原文はこちら。
The original article was written by Alina Yurenko (Developer Advocate for GraalVM, Oracle Labs).
https://medium.com/graalvm/welcome-graalvm-for-jdk-24-7c829fe98ea1

本日、GraalVM for JDK 24をリリースしました。

https://www.graalvm.org/downloads/

これまで通り、Java 24のリリース日にあわせてGraalVMをリリースします。これにより、Java 24 JDKとしてGraalVMをご利用いただけます。

すでにGraalVMのダウンロード、リリースノートで詳細をご確認いただける状態です。このエントリを読み進めて、今回のリリースで新たに追加された機能をご覧ください。

Release notes
https://www.graalvm.org/release-notes/JDK_24/

More Peak Performance with Machine Learning 🙌

Native ImageにおけるMLベースのプロファイル推論については、ご存知の方もいらっしゃるかもしれません。

Machine Learning-Driven Static Profiling for Native Image
https://medium.com/graalvm/machine-learning-driven-static-profiling-for-native-image-d7fc13bb04e2
https://logico-jp.dev/2024/12/28/machine-learning-driven-static-profiling-for-native-image/

ユーザーが提供するプロファイリング情報が存在しない場合、Oracle GraalVMのNative Imageは事前学習済みのMLモデルを使用して、制御フローグラフの分岐の実行確率を予測します。これにより、Native Imageのピーク性能をそのまま向上させる強力な最適化が可能になります。今回のリリースでは、新世代のML対応プロファイル推論であるGraalNNを導入しています。

GraalNN: Context-Sensitive Static Profiling with Graph Neural Networks
https://2025.cgo.org/details/cgo-2025-papers/45/GraalNN-Context-Sensitive-Static-Profiling-with-Graph-Neural-Networks

GraalNN により、幅広いマイクロサービスベンチマーク（Micronaut、Spring、Quarkus など）において、平均で約 7.9% のピークパフォーマンスの向上が確認されています。

この最適化を有効にするには、-O3（ピークパフォーマンスの最適化）フラグをOracle GraalVM Native Imageに渡す必要があります。このアプローチではトレーニング実行とフォローアップビルドは不要であり、1回のビルドだけでピークスループットの向上が得られることに注意してください。

実装の詳細については、今年の International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO) で発表予定の論文GraalNN: Context-Sensitive Static Profiling with Graph Neural Networksをご覧ください。弊社では、この最適化のさらなる改善に取り組んでいます。JDK 25 向けの GraalVM では、さらに高いパフォーマンスを期待してください。

Even Smaller Native Executables 📦

GraalVM Native Imageのビルドプロセスにおいて、point-to解析は重要な部分です。Javaプロジェクトには依存関係由来で数万ものクラスが含まれることがありますが、到達可能なクラス、メソッド、フィールドを解析することで、すべてのメソッドのコンパイルを回避できます。

今回のリリースでは、SkipFlowを導入しています。これは、point-to解析の拡張機能で、解析実行中に基本値を追跡し、分岐条件を評価します。これにより、ビルド時間の長期化を避けながら、約6.35%小さいバイナリを生成できるようになりました。実際、SkipFlowを有効にすると、解析およびコンパイルするメソッドが少なくなるため、イメージのビルドがさらに若干高速化する傾向があります。

この最適化の詳細については、当社のCGOの論文「SkipFlow: Improving the Precision of Points-to Analysis using Primitive Values and Predicate Edges」および近日中に公開予定の続報ブログ記事をご覧ください。

SkipFlow: Improving the Precision of Points-to Analysis using Primitive Values and Predicate Edges
https://2025.cgo.org/details/cgo-2025-papers/17/SkipFlow-Improving-the-Precision-of-Points-to-Analysis-using-Primitive-Values-and-Pr

この最適化はGraalVM 24に実験的な機能として含まれていますが、まだデフォルトでは有効になっていません。-H:+TrackPrimitiveValuesおよび-H:+UsePredicatesフラグを使ってテストできます。GraalVM for JDK 25でデフォルトで有効にする予定ですので、ご意見をお寄せください。

Premain Support for Java Agents 🥷

ユーザーとパートナーの両方から共通して寄せられた要望の1つが、Native ImageにおけるJavaエージェントのサポート拡張でした。これまで、エージェントはNative Imageでサポートされてはいたものの、いくつかの制約がありました。

• エージェントはビルド時にすべてのクラスを実行して変換する必要があった
• エージェントのpremainはビルド時にのみ実行
• すべてのクラスがエージェントJARに存在する必要があった
• エージェントはNative Imageで使用されるクラスを操作してはいけなかった

今回のリリースでは、実行時におけるエージェントのサポートに向けた第一歩を踏み出しました。静的エージェントのpremainのサポートを追加し、現在は次のように動作します。

Add premain for static agent support #8988
https://github.com/oracle/graal/pull/8988

• コンパイル時に、-H:PremainClasses=を使用してpremainクラスを設定
• 実行時に、-XX-premain:[class]:[options]を使用してプレメインの実行時オプションを設定

これにより、Native Imageが実際に実行された際に、premainメソッドを初期化できるようになりました。

この機能への貢献に対して、Alibabaに感謝いたします。

JDK 25では、GraalVMでさらに多くの作業を予定しています。それまでの間、Native Imageで使用したいエージェントを教えていただけると助かります。GitHubのチケットまたは当社のコミュニティプラットフォームからお知らせください。

[GR-55707] Java Agents Support in Native Image #8177
https://github.com/oracle/graal/issues/8177
GraalVM Community
https://www.graalvm.org/community/

Vector API support in Native Image 🚀

Vector APIは、最適なベクトル命令に確実にコンパイルするベクトル計算を可能にし、同等のスカラー計算よりも優れたパフォーマンスをもたらします。

JEP 469: Vector API (Eighth Incubator)
https://openjdk.org/jeps/469

このリリースでは、GraalVM上でより多くのVector API演算を最適化するための作業を継続し、ターゲット・ハードウェアでサポートされている場合、より多くの演算がSIMDコードに効率的にコンパイルされるようになりました。

• Vector APIマスクの演算
• マスクされたベクターAPIのロードとストア
• 一般的なVector API再配置演算
• メモリセグメントへの、またはメモリセグメントからのVector APIロード/ストア

さらに、Native ImageのVector APIサポートがJITと同等になったことを発表できることを嬉しく思います。Native Imageのビルド時にVector APIの最適化を有効にするには、ビルド時に--add-modules jdk.incubator.vectorと-H:+VectorAPISupportオプションを渡す必要があります。

Vector APIが真に輝く分野のひとつは、大規模言語モデル (Large Language Models, LLM) です。計算負荷の高い演算のほとんどが行列とベクトルの乗算だからです。例として、我々の同僚Alfonso² Peterssenの趣味のプロジェクトであるLlama3.javaをご覧ください。

Practical Llama 3 inference in Java
https://github.com/mukel/llama3.java
Alfonso² Peterssen
https://github.com/mukel

これは純粋なJavaで実装された1ファイルのローカルLLM推論エンジンで、JavaのVectorとFFM APIの最新機能と、GraalVMによる強力な最適化を利用しています。これらすべてを組み合わせることで、GraalVM Native Imageでコンパイルされ、純粋にCPU上で動作する、非常に高速なローカルLLMアシスタントを手にできます。

GraalVMの最適化により、モデルの 「反応 」は驚くほど速いことがわかるかと思います。このデモでは、4.5ビット/ウェイト量子化の1BパラメータLlama 3.2モデルが52.25トークン/秒で実行されています。さらに、ビルド時にモデルをプリロードするなど、より積極的なAOT最適化を利用することで、スタートアップのオーバーヘッドを完全になくしています。

AOT model preloading
https://github.com/mukel/llama3.java?tab=readme-ov-file#aot-model-preloading

GraalVM上のVector APIサポートは実験的である点にご注意ください。最適化されたVector API操作の数をさらに改善するため、フィードバックをいただければ幸いです。

Full support for Vector API in GraalVM #10285
https://github.com/oracle/graal/issues/10285

More efficient applications with Native Image 🌿

Native Imageは、アプリケーションの高速起動、低メモリ、低CPU使用率、コンパクトなパッケージングでよく知られています。最近、コミュニティからの関心が高まっているNative Imageのもう一つの側面があります。それはリソースの節約です。AOTコンパイルと最適化のおかげで、Native Imageアプリケーションはより効率的に実行することができ、電力使用量を含むリソース消費量を削減できます。例として、JITとNative Imageで動作するSpring PetClinicのエネルギー消費量を、負荷が増加するいくつかのシナリオで測定しました。

A sample Spring-based application
https://github.com/spring-projects/spring-petclinic

ご覧になるとわかるように、Native Imageアプリケーションは 、一定の負荷がかかった状態でも、一貫して 消費電力が少ないことがわかります。私たちの最初の調査結果は、Ionut Balosinが実施したコミュニティによる研究とも一致しています。

Analyzing JVM Energy Consumption for JDK 21: An Empirical Study
https://ionutbalosin.com/2024/03/analyzing-jvm-energy-consumption-for-jdk-21-an-empirical-study/

アプリケーションのリソース使用量を削減する方法をお探しなら、GraalVMでのコンパイルをご検討ください。

New security features in Native Image🛡️

ご存知かもしれませんが、Oracle GraalVMのNative Imageは、脆弱性スキャンに不可欠なSBOMサポートを提供しています。CycloneDXフォーマットでSBOMファイルを生成するには、ネイティブ実行ファイルに埋め込む場合は--enable-sbomフラグを、リソースパスに追加したりJSONとしてエクスポートする場合は--enable-sbom=classpath,exportフラグを渡す必要があります。

このフラグを使用すると、どのプロジェクトでもこの方法でSBOMを生成できますが、さらに正確なSBOMのためには、 GraalVM Native Image用のMavenプラグインを使用することをお勧めします。

Maven plugin for GraalVM Native Image
https://graalvm.github.io/native-build-tools/latest/maven-plugin.html

このプラグインは、cyclonedx-maven-pluginを使用してベースラインSBOMを作成します。ベースラインSBOMでは、シェーディングやファットJARを使用するときに厄介な作業である、Native Imageがクラスをそれぞれのコンポーネントへの関連付けのために、どのパッケージ名がコンポーネントに属するかを定義します。この協調的なアプローチで、Native Image はコンポーネントと依存関係をより積極的に削除し、最小限の SBOM を作成できます。

これらの機能強化はプラグインバージョン 0.10.4 から利用可能で、--enable-sbomオプションを使用するとデフォルトで有効になります。

このリリースでは、依存関係ツリーのサポートも追加されました。SBOMは、CycloneDX依存関係フィールドフォーマットを使い、コンポーネントの関係についての情報を提供するようになりました。この依存関係情報は、Native Imageの静的解析呼び出しグラフから取得します。依存関係グラフを分析することで、特定のコンポーネントがアプリケーションに含まれる理由を理解できます。例えば、SBOMで予期しないコンポーネントを発見すると、依存関係グラフを使ってそのコンポーネントが含まれていることを追跡し、アプリケーションのどの部分でそのコンポーネントが使用されているかを特定できます。

さらに、SBOMコンポーネントに対するクラスレベルのメタデータのサポートを追加しました。これは--enable-sbom=class-levelで有効にできます。このメタデータには、ネイティブ実行可能ファイルの一部である Javaモジュール、クラス、インタフェース、レコード、アノテーション、列挙型、コンストラクタ、フィールド、メソッドが含まれています。この情報は、影響を受ける SBOM コンポーネントを含むネイティブ実行可能ファイルが実際に脆弱であるかどうかを判断するための高度な脆弱性スキャンや、脆弱性スキャンの偽陽性率を低減するための、またネイティブ実行可能ファイルにどのコンポーネントが含まれているかをよりよく理解するためのスキャンに有用です。クラスレベルのメタデータを含めると、SBOM のサイズが大幅に増大することに注意してください。ネイティブ実行ファイルの内容に関する詳細な情報が必要な場合にのみ、メタデータを含めるようにしてください。

また、 GraalVMのGitHubアクションにもSBOMサポートを追加しました。

GitHub Action for setting up GraalVM distributions.
https://github.com/graalvm/setup-graalvm

Native Imageとともに非常に正確なSBOMを自動的に生成し、GitHubの依存関係送信用APIに送信できるようになりました。

REST API endpoints for dependency submission
https://docs.github.com/en/rest/dependency-graph/dependency-submission?apiVersion=2022-11-28

これにより、GitHubが提供するすべての強力なセキュリティ・ツールとのシンプルな統合が可能になります。

• GitHub Dependabotによる脆弱性の追跡
• GitHub Dependency Graphを使った依存関係の追跡。Dependency Graphは、提出されたSBOMコンポーネントとGitHubが自動的に推測するものの結合を表示します。

About Dependabot
https://docs.github.com/en/code-security/getting-started/dependabot-quickstart-guide#about-dependabot
About the dependency graph
https://docs.github.com/en/code-security/supply-chain-security/understanding-your-software-supply-chain/about-the-dependency-graph

この機能はsetup-graalvmのnative-image-enable-sbomオプションで有効にできます。

Build reports

Native Imageのビルドと生成された実行ファイルの内容をよりよく理解するために、ビルドレポートを使用できます。ビルドレポートはNative Imageのビルドと一緒に生成されるHTMLのレポートで、以下の詳細情報を提供します。

ビルド・レポートを使い始めるには、アプリケーションのビルド時に--emit build-reportを渡す必要があります。ビルド・レポートの詳細については、ドキュメントを参照してください。

Native Image Build Report
https://www.graalvm.org/latest/reference-manual/native-image/overview/build-report/

Debugging updates

このリリースでは、デバッグについてもいくつかアップデートしています。

GDB Python スクリプト (gdb-debughelpers.py) を追加し、ネイティブ・イメージのデバッグ体験を改善しました。

Debug Native Executables with a Python Helper Script
https://www.graalvm.org/dev/reference-manual/native-image/guides/debug-native-image-process-with-python-helper-script/

Windows x64 のアンワインド情報を出力するサポートを追加しました。これにより、デバッガやプロファイラなどのネイティブツールでのスタックウォーキングが可能になりました。

デバッグ情報を DWARF4からDWARF5に更新し、DWARF型単位で型情報を格納するようにしました。これにより、デバッグ情報のサイズを 30%削減できました。

Monitoring updates 📈

LinuxとmacOSでのjcmdサポートを実験的に追加しました。jcmdは診断コマンドのリクエストを送信するために使用され、これらのリクエストは Java Flight Recordingsの制御、トラブルシューティング、アプリケーションの診断に役立ちます。jcmdを試すには、アプリケーションのビルド引数に--enable-monitoring=jcmdを追加してください。詳細はドキュメントを参照してください。

Java Diagnostic Command (jcmd) with Native Image
https://www.graalvm.org/jdk24/reference-manual/native-image/debugging-and-diagnostics/jcmd/

この機能に対するRed Hat社の貢献に感謝いたします。

Usability 👩‍💻

• シリアライズ JSONメタデータからcustomTargetConstructorClass フィールドを削除しました。シリアライズのために型を登録するときに、すべての可能なコンストラクタがデフォルトで登録されるようになりました。RuntimeSerialization.registerWithTargetConstructorClassは非推奨になりました。
• シリアライズJSON到達可能性メタデータは、serializableフラグを使ってリフレクションメタデータに含めることができるようになりました。

通常のserialized.Typeの場合、このようなエントリは次のようになります。

{
  "reflection": [
    {
      "type": "serialized.Type",
      "serializable": true
    }
  ]
}

プロキシクラスの場合

{
  "reflection": [
    {
      "type": {
        "proxy": ["FullyQualifiedInterface1", "...", "FullyQualifiedInterfaceN"],
        "serializable": true
      }
    }
  ]
}

Miscellaneous

Native Imageは、AArch64上でarmv8.1-aをデフォルトでターゲットとするようになりました。同じCPU機能を持つマシン内で最高の互換性を実現するには-march=compatibilityを、最高のパフォーマンスを実現するには-march=nativeを使用してください。

Javaモジュールシステムベースのサービスロードのサポートを追加しました。例えば、

module Foo {
  provides MyService with org.example.MyServiceImpl;
}

をmodule-info.javaで指定できるようになりました。

Community and Ecosystem

InfoQのJava 2024 Trends Reportによると、GraalVM、特にNative Imageは現在、early majorityによって使用されているテクノロジーと考えられています。

InfoQ Java Trends Report – December 2024
https://www.infoq.com/articles/java-trends-report-2024/

私たちのチームとコミュニティによるNative Imageの安定化、高速化、本番環境で使用できるようにするための継続的な作業が評価されていることを嬉しく思います。Native Imageに加えて、GraalPyとGraalWasmがInnovatorsで取り上げられていることも喜ばしいことです！🚀

GitHubでホストされているプロジェクトのメンテナにとって素晴らしいニュースです。setup-javaを使用してGraalVMを簡単に使用できるようになりました！🎉

actions / setup-java
https://github.com/actions/setup-java/releases/tag/v4.4.0

GitHubの話題が出たついでに、GitHubのLinux ARM64ホストランナーを使用してGraalVMでビルドできるようになりました。また、setup-graalvmでもすでにサポートを追加しています。まずはお試しを。

setup-graalvm
https://github.com/graalvm/setup-graalvm

GraalVM Advisory BoardにSandra AhlgrimmとMicrosoftを迎えることができ、うれしく思います。

GraalVM Project Advisory Board
https://www.graalvm.org/community/advisory-board/
Sandra Ahlgrimm
https://bsky.app/profile/sandraahlgrimm.bsky.social

Micronaut 4.7では、LangChain4jの実験的サポートとGraalPyとの統合が追加されたました。これにより、Micronautアプリケーションで簡単にJavaからPythonコードを呼び出せるようになりました。

Micronaut Framework 4.7.0 Released!
https://micronaut.io/2024/11/14/micronaut-framework-4-7-0-released/

AWS CRT (Common Runtime) package for Javaに、Native Imageのサポートが追加されました。

AWS CRT Client for Java adds GraalVM Native Image support
https://aws.amazon.com/jp/blogs/developer/aws-crt-client-for-java-adds-graalvm-native-image-support/

GraalVM Native Imageを使用したコールドスタートのリクエスト処理時間は、リクエストの90%で4分の1に短縮されました。ウォームスタートのリクエストでは、GraalVM ネイティブイメージを使用することで、処理時間が18～25%短縮されました。

Spring Boot 3.4では、--enable-sbom=sbomでネイティブイメージをビルドする際にSBOMが自動検出されるようになりました。

Quarkusでは、AIモデルがアプリケーションやサービスと疎結合なかたちでやりとりできるようにするModel Context Protocolのサポートが導入され、GraalVM Native Imageとの連携も良好です。詳細はこちらをご覧ください。

Introducing Model Context Protocol servers project
https://quarkus.io/blog/introducing-mcp-servers/

Conclusion

この場を借りて、このリリースに貢献してくださった素晴らしいコントリビューターやコミュニティの皆さまに感謝いたします。

このリリースに対するフィードバックや、今後のリリースで実装してほしい機能に関するご意見があれば、Slack、GitHub、またはBlueSkyで共有してください。

Slack invitation
https://www.graalvm.org/slack-invitation
GitHub Issues
https://github.com/oracle/graal
BlueSky
https://bsky.app/profile/graalvm.org

さあ、新しいGraalVMを試してみてください 🚀

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