User
О применении Liquibase в проектах разработки
Под впечатлением от недавнего обсуждения Liquibase с коллегами, и на основе ранее сложившегося впечатления о распространенном отношении к этому инструменту со стороны разработчиков, я решил написать о своем видении предназначения Liquibase, и ему подобных инструментов, в проектах разработки enterprise-приложений с использованием баз данных.
Несмотря на то, что про async/await уже было сказано много слов и записано множество докладов, тем не менее, в своей практике преподавания и наставничества, я часто сталкиваюсь с недопониманием устройства async/await даже у разработчиков уровня Middle+. В данной статье мы подробно рассмотрим машину состояний, сгенерированную компилятором из асинхронного метода для понимания принципа работы асинхронности в C#, разберемся где именно там аллокации и порешаем задачи для самопроверки. Если вы уже раз сто видели как выглядит асинхронная машина состояний, но все равно недопонимаете ее, тогда эта статья для вас.
SQL (Structured Query Language) – это язык программирования, используемый для управления реляционными базами данных. В этой статье я собрал вопросы по SQL, с которыми вы можете столкнуться на собеседовании. Их часто задают для проверки общих знаний и навыков.
Когда-то я писал пост про различные интересные структуры данных. Среди них был т.н. sparse set. Там мы описали его в общих чертах, опустив некоторые детали (которыми позже статья была дополнена). Но кроме sparse set существуют и другие разреженные структуры данных! На них сегодня и посмотрим : )
Привет! У каждого из нас бывает что после какой-то задачи, ты хочешь чем-то поделиться. Но зачастую мотивации хватает только на поделиться в рамках внутреннего Confluence. Сейчас, я реализовал решение которое объявлено в названии статьи. Сразу хотелось бы сказать, что я не претендую на истину в последней инстанции со своим решением, оно просто отражает путь который пройден мной. Более того, СУБД в кластере здесь тоже не предмет для обсуждения.
В серии статей по теме DevOps мы вместе с Lead DevOps инженером департамента информационных систем ИТМО Михаилом Рыбкиным рассказываем о проверенных инструментах выстраивания инфраструктуры, которыми с недавнего времени пользуемся сами. В предыдущих статьях мы уже рассмотрели предпосылки перехода на новую инфраструктуру, познакомились с азами Kubernetes и обсудили методы доставки кода. В рамках последней темы мы пришли к методологии GitOps, при которой конфигурация кластера описана декларативно и есть ровно один источник правды ― git с его историей версий и т. д. Но git не является достаточно доверенной средой для хранения секретов ― с его помощью мы не смогли бы обеспечить разделение доступов и т. п. Так что в следующей статье цикла мы рассказываем о том, как можно реализовать отдельное хранилище секретов, без которого полноценно перейти на GitOps невозможно.
Выберите двухразрядное число, допустим, 23. Оно будет вашим «порождающим значением» (seed).
Создайте новое двухразрядное число: количество десяток плюс шесть, умноженное на количество единиц.
Пример последовательности: 23 –> (2 + 6 * 3) = 20 –> (2 + 6 * 0) = 02 –> 12 –> 13 –> 19 –> 55 –> 35 –> …
Его период будет порядком множителя (6) в группе остатков, простых относительно модуля, 10 (в данном случае 59).
«Случайными цифрами» будет количество единиц двухразрядных чисел, то есть 3,0,2,2,3,9,5,… то есть члены последовательности mod 10.
Привет, Хабр! Меня зовут Николай Пискунов, я ведущий разработчик в подразделении Big Data. В блоге beeline cloud мои коллеги уже знакомили вас с SOLID, заглядывали под капот Python. Я же расскажу о том, как с наименьшими затратами получить динамически изменяемый запрос к БД, используя Spring Data JPA и Hibernate.
Самый простой пример — реализация эндпоинта, который обрабатывает запросы фильтра интернет-магазина. Например, когда вы задаете характеристики, согласно которым возвращаются определенные товары.
Привет, Хабр! Я разработчик в Институте Системного Программирования РАН, занимаюсь разработкой статического анализатора Svace. Недавно я столкнулся с задачей самостоятельной загрузки классов в JVM, что оказалось непросто, потому что в проекте мы используем модули Java.
Модули появились в Java, начиная с версии 9. Прошло уже несколько лет, но если попытаться найти актуальную информацию о связи модулей и загрузчиков классов, её придётся собирать по крупицам. В статье я поделюсь своим опытом изучения вопроса самостоятельной (и автоматической) загрузки классов с помощью кастомного загрузчика, а также разберу примеры, описывающие большинство случаев загрузки, постараюсь их объяснить.
Всем привет! Меня зовут Максим, я релиз-инженер Ozon, и в этой статье я расскажу про впихивание невпихуемого, или про оптимальную с точки зрения используемых ресурсов стратегию деплоя в Kubernetes, которая позволила нам сэкономить тысячи ядер CPU и терабайты RAM.
java.util.concurrent.CompletableFuture - класс не новый. Он предстал перед нами во всём своём величии в 2014-м году вместе с выпуском Java 8. Много лет с тех пор прошло, а проще он не стал.
Мы в компании называем их "фьючи". На хабре было много материала по отдельным частям их функциональности, но я решил поставить перед собой более серьёзную задачу - постараться разобрать внутреннее устройство и многие неочевидные нюансы работы с этим классом.
В сети множество материалов по гибким методологиям управления проектами. Моя цель – дать конкретику в подходе, скомбинировав лучшие практики современного проектного менеджмента на основе существующих Agile практик. Секрет состоит в том, что используемые подходы – отлично дополняют друг друга.
За свою карьеру написал больше 100 микросервисов и около 30 брал на сопровождение, рефакторинг и доработку. Среди них были сервисы аутентификации, криптографии, адаптеры, прокси, эмитенты токенов, DataStore/DataMart, калькулирующие измерения к срезам статистики на холодных данных и на потоке, оркестраторы с широким спектром смежных систем (пример на хабре) etc. Писал на таких языках, как С#, Java, Kotlin, Scala, Node.js. И некоторое время проходил "день сурка" в момент проектирования или рефакторинга полученного в наследство кода, когда руки доходят до аспекта логирования, мониторинга, обработки ошибок etc. В этой статье опишу с какими реализациями слоя обработки ошибок я сталкивался или находил в качестве best practice, как обычно ее интегрируют в SLA, метрики и логи, почему стал изобретать велосипед и к чему пришел, а также сравню собирательный образ классических подходов с выбраным в по итогу проб и ошибок.
В этом посте мы расскажем о примере дедлока в TPC-C для PostgreSQL, причиной которого является исключительно переход на виртуальные потоки Java 21 - и никаких проблем обедающих философов.
В середине ноября к нам обратился сотрудник компании «Таргет Плюс», участника проекта «Сколково», с жалобой на своего работодателя. Он рассказал, что 13 ноября руководство в личной беседе сообщило о закрытии проекта, в разработке которого он участвовал. А уже 16 ноября технический директор запросил разъяснение о прогуле рабочего дня (разумеется, никакого прогула не было). Таким нехитрым способом директор дал понять две вещи: работнику тут больше не рады, и выходного пособия не будет.
На протяжении всего 2023 года у руководства компании не было никаких претензий к сотруднику. Работая удалённо, он исправно выполнял трудовые обязанности и даже получал за это квартальные премии. Но спустя 2 дня после закрытия проекта, 15 ноября, состоялся звонок, на котором менеджмент компании предложил увольнение по «соглашению сторон». Соглашение в кавычках, поскольку в данном случае понималось увольнение без выходного пособия, в случае отказа — увольнение по статье.
Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
В этой лекции углубимся в расширенные возможности команды SELECT : как можно "сложить" и "вычесть" выборки (UNION/INTERSECT/EXCEPT), или запомнить и использовать в рекурсивных запросах (CTE), что дают оконные функции (WINDOW) и соединения (JOIN).
Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись и слайды.
Переход от базовых приложений к более сложным требует использования Spring Security для обеспечения безопасности. Новая версия, Spring Security 6, изменяет некоторые базовые реализации, а русскоязычных материалов на эту тему очень мало. В этой статье мы рассмотрим JWT-аутентификацию и авторизацию с помощью Spring Boot 3 и Spring Security 6, чтобы помочь начинающем разработчикам разобраться и начать пользоваться базовым функционалом этой библиотеки. Цель данной статьи - показать, как использовать JWT-аутентификацию с API-интерфейсами.