Так же, как и многие другие компании, мы долго и счастливо использовали целый стек популярных облачных сервисов (Github, Slack, Jira, Confluence и т.д.) и связывал это все Google Workspace, который выступал в том числе и как SSO для всех используемых сервисов.

В связи с последними событиями нам пришлось достаточно быстро искать и реализовывать альтернативу из отечественных сервисов и open source продуктов. При этом одним из требований стало использование общей с «офисными»
и почтовыми сервисами точки аутентификации.

В этой статье я расскажу о том, как мы решали задачу создания SSO поверх выбранного поставщика почтового и «офисных» сервисов для используемых нами приложений с помощью Keycloak и с какими проблемами мы при этом столкнулись.

Настройка cервера с помощью docker для простых проектов. Инструкция для самых маленьких. Часть вторая: docker-compose.

Мы продолжаем цикл обучающих статей для самых маленьких наших читателей. В данном обучении мы бы хотели разобрать docker-compose. Данная статья рассчитана на начинающих системных администраторов. Если вы являетесь опытным администратором, можете смело пропускать данный материал. Она призвана объяснить простыми словами, что такое docker-compose. Не смотря на то, что тема уже достаточно подробно отражена в сети, мы решили подробно описать общие стандарты администрирования с нуля, поскольку регулярно получаем большое количество базовых вопросов от людей, так или иначе, связанных с нашей сферой. Целью статей не является показать как развернуть идеальное окружение, а лишь указать на нюансы в работе и защитить начинающих специалистов от базовых ошибок при настройке.

Настройка LEMP сервера с помощью docker для простых проектов. Часть первая: База

Мы продолжаем цикл обучающих статей для начинающих системных администраторов. В серии "Настройка LEMP сервера с помощью docker для простых проектов" мы разберем docker и docker-compose, рассмотрим, как поднять стек LAMP+Nginx с помощью docker, а также расскажем вам, в чем преимущество контейнеризации и виртуализации.

Как-то я засиделся на работе добавляя новую функциональность в один "небольшой" и довольно старенький сервис написанный на Spring.

Редактируя очередной XML файл Spring конфигурации я подумал: а чего это в 21 веке мы всё еще не перевели наш проект на Java-based конфигурации и наши разработчики постоянно правят XML?

С этими мыслями и была закрыта крышка ноутбука в этот день...

Хочу описать логику как с использованием сервиса авторизации Keycloak настроить авторизацию при этом получая token и refreshToken , а так-же обменивать refreshToken на новый token.

Адрес TCP/IP поддерживает только 65000 подключений, поэтому придётся назначить этому серверу примерно 30000 IP-адресов.

Существует 65535 номеров TCP-портов, значит ли это, что к TCP-серверу может подключиться не более 65535 клиентов? Можно решить, что это накладывает строгое ограничение на количество клиентов, которые может поддерживать один компьютер/приложение.

Если есть ограничение на количество портов, которые может иметь одна машина, а сокет можно привязать только к неиспользуемому номеру порта, как с этим справляются серверы, имеющие чрезвычайно большое количество запросов (больше, чем максимальное количество портов)? Эта проблема решается распределением системы, то есть кучей серверов на множестве машин?

1. Мессенджер WhatsApp и веб-фреймворк Phoenix, построенный на основе Elixir, уже продемонстрировали миллионы подключений, прослушивающих один порт.
2. Теоретические возможности на основе протокола TCP/IP.
3. Простой эксперимент с Java, который может провести на своей машине любой, если его всё ещё не убедили мои слова.

Не так давно я начинал свой первый проект с микросервисами и не знал как реализовать security. Сейчас информации по этому вопросу уже больше однако она не всегда актуальна и, как правило, не раскрывает проблему security межсервисного взаимодействия. Поэтому я решил написать как бы я решал эту задачу на сегодняшний день.

На смену springfox пришел springdoc. Он приносит нам в проект Swagger и поддерживает спецификацию OpenApi 3. Но есть еще некоторые шерховатости, а именно правильное отображение параметров запроса для сортировки и постраничного вывода.

Давайте посмотрим, можно ли их исправить и как это сделать.

В этой статье рассмотрим, как использовать Spring'овый RestTemplate для работы с RESTful-сервисами, защищенными Basic Authentication.

Привет, Хабр!

В последние несколько лет все больше и больше людей ищут возможность войти в ИТ или поглубже изучить Linux, повысив уровень своей квалификации. Вместе с тем полноценных обзоров с практическом уклоном по типу «все и сразу» написано не так уж и много (особенно на русском языке).

Главная задача данной статьи – указать начинающим специалистам направление развития, дать ключевые понятия для дальнейшего изучения и показать несколько простых практических приемов. По этой причине (а еще, безусловно, вследствие недостаточной квалификации автора) теоретический материал достаточно сильно упрощен.

Аннотация — это специальная конструкция языка, связанная с классом, методом или переменной, предоставляющая программе дополнительную информацию, на основе которой программа может предпринять дальнейшие действия или реализовать дополнительную функциональность, такую как генерация кода, проверка ошибок и т. д.

В этой статье мы обсудим назначение стандартных аннотаций, а также рассмотрим на практическом примере создание и обработку своих аннотаций.

Подумайте о проблеме, которую вы можете решить с помощью Big Data, и задайте себе вопрос: «Что будет, если мы захотим увеличить масштаб в 100 000 раз?» Ответ прост: producer продолжит закачивать сообщения, в итоге на диске закончится место для их хранения.

Log Compaction (сжатие журнала) – стратегия, с помощью которой вы можете решить эту проблему в Apache Kafka – программном брокере сообщений, используемом для ведения журналов событий, чтения данных в непрерывном режиме с периферийных устройств, сбора информации о поведении посетителей на сайте. Большинство систем, использующих Kafka, являются распределёнными и обрабатывают большие объёмы сообщений в реальном времени.

Здесь я постараюсь описать некоторые нюансы работы compacted topic. Если вы хотите разобраться с механизмом log compaction, эта статья для вас.

В статье рассказывается, как разработать навык для платформы Яндекс.Диалоги, используя Java и фреймворк Spring Boot, а затем развернуть его в Яндекс.Облаке.

Для примера описывается приложение, которое помогает запоминать английские слова. Алиса проверяет, как пользователь пытается перевести случайно подобранные русские или английские слова.

Важно отслеживать показатели и работоспособность приложения: это помогает нам повышать производительность, лучше им управлять и замечать неоптимизированное поведение. Мониторинг каждого сервисного модуля важен для поддержания системы, состоящей из множества микросервисов.

В этой статье я покажу, как можно мониторить веб-приложение Spring Boot с помощью Micrometer, который отображает метрики нашего приложения, Prometheus, который хранит их, и Grafana для визуализации этих данных в виде графиков.

Привет, Хабр! Относительно недавно после пары лет перерыва в айти, потраченных на изучение японского языка, мне пришлось срочно обновлять свои знания на работе. Ну знаете, искать возможности исполнить все хотелки начальника, как и положено эникею. Меня ждало много увлекательных открытий, но при этом, как водится, и немало боли и борьбы с непонятками. Docker, контейнеры, реверс DNS и реверс прокси, получение TLS сертификатов. В какой-то момент я наконец дошёл до удобного решения, которым я теперь хочу поделиться.

В своё время домашний сервер очень облегчил бы мне понимание Docker’а, да и удобство работы с ним неслабо бы повысил. Поэтому возникла идея написать эту статью, после прочтения которой любой человек даже с поверхностными знаниями в информационных технологиях сможет поставить себе постоянно доступный домашний сервер на базе Docker Swarm с удобной веб-мордой, простым получением TLS-сертификатов и Heroku-подобным функционалом (для чего будем использовать PaaS CapRover). 

Статья, в общем-то, рассчитана на новичков, обладающих какими-то техническими знаниями — школьников старших классов, студентов и просто любителей — а потому вряд ли будет интересна серьёзным профессионалам.

Меня зовут Аксёнов Вячеслав, я старший бэкенд Java/Kotlin разработчик в крупном энтерпрайзе. Однажды я попал на проект, полный микросервисов, в котором за конфигурацию отвечала такая штука как Spring Cloud. Чтобы разобраться как именно это работает я исследовал и прикрутил этот диковенный элемент к одному своему пет проекту. И в этой статье я пошагово покажу как я это сделал

В FunBox мы делаем продукты для мобильных операторов: различные порталы, геосервисы, платежи, мобильную рекламу и многое другое.  Один из наших проектов построен на микросервисной архитектуре. Основная функциональность связана с обработкой потоков событий, поэтому мы выбрали событийно-ориентированную архитектуру. Для организации централизованного, масштабируемого и быстрого механизма обмена сообщениями используем Apache Kafka. Это популярная платформа для решения подобных задач, плюс у неё есть интерфейс для организации потоковой обработки событий.

Решение задач с помощью метода "Разделяй и Властвуй" или по-английски "Divide and Conquer" является одним из базовых методов по ускорению алгоритмов. Примером тому служит переход от квадратичной сложности пузырьковой сортировки или сортировки вставками к сложности при сортировке слиянием. Или переход от линейной сложности к логарифмической, при реализации поиска элемента в отсортированном массиве (см. бинарный поиск).

В этой статье мы рассмотрим два примера задач с пояснениями и кодом, в которых будет использоваться этот подход.

Эта статья является пересказом моего доклада на Java-конференции SnowOne 2021 года. LJV — проект, созданный в 2004 году как инструмент для преподавания языка Java студентам. Он позволяет визуализировать внутреннее устройство структур данных. В этом докладе я запускаю LJV на разных структурах (от String до ConcurrentSkipListMap) в разных версиях Java и разбираю, что там внутри, как оно менялось от версии к версии, и как это всё работает.