Всем привет! Меня зовут Илья Денисов, я занимаюсь backend разработкой уже более пяти лет и сейчас пишу на языке go. Сегодня я предлагаю вам поговорить о кэшировании. Постараюсь рассказать о базовых концепциях, а также затронуть ряд особенностей, неочевидных на первый взгляд.

Кэширование ― одна из важнейших практик в проектировании современных высоконагруженных ИТ-систем. Статья позволит почерпнуть практический опыт проектирования механизма кэширования и будет интересна системным аналитикам, проектировщикам систем и архитекторам высоконагруженных систем.

О чём вообще речь?

Всем привет! В данной статье речь пойдёт о настраиваемых параметрах конфигурации Spring приложений. Когда я только начал изучать Spring, естественно, одним из источников знаний были готовые примеры, проекты-образцы. И меня жутко бесило, что какие-то нужные для работы приложения значения появлялись «ниоткуда». К примеру, автор какого-нибудь туториала предлагал для проверки только что созданного учебного приложения зайти на localhost по порту 8088. Откуда берётся 8088? Почему не 8089? Оказалось, что для таких настраиваемых параметров есть специальные файлы. Итак:

Какие бывают настраиваемые параметры?

Настраиваемые параметры используются самим Spring-ом, различными библиотеками и, по желанию разработчика, могут быть добавлены свои собственные. Список всех параметров Spring-а можно посмотреть здесь.

Например, за то на каком порту будет крутиться встроенный http-сервер (если мы используем Spring Web) отвечает параметр server.port. В том самом туториале из вступления в соответствующем файле server.port был равен 8088. Выглядит это (в простейшем случае) так:

server.port=8088

Имя параметра может состоять (и, как правило, состоит) из нескольких частей. Например, все «спринговые» параметры начинаются со слова «spring». Кастомные (пользовательские) параметры, введённые разработчиком конечного приложения, могут начинаться, например со слова application или любого другого. В зависимости от используемого формата файла, части разделяются по-разному (см. следующий раздел). Простейший вариант, просто точками. Пример пользовательских параметров:

Разработка отказоустойчивых систем представляет собой важнейшую компетенцию для инженеров, занятых созданием распределённых и масштабируемых приложений. Под отказоустойчивостью понимается способность системы сохранять работоспособность в условиях сбоев отдельных компонентов или недоступности внешних сервисов. В данной статье рассматриваются практики обеспечения устойчивости на уровне программного кода, в частности в контексте серверных приложений, реализованных на языках Python и Java.

Особое внимание уделяется методам повышения надёжности при временных сбоях, включая: повторные попытки выполнения операций с экспоненциальной задержкой (exponential backoff), использование шаблона circuit breaker, механизмы плавной деградации функциональности (graceful degradation), задание таймаутов, реализация идемпотентности, ограничение одновременных вызовов (bulkhead isolation), а также внедрение систем мониторинга и алертинга. Приводимые примеры охватывают типовые сценарии — обращение к внешним API, взаимодействие с базами данных и выполнение фоновых задач.

Привет! Меня зовут Глеб Гончаров, и я руковожу подгруппой ИТ-инфраструктуры в СберМаркете. В работе мы широко используем Kafka как шину данных для микросервисов и не раз убедились на практике, что к инструменту важно подобрать правильный подход. Об этом сегодня и поговорим в двух частях — сначала обсудим основы, а в конце статьи будет ссылка на практические задания.

Привет, Хабр! Недавно пытался изучить тему «оптимистические» и «пессимистические» блокировки, но на мое удивление ни в ру сегменте, ни в англ — хороших статей, которые дают полное представление об двух типах блокировок с применением Hibernate, — нет, поэтому я решил агрегировать всю информацию в одной короткой статье. Так как это моя первая статья, буду рад критике:) Итак, погнали.

P. S. Это статья не является полным гайдом, так как в первую очередь она нацелена на то, чтобы дать понятное описание двух решений одной проблемы, а если нужны примеры использования, то добро пожаловать в Google:)

Если нужно быстро освежить память о жизненном цикле бина в Spring, эта шпаргалка для вас. Здесь коротко и по делу: ключевые этапы — создание, внедрение зависимостей, инициализация, пост-процессинг и уничтожение. Разберем их на понятных примерах, без лишней воды.

В предыдущей статье мы рассмотрели устройство JIT компилятора и способы мониторинга его работы. В этой статье мы рассмотрим счетчики, которые JVM использует для принятия решения о необходимости компиляции кода, потоки компиляции, оптимизации, выполняемые JVM при компиляции, а также что такое деоптимизация кода.

Что такое PIM-система и зачем она нужна?

Product information management system (PIM-система) — система для централизованного управления данными о товарах, которая является неотъемлемой для интернет-магазинов и других форм электронной коммерции.

Запрос на цифровизацию в компаниях возникает поэтапно. Как правило, процесс начинается с бухгалтерии, потом склад, постановка и контроль выполнения задач, управление отношениями с клиентами и так далее. 

Но цифровизация цифровизации рознь. Переход с бумажной ведомости в excel или google таблицу - тоже можно назвать словом на букву «Ц» , что упрощает совместную работы. Следующий шаг в цифровой трансформации - использование не универсальных, а специально созданных для этого инструментов.

PIM-система - это инструмент для систематизированного управления информацией о товарах. Это то место, где можно удобно работать с фотографиями и видео товаров, их описаниями, характеристиками, а также документацией. Вся информация находится в одном месте. Вы можете ее собирать, структурировать, редактировать и транслировать в другие системы и каналы продаж.

Рассмотрим типичные сценарии использования PIM-систем:

Довольно долгое время я воевал с красно-черным деревом. Вся информация, которую я находил, была в духе "листья и корень дерева всегда черные, ПОТОМУ ЧТО", "топ 5 свойств красно-черного дерева" или "3 случая при балансировке и 12 случаев при удалении ноды". Такой расклад меня не устраивал.

Мне не хотелось заучивать свойства дерева, псевдокод и варианты балансировки, я хотел знать: почему. Каким образом цвета помогают при балансировке? Почему у красной ноды не может быть красного потомка? Почему глубину дерева измеряют "черной высотой"?

Ответы на эти вопросы я получил только тогда, когда мне дали ссылку на лекцию про два-три дерево, с которого мы и начнем.

Эта статья разделена на 3 логические части. Я рекомендую прочитать их в указанном порядке. Первая часть (данная) будет направлена на введение в кчд и знакомство с ним. Во второй части мы поговорим о балансировке и вставке в кчд. В третьей, завершающей, части мы разберем процесс удаления ноды. Наберитесь терпения и приятного чтения.

Существует мнение, что LinkedList - неудачная коллекция и всегда и везде лучше использовать ArrayList. И так оно и есть =)

Давайте поможем LinkedList и сделаем его лучше и быстрее с помощью простой пластиковой бутылки кеширующего массива.
Вы увидите, как он обгонит ArrayList на 10 миллионах элементов и 100 тыс операциях в тестах, имитирующих реальную работу приложения.

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

Цель данной статьи — простым языком объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM. Oна подойдёт как и разработчикам, так и специалистам по машинному обучению, у которых есть базовое понимание концепций и желание заглянуть поглубже. Также я прикрепил множество полезных ссылок для дальнейшего изучения. Давайте начинать!

Речь в этой небольшой заметке пойдёт про то, как с пользой можно использовать MDC в Spring-проекте.

Команда Spring АйО перевела статью, в которой рассказывается про разработку эффективных агентов с помощью Spring AI. Исследование Anthropic "Building effective agents" подчеркивает важность простоты и модульности в разработке LLM-агентов.

В статье рассматривается, как эти принципы реализуются в Spring AI через пять ключевых паттернов: Chain Workflow, Parallelization Workflow, Routing Workflow, Orchestrator-Workers и Evaluator-Optimizer.

Хотите узнать, что такое агент ИИ и как можно использовать ИИ для улучшения бизнес-процессов?

-- Читайте перевод статьи из блога Camunda