User
Для работы любого приложения требуется память. Однако память компьютера ограничена. Поэтому важно ее очищать от старых неиспользуемых данных, чтобы освободить место для новых.
Кто занимается этой очисткой? Как и когда очищается память? Как выглядит структура памяти? Давайте разберем с этим подробнее.
В статье показано, как быстро можно создать свой plugin для облегчения работы с Transactional в Spring. Писать будем на Kotlin и Java
В данном туториале будет рассмотрено создание масштабируемого приложения, подключение и общение с котором происходит по веб-сокетам. Рассмотрим и мужественно преодолеем проблему передачи сообщений между инстансами с помощью месседж брокера. В качестве месседж брокера будет использован Redis.
В данной статье рассмотрен пример работы с метриками. В начале, настройка приложения для поставки метрик. Настройка Prometheus для сбора и хранения метрик. Настройка Grafana для отображения собранных метрик.
Apache Kafka — это платформа потоковой обработки событий, которую используют 30% компаний из Fortune 500. У Kafka много функций, благодаря которым платформа задает стандарт обработки событий, и здесь мы поговорим о пяти самых важных аспектах, которые должны быть известны любому, кто работает с Kafka.
Некоторые аспекты связаны с производительностью, другие — с архитектурой. Надеюсь, к концу этого поста вы лучше поймете, как работает Kafka, и освоите пару новых трюков.
Одна из основных функций Spring - функция публикации событий. Мы можем использовать события для разделения частей нашего приложения и реализации шаблона публикации-подписки. Одна часть нашего приложения может публиковать событие, на которое реагируют несколько слушателей (даже асинхронно). В рамках Spring Framework 5.3.3 (Spring Boot 2.4.2) теперь мы можем записывать и проверять все опубликованные события ( ApplicationEvent) при тестировании приложений Spring Boot с использованием @RecrodApplicationEvents.
В таких языках программирования, как C#, Kotlin, Groovy, Scala есть возможность расширять класс путем добавления нового функционала, при этом не требуется наследование или изменение самого изначального класса. Это реализовано с помощью специальных выражений, называемых расширения. Java, в отличие от этих языков, не имеет такой возможности из коробки и даже не планирует в ближайших релизах. Благодаря Lombok это стало возможным. Методы расширения были реализованы в Lombok еще 8 лет назад (с поддержкой Eclipse), но для многих все упиралось в поддержку плагином в IDEA (код компилировался, но IDE его не распознавала как валидный). Lombok плагин теперь предустановлен в IDEA 2021.1 EAP, и теперь он поддерживает методы расширения lombok (спасибо Anna Kozlova, Tagir Valeev, NekoCaffeine и Michail Plushnikov).
Рассмотрим пример классического статического импорта:
import static org.apache.commons.lang3.StringUtils.capitalize;
public class ExtensionMethods {
public static void main(String[] args) {
String str = "test";
String capitalized = capitalize(str);
// "Test"
System.out.println(capitalized);
}
}при переходе на метод расширения код станет выглядеть так:
import lombok.experimental.ExtensionMethod;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
@ExtensionMethod(StringUtils.class)
public class ExtensionMethods {
public static void main(String[] args) {
String str = "test";
String capitalized = str.capitalize();
// "Test"
System.out.println(capitalized);
}
}
Actuator: Spring Boot Production Monitoring and Management
Мониторинг и управление вашим работающим приложением с помощью Spring Boot Actuator 2.x. Соберите метрики или проверьте здоровье приложения.
За последние несколько лет в сфере архитектуры ПО произошли огромные изменения. Идея единственного монолитного приложения или даже нескольких крупных сервисов, разделяющих общий массив данных, практически стерта из умов и сердец инженеров-практиков во всем мире. Преобладающими инструментами в создании современных бизнес-ориентированных приложений стали автономные микросервисы, событийно-ориентированная архитектура и CQRS. Вдобавок быстрый рост количества подключаемых устройств (мобильных, IoT) многократно увеличивает объем событий, которые система должна оперативно обрабатывать.
В статье рассказываем, за счет чего Apache Kafka работает достаточно быстро для современных проектов.
Disclaimer
Статья написана для новичков и тех, кому хочется шаг за шагом понять как устроена работа с электронной почтой из Java-приложений. Желающие быстро понять как отправлять электронные письма из Spring-приложений могут сразу переходить к 3 части.
Эту статью я решил написать, потому что не нашел русскоязычных источников про работу c электронной почтой из Java, описывающих имеющиеся библиотеки достаточно полно. На хабре существует статья, посвященная очень узкой задаче по чтению писем (и выводу их содержимого в консоль) и статья с how-to по отправлению
письма с вложениями при помощи Spring Email. Также существует несколько статей (например) на тематических ресурсах, которые приводят порядок действий при работе
с электронной почтой. В этих источниках мне не хватало объяснения основ, на которых стоит
электронная почта и взгляда с высоты на существующие библиотеки для работы с почтой в Java.
Для таких же лапкообразных, как я, написана эта статья. Она дает общие представления о работе электронной почты, разъясняет основные сущности библиотеки Jakarta Mail и дает советы о том, как работать с электронной почтой в Spring-приложениях.
Рассмотрим концепцию мониторинга Kubernetes, познакомимся с инструментом Prometheus, поговорим про алёртинг.
Тема мониторинга объёмная, за одну статью её не разобрать. Цель этого текста — дать обзорное представление по инструментарию, концепциям и подходам.
Материал статьи — выжимка из открытой лекции школы «Слёрм». Если хотите пройти полное обучение — записывайтесь на курс по Мониторингу и логированию инфраструктуры в Kubernetes.
10 августа в Слёрм стартовал видеокурс по Docker, в котором мы разбираем его полностью — от основных абстракций до параметров сети.
В этой статье поговорим об истории появления Docker и его основных абстракциях: Image, Cli, Dockerfile. Лекция рассчитана на новичков, поэтому вряд ли будет интересна опытным пользователям. Здесь не будет крови, аппендикса и глубокого погружения. Самые основы.
Так как ClickHouse является специализированной системой, при его использовании важно учитывать особенности его архитектуры. В этом докладе Алексей расскажет о примерах типичных ошибок при использовании ClickHouse, которые могут привести к неэффективной работе. На примерах из практики будет показано, как выбор той или иной схемы обработки данных может изменить производительность на порядки.
*"ублюдок" — вольный перевод слова "git" — "an unpleasant or contemptible person", "неприятный или презренный человек".
В комментариях к статье 15 базовых советов по Git для эффективной работы каждый день развернулась дискуссия на тему эффективности использования тех или иных команд и опций. Надо признать, что git предоставляет столько различного функционала, что во-первых, за всем становится невозможно уследить, а во-вторых, его можно совершенно по-разному вписывать в рабочий процесс.
Давайте посмотрим, что можно использовать, чтобы улучшить себе жизнь. Статья предполагает, что читатель умеет пользоваться основными возможностями git и понимает что делает, когда, скажем, вводит в консоль git rebase --merge --autostash.
Queue (очередь) — структура данных на диске или в оперативной памяти, которая хранит ссылки на сообщения и отдает их копии consumers (потребителям). Queue представляет собой Erlang-процесс с состоянием (где могут кэшироваться и сами сообщения). 1 тысяча очередей может занимать порядка 80Mb.
Binding (привязка) — правило, которое сообщает обменнику в какую из очередей должны попадать сообщения.