腾讯TEG数据平台部编译器研发团队负责人，OpenJDK Committer，公司硬件委员会、大数据委员会委员/专家。目前负责Tencent JDK、Python虚拟机、异构编译器、自治大数据平台等，聚焦大数据/机器学习、云领域的编程语言运行时/编译器演进，软硬件协同，以及数据+AI驱动的数据中心规模系统优化等。曾领导Oracle Java核心类库北京团队等，参与了Java 8到11的演进，并牵头腾讯、京东自研JDK和加入OpenJDK社区贡献。出品极客时间畅销专栏《Java核心技术面试精讲》。
专题出品人：杨晓峰
腾讯TEG 数据平台部 编译器研发团队负责人
专题：Java创新与实践 
自 Java 9 开始，Java 进入每半年一个版本的快节奏，今年 3 月份，Java 20 已经正式发布。很多企业中，“看起来”Java 8 仍然是最主流的版本，实际上，Java前沿版本已经在相当多企业大规模生产落地，并且在一些意想不到的关键场景取得突破。本专题主要关注 Java 的创新与实践，包括但不限于讲解 Java 新版本带来的新特性， 版本升级实践经验，那些不容忽视的技术红利，以及新的架构实践，代表性框架的实践等。
杨晓峰
腾讯TEG数据平台部 编译器研发团队负责人
Java前沿版本演进与落地
介绍Java新版本的演进思路与核心特性，本讲不会从JVM开发者视角，而是从典型Java用户的生产需求角度出发，介绍业界前沿场景的探索与落地实践，供企业参考的JDK版本策略。
1. Java演进的现状与趋势
2. JDK升不动甚至没必要？不同的企业到底需要什么
3. 前沿场景的探索案例，那些触手可及的红利
    3.1 协程助力在线服务应用大幅提升
    3.2 大数据/机器学习计算降本提效
    3.3 本土应用隐含的提效机会
内容大纲
腾讯TEG数据平台部编译器研发团队负责人，OpenJDK Committer，公司硬件委员会、大数据委员会委员/专家。目前负责Tencent JDK、Python虚拟机、异构编译器、自治大数据平台等，聚焦大数据/机器学习、云领域的编程语言运行时/编译器演进，软硬件协同，以及数据+AI驱动的数据中心规模系统优化等。曾领导Oracle Java核心类库北京团队等，参与了Java 8到11的演进，并牵头腾讯、京东自研JDK和加入OpenJDK社区贡献。出品极客时间畅销专栏《Java核心技术面试精讲》。
张卫滨
大连金兰软件 软件架构师
云原生时代的Spring
本场演讲，将会立足Spring Framework 6和Spring Boot 3版本提供的新特性和Java领域前沿技术的演进以及在企业级项目中的落地实践，并展望Spring生态系统在云原生时代的新发展。
1. Spring Framework 6和Spring Boot 3时代我们要关注的重点特性(引言开场部分)
2. Spring “新”特性的落地实践和最新进展（重点内容） 反应式编程只是“看上去很美”吗 原生镜像的使用场景和业界落地实践 Spring应用的高效容器化 可观测性增强的价值 OAuth 2.0认证服务器的新选择：Spring Authorization Server K8s和服务网格时代Spring Cloud的使用场景和价值 Java 8到Java 17+升级过程中的坑和不容错过的新特性
3. Spring和Java有哪些值得期待的新变化（3、4部分会控制时间在十分钟以内） 虚拟线程会是下一项颠覆性技术 期待原生镜像与Serverless技术的深度融合
4. 新生代Java框架会对Spring带来多大的冲击 Quarkus、Micronaut、Liberty InstantOn
了解Spring家族产品和Java体系最新的发展和特性，开拓听众的视野，为业务项目的技术选型提供辅助和支撑
内容大纲
听众收益
具有十多年一线经验的软件设计师和架构师，曾参与多个大型软件项目和产品的设计与研发，乐于探索和研究新技术，翻译出版十多本技术图书，代表作《Spring实战》（第3版到第6版）、《Spring Data实战》、《RxJava反应式编程》等，担任InfoQ网站社区编辑，原创和翻译数百篇技术文章。
刘力名
比心 研发经理
比心Java 20升级的探索实践
 介绍java19+版本给后端服务带来的意义、以及比心在java升级道路上的探索和实践过程。 
1. java近年来的重大更新以及意义 
2. 比心在升级java19和集成虚拟线程实践上的探索 
3. 语音技术团队大规模升级java20的实践 
4. lts版本java21升级计划和沉淀内容分享 
1. 了解java最新的发展 
2. 了解java升级带来的巨大收益 
3. 收获比心实践java升级的实践经验
1. 后端开发者：了解多种代码精简技术及其优缺点，重点掌握 SA 技术，零风险实现对线上代码的精简
2. 团队管理者：获得一种团队代码治理、提升开发效率的手段
内容大纲
听众收益
听众收益
从业10年，致力于大规模高并发业务系统的架构设计与技术管理。先后就职于大众点评、字节跳动和比心，目前负责比心语音业务线后端技术团队。在高并发设计、系统稳定性治理、业务迭代研发过程等方面有丰富的经验。
朱文杰
阿里巴巴 技术专家
Java向量化与大数据优化
1. Java高性能计算现状
对比Java现阶段使用SIMD硬件的方式：自动向量化；调用本地库等手段。通过这些手段的对比，引入VectorAPI，提供给Java开发者直接面向SIMD硬件的编程能力
2. VectorAPI介绍
介绍VectorAPI的一些背景。并且通过1个简单的示例代码，给用户展示一个直观的应用体验。对比使用VectorAPI先后的性能，展示向量化可以带来的性能优势
3. 向量化在大数据场景的实践
1）Database - Exchange优化
Exchange完成上下游stage之间的数据交换。通过向量化实现Exchange算子的性能翻倍
2）Linear probing hash table
向量化优化Linear probing hash table，以发现的问题作为切入点，向 OpenJDK 社区提议并实现新的Vector操作：selective store/load，获得通过进入VectorAPI specification
向arm提议新增sve指令，获得通过
3）Parquet decoder的优化
通过向量化的bit-packing decoding，提升Apache Parquet Reader的性能
4. Prefetch在大数据场景的实践
通过Prefetch指令实现数据库端到端性能的大幅提升
5. Alibaba Dragonwell 11的向量化支持
VectorAPI在高版本的OpenJDK中才支持。业界JDK11的使用比JDK17更为广泛，而在成熟的生产环境中升级Java版本是一件代价高昂的事情。目前Dragonwell 11已经加入了VectorAPI的支持
了解Java新特性：VectorAPI
通过分享大数据场景的实践，让听众了解向量化优化的潜力
听众收益
阿里云 程序语言与编译器团队 技术专家。
专注于Java Hotspot编译器，主要负责编译新特性在阿里巴巴生态中的应用，并通过落地及优化实践中发现的问题作为切入点，向 OpenJDK 社区提议并贡献了多项特性，是 Panama 社区的积极参与者。曾就职于arm 与 hp，作为核心人员，在OpenJDK上实现了aarch64新一代向量化架构SVE的支持。
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