Java Software Engineer
Сравнительный анализ Apache Kafka и RabbitMQ
В статье поговорим об особенностях, достоинствах и недостатках двух популярных брокеров сообщений. В каком случае использовать тот или иной брокер? Как с помощью брокеров достичь максимальную производительность и гибкость в обработке данных?
Тема будет интересна разработчикам на проектах, где требуется обмен информацией между разными компонентами или системами.
Всем привет! В этой статье я бы хотел затронуть тему горизонтального масштабирования SpringBoot-приложений, использующих вебсокеты. Основная особенность таких приложений - наличие состояния (state). Вебсокеты для работы используют постоянное TCP-соединение, собственно оно и является этим состоянием. А наличие состояния обычно вызывает проблемы при масштабировании.
Stateless-сервисам все равно на какой из множества инстансов попал очередной запрос, или кто именно вычитал сообщение из очереди. Но когда на серверной стороне возникает понятие клиентской сессии, все запросы, связанные с этим клиентом, должен обрабатывать один и тот же инстанс. Либо должна быть возможность передать эту сессию на другой инстанс. Сложность реализации этого требования варьируется от "добавить одну строчку в конфиг балансировщика" до "написать подсистему мониторинга топологии сервиса и роутинга запросов, сложность которой может превышать сложность основного приложения". К счастью, для решения стандартных задач, как правило, существуют стандартные инструменты. Давайте посмотрим, что за инструменты используются при масштабировании вебсокетных приложений, написанных на SpringBoot.
В предыдущей статье мы достаточно подробно рассмотрели архитектуру Apache Kafka, из каких компонентов состоит данное решение, что для чего предназначено. И в этой статье мы рассмотрим процесс развертывания данного решения.
Для запуска Kafka можно использовать решения для управления кластером, такие как ZooKeeper или KRaft. В статье мы рассмотрим работу с ZooKeeper. Zookeper это распределенное приложение для управления кластером, состоящим из большого количества узлов.
Из этой статьи вы узнаете о некоторых не очень известных, но полезных библиотеках Java. Это вторая статья из серии «Полезное и неизвестное». Предыдущая описывала несколько привлекательных, но малоизвестных возможностей Java. Подробнее об этом можно прочитать здесь.
Сегодня мы сосредоточимся на библиотеках Java. Обычно мы используем в своих проектах несколько внешних библиотек — даже если не включаем их напрямую. Например, Spring Boot поставляется с определенным набором зависимостей, включенным стартерами. Если мы включаем, например, spring-boot-starter-test, то одновременно мы включаем такие библиотеки, как mockito, junit-jupiter или hamcrest. Конечно, это известные библиотеки для сообщества.
На самом деле существует множество различных Java‑библиотек. Обычно мне не нужно использовать многие из них (или даже они мне не нужны) при работе с такими фреймворками, как Spring Boot или Quarkus.
Однако есть несколько очень интересных библиотек, которые могут пригодиться везде. Возможно, вы не слышали ни об одной из них. Я собираюсь представить 5 моих любимых «полезных и неизвестных» Java‑библиотек. Давай начнем!
Когда речь заходит об авторизации, роли вступают в игру. Если модель плоская, то все просто. Пользователь обладает определенным набором привелегий и при запросе достаточно лишь проверить, что нужное право доступа присутствует в коллекции. Но как быть, если у пользователя могут быть разные наборы ролей для разных сущностей? Например, я обладаю ролью EDITOR в посте в социальной сети, но имею только VIEWER в другом. Также могут быть определены правила наследования. Если админ выдает дает мне роль EDITOR, то я автоматически приобретаю привилегию VIEWER. При этом, если я EDITOR, роль ADMIN у меня не появляется.
Как увязать все эти детали в коде и при этом не превратить продукт в большую кучу грязи? В рамках этой статьи я расскажу вам:
1. Как реализовать наследование ролей в Java?
2. Как протестировать полученную иерархию?
3. Как применить решение в рамках Spring Security?
Периодически от студентов приходят вопросы о работе системы контроля версий Git. Частая причина возникновения этих вопросов — непонимание разницы между репозиторием и обычной папкой.
Вот небольшая заметка на эту тему. Давайте разберемся, как работать с папками и репозиториями с точки зрения практики, то есть без строгих определений.
В процессе работы над одной из задач возникла необходимость промониторить время исполнения отдельных участков кода одного из микросервисов для того, чтобы отловить узкие места и попытаться эту ситуацию исправить.
Т.к. речь шла о сервисе, который был написан довольно давно, и в него многие месяцы не вносились изменения, повинуясь принципу “работает - не трогай”, я решил постараться сделать это, не прикасаясь к самому коду сервиса.
Цикл постов про Keycloak (часть 1): Внедрение.
О чем речь?
Это первая часть серии статей о переходе на Keycloak в качестве SSO в условиях кровавого enterprise.
Мир сходит с ума, заталкивая калькулятор для 2+2 в облака. Чем мы хуже? Давайте Hello World затолкаем в три микросервиса, напишем пару-тройку тестов, обеспечим пользователей документацией, нарисуем красивый пайплайн сборки и обеспечим деплой в условный облачный прод при успешном прохождении тестов. Итак, в данной статье будет показан пример того, как может быть построен процесс разработки продукта от спецификации до деплоя в прод. Инетересно? тогда прошу под кат
Данный материал не является призывом к действию и публикуется исключительно в образовательных целях.
UPD 14.10.2023
Эта статья немного устарела. Здесь можно узнать, как использовать готовые списки IP-адресов, что не совсем актуально. Актуальная статья с маршрутизацией по доменам: https://habr.com/ru/articles/767464/
UPD 16.10.2022
UPD 15.03.2023
UPD 20.04.2023
Если у вас роутер получает IPv6 адрес, то роутинг будет работать криво. Пока нет инструкции для IPv6, поэтому нужно будет его выключить на роутере.
Часть 2: Поиск и исправление ошибок
Крошка-сын к отцу пришел
И спросила кроха
— Что такое хорошо
и что такое плохо
Владимир Маяковский
Эта статья о Spring Data JPA, а именно в подводных граблях, встретившихся на моём пути, ну и конечно же немного о производительности.
Elasticsearch — поисковый движок с json rest api, использующий Lucene и написанный на Java. Описание всех преимуществ этого движка доступно на официальном сайте. Далее по тексту будем называть Elasticsearch как ES.
Подобные движки используются при сложном поиске по базе документов. Например, поиск с учетом морфологии языка или поиск по geo координатам.
В этой статье я расскажу про основы ES на примере индексации постов блога. Покажу как фильтровать, сортировать и искать документы.
