Транзакция — это набор операций с базой данных. В этот набор может входить как одна операция, так и несколько. Операции внутри транзакции либо выполняются все и полностью, либо ни одна операция не выполняется. Это свойство еще называют атомарностью. Транзакция переводит базу данных из одного согласованного состояния в другое. Согласованность означает что данные в базе данных подчиняются определенным правилам, которые были заложены при ее создании. К примеру, у нас есть две таблицы — Покупатели (Customer) и Покупки (Purchase).

В данной статье обсудим проблемы, возникающие при конкурентной работе с данными, а также инструменты для их решения – атомарные инструкции, явные и неявные блокировки и уровни изолированности транзакций, реализованные в OLTP СУБД PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle с примерами на Go. Поговорим о деталях их реализации в указанных СУБД. На примере PostgreSQL проведем benchmark-тестирование производительности уровней изоляции с использованием инструмента pgbench

Рассмотрим, как использовать Elasticsearch в качестве поискового движка в приложениях на Spring Boot. Поговорим о стратегии реализации полнотекстового поиска, эффективной индексации сущностей JPA и их связей. Уделим внимание использованию аннотаций полей, настройке релевантности с помощью весовых коэффициентов и реализации нечёткого поиска для обработки вариаций запросов. Также обсудим методы настройки синонимических связей, многоуровневых фильтров и ранжирования результатов по релевантности для повышения качества поиска.

Виртуальные потоки вызвали большой интерес в сообществе разработчиков Java, включая такие фреймворки, как Open Liberty. Команда инженеров по производительности Liberty провела оценку, чтобы выяснить, может ли эта новая фича принести пользу пользователям или даже потенциально заменить текущую логику пула потоков, используемую в среде выполнения Liberty. Как минимум, мы хотели лучше понять технологию виртуальных потоков и её производительность, чтобы предоставить обоснованные рекомендации пользователям Liberty.

В этой статье представлены наши результаты, включая:

- Обзор реализации виртуальных потоков в Java
- Обзор текущей технологии пула потоков в Liberty
- Оценку по ряду показателей производительности, включая неожиданные наблюдения
- Сводный обзор наших выводов

Эта статья предназначена для тех, кто хочет настроить выборочный роутинг на основе доменных имен на своих маршрутизаторах Keenetic. Основная цель — оптимизировать управление сетевым трафиком по доменным именам, избегая необходимости вручную добавлять многочисленные маршруты в таблицу маршрутизации. Такой подход значительно упрощает настройку и позволяет гибко перенаправлять трафик через VPN-туннели.

Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных (далее БД). С появлением бизнес‑аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH).

Дальнейший рост объемов данных, введение термина «большие данные» и разнообразие требований к обработке привели к эволюции архитектур данных.

Рассмотрим этапы эволюции архитектуры данных: чем отличаются концепции, какие у них преимущества и недостатки, для каких задач в работе с данными подходят.

Всем привет!

В прошлой статье я описал модуль "авторизация", который использую в своем проекте и рассказал, как проходит аутентификация и авторизация пользователей, какие библиотеки и методы используются в системе, а сегодня, согласно опросу проведенному во второй части, я расскажу о модуле "игра". Именно в нем происходит вся "магия" игры.

Всем привет!

В прошлых частях своего повествования я рассказывал, как мне пришла идея реализовать простую, на первый взгляд, игру "длинные нарды", затем я описал архитектуру сервера, модули "авторизация" и "игра", а в этот раз я хочу рассказать об игроках, которыми управляет программа, таких игроков еще называют ботами. Большинство игр так или иначе реализуют механику ботов, так как ботами можно считать любых противников или персонажей в игре, если ими не управляет человек.

Добрый день дорогой читатель. Сегодня я дам тебе несколько советов для поиска и анализа проблем в твоем Java приложении. Мы разберем такие вещи как: HeapDump, ThreadDump, VisualVM, Grafana, HikariPool, Prometheus и Garbage Collector.

Всем привет!

Время от времени меня сильно тянет на разработку игр и я даже публиковал на любимом хабре пару статей (здесь и тут) о том, что из этого получается. И вот в очередной раз, когда желание пересилило все остальное я почему-то решил, что могу сделать "простую" игру "длинные нарды" за несколько дней. Если вам интересно что из этого вышло, то усаживайтесь поудобнее, сегодня я расскажу о том, как все начиналось.

Данная статья является продолжением: PostgreSQL 16. Страницы и версии строк. Часть 3.

В этой части мы поговорим о том, как ограничивается видимость транзакций с помощью снимков данных. Рассмотрим процесс создания снимков и их работу в условиях многоверсионности. Также мы обсудим понятие «горизонта транзакции» и процесс экспорта снимка данных.

Туннели IPv6 через IPv4 помогают получить доступ к сайтам и сервисам, которые используют новый протокол IPv6, даже если у вас старый IP‑адрес версии 4 (IPv4). Чтобы его настроить, нужно зарегистрироваться на сайте провайдера, который предоставляет такую услугу (его еще называют туннельный брокер), и использует технологию 6in4. После регистрации вы получите все необходимые данные для подключения.

Одно из преимуществ данного способа заключается в том, что не потребуется настраивать что-то дополнительно на других устройствах в локальной сети, не сломается работа на AndroidTV итд.

Туннель работает только с белым IP‑адресом (некоторые провайдеры выдают его бесплатно, некоторые за определённую сумму в месяц).

Привет! На связи Аркадий из Т-Банка, мы по прежнему делаем TQM, и в этой статье покажу, как мы решили задачу с поиском последовательностей в тексте коммуникаций. Это работает как на простых цепочках из словосочетаний по порядку, так и на сложных кейсах — со временем фразы, каналом «клиент — оператор». Мы по прежнему работаем с ElasticSearch, оставляя возможность “накрутить” на поиск по тексту такие вещи как RAG, LLM и другие модные технологии. 

Несколько ограничений для сегодняшней задачи:

- Нелинейное возрастание сложности запроса при увеличении количества фраз. Поэтому предел у нас 4.

- Шаг тайминга мы выбрали 5 секунд. После каждой фразы ставим метку времени или несколько меток, если фраза заняла больше 5 секунд. Если сделать шаг слишком мелким это позволит искать более точно, но замусорит наше поле метками времени. Кажется, это тот момент когда лучше заранее договориться о требованиях.

А теперь к самому интересному. Добро пожаловать под кат!

В моем посте о создании утилиты цветовой палитры в Alpine.js случайность играла большую роль: каждый образец генерировался как композиция случайно выбранных значений Hue (0..360), Saturation (0..100) и Lightness (0..100). Когда я создавал эту демонстрацию, я наткнулся на Web Crypto API. Обычно при генерации случайных значений я использую метод Math.random(), но в документации MDN упоминается, что Crypto.getRandomValues() более безопасен. В итоге я решил попробовать Crypto (с фоллбэком на модуль Math по мере необходимости). Но это заставило меня задуматься, действительно ли "более безопасный" означает "более случайный" для моего варианта использования.

Статей на тему много, но, видимо, недостаточно. Последние 10 лет в 4-х разных компаниях время от времени слышу от коллег:

— Не могу пошарить экран с кодом, у меня другая ветка сейчас.

— Не хочу переключать ветку, придется запускать кодогенерацию, у меня сбросятся build-файлы, потом это опять пересобирать!.

— Стаскивать ветку для просмотра ПР? Это же неудобно, надо "стэшить" изменения, ветку переключать.

PostgreSQL очень популярная СУБД. Её используют во многих проектах, как новички, так и профессионалы. Однако не все понимают, как именно работает данная система и какое у неё внутренне устройство.

Давайте разберемся вместе на основе книги «PostgreSQL 16 изнутри» и официальной документации!

В данной статье описывается задача, в которой необходимо слушать сообщения с определенного смещения(offset) в Kafka. Для решения данной задачи потребуется интерфейс ConsumerSeekAware и найти позицию с которой нужно начать слушание. Так же необходимо будет создать механизм перезапуска слушателя сообщений Kafka. В примерах кода используются Java и Spring фреймворк.

Привет! В этой статье мы развернем dev-cluster kafka последней версии (3.7 на момент написания статьи), без использования zookeeper. Также в нашей сборке будет web-ui и все для мониторинга. В представленной конфигурации настроены SASL, SSL, ACL.

В чем полезность статьи? В статье представлен готовый docker-compose.yml для использования, который будет вам полезен если вы не сильно искушены в вопросах администрирования kafka и docker-compose, но уже хотелось бы начать заниматься разработкой, используя кластер kafka. Беглый поиск в интернет не дал результата в виде готового docker-compose.yml для конкретно такой конфигурации, которая потребовалась нам, поэтому было решено выложить полученный результат.

Сначала будет быстрое пошаговое руководство как запустить эту сборку и начать использовать. А далее будет представлено полное объяснение переменных, используемых для настройки наших компонентов и объяснение некоторых моментов.