Вот и прошла конференция Joker 2020 для Java senior-ов. Для меня эта конференция стала особенной сразу по нескольким причинам — это первая "серьёзная" техническая конференция на которую я попал (в качестве зрителя), это моя первая онлайн-конференция, и это первая конференция, билет на которую я купил сам, а не за счёт работодателя.

Изображение отсюда

Потраченные деньги, плюс возможность пересматривать любую трансляцию мотивировали меня просмотреть как можно больше материала, в результате даже через неделю после завершения конференции, я всё ещё продолжал сидеть и конспектировать выступление за выступлением. Совершенно нормальное поведение, хватит всем на меня так пялиться. Нет, я не пойду с добрым дядей доктором на обследование, спасибо.

Сразу предупреждаю, что даже так я не сумел просмотреть все трансляции, но если кому-то интересно, что же из этого получилось — добро пожаловать под кат.

Apache Kafka стала ведущей платформой для асинхронной коммуникации между микросервисами. В ней есть мощные функции, которые позволяют строить устойчивые к ошибкам и отказам асинхронные архитектуры.

В то же время нужно предвидеть потенциальные ловушки. Неспособность заранее распознать проблемы, которые могут (нет, будут) возникать, приведет к тому, что у нас будут уязвимые к ошибкам и искажению данных системы.

В этой статье мы погрузимся в проблему одной такой ловушки: неудачных попыток обработать сообщения. Первое и самое важное, мы должны понимать, что потребление сообщений может и будет неудачным. Второе, нам нужно проследить, что мы правильно реагируем на эти неудачи, чтобы не вызвать еще больше проблем в будущем.

Это часть 1 из серии 2 частей практического руководства по HashiCorp Consul. Эта часть в первую очередь ориентирована на понимание проблем, которые решает Consul и как он их решает. Вторая часть больше ориентирована на практическое применение Consul в реальном примере и будет опубликована на следующей неделе. Давайте начнем.

EXPLAIN <-> SQL

Статей о TDD достаточно много, и я обратил внимание на то, что все они затрагивают преимущественно техническую составляющую этого подхода, и практически никак не описывают ментальные принципы, лежащие в основе TDD.

Поэтому я не хотел писать еще одну статью с описанием техники Red-Green-Refactor. Мне хотелось взглянуть на TDD немного глубже и описать, как и почему TDD влияет на поведение человека.

В статье речь пойдет о неких абстракциях, которые применимы на разных слоях мировоззрения и, вне зависимости от контекста, помогают достигать хорошего результата. Универсальность этих абстракций и факт, что они применимы даже к процессу написания кода, сделали меня ярым приверженцем как TDD подхода, так и этих абстракций.

Базовая модель данных

Приветствую, это вторая заметка о Spring Data JPA. Первая часть была целиком посвящена подводным граблям, а также советам бывалых. В этой части мы поговорим о том, как заточить фреймворк под свои нужды. Все описанные примеры доступны здесь.

Крошка-сын к отцу пришел
И спросила кроха
— Что такое хорошо
и что такое плохо

Владимир Маяковский

Эта статья о Spring Data JPA, а именно в подводных граблях, встретившихся на моём пути, ну и конечно же немного о производительности.

Kafka — распределённый брокер сообщений, нашедший широкое применение как универсальная шина для больших данных. Kafka позволяет как реализовать realtime-обработку большого числа событий, так и построить батчевый pipeline по доставке логов.

Почему мы используем Kafka? Если коротко — унификация. А если чуть подробнее — десятки поставщиков, терабайты логов каждый день, онлайн- и офлайн-pipeline'ы — без единой высокопроизводительной шины данных с этим крайне сложно совладать.

Из доклада вы узнаете о том, почему мы перешли на Kafka, и как она вписалась в наш pipeline. Поймёте, как обеспечить exactly once доставку данных. Узнаете о том, как из-за одной опечатки в несколько раз выросла нагрузка на Kafka, и что мы из этого выяснили. Выясните, какие метрики Kafka стоит мониторить и как по ним понять, что что-то идёт не так.

Я, Георгий Меликов, являюсь контрибьютором проектов OpenZFS и ZFS on Linux. Также я занимаюсь разработкой IaaS в команде облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Хотя в продакшене нашего подразделения мы и не используем ZFS, но хозяева подкаста SDCast пригласили меня рассказать именно о нём. Из выпуска и родилась эта статья, а вот тут можно послушать аудиоверсию.

Итак, сегодня я рассказываю про ZFS. Как устроена файловая система ZFS, из каких компонентов она состоит и как работает, а также про новые фичи, которые появились или скоро появятся в последних релизах.

В этой статье я расскажу, в чем состоит проблема N + 1 запросов при использовании JPA и Hibernate, и как ее лучше всего исправить. 

Проблема N + 1 не специфична для JPA и Hibernate, с ней вы можете столкнуться и при использовании других технологий доступа к данным.

Привет, Хабр. Очень много много сейчас слышно про Кубернетис и Docker. Про них не знает наверное, только ленивый. Но есть и другие варианты работы с контейнерами. Предлагаю перевод статьи одного энтузиаста, который решил изучить похожие инструменты.

• Как использовать двухфакторную аутентификацию для SSH-подключений.
• Безопасное использование «проброса ключа» (agent forwarding).
• Завершение зависшей сессии.
• Оставляем терминал открытым при выходе или разрыве связи.
• Расшариваем удаленный терминал с другом (без Zoom!).