GitHub внедрил метод формирования автоматически генерируемых архивов «.tar.gz» и «.tgz» на страницах с релизами, но это привело к изменению их контрольных сумм и массовым сбоям в автоматизированных системах сборки. Платформа откатила изменения.

Оглавление:

1. Быстрый пример
2. Мотивация / Особенности
3. Архитектура
4. За кулисами / Общий взгляд
5. Сравнение с другими системами сборки
6. Что дальше?

Статья написана для тех, кто умеет писать простейшие программы на java, но не умеет их собирать. Этим людям уже известно, что такое классы, что такое пакеты и зачем нужен public static main(String[] argv), но код без среды разработки они не запускали, да и не понимают кому и зачем это вообще может понадобиться.

Сразу скажу, что Java программиста, который не может собрать свою программу из консольки, на работу не возьмут, и это в общем более чем достаточная причина, чтобы научиться искусству обращения с системами сборки. Остальное детали, которым и посвящена статья.

Я принципиально не буду обсуждать в статье ничего, кроме сборки минимального HelloWorld. Также я постараюсь опустить все технические детали, которые можно опустить и подробно раскрыть всё, без понимания чего обойтись нельзя.

Для того, чтобы воспользоваться информацией из статьи нужно знать, что такое xml, переменные окружения, зачем нужна переменная окружения PATH и как пользоваться консолью.

Спросите кого-нибудь, для чего вообще нужен Maven — 90 процентов поголовья программистов ответит, что именно для этого и будут во многом правы.

Если в случае с, например, C++ подключение библиотеки к своему проекту — это серьёзный шаг, который гарантированно усложнит сборку до такой степени, что придётся включить инструкции по подключению данной конкретной библиотеки в readme, то в случае с Java это делается легко и непринуждённо — не в последнюю очедь благодаря Maven.

Хочу отметить, что статья предназначена для тех, кто начал изучать java относительно недавно и хотя уже знает из предыдущей статьи, что такое maven — о том, что такое библиотеки, знает не очень хорошо, а как их подключать не знает вообще.

Введение

Сложно представить современную разработку без Continuous Integration. Многие компании выпускают по нескольку релизов в день и прогоняют тысячи тестов. Со времен Jenkins и Travis CI на рынке появилось много самых разнообразных инструментов. Большинство из них работают по модели SaaS — вы платите фиксированную плату за использование сервиса, или за количество пользователей.

Но использование hosted платформ не всегда возможно, например, если нельзя передавать код приложения, или не хочется зависеть от внешних сервисов. В таком случае выручают системы, которые можно установить на своих серверах (self-hosted). Бонусом вы имеете полный контроль над ресурсами и можете масштабировать их согласно вашим потребностям используя, к примеру, amazon ec2.

В этой статье представлен личный опыт использования нескольких opensource self-hosted continuous integration систем. Если вы использовали другие системы, расскажите об этом в комментариях.

В статье я расскажу, как подключить библиотеку, которой в maven по умолчанию нет, и как подключить другую библиотеку, исходники которой давным-давно потеряны.

Также я опишу, как сделать maven проект, который генерирует артефакт, по совместительству являющийся библиотекой, и как подключить эту библиотеку к другому своему же maven проекту.

Эта статья для тех, кто только начинает осваивать java.

В моей предыдущей статье было сказано, что maven сам скачает все указанные в pom.xml зависимости. А вот что будет, если он какую-нибудь зависимость не найдёт? В таком случае maven скажет, что зависимость не обнаружена и прервёт процесс сборки с ошибкой. Что делать в этом случае?

Большинство из нас уже давно научилось готовить Docker и используют его на локальных машинах, на тестовых стендах и на боевых серверах. Docker, который недавно превратился в Moby, прочно вошел в процессы доставки кода до пользователя. Но best practice работы с контейнерной виртуализацией и, в частности, с Docker вырабатываются до сих пор.

Как это было

В начале становления Docker как основного инструмента изоляции процессов, многие использовали его аналогично использованию виртуальных машин. Подход был максимально прост: устанавливаем все необходимые зависимости в образ (Docker Image), там же билдим всё, что должно билдиться а что не должно двигаем и билдим, получаем артефакт сборки и запекаем всё это в итоговый образ.

Где-то полгода назад я опубликовал туториал, посвящённый добавлению в проект библиотек, которых нет в репозиториях maven. Речь шла о маленьких проектах, и я порекомендовал ставить тег repository прямо в pom.xml, чтобы можно было собирать проект без необходимости править settings.xml.

В комментариях этот подход критиковали sshikov, igor_suhorukov, jbaruch и многие другие. Там же в комментариях мне дали ссылку на статью Брайана Фокса, в которой чётко и понятно изложено, чем чреваты repository в pom.xml. Статья 2009 года, но не потеряла актуальности до сих пор. Перевода на Хабре я не нашел — поэтому предлагаю вашему вниманию свой.

В процессе разработки я люблю менять компиляторы, режимы сборки, версии зависимостей, производить статический анализ, замерять производительность, собирать покрытие, генерировать документацию и т.д. И очень люблю CMake, потому что он позволяет мне делать всё то, что я хочу.

Многие ругают CMake, и часто заслуженно, но если разобраться, то не всё так плохо, а в последнее время очень даже неплохо, и направление развития вполне позитивное.

В данной заметке я хочу рассказать, как достаточно просто организовать заголовочную библиотеку на языке C++ в системе CMake, чтобы получить следующую функциональность:

1. Сборку;
2. Автозапуск тестов;
3. Замер покрытия кода;
4. Установку;
5. Автодокументирование;
6. Генерацию онлайн-песочницы;
7. Статический анализ.

Кто и так разбирается в плюсах и си-мейке может просто скачать шаблон проекта и начать им пользоваться.

В предыдущей части данного занимательного рассказа говорилось об организации заголовочной библиотеки в рамках генератора систем сборки CMake.

В этот раз добавим к нему компилируемую библиотеку, а также поговорим о компоновке модулей друг с другом.

Как и прежде, тем, кому не терпится, могут сразу перейти в обновлённый репозиторий и потрогать всё своими руками.

В некоторых проектах сборке отводится роль Золушки. Основные усилия команда сосредоточивает на разработке кода. А самой сборкой могут заниматься люди, далёкие от разработки (например, отвечающие за эксплуатацию, либо за развёртывание). Если сборка хоть как-то работает, то её предпочитают не трогать, и речь об оптимизации не заходит. Вместе с тем в больших гетерогенных проектах сборка оказывается достаточно сложной и к ней вполне можно подходить как к самостоятельному проекту. Если же относиться к сборке как к второстепенному проекту, то в результате будет получен неудобоваримый императивный скрипт, поддержка которого будет в значительной степени затруднена.

В предыдущей заметке мы рассмотрели, по каким критериям мы выбирали инструментарий, и почему остановились на gradle/kotlin, а в этой заметке рассмотрим, каким образом используем gradle/kotlin для автоматизации сборки не-JVM проектов. (Есть также перевод на английский.)

Введение

Gradle для JVM-проектов является общепризнанным инструментом и не нуждается в дополнительных рекомендациях. Для проектов за пределами JVM он также используется. Например, в официальной документации описаны сценарии использования для C++ и Swift проектов. Мы используем gradle для автоматизации сборки, тестирования и развёртывания гетерогенного проекта, включающего модули на node.js, go, terraform.

В некоторых проектах сборке отводится роль Золушки. Основные усилия команда сосредоточивает на разработке кода. А самой сборкой могут заниматься люди, далёкие от разработки (например, отвечающие за эксплуатацию, либо за развёртывание). Если сборка хоть как-то работает, то её предпочитают не трогать, и речь об оптимизации не заходит. Вместе с тем в больших гетерогенных проектах сборка оказывается достаточно сложной и к ней вполне можно подходить как к самостоятельному проекту. Если же относиться к сборке как к второстепенному проекту, то в результате будет получен неудобоваримый императивный скрипт, поддержка которого будет в значительной степени затруднена.

В этой заметке мы рассмотрим, по каким критериям мы выбирали инструментарий, а в следующей — каким образом этот инструментарий используем. (Есть также перевод на английский.)

Чем мы занимаемся

Дополнительный модуль SOLIDWORKS Simulation позволяет проводить инженерные расчеты в деталях и сборках. В этой статье мы рассмотрим некоторые соединения для сборок и покажем, чем они отличаются и как выбор соединения влияет на результаты перемещения.

Дополнительный модуль SOLIDWORKS Simulation позволяет проводить инженерные расчеты в деталях и сборках. В этой статье мы рассмотрим реализацию сварных соединений на примере небольшой части трубопровода.

Заводим трактор: переезжаем с QMake на CMake🚜

По дороге заглянем на улицу "Кросс компиляторщиков", в сквер "Систем сборки" и посидим в баре "Управления зависимостями". Заодно увидим тех, кто использует Qt в embedded linux.

Многие ли из вас используют всевозможные вспомогательные shell-скрипты в своих проектах? Это также могут быть Python или Perl скрипты. Обычно такие скрипты используются на этапе сборки или для других задач автоматизации проекта.

Примерами таких задач могут служить:

• вспомогательные скрипты для Git,
• запуск тестов/линтеров,
• запуск необходимых докер контейнеров,
• запуск БД-миграций,
• собственно, сборка проекта,
• генерация документации,
• автоматизация публикации релизов,
• развертывание и т.д.

Впрочем, часто для подобных целей используют системы сборки.

Make — пожалуй, наиболее известный из подобных инструментов.

Похожий функционал известен разработчикам nodejs и любим ими в виде скриптов в package.json (npm run-scripts). Ветераны Java вспомнят Ant.

Но nodejs/Ant требуют установки, make хоть и способен выполнять функции task runner довольно неудобен в этой роли, будучи на самом деле очень олдскульным build tool со многими вытекающими "особенностями".

А shell-скрипты требуют некоторой системы и неизбежной рутины в написании (обработка аргументов, help-сообщения и т.д.).

Хотя, например, Taskfile представляет прекрасный шаблон для подобных скриптов.

Так и родился makesure.