新闻速读：Red Hat公布Quarkus 4 GA
10月9日，Red Hat在KubeCon EU上发布Quarkus 4 GA版本，重点增强云原生部署、AI集成、开发者体验。新版本建立在Jakarta EE 11、MicroProfile 7之上，全面拥抱GraalVM 25，默认支持虚拟线程和结构化并发。Red Hat同时推出“Quarkus AI扩展库”，集合LangChain4j、OpenTelemetry、Keycloak安全插件，并为OpenShift提供托管服务。
核心更新：性能、AI、平台化
- Runtime混合模式：Quarkus 4引入“Adaptive Runtime”，可在JIT与Native模式之间动态选择。开发阶段使用JIT获得热加载性能，生产阶段构建Native镜像。
- 虚拟线程与结构化并发：默认集成虚拟线程，RESTEasy、Hibernate、Reactive Messaging适配。结构化并发API让异步逻辑更易维护。
- AI扩展库：提供
quarkus-langchain4j,quarkus-vertex-ai,quarkus-qwen等扩展，简化调用大模型、向量数据库、RAG工作流。内置Prompt Template、文档切片、缓存。 - 平台化管理：Quarkus CLI支持“应用平台”概念，可定义依赖集和版本约束，方便企业内部平台工程管理。
产业影响：Java微服务与AI协同加速
Quarkus 4定位“云原生AI框架”，让Java团队在Kubernetes、服务网格、无服务器环境中部署AI增强服务。Red Hat与SAP、Bosch、招商银行合作，展示制造、金融场景中的AI微服务。结合GraalVM Native镜像，Java可在边缘设备运行轻量级推理或Agent。
企业升级建议
- 迁移评估：Quarkus 4对JDK 21+、Jakarta EE 11有要求，升级前需评估依赖兼容性。
- 虚拟线程试点：选择高并发API启用虚拟线程，监控阻塞IO资源。与数据库驱动配合，避免未适配导致性能下降。
- AI扩展示例：使用官方提供的RAG模板，结合企业数据在OpenShift上搭建原型，关注安全与合规配置。
- 平台治理：利用Quarkus CLI平台功能建立企业内部“技术栈发行版”，统一依赖版本与扩展配置。
落地案例：制造与金融的实践
德国一家工业自动化公司利用Quarkus 4构建设备状态监测平台。通过虚拟线程并发处理传感器数据，将吞吐提升40%；结合AI扩展库，企业在边缘节点部署轻量大模型对异常模式进行识别。金融领域，招商银行在OpenShift上搭建智能客服微服务，利用RAG模板整合知识库，实现毫秒级响应，并使用平台功能管理依赖版本，确保多团队协作一致。
风险提示：生态适配与团队技能
部分社区扩展尚未完成对虚拟线程与结构化并发的适配，团队升级时要验证关键依赖，并可能临时禁用新特性。AI扩展虽然简化接入，但对Prompt治理、向量数据库选型、内容安全提出更高要求，需要与安全团队协同。开发者也需熟悉Quarkus CLI平台功能，建立治理规范，避免依赖版本漂移。
结语：Java框架迈向“原生云+原生AI”
Quarkus 4展示了Java在云原生与AI时代的活力。谁能充分利用其性能与生态优势，就能在多语言竞争中保持优势。
