Доброе время!

Немного статистики по Kotlin: по недавней выборке на hh.ru в вакансиях "программист, разработчик" по слову Java и Kotlin почти треть вакансий (а в некоторых регионах больше) требуют владения Kotlin. А по последнему  отпросу от AZUL 2023 47% организаций используют Kotlin. Таким образом освоив Kotlin и добавив в резюме репозиторий с проектом на нем вы получите на 30% больше возможностей!

Как известно, лучший способ выучить новый язык программирования - это пройти курсы сделать на нем проект. Для Java программистов на мой взгляд самый простой и эффективный способ - взять собственный небольшой Spring Boot REST API проект и сделать его миграцию.

В рамках наших курсов "Из Middle в Senior" (см. предыдущий пост по курсу «Работа с документами в Java») я выпустил новый курс Spring Boot REST API приложение на Kotlin и хочу поделиться здесь особенностями миграции и полезными ссылками для тех, кто захочет это сделать самостоятельно. Статья в помощь тем, кто решил мигрировать на Кotlin свой Java проект, НЕ для изучения основ Kotlin.

Всем привет! В этой статье я бы хотел погрузить в мир жизненного цикла потоков начинающих программистов на Java, заранее извиняюсь за злоупотребление слова "поток" в этой статье, но я надеюсь так будет даже лучше для понимания. Поехали!

Жизненный цикл потока - основная концепция Java, которую мы подробно рассмотрим в этой статье. Мы будем использовать краткую иллюстрированную диаграмму и фрагменты практического кода, чтобы более глубоко понять состояния потока во время его выполнения. Эта статья о создании потока - отличное начало для понимания потоков в Java.

Проект это сложная история. Обычно это относительно сложное и длительное мероприятие, создать программный продукт и провести его через стадию активной разработки до первой реальной коммерческой эксплуатации. Лично я видел как этот путь, в среднем, занимал от 2 до 5 лет на проекте с большой командой разработчиков.

Фишка в том, что нужно обеспечить качество продукта. Нас за этим (как разработчиков) и нанимают на работу, чтобы мы правильно писали программные продукты и прикладывали усилия чтобы эффективно двигать продукт вперед. Но на выходе, причем иногда еще до реального большого релиза, продукт может обрасти таким количеством технического долга, что скорость разработки очень сильно падает, и кодовая база приобретает характеристики которые свойственны кодовым базам которые сложно поддерживать и развивать. И парадокс в том что все при этом действительно стараются сделать хороший программный продукт. То есть, как говорится, хотели как лучше, а получилось как всегда.

Под катом наблюдения и личные выводы почему это происходит.

Я уже написал здесь много статей на тему прокси-протоколов и прокси-клиентов, которые очень сложно детектировать и заблокировать, и которые используют пользователи в Китае, Иране, Ираке, Туркменистане, и теперь вот в России (мы здесь в отличной компании, правда?). Но довольно часто мне в комментариях писали, мол, это все отлично, но мне нужен именно VPN для целей именно VPN - доступа в частные локальные сети, либо для соединения клиентов между собой, и желательно так, чтобы его не заблокировали обезьяны с гранатой. Поэтому сегодня мы поговорим именно о VPN.

Классические OpenVPN, Wireguard и IPSec отметаем сразу - их уже давно умеют блокировать и блокировали не раз. Модифицированный Wireguard от проекта Amnezia под названием AmneziaWG — отличная задумка, но есть одно но...

Это ответ на статью, что алгоритмические собеседования не нужны. Простите за кликбейтный заголовок, но он такой и в статье, на которую я отвечаю.

Сразу скажу, что моя статья относится лишь к условному ФААНГу. Многие аргументы из этой статьи теряют значимость в других случаях: если у вас маленькая фирма, мало кандидатов или у вас всего 10 пользователей.

Я утверждаю, что алгоритмические интервью - лучший вариант для ФААНГа из всех пока придуманных.

В статье показано, как работают библиотеки Spring (Spring Data, Spring Feign), и показано, как можно создать свою похожую библиотеку.

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Одной из наиболее важных проблем при создании распределенных приложений является вопрос представления данных. Мы должны убедиться, что данные, отправленные компонентом «удаленному» компоненту (т. е. компоненту, который является частью другого процесса), будут получены правильно с теми же значениями. 

Это может показаться простым, но помните, что взаимодействующие компоненты могут быть написаны на совершенно разных языках. Ситуация усложняется еще больше, если учесть, что разные аппаратные/системные архитектуры, скорее всего, имеют различные способы представления «одинаковых» значений. Простого копирования байтов из одного компонента в другой недостаточно. Даже в Java, где мы можем считать себя «защищенными» от такого рода ситуаций, нет требования, чтобы две разные реализации JVM или разные версии от одного производителя использовали одно и то же внутреннее представление для объектов.

Наиболее распространенным решением этой проблемы является определение «канонического» представления данных, которое будет понятно между процессами — даже между языками программирования — и перевод данных в этот формат перед отправкой, а затем обратно в собственный формат получателя после получения. 

Существует несколько таких «форматов передачи», начиная от текстовых стандартов, таких как YAML, JSON или XML, до бинарных вариантов, таких как Protobuf, которые включают метаданные или являются полностью неструктурированными.

В компании Chronicle Software разработан ряд библиотек для поддержки создания приложений, оптимизированных для обмена сообщениями с низкой задержкой, в основном в сфере финансовых услуг. 

ИТ-сфера и окружающий её диджитал не допускают прогнозов дальше, чем на 1-3 года. Всё, что больше, это уже научная фантастика и о ней можно рассуждать или фантазировать, но никак не говорить всерьёз. С поправкой на современную ситуацию адекватный прогноз можно составить только на год, да и то рамочно. Давайте приоткроем дверь в новый год и посмотрим, что может ждать экспертов и пользователей на рынке CRM-систем. Тем более что этот рынок отражает и впитывает общие тренды ИТ-сферы, а в чём-то и опережает их, потому что CRM это не только про софт, это ещё про бизнес и про деньги.