CRaC (Coordinated Restore at Checkpoint) — это проект OpenJDK, разработанный Azul для решения проблемы «медленного» запуска виртуальной машины Java в микросервисной среде.

Когда JVM запускает код вашего приложения, она выполняет такие действия, как интерпретация, компиляция и оптимизация кода, чтобы ваше приложение работало как можно быстрее при заданной рабочей нагрузке. Это здорово, но может занять некоторое время, и особенно при запуске короткоживущих микросервисов, вы не хотите ждать, пока JVM создаст наиболее оптимизированный код.

В механизме восстановления контрольной точки (checkpoint-restore) нет ничего нового, и большинство из вас уже знают и используют его ежедневно. 

Если вы работаете на ноутбуке и закрываете крышку, операционная система обнаруживает это и сохраняет текущее состояние на диск. Как только вы снова открываете крышку, операционная система восстанавливает сохраненное состояние с диска.
CRaC предоставляет тот же механизм, но для JVM и вашего запущенного приложения.

Вы запускаете свое приложение, применяете к нему некоторую рабочую нагрузку (чтобы убедиться, что важные части вашего кода будут затронуты и оптимизированы JVM), а затем создаете контрольную точку. Это приведет к закрытию всех открытых ресурсов, таких как открытые файлы и сокетные соединения, а затем сохранит состояние JVM, включая ваше приложение, на диск.

После этого вы сможете восстанавливать состояние JVM, включая состояние вашего приложения, из этой сохраненной контрольной точки так часто, как вам захочется.

Таким образом, CRaC не только решает проблему времени запуска, но и может решить проблему времени разогрева приложения, поскольку вы можете создавать контрольную точку в любое время.

Микрофронтенд-архитектура - это подход к созданию приложений, в котором каждая часть приложения, отвечающая за определенную функциональность, представлена отдельным фронтенд-приложением. Такой подход позволяет достичь более высокой гибкости и масштабируемости приложения, так как каждый микрофронтенд может быть разработан и развернут независимо от остальных.

Как правило, микрофронтенды используются в комбинации с микросервисной архитектурой, в которой приложение состоит из набора независимых микросервисов, каждый из которых выполняет свою функцию. Микрофронтенды позволяют разработчикам разрабатывать интерфейсы для каждого микросервиса отдельно и объединять их в единое приложение, что облегчает поддержку, масштабирование и развертывание приложения.

Одним из ключевых преимуществ микрофронтендов является возможность быстрой разработки и доставки изменений пользовательского интерфейса без необходимости изменения всего приложения. Кроме того, микрофронтенды могут помочь упростить процесс разработки, улучшить переиспользуемость кода и уменьшить зависимость между различными частями фронтенд-приложения.

Полезная ссылка с подробным объяснением концепции микрофронтенда.

В этой статье вы прочитаете о лучших практиках запуска Java-приложений в Kubernetes. Большинство из этих рекомендаций будут справедливы и для других языков. 

Однако я рассматриваю все правила в рамках характеристик Java, а также показываю решения и инструменты, доступные для приложений на базе JVM. 

Некоторые из этих рекомендаций по Kubernetes навязаны дизайном при использовании самых популярных Java-фреймворков, таких, как Spring Boot или Quarkus. Я покажу вам, как эффективно использовать их для упрощения жизни разработчиков.

Unicode – это набор символов, целью которого является определение всех символов и глифов всех человеческих языков, живых и мертвых. Поскольку всё больше и больше программ должны поддерживать несколько языков или просто любой язык, юникод в последние годы приобретает всё большую популярность. Использование различных наборов символов для разных языков может быть слишком обременительным для программистов и пользователей.

К сожалению, юникод привносит свои требования и подводные камни, когда речь заходит о регулярных выражениях. Но в дополнение к сложностям, он также приносит и новые возможности.

❯ Когда взаимодействуют разработчики и операторы

С одной стороны, GraphQL схема однозначно определяет модель данных и доступные операции реализующего ее сервиса. С другой, Kotlin предоставляет потрясающие возможности для создания предметно-ориентированных языков (DSL). Таким образом, возможно написать предметно-ориентированный язык для взаимодействия с GraphQL сервисом в соответствии с опубликованной схемой. Но, написание такого кода вручную, это сизифов труд. Лучше его просто генерировать. И в этом нам поможет плагин Kobby. Он анализирует GraphQL схему и генерирует клиентский DSL.

Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.

Друзья, всем привет! Как известно, в Kubernetes у каждого pod’а есть ограничение на  использование памяти (limits.memory), и, как показывает опыт, далеко не всегда очевидно, как JVM-приложение интерпретирует эту настройку, что порой может приводить к OOMKill.

Привет Хабр! Сегодня я хотел бы поговорить про динамическое компилирование и исполнение Java-кода, подобно скриптовым языкам программирования. В этой статье вы найдете пошаговое руководство как скомпилировать Java в Bytecode и загрузить новые классы в ClassLoader на лету.

Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме.

В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами.

Добрый день! Меня зовут Александр Леонов, я руководитель группы разработки одной из распределённых команд Usetech. Сегодня я хочу рассказать вам о том, как написать карманный тест производительности на неблокирующий код Webflux. Статья рассчитана на разработчиков, которые разрабатывают API или выполняют оптимизационный рефакторинг медленного кода. Итак, начнём.

Поскольку тема «переезда» c СУБД Oracle на СУБД Postgres не теряет актуальности, продолжаем наш цикл о миграции. Это вторая статья о переносе данных из Oracle в Postgres (первая доступна по ссылке). На этот раз мы подробнее остановимся на секционировании и временных таблицах, а такжe рассмотрим существующий инструментарий для конвертации данных и сокращения времени простоя.

IOT-таблицы в Oracle

В СУБД Oracle есть так называемые IOT-таблицы, Index-Organized Tables. В обычных таблицах данные хранятся в любом порядке. IOT-таблицы хранят данные в структуре B-tree, которая логически отсортирована в порядке, указанном в полях первичного ключа. Данные лежат в листьях индекса и при его обходе и извлечении данных последние будут упорядочены. Стоит отметить, что этот порядок сохраняется. После добавления, обновления или удаления записей данные всё равно будут упорядочены.

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.

В PostgreSQL несложно написать запрос, который уйдет в глубокую рекурсию или просто будет выполняться гораздо дольше, чем нам хотелось бы. Как от этого защититься?

А чтобы еще и полезную работу сделать? Например, набрать следующий сегмент данных при постраничной навигации со сложным условием фильтрации.

Микросервисную архитектуру масштабировать легче, чем монолит. Но преимущества не даются просто так, иначе все бы просто пилили микросервисы и горя не знали.

За лёгкую масштабируемость приходится платить десятками часов проектирования. Чтобы удачно разложить концепцию приложения на части, требуется глубокое погружение — до уровня, где под словом «дизайн» подразумевают не шрифты с иконками и даже не UX. Как понимаете, глубоководные экспедиции в пучину архитектуры окупаются далеко не всегда.

Под катом шесть вопросов, их задают себе системные архитекторы Газпромбанка, когда хотят понять, пора пилить микросервисы или можно обойтись монолитом.