Java生态系统里面有形形色色、五花八门的开源项目，这些项目是为了满足各种可以想象到的需求而开发的。我们很容易错过其中一些出色的项目。下面介绍七个开源Java项目，从全栈应用程序开发、微服务、Wasm到JVM替代方案，各种需求都能满足。
1.Vaadin的Hilla
Hilla是一个全栈框架，拥有基于Java的后端和JavaScript前端。它支持响应式前端框架React和Lit。
Hilla让您可以用一个简单的命令：npx @vaadin/cli init --hilla foundry-hilla搭建一个新的全栈项目。这是一个NPM命令，但它将部署带有Vite构建的前端目录的标准Maven布局，并且一切都准备就绪，使用./mvnw脚本即可协同运行。
Hilla在两个应用程序之间强制执行类型，这意味着您的IDE可以在Java API和使用它的TypeScript前端当中检测和传递更改。在这个框架中，自动完成和重构完全可以正常使用。这项功能在感觉上类似全TypeScript环境中的tRPC。
Hilla还通过JPA（在Hibernate上）与
MySQL和PostgreSQL等许多
SQL数据库集成持久性。
它有点像jHipster，但更自成一体。这意味着Hilla在它所能结合的
技术方面不是很灵活，但它为您提供了一条更平坦的跨界之路。Hilla得到了精心的维护和
记录。如果您需要用Java构建一个全栈应用程序，并且喜欢React或Lit作为前端，Hilla是一种值得考虑的出色框架。
2.jHipster
继续围绕全栈框架这个主题，我们接下来介绍jHipster。jHipster采用了一种非常灵活的方法，可以使用Java作为API中间件，将多种不同的技术整合到一个连贯的堆栈中。您可以从几个响应式前端以及众多SQL和NoSQL数据库系统中进行选择。
与Hilla一样，jHipster首先使用NPM软件包（jHipster -generator工具）生成应用程序。该工具将逐步引导您填完一份问卷，让您对其功能有一番清楚的了解。如果您碰巧遇到ERR_PACKAGE_PATH_NOT_EXPORTED错误，请参阅这里的解决方案：https://github.com/jhipster/generator-jhipster/issues/19627。
jHipster首先让您在单体式应用程序、微服务架构或网关之间进行选择，让您对该框架的范围有一些了解。如果您选择单体式应用程序，随后就可以使用Spring WebFlux把它变成一个类似响应式的应用程序。接下来，您可以选择不同类型的身份验证，比如JWT或Oauth 2。然后，您得从几个数据库系统中进行选择，比如SQL、MongoDB和Cassandra，随后从二级应用程序缓存中进行选择，比如Ehcache、Memcached或Redis。
接下来，jHipster生成器工具允许添加另外几项技术：用于搜索引擎的Elasticsearch、使用Spring WebSocket的WebSockets、作为异步消息代理的Apache Kafka，以及使用OpenAPI-generator的API优先开发技术。接下来，您可以从几个前端框架中选择一个，并生成Admin UI（如果您这么选择的话）以及几个主题。
jHipster还拥有国际化和
测试功能，它既支持Maven又支持Gradle。
这是相当强大的功能。它还能够生成域模型、数据结构以及与之配套的UI。jHipster是构建多种类型的Java应用程序的出色选择。
3.GraalVM
GraalVM项目于2018年3月问世，旨在提供更广泛的虚拟机实现。GraalVM可以做JVM能做的所有事情，还不止于此：它允许用户使用众多语言，并输出到众多目标执行环境。它还集成几种类型的编译器，包括可以增强性能的JIT（及时）编译器。
GraalVM可以运行任何编译成LLVM的语言，包括C、C++、Rust和Swift等。它还可以处理字节码语言，比如Java、Scala、Kotlin和Groovy。它还支持JavaScript、
Python、
Ruby和R语言。在未来，我们有望看到GraalVM支持Zig。
这意味着我们获得了JVM面向所有类型语言的一次写入、随处运行的优点。比如说，GraalVM可以拿来编译成LLVM字节码的C程序，使用lli命令运行它。或者，GraalVM可以使用clang直接将C代码编译成可执行文件。GraalVM输出许多（但不是所有）语言和平台的独立执行版本。
它还包括对许多目标二进制文件的支持，比如Wasm、
Linux变体、macOS、
Windows、iOS和安卓。针对许多目标，GraalVM支持无需安装GraalVM即可运行的原生映像。它还允许开发人员选择执行模式（比如JIT编译、AOT编译和解释），从而微调性能配置文件。
GraalVM得到了精心的维护和记录，拥有一个活跃的社区。整体上看，它是一个引人注目的项目，正渐渐成为一种通用语言工具。
4.Micronaut
Micronaut是Java开发方面的一个新思路，面向现代云和无服务器环境。它拥有众多功能，比如用于搭建、构建、执行和测试项目的命令行工具，支持众多技术。最重要的是，Micronaut是围绕支持AOT的控制反转（IOC）框架设计的，这种框架在面对大型代码库时保持启动时间。
再加上面向微服务的支持，比如服务发现、跟踪和容器化部署，对于现代Java开发来说，Micronaut是一种经过深思熟虑的、引人注目的选择。
Micronaut提供了基于Web的项目设计器，您可以使用它来了解可以接入到Micronaut核心的工具的种类。这个工具实质上类似Spring Initializr或jHipster的在线生成器，但它有自己的特点。Micronaut的核心是响应式，支持像RxJava和Reactor这样的响应式实现，而其他一切都建立在这个核心概念上。Micronaut包含自己的响应式HTTP客户软件。
Micronaut中的每个节点都是一个响应式组件，可以使用ZooKeeper或Eureka等集中式服务代理组合到更庞大的微服务架构中。
Micronaut使用户很容易通过一站式框架来采用最佳实践，这种框架在广度上类似Spring，但更注重具体的实现细节。对于面对基于Java的云和无服务器环境的开发人员来说，这是一个诱人的选择。
5.MicroStream
在基于Java的面向对象持久性的发展过程中，MicroStream可能代表了最终的概念完善。它获取运行时对象图的原样，允许使用面向对象编程语义将其持久化到任意数量的底层数据库系统。
MicroStream允许您遵循对象和属性这一概念，同时该框架完成保存和恢复它们的大部分工作。作为一名开发人员，您仍然需要考虑抓取策略和持久化边界等元关注点（meta concerns），但是这些元关注点的定义非常简单，基本上不会干扰应用程序代码，运行起来就像不用考虑持久化一样。
MicroStream包含根（root）的概念，它定义了持久化树的根。一个应用程序可以有多个根，如代码片段1所示。
代码片段1. 用MicroStream保存和恢复
// Saving
EmbeddedStorageManager manager = EmbeddedStorage.start();
manager.setRoot(myObject);
manager.storeRoot();
//Restoring
EmbeddedStorageManager storageEngine = EmbeddedStorage.start();
myObject = (MyClass) storageEngine.root();
MicroStream为Java中的对象持久化提供了一条新的思路，绝对值得开展任何新项目的开发人员关注。
6.TeaVM
将Java编译成Wasm（WebAssembly）仍然是一个前沿领域，但TeaVM使用户在今天就能这么做。TeaVM支持将Java字节码转换成JavaScript（类似
Google Web Toolkit）和Wasm。这些可用于创建在
浏览器内部使用Java代码和库的Web应用程序。
TeaVM的工作机理是，先将代码编译为低级的中间表示，然后进一步优化，并转译成WebAssembly指令。由此生成的代码非常高效，可以在任何支持WebAssembly的现代浏览器中运行。
TeaVM的主要优点之一是它支持流行的Java框架，比如Spring和Hibernate。开发人员可以使用这些框架来构建复杂的全栈Web应用程序，然后将代码编译成Wasm，用于基于Web的部署。
虽然TeaVM仍然是处于萌芽阶段的项目——创建者将其用于其日常工作，然后将修正版和改进添加到开源代码库中，但它似乎提供了目前从Java到Wasm的最佳途径。
总的来说，TeaVM是一个强大而灵活的工具，用于使用Java开发Web应用程序，它提供了在浏览器和其他Wasm环境中处理Java的一条有趣途径。
7.Apache Flink
Flink启动于2011年，现已发展成为一个领先的事件处理框架。爱彼迎和Netflix等许多家喻户晓的公司都将它用于实时处理，一个相对容易管理的软件包却为用户提供了强大的功能。
Apache Flink将容错和状态管理整合到分布式、对容器友好的系统中。它可以自动扩展或缩小规模，以处理动态负载。
虽然在Docker中与Kubernetes一起运行Flink很典型，但Flink也可以使用Apache Beam等框架在无服务器基础设施上运行，比如AWS Lambda、Azure Functions和Google Cloud Functions。这提供了仅需为处理过程中使用的计算资源付费的好处，便于更轻松更高效地扩展。
Flink在底层有很多功能，但简单的特性很容易掌握。比如在代码片段2中，Flink通过端口9999监视套接字，并计算在那里接收到的文本中的单词数，然后将数据输出到控制台。
代码片段2. 使用Flink处理简单文本
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String,Integer>> wordCounts = text
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) {
for (String word : value.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<String,Integer>(word, 1));
}
}
})
.keyBy(0)
.sum(1);
wordCounts.print();
您可以看到Flink与功能样式兼容，平台本身以一种可扩展、容错的方式将功能扩展到云基础设施。总之，它是一个给人留下深刻印象的项目，适用于实时事件处理。
