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.

Не так давно я начинал свой первый проект с микросервисами и не знал как реализовать security. Сейчас информации по этому вопросу уже больше однако она не всегда актуальна и, как правило, не раскрывает проблему security межсервисного взаимодействия. Поэтому я решил написать как бы я решал эту задачу на сегодняшний день.

В этой статье я покажу вам, как писать подзапросы EXISTS с помощью JPA и Hibernate.

Подзапросы EXISTS очень полезны, так как позволяют реализовать SemiJoins. К сожалению, многие разработчики приложений не знают о SemiJoins и ограничиваются тем, что эмулируют его с помощью EquiJoins (например, INNER JOIN) в ущерб производительности запросов.

От переводчика: LambdaMetafactory, пожалуй, один из самых недооценённых механизмов Java 8. Мы открыли его для себя совсем недавно, но уже по достоинству оценили его возможности. В версии 7.0 фреймворка CUBA улучшена производительность за счет отказа от рефлективных вызовов в пользу генерации лямбда выражений. Одно из применений этого механизма в нашем фреймворке — привязка обработчиков событий приложения по аннотациям, часто встречающаяся задача, аналог EventListener из Spring. Мы считаем, что знание принципов работы LambdaFactory может быть полезно во многих Java приложениях, и спешим поделиться с вами этим переводом.

В этой статье мы покажем несколько малоизвестных хитростей при работе с лямбда-выражениями в Java 8 и ограничения этих выражений. Целевая аудитория статьи — senior Java разработчики, исследователи и разработчики инструментария. Будет использоваться только публичный Java API без com.sun.* и других внутренних классов, поэтому код переносим между разными реализациями JVM.

1. Учебник по JavaFX: начало работы
2. Учебник по JavaFX: Hello world!
3. Учебник по JavaFX: FXML и SceneBuilder
4. Учебник по JavaFX: основные макеты
5. Учебник по JavaFX: расширенные макеты
6. Учебник по JavaFX: CSS-стилизация
7. JavaFX Weaver: интеграция JavaFX и Spring Boot приложения

JavaFX & Spring

"Хочешь ускорить запросы, построй индекс" – классический первый шаг по увеличению производительности в PostgreSQL. Вот только на практике можно встретить ситуацию, когда индексы в PostgreSQL есть, но тормоза никуда не делись. Не все индексы являются эффективными. Одна из возможных причин тормозов индексов – это отсутствие корреляции данных. Давайте поговорим о пенальти на производительность, которое дает расположение данных: почему это происходит и как это можно предотвратить.

Java развивается гораздо быстрее, чем раньше. Но не все проекты, над которыми мы работаем, поспевают за этим темпом.

У меня есть проекты на Java 8, 11 и 17, и иногда я хочу поиграть с имеющимися сборками более новых версий.

Как обеспечить их создание без необходимости постоянно переключать среды выполнения Java?

Toolchain спешит на помощь!

Всем привет, друзья! Это вторая статья про обертку ответов контроллеров. Сегодня хочу рассказать про то, как использовать BeanPostProcessor и для чего это может быть нужно - это основной посыл статьи. Сделаем мы это немного доработав проект из предыдущей статьи. 

Под прошлой статьей пользователь с ником @maxzh83 указал на логическую недоработку проекта - невозможность реализовать несколько раз сервис IWrapperService, что происходит из-за того, что идет инжект только одной реализации сервиса.

private final IWrapperService wrapperService;

Сегодня посмотрим на то, как можно решить данную недоработку используя уже готовый функционал спринга - внедрение коллекций. И как можно немного доработать функционал спринга с помощью BeanPostProcessor для более удобного внедрения зависимостей для нашей конкретной ситуации.

Всем привет, друзья! Сегодня хочу рассказать про способ использование Controller Advice для оборачивания объекта, возвращаемого контроллерами, в новый класс на уровне DispatcherServlet.

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