Прежде чем фича попадет на прод, в наше время сложных оркестраторов и CI/CD предстоит пройти долгий путь от коммита до тестов и доставки. Раньше можно было кинуть новые файлы по FTP (так больше никто не делает, верно?), и процесс «деплоя» занимал секунды. Теперь же надо создать merge request и ждать немалое время, пока фича доберётся до пользователей.

Часть этого пути — сборка Docker-образа. Иногда сборка длится минуты, иногда — десятки минут, что сложно назвать нормальным. В данной статье возьмём простое приложение, которое упакуем в образ, применим несколько методов для ускорения сборки и рассмотрим нюансы работы этих методов.

Иллюстрация получена вот из этого видео.

• Джеймс Гослинг, создатель языка Java, заявил об участии в летней конференции JPoint и уже появился в списке спикеров на сайте. Говорят, кризис — время возможностей. Иногда это действительно так! Пару лет назад трудно было представить, что Гослинг будет отвечать у нас на вопросы из чата.

  
  

• В рассылочке появилось интересное письмо о том, что в спеке языка ведется работа над более аккуратным использованием слов вроде «class», «interface» и «type». Например, вместо «sealed types» правильнее говорить «sealed classes and interfaces». Примечание: а вместо Linux нужно говорить GNU/Linux!

  
  

• Стивен Стюарт-Галлус сделал на Java и выложил на GitHub игрушечную реализацию System F JIT, в наличии MethodHandles и Higher Order Abstract Syntax. Соответствующий тред есть на Reddit, где автору можно задавать вопросы. System F — система, которую придумал в 1972 году Жан-Ив Жирар для доказательств в логике, которая представляет собой систему типизированного лямбда-исчисления, отличающаяся от просто типизированной системы наличием механизма универсальной квантификации над типами.

Кластеризация — это такая магическая штука: она превращает большой объём неструктурированных данных в потенциально обозримый набор кластеров, анализ которых позволяет делать выводы о содержании этих данных.

Приложений у методов кластеризации огромное количество. Например, мы кластеризуем поисковые запросы для того, чтобы повышать обобщающую способность алгоритмов ранжирования: любая статистика, вычисленная по группе похожих запросов, надёжнее той же статистики, вычисленной для одного отдельного запроса. Кластеризация позволяет повышать качество на запросах с редко встречающимися формулировками. Другой понятный пример — Яндекс.Новости, которые автоматически формируют сюжеты из новостных сообщений.

В далёком 2013 году мне повезло поучаствовать в разработке очень сложного алгоритма кластеризации. Требовалось с очень высоким качеством кластеризовать сотни тысяч объектов и делать это быстро: за десятки секунд на одной машине. Первым делом нужно было построить систему оценки качества, и в этой статье я расскажу именно о ней.

Примеры для двух неблокирующих библиотек доступа к SQL базам данных — Vert.X SQL и R2DBC. Примеры будут основаны на PostgreSQL и реактивных обертках Java.

Начнем с главного: JDBC — это отличный стандарт. Служил и служит верой и правдой.

Но новые веяния просят новых решений. И даже есть смысл иногда потеснить JDBC.

Я предлагаю взглянуть на две альтернативных реализации доступа к SQL базам из JVM приложений и их (реализаций) применимости.

В статье будет теоретическая часть, практические примеры и в конце немного сравнения. Кому интересна практическая часть — просто перематывайте текст, к конкретной реализации теория отношение имеет весьма посредственное.

Kafka, в отличие от реляционных баз данных, является молодой технологией, и потому инструментарий для автоматического тестирования приложений, созданных на базе этой платформы, был доступен разработчикам с самого начала. Хотя на первый взгляд с этим инструментарием всё обстоит очень хорошо — бери и пиши тесты! — на практике приходится сталкиваться с трудностями, о которых хочу поведать в этом посте.

Как знания нейропсихологии могут помочь программисту в стилизации кода? До того, как заняться программированием, я очень долго и глубоко изучал нейропсихологию. Впоследствии эти знания помогли мне добиться высоких результатов в разработке за короткий промежуток времени.

В этой статье я хочу поделиться своим опытом и подходом к стилизации кода. Мы рассмотрим стилизацию со стороны программирования, а затем немного коснемся нейропсихологии для более глубокого понимания самого процесса и степени его важности для разработчика. Последний год я работаю в компании Secreate, где занимаюсь разработкой мобильных приложений на фреймворке React Native, поэтому примеры кода, приведенные в этой статье, будут на языке Javascript. Знания, полученные из этой статьи, можно будет легко применить к любому языку программирования. В конце статьи вас ждут полезные примеры стилизации кода. Приятного чтения!

Что такое стилизация

Каждый программист имеет свое представление о code style. Для меня стилизация — это набор правил для оформления, таких как: отступы, пробелы, переносы, последовательность и так далее. Тем не менее, каждый программист оформляет свой код по-своему. Давайте рассмотрим несколько примеров такого оформления.

Импорты

Некоторые программисты пишут их так:

import {SomeClass} from ‘some/file’

Некоторые так:

import { SomeClass } from ‘some/file’

Еще можно встретить такое:

import {SomeClass, someFunction, someConst, AnotherClass и еще много чего в длинную строку} from ‘some/file’

Или такое:

import {
  SomeClass,
  somefunction,
  someConst,
  AnotherClass,
  и еще много чего в столбик
} from ‘some/file’

Объявление функций

Во времена повсеместной одержимости библиотеками и веб-фреймворками мы стали забывать радость от решения задач минимальными средствами. В этой статье, мы запилим веб-сервис на актуальную тему, используя ванильные Python и JavaScript, а также, задеплоим его в GitLab Pages. Быстро, минималистично, без лишних зависимостей, и максимально элегантно.

Вдохновившись видосом How To Tell If We're Beating COVID-19 от minutephysics, я набросал в свободное (от удаленной работы и домашних дел) время сервис, который на основе данных с Карты распространения коронавируса в России и мире от Яндекса строит графики, аналогичные тем, что на странице Covid Trends. Вот, что из этого вышло:

Интересно? Погнали!

Освежим память по-быстрому

Вы можете использовать эту статью, чтобы понять, как использовать Spring MVC для создания веб-сайтов или RESTful сервисов. А также получить обзор часто задаваемых вопросов, охватывающих наиболее распространенные задачи Spring MVC.

Примечание: Статья ~ 7500 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже.

Содержание

• Введение
• HttpServlets 101
• DispatcherServlet
• Контроллеры — создание HTML
• REST контроллеры — создание XML / JSON
• Часто задаваемые вопросы
• Заключение
• Благодарности

Всем, привет!

В статье я хотел бы рассказать об одном из подходов к логированию приложения, который сильно помогал мне и коллегам при отладке, поиске ошибок и анализе проблем производительности. Про необходимость логирования было написано множество хороших статей в том числе и на Хабре, поэтому здесь нет большого смысла повторяться. Я начинал карьеру в IT с Oracle и изучал эту БД по книгам главного эксперта — Тома Кайта. Мне запомнилась его фраза по поводу логирования из книги "Effective Oracle by Design":

Instrumentation is not overhead. Overhead is something you can remove without losing much benefit. Removing (or not having) instrumentation takes away considerable functionality. You wouldn’t need to do this if your systems never break, never need diagnostics, and never suffer from performance issues. If that is true, you don’t need to instrument your system (and send me your email address, because I have a job offer for you).

С работой над Oracle проектами всё и началось.

Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды Клиентских коммуникаций в ДомКлике. В этой статье я хочу поделиться с вами «рецептом», который позволил нам реализовать отложенные ретраи при использовании брокера сообщений RabbitMQ

В этой статье мы расскажем, как развернули Service Mesh, решили часть проблем микросервисной архитектуры и уменьшили нагрузку на разработчиков и инженеров инфраструктуры.