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Java 25: inovações que elevam o desenvolvimento de sistemas críticos

escrito por Genisson da Silva Matos

8 minutos de leitura

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O Java 25 traz um conjunto de novidades que modernizam a linguagem e tornam o ecossistema ainda mais preparado para lidar com os desafios atuais: alto volume de transações, segurança, performance e simplicidade.

Neste artigo, vamos detalhar as principais mudanças e como elas podem ser aplicadas em sistemas complexos, como aqueles usados no setor bancário, para ilustrar os ganhos práticos.

## 1. main() e Arquivos sem Classe

Até o Java 24, mesmo para executar uma linha simples de código era obrigatório declarar uma classe:

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No Java 25, finalmente podemos criar arquivos sem classe, apenas com um main() de nível superior:

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Por que isso é importante?

  • Prototipagem rápida: permite criar scripts e POCs sem a burocracia de classes. Aproxima o Java de linguagens dinâmicas como Python, JavaScript, Kotlin script.
  • Ambientes educacionais: ótimo para ensino de lógica de programação, reduzindo a barreira de entrada para iniciantes. O aluno pode focar em conceitos básicos (loops, variáveis, estruturas de dados) sem se perder em sintaxe extra.
  • Automação e scripting real com Java: torna o Java mais atraente para tarefas de automação (ex.: processar logs, consultar uma API, manipular arquivos CSV). Antes, esses casos eram dominados por Python ou Bash.
  • Integração com o ecossistema Java completo: diferente de linguagens de script, ainda temos acesso a toda a JVM e suas bibliotecas. Dá para rodar desde uma simples soma até uma consulta JPA ou chamada REST usando Spring.

Exemplos práticos

Automação de auditoria Um script único pode carrega

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Teste rápido de APIs

Ao validar integrações (ex.: APIs financeiras ou bancárias), podemos criar um “script Java” sem precisar montar toda a estrutura de microserviço:

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Ensino de algoritmos

Fica mais simples escrever exemplos clássicos de estruturas de dados:

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Comparação com outras linguagens

  • Python/Node.js: ainda dominam scripting leve, mas não têm a robustez da JVM.
  • Kotlin Script: já oferecia algo parecido, mas sem a base massiva de usuários do Java.
  • Java 25: combina a simplicidade do script com a robustez do ecossistema corporativo.

2. Primitive Types em Patterns

O pattern matching já vinha evoluindo no Java (com instanceof e switch). Agora, com o Java 25, essa funcionalidade também suporta tipos primitivos (int, long, double, etc.), eliminando a necessidade de casts manuais e tornando o código ainda mais direto.

Antes (Java 24 e anteriores)

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Agora (Java 25)

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Vantagens principais

  • Código mais limpo: elimina casts manuais e ifs redundantes.
  • Menos erros sutis: evita ClassCastException desnecessário. Unboxing tratado pelo compilador de forma consistente.
  • Integração com switch moderno: agora podemos usar switch com padrões para primitivos.

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Exemplos práticos

  1. Processamento de diferentes identificadores Em sistemas financeiros, um identificador pode chegar em múltiplos formatos (inteiro sequencial, long de alta escala, string alfanumérica).

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  1. Normalização de dados em relatórios

static double toDouble(Object valor) { return switch (valor) { case int i -> (double) i; case long l -> (double) l; case float f -> (double) f; case double d -> d; default -> throw new IllegalArgumentException("Não suportado: " + valor); }; }

//Útil para consolidar dados de diferentes fontes em um formato único.

Impacto em sistemas complexos

Mesmo em grandes aplicações (como sistemas bancários), onde os fluxos de dados são heterogêneos e vêm de diversas integrações (APIs externas, bases legadas, mensagens Kafka), essa feature:

  • Simplifica validações de tipos em pipelines de dados.
  • Reduz código cerimonial em conversões e parsing.
  • Aumenta a legibilidade de regras de negócio, principalmente quando há múltiplos formatos possíveis para um mesmo campo.

3. Structured Concurrency

Tradicionalmente, a concorrência no Java era baseada em threads, pools e futuros. Isso funcionava, mas trazia desafios:

  • threads “soltas” difíceis de gerenciar
  • propagação de erros fragmentada
  • necessidade de muita lógica manual para sincronização e cancelamento.

Com o Java 25, o modelo de Structured Concurrency traz uma nova forma de organizar tarefas paralelas, baseada no conceito de escopos estruturados:

  • você cria um scope,
  • dispara várias subtarefas,
  • aguarda todas terminarem,
  • e trata erros de forma unificada.

Antes (complexidade com Future)

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Agora (Structured Concurrency)

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  • Todas as tarefas estão dentro de um mesmo escopo.
  • Se uma falha, o escopo pode cancelar as demais.
  • O código fica mais linear e previsível.

Benefícios práticos

  • Gerenciamento simplificado: fim do caos de futures e executors espalhados. O escopo define o ciclo de vida das tarefas.
  • Propagação clara de erros: não há risco de perder exceções silenciosamente. Se uma tarefa falha, todo o escopo sabe.
  • Melhor legibilidade: o fluxo de código é mais próximo da lógica de negócio. Menos blocos aninhados de try/catch.
  • Integração natural com virtual threads: escopos estruturados funcionam muito bem com os Project Loom threads, trazendo concorrência massiva sem dor de cabeça.

Exemplos práticos

1- Requisições paralelas a serviços externos Imagine que precisamos validar uma operação consultando 3 sistemas: saldo, crédito e histórico. Com structured concurrency, o código fica direto, com todas as requisições em paralelo e tratadas juntas.

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2- Processamento de lote No processamento de grandes volumes de dados (ex.: lote de pagamentos ou reconciliação), podemos dividir a lista em partes e processar em paralelo:

try (var scope = StructuredTaskScope.<List>open()) { var parte1 = scope.fork(() -> processar(lote.subList(0, 1000))); var parte2 = scope.fork(() -> processar(lote.subList(1000, 2000)));

scope.join();
scope.throwIfFailed();

var consolidado = Stream.concat(parte1.get().stream(), parte2.get().stream()).toList();

}

Impacto em sistemas complexos

Em sistemas de alta criticidade (financeiros, telecom, e-commerce):

  • Reduz risco de inconsistência: todas as etapas de um fluxo executam ou falham juntas.
  • Simplifica arquiteturas paralelas: operações que antes exigiam frameworks pesados (CompletableFuture, RxJava) agora podem ser escritas nativamente.
  • Melhora a confiabilidade: concorrência deixa de ser uma fonte de bugs e se torna parte natural da linguagem.

4. ScopedValues

Quem já trabalhou com ThreadLocal sabe: é útil para guardar dados por thread (ex.: contexto de requisição), mas pode trazer problemas sérios:

  • risco de memory leak (variável esquecida);
  • difícil uso em virtual threads;
  • falta de imutabilidade → valores podem ser sobrescritos sem controle.

O Java 25 traz o ScopedValues como substituto moderno e seguro. Ele permite associar dados imutáveis a um escopo de execução, de forma clara e eficiente.

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  • _ScopedValue.where(...).run(...) _define o valor apenas dentro do escopo.
  • O valor é imutável → ninguém pode alterá-lo durante a execução.
  • Fora do escopo, a variável deixa de existir.

Benefícios principais

  • Imutabilidade garantida: diferente de ThreadLocal, os valores não podem ser sobrescritos, evitando efeitos colaterais.
  • Segurança em ambientes concorrentes: funciona perfeitamente com virtual threads do Project Loom. Cada escopo tem sua cópia isolada, sem “vazamento” entre requisições.
  • Gestão de contexto simplificada: ideal para carregar dados como ID da transação, credenciais, ou dados de auditoria. Não é necessário passar esses valores manualmente em todos os métodos.

Exemplos práticos

1- Rastreabilidade de requisições Em sistemas distribuídos, rastrear um request end-to-end é essencial. Com ScopedValues:

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2 - Contexto de autenticação Em sistemas financeiros, cada operação precisa do contexto do usuário logado.

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3- Integração com Structured Concurrency ScopedValues se integram naturalmente com Structured Concurrency. Todos os subtarefas criadas herdam o mesmo escopo:

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Impacto em sistemas complexos

  • Observabilidade: IDs de rastreamento, métricas e logs passam a ser mais fáceis de correlacionar.
  • Segurança: informações críticas (como tokens ou credenciais temporárias) ficam limitadas ao escopo da requisição.
  • Legibilidade: reduz poluição de parâmetros em métodos (não precisa passar requestId para todos).
  • Eficiência: evita problemas de vazamento e sobrecarga de ThreadLocal.

5. StableValues

Muitas vezes, durante a execução de um fluxo, precisamos inicializar um valor apenas uma vez e reutilizá-lo em diferentes partes do código. Antes do Java 25, isso era feito com padrões como:

  • volatile + synchronized
  • AtomicReference
  • ou lazy initialization manual.

Essas soluções eram verbosas, propensas a erro e difíceis de manter em sistemas concorrentes.

O Java 25 traz o StableValues, um novo recurso que resolve esse problema de forma elegante: ele garante que um valor será computado apenas uma vez, armazenado de forma estável e reutilizado em todo o escopo.

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  • StableValue.of() cria um contêiner vazio.
  • orElseSet(supplier) só executa o supplier uma vez.
  • Nas chamadas seguintes, retorna o mesmo valor já calculado.

Benefícios principais

  • Inicialização única garantida: evita chamadas redundantes e inconsistentes.
  • Performance: ideal para valores caros de calcular (ex.: consultas externas, geração de tokens).
  • Concorrência segura: projetado para funcionar bem em ambientes multi-thread e com virtual threads.
  • Legibilidade: substitui padrões complexos de lazy init por uma API clara e expressiva.

Exemplos práticos

1- Token de autenticação Em sistemas que chamam APIs externas, o mesmo token pode ser reutilizado ao longo de uma requisição:

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2- Configuração carregada sob demanda Carregar configurações do banco ou de um arquivo só quando realmente necessário:

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3- Integração com ScopedValues StableValues pode ser usado junto com ScopedValues para valores que precisam ser únicos por escopo:

static final ScopedValue<StableValue> TOKEN_CTX = ScopedValue.newInstance();

void executarFluxo() { ScopedValue.where(TOKEN_CTX, StableValue.of()) .run(() -> { String token = TOKEN_CTX.get().orElseSet(AuthService::gerarToken); chamarServico(token); }); } /* Cada requisição terá seu próprio StableValue, mas inicializado apenas uma vez dentro do escopo */

Impacto em sistemas complexos

  • Eficiência em chamadas externas: evita múltiplas chamadas redundantes ao mesmo serviço (ex.: autenticação, metadados).
  • Consistência de dados: garante que todas as partes de um fluxo usem exatamente o mesmo valor inicializado.
  • Menos boilerplate: substitui padrões tradicionais como double-checked locking.
  • Segurança: compatível com concorrência massiva (ex.: milhares de virtual threads).

6. Chaves Criptográficas e Certificados (PEM/Key API)

Segurança é um dos pilares de qualquer sistema moderno — ainda mais em setores críticos como o financeiro, onde certificados digitais, chaves assimétricas e criptografia são indispensáveis.

Até o Java 24, manipular chaves e certificados em formato PEM ou PKCS exigia:

  • uso de bibliotecas externas (BouncyCastle, OpenSSL wrappers, etc.);
  • muito código boilerplate para converter strings PEM em PublicKey, PrivateKey ou X509Certificate.

O Java 25 traz suporte nativo para lidar com PEM-encoded keys e certificados. Isso torna a linguagem mais preparada para aplicações corporativas que dependem fortemente de criptografia.

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Benefícios principais

  • Menos dependências externas: antes: dependência do BouncyCastle ou parsing manual. Agora: suporte direto na JDK.
  • Maior segurança: Implementação oficial da Oracle/OpenJDK, auditada e padronizada.
  • Menor risco de vulnerabilidades vindas de libs de terceiros.
  • Produtividade: construtores e parsers simplificados reduzem código cerimonial.
  • Adoção facilitada em ambientes regulados: sistemas que precisam atender normas (ex.: PCI DSS, LGPD, PSD2) podem depender apenas da JDK, facilitando auditorias.

Exemplos práticos

1- Carregando certificado PEM de servidor

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2- Assinando mensagens com chave privada

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3- Validando assinatura com chave pública

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Impacto em sistemas complexos

  • Facilidade de integração: bancos centrais, governos e grandes empresas expõem certificados PEM → agora suportados nativamente no Java.
  • Redução de superfície de ataque: menos dependências externas = menos pontos de vulnerabilidade.
  • Padronização: desenvolvedores podem trabalhar com uma API única e oficial para chaves e certificados.
  • Desempenho: implementação da JDK tende a ser otimizada e bem integrada com o restante da plataforma de segurança do Java.

7. Outras Mudanças Relevantes no Java 25

Além dos grandes destaques já explorados, o Java 25 vem com várias melhorias incrementais que, somadas, tornam a linguagem mais poderosa e prática para aplicações de alta criticidade, como sistemas financeiros, telecom ou e-commerce.

JEP 482 — Flexible Constructor Bodies

Tradicionalmente, os construtores em Java tinham uma estrutura rígida:

  • inicializações deviam ocorrer antes de qualquer this(...) ou super(...);
  • blocos de inicialização eram pouco intuitivos;
  • legibilidade ficava prejudicada em classes complexas.

No Java 25, os construtores ficam mais flexíveis, permitindo inicializações mais claras e expressivas.

Exemplo:

class Transacao { private final String id; private final BigDecimal valor;

public Transacao(String id, BigDecimal valor) {
    if (valor.signum() <= 0) throw new IllegalArgumentException("Valor inválido");
    this.id = id;
    this.valor = valor;
}

}

/* Isso facilita validações antes da inicialização dos campos e reduz necessidade de duplicar lógica em métodos estáticos ou builders. */

JEP 508 — Vector API

A Vector API vem evoluindo desde versões anteriores, e no Java 25 está ainda mais madura. Ela permite escrever código Java que é compilado em instruções vetoriais (SIMD) do processador, aproveitando ao máximo o hardware.

Exemplo:

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Isso é crítico em:

algoritmos de criptografia, cálculos financeiros em larga escala, machine learning e análise de dados.

JEP 509 — JFR (Java Flight Recorder) CPU-Time Profiling

O Java Flight Recorder (JFR) já era uma das melhores ferramentas de observabilidade nativas da JVM. Com o Java 25, ele ganha a capacidade de medir tempo de CPU consumido por métodos, threads e tarefas.

Isso ajuda a:

  • identificar gargalos em algoritmos,
  • monitorar consumo de CPU em ambientes de produção,
  • otimizar custo em sistemas que rodam em cloud (onde CPU = dinheiro).

Exemplo prático: Em um sistema que processa milhares de liquidações por segundo, é possível descobrir se o gargalo está no cálculo de juros, na serialização JSON ou no acesso a banco.

JEPs de refinamento (Preview & Incubator)

  • Pattern Matching enhancements → melhorias contínuas em switch e sealed classes.
  • Project Loom APIs → refinamentos em virtual threads e structured concurrency.
  • Garbage Collector (G1, ZGC, Shenandoah) → melhorias de performance e previsibilidade de latência.

Impacto combinado

  • Mais legibilidade (construtores flexíveis, pattern matching refinado).
  • Mais performance (Vector API, otimizações no GC).
  • Mais visibilidade em produção (JFR CPU-Time Profiling).
  • Mais maturidade nas novidades (virtual threads e structured concurrency cada vez mais estáveis).

Conclusão

O Java 25 mostra de forma clara a direção que a linguagem vem tomando: menos burocracia, mais expressividade e maior flexibilidade sem abrir mão da robustez que sempre a caracterizou. Por muito tempo, o Java foi visto como uma linguagem verbosa, “pesada” para tarefas simples, enquanto linguagens como Python e JavaScript dominavam os cenários de prototipagem, scripting e desenvolvimento ágil.

Com os novos recursos, o Java começa a quebrar essa barreira semântica:

  • main sem classe → scripts rápidos, tão simples quanto Python;
  • pattern matching com primitivos → código mais declarativo, próximo ao estilo funcional de linguagens modernas;
  • structured concurrency e scoped/stable values → abstrações de concorrência e contexto que são mais seguras e consistentes que os modelos tradicionais de Node.js (event loop) ou Python (asyncio);
  • API nativa para criptografia e certificados → integração de primeira classe para cenários críticos, sem precisar recorrer a bibliotecas externas.

Em outras palavras, o Java não está apenas copiando a simplicidade de linguagens dinâmicas, mas elevando o nível ao trazer essas facilidades para dentro de um ecossistema que já é conhecido por sua segurança, performance e maturidade.

Claro, linguagens como Python e JavaScript ainda mantêm vantagens em nichos específicos:

  • Python continua imbatível na área de ciência de dados e machine learning pela riqueza de bibliotecas;
  • JavaScript reina no desenvolvimento web front-end.

Mas o Java 25 mostra que, quando o assunto é back-end de missão crítica, ele está não só acompanhando, mas muitas vezes superando essas linguagens:

  • mais semântica e clareza sem abrir mão de tipagem forte;
  • mais ferramentas modernas de concorrência que escalam melhor em servidores com milhares de requisições;
  • e a solidez de um ecossistema que roda bancos, telecomunicações e governos no mundo inteiro.

O Java 25 não é apenas uma atualização técnica. É uma declaração de propósito: continuar sendo a espinha dorsal dos sistemas críticos do mundo, ao mesmo tempo em que se reinventa para ser tão ágil e expressivo quanto as linguagens modernas que antes dominavam o espaço da flexibilidade.

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