
Источник
Периодически у каждого возникает такая задача, когда необходимо произвести поиск в какой-либо директории, прямо внутри содержащихся там файлов, и найти нужные файлы по ключевым словам. Именно об этом мы и поговорим в этой статье.
Пользователь
В продуктовой Java-разработке часто требуется сохранять дату и время в базу данных. Это может быть фиксация времени создания\последней модификации какого-либо объекта или указание срока действия документа, билета и т.п. Сама по себе эта задача несложная. Трудности возникают, когда мы хотим подобную систему протестировать и оценить, как она будет вести себя, скажем, через полгода или год. В будущем. Ниже я покажу несколько простых и изящных приёмов, которые позволят вам почувствовать себя настоящим доктором Стрэнджем…
Spring Cloud Config позволяет хранить настройки конфигурации сервисов в git-репозитории и управлять настройками централизованно.
В этой статье поговорим об обновлении параметров, получаемых с сервера конфигурации.
О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.
Недавно мы проводили вебинар «Обзор паттернов интеграции микросервисов». На нём энтерпрайз архитектор Пётр Щербаков рассказал, зачем IT-специалистам нужны шаблоны интеграции, и разобрал, для каких задач они подходят, а для каких нет. Для тех, кто пропустил или предпочитает читать, а не смотреть подготовили текстовый обзор интеграционных паттернов: Circuit Breaker, Sidecar, Ambassador, Anti-Corruption Layer и Async Request-Reply.
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.
Разрабатывая информационную систему с нуля, мы можем выбрать практически любой вариант технологии и архитектуры в целом, в том числе — принцип взаимодействия частей системы. Но что делать, если система уже есть и у неё довольно богатая история? Как большую энтерпрайз систему, которая развивалась в режиме монолита, разделить на микросервисы и организовать взаимодействие между ними?
Часто основная сложность заключается в том, что нужно одновременно поддерживать уже существующий код монолита и параллельно внедрять новые принципы и подходы. В статье я расскажу, как мы в Wrike, используя reverse engineering и немного кодогенерации, реализовали первые шаги по выделению отдельных микросервисов и запустили первый «почти настоящий» BFF-сервис в рамках нашего монолита.
Управление доступными ресурсами в облачной среде по запросу – тема, которая бывает очень непростой. Но эта работа стоит того, поскольку вы сможете использовать ресурсы гораздо эффективнее. Поэтому многие компании и проекты решаются мигрировать на облачные платформы, в частности, на Azul, AWS, Google Cloud или другие. С точки зрения программиста, есть одна истина, которая сохраняется и в облаке: рекомендуется понимать поведение и ограничения того JVM-приложения, что вы развернули (или не приложений, а подов, минимальных развертываемых единиц в Kubernetes). Платформа Java является многопоточной, и, даже если вы не собираетесь использовать какие-либо доступные для этого API, платформа все равно порождает множество потоков-демонов, работающих в фоновом режиме. Такие потоки нужны не только для очистки и подхватывания неиспользуемой памяти. Они относятся к платформе, а что насчет фреймворков? Фреймворки Java пытаются обслуживать большие эксплуатационные мощности; следовательно, инициируется работа множества вспомогательных потоков. Ниже мы немного заглянем под капот. В этой статье будет подробнее рассмотрено, как устроены популярные фреймворки Quarkus и Spring-Boot, сколько потоков они инициируют, чтобы обслужить все результаты. Давайте вместе пробежимся по примерам и для начала разберемся, какова разница между мониторингом и профилированием.
Приветствую, в этой статье рассмотрим фреймворк JCStress, созданный для тестирования многопоточного кода и применим его для решения практических задач.
Цель данной статьи - показать читателям использование JCStress не только в лабораторных работах для демонстрации эффектов связанных с JMM, но и для доказательства правильности преобразований кода. Тренироваться будем на кошках JDK.
В своей работе я регулярно встречаюсь с задачами, в которых требуется настроить и протестировать интеграцию веб сервиса с базой данных. Также среди людей, которых я обучаю, я вижу большое количество вопросов на эту тему. Так что я решил, что будет полезно разобраться с процессом тестирования этой области в отдельной статье, где все будет собрано в одном месте.
Дисклеймер: в данной статье много воды, отражены мысли и опыт воспаленного мозга, потому заранее предупреждаю, что можете потерять просто свое время зря. Из java тут вообще мало. Возможно данная статья будет полезна начинающим разработчикам.
Данная заметка - микс различных приемов работы с базой данных, мейнтененса, встречающихся проблем. В общем это чистой воды винегрет и что-то вроде шпаргалки. Я не являюсь гуру PostgreSQL, но могу поделиться своими наработками, которые использую достаточно часто являясь простым java разработчиком. Может кому-то что-то пригодиться.
После прочтения заголовка у среднестатистического читателя наверняка возникнет весьма логичный вопрос: «Кто такая эта ваша рефлексия и зачем её ускорять?»
И если первая часть будет волновать только совсем уж откровенных неофитов (ответ тут), то вторая точно нуждается в пояснении.
К текущему моменту рефлексия (и особенно рефлективные вызовы методов) так или иначе используется в прорве самых разных фреймворков, библиотек и просто любых приложениях, по какой-либо причине требующих динамические возможности.
Однако в java рефлексия реализована не самым быстрым (зато надёжным) методом, а именно, через использование JNI-вызовов. JNI (Java Native Interface) – очень полезная штука, позволяющая машине вызывать код из «внешнего мира», библиотек, написанных на C/C++ или ассемблере.
К сожалению, нельзя просто так взять и вызвать потенциально опасный бинарь, во-первых, потенциально несовместимый с внутренним миром машины, а во-вторых, способный без угрызений совести положить всё намертво лёгким взмахом segfault’а. Поэтому непосредственно моменту прямого вызова предшествует тонна инструкций, подготовляющих обе стороны к взаимодействию. Очевидно, не самый быстрый процесс.
Тем не менее, рефлексия работает именно так: машина «выходит наружу», копается в своих внутренностях и «возвращается обратно», доставляя пользователю полученную информацию или вызывая методы/конструкторы.
А теперь представьте примерное быстродействие какого-нибудь фреймворка, который в процессе работы постоянно осуществляет рефлективные вызовы…
Приветствую!
Меня зовут Артём, я back-end разработчик на продукте WFM (Workforce Management). В компании наш продукт помогает в развитии процессов розничной сети, одна из основных наших задач — это построение рабочего графика для персонала розничного магазина.
В данной статье я хотел бы познакомить вас (в очередной раз, так как на хабре уже есть несколько статей, посвященных этой библиотеке) с Jooq и показать, как можно легко работать с хранимыми процедурами Oracle. Будет немного вводной части, а затем посмотрим примеры.
Почти в каждом продукте, скорее всего, есть база данных. В нашем случае это РСУБД Oracle, большая часть логики содержится внутри в виде хранимых процедур. Удобство взаимодействия с базой всегда было достаточно важной и щепетильной задачей для любого бэкендера, особенно, если речь идет о взаимодействии с хранимками, которые выдают и принимают "сложные" plsql-типы. Конвертация plsql-типа в java-тип — задачка не самая приятная, мягко говоря, и удобных инструментов в этом деле не так уж много.
Давайте кратко вспомним некоторые популярные подходы к взаимодействию с РСУБД, какими достоинствами и недостатками они обладают.
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?