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.

Иногда мы пишем SQL-запросы, мало задумываясь над тем фактом, что сначала они должны быть по сети как-то доставлены до сервера, а затем их результат - обратно в клиентское приложение. Если при этом на пути до сервера присутствует еще и пулер соединений типа pgbouncer, дополнительно "перекладывающий" байты между входящими и исходящими коннектами, ситуация становится еще тяжелее...

Поэтому сегодня рассмотрим некоторые типичные ситуации, в которых разработчики иногда принимают не самые оптимальные решения, гоняя по сети мегабайты трафика при общении с сервером PostgreSQL - а заодно посмотрим, как можно увидеть такую ситуацию в плане с помощью explain.tensor.ru и подумаем над вариантами, как сделать подобное взаимодействие более эффективным.

Реактор сегодня - это стильно, модно, молодежно. Почему многие из нас практикуют реактивное программирование? Мало кто может ответить однозначно на этот вопрос. Но эта статья рассказывает не об этом, а о проблемах, которые реактор может создать даже опытному программисту и о методах их решений. Берем под контроль количество одновременно выполняемых задач, правильно распределяем задачи в пуле и достигаем отличных результатов с параллельной обработкой в reactor.

Здравствуйте! В этой статье, я постараюсь кратко рассказать о четырёх достаточно известных способах хранения деревьев с указанием преимуществ и недостатков. На идею написать подобную статью подтолкнул не раз слышимый мною вопрос: "А как это будет в Hibernate?", то есть как реализовать какой-либо из способов хранения дерева с использованием ORM Hibernate. Сразу замечу, что данная статья не является каким-либо призывом использовать именно реляционные БД для решения задач связанных с деревьями, так как понятно что реляционные базы не заточены конкретно для целей хранения\обработки таких данных. Для иерархии подходят и используются графовые базы данных. Поэтому эта статья будет полезная тем, кому необходимо по каким-либо причинам реализовать хранение дерева именно в реляционной БД. Необходимо также отметить, что и ORM Hibernate также не содержит каких-либо готовых решений из коробки для хранения\обработки деревьев по крайней мере на данный момент, поэтому реализация таких решений практически полностью ложиться на плечи разработчика. В примерах далее для полной и целостной картины, кроме сущностей(entity), рассмотрим кратко и такие базовые операции, как получение всех потомков с уровнем вложенности, получение всех родителей с уровнем вложенности, а также операции добавления, удаления и перемещения узла в дереве. В качестве примера дерева послужит структура папок на файловой системе, которая будет отражена в таблицах(е) БД. На такие моменты, как инициализация сущности(entity) не будем акцентировать внимание, полагаю что рассматривать это не имеет смысла, так как алгоритмы обхода дерева известны и описаны во многих книгах и публикациях и будут мало кому интересны. В любом случае мои реализации обхода дерева представлены на GitHub и с ними при желании можно ознакомиться.

Статья о том, как реляционная СУБД может выполнить JOIN. Для лучшего понимания мы попробуем своими руками написать такую же реализацию на языке C#. Что позволит нам лучше вникнуть в детали.

А чтобы было не совсем скучно - мы зададимся вопросом производительности. Что работает быстрее C# или SQL? И хоть сам по себе вопрос не корректен, к этому пониманию мы как раз и придем.

Всем привет. Сегодня я хотел бы поделиться рецептом по обрезанию большой таблицы PostgreSQL в production.

Пример: мы имеем в БД достаточно большую таблицу (несколько сотен миллионов строк) с устаревшими данными, которые нам уже не нужны. Точнее, они мешают — БД долго дампится, а индексы становятся неэффективными.

Решение в лоб (delete from table where id < 1234567) работает очень долго из-за большого количества индексов и ограничений в таблице и нас не устраивает.

Более быстрый способ рассмотрим в этой статье.

Приветствую, это текстовая версия моего доклада на JPoint-2021. Как обычно я сделал упор на случаи из жизни и на повседневные вещи, используемые каждым разработчиком. Под кат приглашаются интересующиеся производительностью и им сочувствующие.

Эта статья посвящена наиболее часто используемым комбинациям клавиш при работе в командной строке Linux (в основном в командном интерпретаторе bash).

Она точно будет полезна начинающим своё знакомство с Linux и, уверен, пригодится тем, кто уже имеет опыт (не всегда годы практики учат работать быстрее).

Никогда не развивал навыка быстрой печати, но знание не одного десятка hotkey'ев, перечисленных в этом материале, позволяет набирать команды со скоростью мысли.

Я попытался продемонстрировать многие примеры при помощи анимированных gif'ок – иногда несколько кадров больше скажут, чем несколько абзацев текста.

Не так давно в мире Java случилось грандиозное событие. Во всех актуальных версиях OpenJDK стал доступен Java Flight Recorder (или просто JFR).

Раньше этот механизм был доступен только в коммерческих версиях Java от корпорации Oracle версии 8 и более ранних. В какой-то момент его реимплементировали с нуля в OpenJDK 12, затем бекпортировали в OpenJDK 11, которая является LTS-версией. Однако вот OpenJDK 8 оставалась за бортом этого праздника жизни. Вплоть до выхода апдейта 8u272, в который наконец-то тоже бекпортировали JFR. Теперь все (за редким исключением) пользователи OpenJDK могут начинать использовать эту функциональность.

Но вот незадача: большая часть документации в интернете относится к старой, коммерческой, версии JFR и во многом не соответствует версии, которая присутствует в OpenJDK. Да и та, что есть, весьма скудная и не способствует пониманию того, как это всё использовать.

В предлагаемой вашему вниманию статье я расскажу, как управлять работой JFR и как его настраивать.

Все java-разработчики, рано или поздно, встречаются с пресловутой ошибкой OutOfMemoryError. 

Предыстория

Несколько месяцев назад поступила задача по написанию HTTP API работы с продуктом компании, а именно обернуть все запросы с помощью RestTemplate и последующим перехватом информации от приложения и модификации ответа. Примерная реализация сервиса по работе с приложением была таковая:

        if (headers == null) {
            headers = new HttpHeaders();
        }

        if (headers.getFirst("Content-Type") == null) {
            headers.add("Content-Type", MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
        }

        HttpEntity<Object> entity;
        if (body == null) {
            entity = new HttpEntity<>(headers);
        } else {
            entity = new HttpEntity<>(body, headers);
        }

        final String uri = String.format("%s%s/%s", workingUrl, apiPath, request.info());

        final Class<O> type = (Class<O>) request.type();
        final O response = (O)restTemplate.exchange(uri, request.method(), entity, type);

… простенький метод, принимающий тип, тело и заголовки запроса. И все бы хорошо, но выглядело как костыль и не особо юзабельно в контексте Spring.

И пока товарищи коллеги писали на старом механизме функционал в своих ветках, мне пришла в голову гениальнейшая идея — а почему бы не писать эти запросы "в одну строчку" (like Feign).

Идея

У нас в руках имеется мощный DI контейнер Spring, так почему бы не использовать его функционал в полной мере? В частности инициализации Data репозиториев на примере Jpa. Предо мной стояла задача инициализация класса типа интерфейс в контексте Spring и три варианта решения перехвата вызова метода, как типичной реализации — Aspect, PostProcess и BeanDefinitionRegistrar.

Кодовая база

Первым делом — аннотации, куда же без них, иначе как конфигурировать запросы.

1) Mapping — аннотация, идентифицирующая интерфейс как компонент HTTP вызовов.

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface Mapping {
    /**
     * Registered service application name, need for config
     */
    String alias();
}