В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

Технологический прогресс не стоит на месте, особенно если это касается области IT. Еще в 2014 году, когда Google открыл исходный код проекта Kubernetes, который вобрал в себя лучшее из Borg и Omega - внутренних систем Google, его мало кто знал и использовал. Но прошло 7 лет и K8S (он же Kubernetes) стал успешным open-source проектом, который используется по всему миру. В большинстве компаний инфраструктура построена на K8S - от маленьких проектов до огромных кластеров и облаков, которые обеспечивают бесперебойную доступность сервисов. Давайте коснемся Kubernetes и расскажем, как им пользоваться на практике. Но сначала надо спросить, а что такое этот ваш Kubernetes и для чего он собственно нужен. Подойдет ли он для ваших проектов.

Привет, Хабр!

Это вторая часть из серии статей "Учимся разворачивать микросервисы". В предыдущей части мы написали 2 простеньких микросервиса — бекенд и шлюз, и разобрались с тем, как их упаковать в docker-образы. В этой же статье мы будем организовывать оркестрацию наших docker-контейнеров с помощью Kubernetes. Мы последовательно составим конфигурацию для запуска системы в Minikube, а затем адаптируем ее для деплоя в Google Kubernetes Engine.

Инверсия зависимостей - один из принципов SOLID, который лежит в основе построения гексагональной архитектуры приложения. Существует множество статей, которые раскрывают суть принципа и объясняют как его применять. И, возможно, читатель уже знаком с ними. Но в рамках данной статьи будет продемонстрирован подробный разбор "тактических" приемов для успешного использования инверсии зависимостей и, возможно, в этом смысле даже искушенный читатель сможет найти для себя что-то новое. Примеры представлены на языке программирования Java с соответствующим окружением, но при этом для чтения достаточно понимания похожих языков программирования.

Чем ближе ваши тестовые или демонстрационные данные к реальному миру, тем лучше вы сможете протестировать приложение на UX, улучшить и отловить крайние случаи в процессе разработки. 

В этой статье я покажу вам, как использовать пример генератора данных Vaadin для создания демонстрационных данных для простой базы данных SQL. В статье показано, как создать полное приложение, используя Spring Boot, JPA, Project Lombok, Vaadin и MariaDB.

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

Давайте представим, что мы уже написали наше Spring Boot приложение, и оно успешно работает на протяжении некоторого времени. И теперь мы понимаем, что для того, чтобы справиться с возросшей нагрузкой и повысить доступность, нам необходимо запустить несколько новых инстансов сервиса. Но мы не подумали об этом заранее, на этапе разработки.

Так что же может помешать нам просто взять и запустить еще несколько инстансов?

Я часто видел, как в проекте начинали использовать Hibernate, не особо задумываясь о том, действительно ли он нужен. А через какое-то время, когда сервис разрастался, то появлялся вопрос — не было ли это ошибкой.

Давайте порассуждаем о плюсах и минусах Hibernate в целом, чтобы в следующий раз добавлять его в новый микросервис осознанно. Возможно, имеет смысл обойтись простым Spring JDBC без всей сложности JPA?

У Kafka есть множество способов применения, и у каждого способа есть свои особенности. В этой статье разберём, чем Kafka отличается от популярных систем обмена сообщениями; рассмотрим, как Kafka хранит данные и обеспечивает гарантию сохранности; поймём, как записываются и читаются данные.

Статья подготовлена на основе открытого занятия из видеокурса по Apache Kafka. Авторы — Анатолий Солдатов, Lead Engineer в Авито, и Александр Миронов, Infrastructure Engineer в Stripe. Базовые темы курса доступны на Youtube.

Вероятно, одной из наиболее часто используемых аннотаций Spring является @Transactional. Несмотря на ее популярность, иногда она используется неправильно, в результате чего получается не совсем то, что задумал инженер-программист.

В этой статье я собрал проблемы, с которыми лично сталкивался в проектах. Надеюсь, этот список поможет вам лучше понять транзакции и поспособствует устранению нескольких ваших замечаний.

1. Вызовы в пределах одного класса

@Transactional редко подвергается достаточному количеству тестов, и это приводит к тому, что какие-то проблемы не видны на первый взгляд. В результате вы можете столкнуться со следующим кодом:

Аннотация не работает в методе registerAccount:

Создание простого бота для Телеграм на Java Spring, который демонстрирует базовые возможности работы с Telegram API.

Внимание, статья содержит довольно много картинок и получилась довольно тяжелой и объемной

Как и многие базовые вещи на habr уже были статьи о bytecode, основные же отличия данной статьи - в попытке визуализировать, что происходит внутри, и краткий справочник инструкций (может кому пригодиться), многие с примерами использования.

В данной статье будут рассмотрены только основы Java Bytecode. Если вы уже знакомы с его основами, статья вряд ли будет вам интересна.

Существует множество способов реализации REST-API. Большой популярностью пользуется Spring MVC на основе блокирующих вызовов, но все чаще попадаются проекты, использующие WebFlux на неблокирующих вызовах. В этой статье разберемся, какой из этих двух фреймворков работает лучше. 

Это третья часть серии заметок о реактивном программировании, в которой будет представлено введение в WebFlux - реактивной веб-фреймворк Spring.

public class MyServiceImpl {
  
  @Transactional
  public void method1() {
    //do something
    method2();
  }

  @Transactional (propagation=Propagation.REQUIRES_NEW)
  public void method2() {
    //do something
  }
}

Spring предоставляет много удобств и многие его возможности кажутся магией - поставил аннотацию и все работает. Но, когда что-то идет не так (например, почему-то не работают транзакции как ожидается), приходится лезть внутрь и смотреть, где сломалось. В статье показан путь от создания инфраструктуры для обработки Transactional до обработки исключений.

Всем привет! В данной статье хотел бы рассмотреть инструменты документирования в принципиально разных подходах в разработке API, а именно для CodeFirst - инструменты Spring Rest Docs (а также его надстройки Spring Auto Rest Docs) и для ApiFirst - инструменты экосистемы Swagger(Open-Api).

Дисклеймер: В подробности холивара на тему что же лучше CodeFirst или ApiFirst я вдаваться не будут, всего лишь продемонстрирую возможную практику документации в обоих вариантах.