• конструктор неожиданно появляется в середине класса;
• внутренний класс объявлен где-то в середине внешнего класса;
• абстрактный метод объявлен где-то в середине большого абстрактного класса;
• @Autowired метод тоже расположен где угодно но только не на самом видном месте;
• статические билдер методы разбросаны по коду класса;
• поле класса затерялось где-то между внутренним классом и методами.

Надоело такое терпеть в коде?

SonarQube — отличный инструмент для внедрения статического анализа кода в процесс разработки ПО. Он поддерживает как используемую у нас в компании Java, так и большое количество других языков программирования.

На данный момент этот инструмент плотно вошёл в нашу жизнь, следя за единым стилем кода и уберегая от самых разных видов ошибок. Поиск ошибок происходит при сборке на CI или перед принятием pull request в версионное хранилище. Все найденные ошибки отображаются в Web-интерфейсе, где можно изучать их и управлять ими.

Однако беда в том, что удобный Web-интерфейс не означает удобство по устранению найденных замечаний в коде проекта. Для того, чтобы внести исправление, приходится сначала смотреть, в каком именно файле это замечание обнаружено, потом открывать этот файл и только затем вносить исправление. Также это приводит к тому, что разработчик узнает о проблеме с очень большим отставанием (иногда анализ в SonarQube может занимать десятки минут), что не способствует поддержанию чистоты кода.

Для того, чтобы облегчить жизнь разработчикам нашей компании, использующим IntelliJ IDEA, я составил инструкцию. А в дальнейшем понял, что она может быть полезной более широкому кругу специалистов, и решил выложить её в публичный доступ.

Качеством кода в тестах часто пренебрегают. Когда в совместной разработке участвуют десятки QA-инженеров, возникает острая необходимость ввести формализованные правила, чтобы все могли быстро ориентироваться в тестовом проекте. К тому же часто тесты пишутся по аналогии или копируются с небольшими изменениями. Когда счет тестов идет на тысячи, то код, написанный в плохом стиле, быстро распространяется. Для решения этих проблем в тестовом проекте Wrike мы уже больше двух лет используем связку инструментов PMD и Checkstyle. И она отлично работает. В этой статье хотим поделиться опытом по настройке этих инструментов, их использованию и кастомизации.

В 2019-2020 годах на одном из проектов я был идейным вдохновителем перехода на JUnit 5. Для проверок мы использовали стандартные ассерты и Hamcrest. Тогда мне казалось, что этого более чем достаточно.

За последние пару лет, несмотря на менеджерскую позицию, я написал свыше пятисот тестов, и мой подход к тестированию претерпел значительные изменения. В этой статье я постараюсь объяснить, почему AssertJ — это лучшее решение для проверок в тестах, существующее сегодня (год 2022 от Р.X.). Разумеется, всё ниже сказанное — это моё субъективное мнение.

Сегодня я хочу затронуть тему, которая будет полезна как Java-разработчикам, так и начинающим тех- и тимлидам. Я расскажу о том, как добиться высокого качества кода на вашем Java проекте и перестать волноваться о стилях кодирования.

Если вы идёте по пути подготовки развесистых страничек на wiki по стилям кодирования и правилам оформления кода, то это дурно пахнет. Есть другой более надёжный способ, как защитить вашу кодовую базу и добиться полного соблюдения всех принятых стандартов и соглашений. И это, конечно же, статический анализ кода.

Далее я покажу своё видение того, какие инструменты и в какой конфигурации должны применяться на Java проектах, а особенно в микросервисах.