Эта статья является пересказом моего доклада на Java-конференции SnowOne 2021 года. LJV — проект, созданный в 2004 году как инструмент для преподавания языка Java студентам. Он позволяет визуализировать внутреннее устройство структур данных. В этом докладе я запускаю LJV на разных структурах (от String до ConcurrentSkipListMap) в разных версиях Java и разбираю, что там внутри, как оно менялось от версии к версии, и как это всё работает.

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.

Возможно, вы что-то уже знаете про open source библиотеку Celesta. Если нет — не беда, сейчас всё расскажем. Прошёл ещё один год, вышла версия 7.x, много чего изменилось, и настала пора изменения подытожить, а заодно и напомнить о том, что такое Celesta вообще.

Кажется, мне довелось сделать десятки презентаций для коллег, заказчиков и публичных выступлений за мою карьеру в IT. Многие годы Powerpoint как средство изготовления слайдов оставался для меня естественным и надёжным выбором. Но в этом году ситуация качественно изменилась. С февраля по май мне довелось выступить на пяти конференциях, и слайды к докладам надо было готовить в сжатые сроки, но качественно. Встал вопрос о делегировании той части работы, что касается визуального дизайна слайдов, другим людям. Как-то раз я попытался работать с дизайнером, пересылая файлы .pptx по почте, но работа превратилась в хаос: никто не знал, какая версия слайдов «самая новая», а вёрстка «ехала» по причине различия версий Powerpoint и шрифтов на наших машинах. И я решил попробовать что-то новое. Попробовал, и с тех пор не думаю возвращаться к Powerpoint.

IntelliJ IDEA на сегодня обладает наиболее продвинутым статическим анализатором кода Java, по своим возможностям оставившим далеко позади таких «ветеранов», как Checkstyle и Spotbugs. Её многочисленные «инспекции» проверяют код в различных аспектах, от стиля кодирования до характерных багов.

Однако пока результаты анализа отображаются лишь в локальном интерфейсе IDE разработчика, от них мало пользы для процесса разработки. Статический анализ необходимо выполнять в качестве первого шага конвейера сборки, его результаты должны определять quality gates, а сборка должна фейлиться, если quality gates не пройдены. Известно, что TeamCity CI интегрирован с IDEA. Но даже если вы не используете TeamCity, вы вполне можете попробовать запускать инспекции IDEA в любом другом CI-сервере. Предлагаю посмотреть, как это можно сделать, используя IDEA Community Edition, Jenkins и Warnings NG plugin.

This article is an authorized translation of the original post. The translation was made with the kind help of the guys from PVS-Studio. Thank you, guys!

What encouraged me to write this article is considerable quantity of materials on static analysis, which recently has been increasingly coming up. Firstly, this is a blog of PVS-Studio, which actively promotes itself on Habr posting reviews of errors, found by their tool in open source projects. PVS-Studio has recently implemented Java support, and, of course, developers from IntelliJ IDEA, whose built-in analyzer is probably the most advanced for Java today, could not stay away.

When reading these reviews, I get a feeling that we are talking about a magic elixir: click the button, and here it is — the list of defects right in front of your eyes. It seems that as analyzers get more advanced, more and more bugs will be found, and products, scanned by these robots, will become better and better without any effort on our part.

Well, but there are no magic elixirs. I would like to talk about what is usually not spoken in posts like «here are things that our robot can find»: what analyzers are not able to do, what's their real part and place in the process of software delivery, and how to implement the analysis properly.


Ratchet (source: Wikipedia).

Написать эту статью меня сподвигло большое количество материалов о статическом анализе, всё чаще попадающихся на глаза. Во-первых, это блог PVS-studio, который активно продвигает себя на Хабре при помощи обзоров ошибок, найденных их инструментом в проектах с открытым кодом. Недавно PVS-studio реализовали поддержку Java, и, конечно, разработчики IntelliJ IDEA, чей встроенный анализатор является на сегодня, наверное, самым продвинутым для Java, не могли остаться в стороне.

При чтении таких обзоров возникает ощущение, что речь идёт про волшебный эликсир: нажми на кнопку, и вот он — список дефектов перед глазами. Кажется, что по мере совершенствования анализаторов, багов автоматически будет находиться всё больше и больше, а продукты, просканированные этими роботами, будут становиться всё лучше и лучше, без каких-либо усилий с нашей стороны.

Но волшебных эликсиров не бывает. Я хотел бы поговорить о том, о чём обычно не говорят в постах вида «вот какие штуки может найти наш робот»: чего не могут анализаторы, в чём их реальная роль и место в процессе поставки софта, и как внедрять их правильно.


Храповик (источник: википедия).

6-7 декабря в Москве состоялась пятая по счёту конференция «Гейзенбаг».
Её слоган — «Тестирование. Не только для тестировщиков!», и за два года регулярного посещения «Гейзенбагов» мне (прежде Java-разработчику, ныне — техническому лиду в маленькой компании, никогда не работавшему в QA) удалось многому научиться в области тестирования и многое внедрить в нашей команде. Я хочу поделиться субъективным обзором запомнившихся мне на этот раз докладов.

Есть в IT-отрасли задачи, которые на фоне успехов в big data, machine learning, blockchain и прочих модных течений выглядят совершенно непривлекательно, но на протяжении десятков лет не перестают быть актуальными для целой армии разработчиков. Речь пойдёт о старой как мир задаче формирования и выгрузки Excel-документов, с которой сталкивался каждый, кто когда-либо писал приложения для бизнеса.

После того, как Ansible вошёл в нашу практику, количество кода на нём и, в частности, ролей стало расти очень быстро. Роли для бэка, фронта, прокси, баз данных, мониторинга, сбора логов и т. д. и т. п. — их количество насчитывает десятки. Часть из ролей специфична для определённого проекта, но многие решают общие задачи, ими хочется делиться между проектными командами, чтобы не создавать одно и то же решение дважды.

Вместе с большим количеством кода появляется и старая, знакомая проблема: страх изменений. Люди не желают вносить изменения в «чужую» роль, опасаясь испортить её, вместо этого создают собственную копию. Рефакторинг кода не производится, если код прямо сейчас не находится в фокусе разработки, из-за опасения, что внесённые проблемы могут быть обнаружены спустя слишком большое время. Итог: плохой код растёт как снежный ком.

Как убедиться, что на конференции, на которую ты берёшь билет, не будет «лажи»? На мой взгляд, лучший способ — стать спикером одной из конференций того же организатора и на себе протестировать процесс отбора и подготовки докладов. Весной я был спикером на конференции, проводимой компанией JUG.ru Group, а всё происходившее перед этим напоминало защиту учёной степени. Несколько раз мой доклад прослушивал программный комитет, после каждого из прогонов я получал длинный список вопросов и замечаний. Один из членов комитета стал «оппонентом» и в бесконечных дискуссиях в Slack-е требовал дополнительных экспериментов, чтобы получить безусловные доказательства эффективности того, о чём я собирался рассказать в докладе. Когда пришла новость, что доклад одобрен — это был ещё не финал: мне было предложено вместе с другими докладчиками пройти двухдневные курсы ораторского мастерства. Пройдя через это испытание, я знаю: ребята из JUG.ru Group не допустят на своих конференциях ни капли «лажи». И я доверяю им: в этом году я посетил большинство их конференций.

Язык SQL и реляционные базы с нами уже более сорока лет. За это время стандарт SQL прошёл через множество ревизий, и, судя по всему, процесс развития на этом не останавливается. Реляционные базы в качестве хранилищ данных десятилетиями царствовали безраздельно, царствуют и поныне, и лишь только в последнее время их немного теснят альтернативные подходы.

SQL практически всемогущ, если вопрос касается извлечения данных. (Не все знают, но одним SQL-запросом можно графически построить множество Мандельброта). Но одна проблема продолжает быть в нём концептуально не решена: проблема миграции схем данных.

Привет, Хабр! Проект, о котором мы расскажем, с самого начала создавался нами как open-source, но до недавних пор мы использовали его только лишь для своих нужд, не говорили о нём широко и не создавали коммьюнити. Cейчас, спустя несколько лет разработки, мы почувствовали уверенность в том, что настала пора рассказать про него, и надеемся, что он начнёт приносить пользу не только нам.

В проекте, над которым я сейчас работаю, применяется распределённая система обработки данных: сначала несколько десятков машин одновременно производят некоторые сообщения, затем эти сообщения отправляются в очередь, из очереди три потока извлекают сообщения и после финальной обработки выкладывают данные в базу Redis. При этом имеется требование: от «зарождения» события в машине, производящей сообщение, до выкладывания обработанных данных в базу должно проходить не более четырёх секунд в 90% случаев.

В какой-то момент стало очевидно, что мы это требование не выполняем, несмотря на затрачиваемые усилия. Несколько произведённых измерений и маленький экскурс в теорию очередей привели меня к выводам, которые я бы хотел донести до себя самого несколько месяцев назад, когда проект только начинался. Отправить письмо в прошлое я не могу, но могу написать заметку, которая, возможно, избавит от неприятностей тех, кто только задумывается над тем, чтобы применять очереди в собственной системе.

Тестирование занимает особое место в работе каждого из нас. Это очень важная, сложная, не самая приятная, часто недоведённая до конца, недооценённая часть нашей работы. Поэтому я, как практикующий разработчик и технический руководитель небольшого стартапа, был рад возможности побеседовать с экспертом в этой области и задать ему свои наболевшие вопросы. Почему программисты не работают по TDD? Как правильно решать проблемы, связанные модульным тестированием системы, работающей с базой данных? Как избавиться от «человеческого фактора» и автоматизировать, в конце концов, тестирование пользовательского интерфейса?



В рамках подготовки Joker 2016 вышел пост про легаси, который вызвал бурное обсуждение тестирования в Java, которое мы решили продолжить в интервью с Николаем Алименковым.

Николай — специалист в области разработки на Java уже с 12-летним стажем. Помимо основной рабочей деятельности, он — сооснователь и тренер тренингового центра XP Injection, активный участник и докладчик на международных конференциях. При его участии были организованы IT-конференции Selenium Camp, JEEConf, XP Days Ukraine и IT Brunch. Мы поговорили как о том, что можно улучшить в области тестирования в своей команде «здесь и сейчас», так и о том, к каким технологическим переменам нам следует готовиться в будущем.

— Николай, мой первый вопрос — про самотестируемый код, использующий ассерты внутри самого себя. Твоё отношение к этой практике.

— Мне кажется, что эта идея заведомо была некорректной. Предполагалось, что такие проверки могут заменить тесты и сделать код самоверифицированным, но, к сожалению, не срослось. Причина очень простая: в этой идее полагаются на то, что, разработчик, когда он пишет код, одновременно думает и о реализации, и о побочных явлениях, которые могут произойти. Но разработчики не так хорошо переключают контекст налету. Вместо этого юнит-тесты заставляют делать сначала фокус на тестирование, а потом возвращаться к фокусу на разработку.

Сегодня с нами Антон Архипов aka antonarhipov — разработчик и менеджер продукта JRebel в компании ZeroTurnaround, — и говорим мы о правильных средствах разработки и их неправильном использовании. Антон профессионально занимается разработкой на Java более десяти лет. Основные интересы связаны с языками программирования и инструментарными средствами разработки ПО. Очень любит vim и IntelliJ IDEA. Часто выступает на международных конференциях — за спиной выступления на таких конференциях как JAX, JavaOne, Joker, JPoint, GeeCON, Jfokus, JavaZone, EclipseCon.


— Антон, чем вы занимаетесь в области Java-разработки?

— Последние шесть лет я работаю в компании ZeroTurnaround, и по долгу службы занимаюсь любимым делом – разработкой инструментов для Java-разработчиков. Наш известный продукт – JRebel для Java-разработчиков, и наш второй крупный продукт – это XRebel, тоже для Java-разработчиков, но больше для тех, кто занимается веб-разработкой. Я занимался первые три года JRebel, и последние три года участвую в создании XRebel.

Это — окончание предыдущей публикации, в которой я рассказывал, как с нуля создавать интерфейс с интерактивной графикой в объектно-ориентированной среде разработки. В первой части мы рассмотрели ключевые архитектурные идеи этой системы: использование композиции, делегирования и шаблонных методов.

Сейчас я перехожу к более рутинным вопросам и рассмотрю построение класса, отвечающего за обработку событий мыши и масштабирование, панорамирование, выделение объектов и drag&drop.

С потребностью создания двумерных интерактивных графических компонент разработчикам программного обеспечения приходится сталкиваться довольно часто. Программисты, ранее привыкшие работать только с алгоритмами обработки данных, при возникновении подобных задач сталкиваются с большими трудностями, если только нельзя обойтись каким-нибудь совсем уж примитивным решением, вроде статической картинки с заранее определёнными «активными» областями. Нестандартность задачи многих отпугивает и заставляет искать готовые средства и библиотеки для отрисовки графов. Но сколь бы многофункциональной не была библиотека, для решения именно вашей задачи в ней будет чего-то недоставать.

В этой статье мы подробно разберём создание «с нуля» компоненты с интерактивными, «перетаскиваемыми» элементами в объектно-ориентированной среде разработки. В качестве примера мы построим прототип UML-редактора.

Когда у нас надёжно заработала непрерывная интеграция на Jenkins и устоялись процессы выпуска релизов продукта, возникла мысль: а почему бы не перенять передовой опыт и не поставить в офисе свой электронный излучатель информации (information radiator): большой красивый экран, на котором автоматически отображаются происходящие с проектом процессы?



Мысль хорошая, но ведь это стоит денег и времени, т. е. того, чего никогда нет. Особенно сейчас. Особенно у маленьких компаний без бюджетов на всевозможные вспомогательные цели. Сделать всё предстояло за «пять копеек» и за «пять минут» — и вот как я с этим [частично] справился.

Термин «О-большое», знакомый нам из курса матанализа, был введён Паулем Бахманом в конце XIX века для описания асимптотического поведения функций. В конце 1970-х Дональд Кнут придумал применять этот термин для оценки эффективности и ресурсоёмкости алгоритмов, благодаря чему с «О-большим» знакомо большинство программистов. Понимание асимптотики быстродействия и ресурсоёмкости даёт возможность выбрать наиболее подходящий метод решения задачи в зависимости от текущих потребностей. «Плохая» асимптотика позволяет сразу же отбросить неподходящий метод.



Идею, которой я хочу поделиться, глубокой не назовёшь: скорее, она лежит на поверхности, но далеко не все её замечают.
Методами, похожими на анализ алгоритмов, можно пользоваться для того, чтобы оценить асимптотику характеристик системы управления проектом разработки программного продукта, таких как общее время и стоимость разработки дополнительной функциональности.