthropic, Azure…). Esto significa que:

• ✅ Puedes cambiar de modelo sin tocar tu código.

• ✅ La configuración vive en application.properties.

• ✅ Ganas flexibilidad, reduces vendor lock-in y puedes optimizar costes.

Ejemplo:

spring.ai.openai.api-key=tu-api-key spring.ai.openai.chat.model=gpt-4

Cambia a Claude con:

spring.ai.anthropic.api-key=otra-api-key spring.ai.anthropic.chat.model=claude-3 

Y tu código Java permanece exactamente igual.

ChatResponse response = chatClient.user("¿Cómo empiezo con Spring AI?").call(); 

Este enfoque tipo-safe y desacoplado es lo que hace que Spring AI brille frente a otros SDKs: sigue el estilo Spring que ya conoces, pero aplicado al mundo LLM. 🌱✨

📩 Si te ha gustado esta edición, compártela con otros desarrolladores y nos vemos la próxima semana con más novedades.

¡Feliz coding! 🚀

Ricardo