Spring Framework позволяет сфокусироваться на бизнес-логике, а вся настройка инфраструктуры выполняется автоматически благодаря постобработке бинов. Зачастую для реализации дополнительной функциональности применяется Spring AOP - аспектно-ориентированное программирование.

Spring AOP бин, который накручивает дополнительную функциональность другим Spring бинам, помечается аннотацией @Aspect, но как потом этот бин используется для добавления дополнительной функциональности в поток исполнения?

В статье будет рассмотрен механизм проксирования объектов и его применение в Spring Framework.

Привет! Меня зовут Антон Казачков, я специалист вендорской поддержки СУБД Platform V Pangolin. Это реляционная СУБД уровня enterprise, которая разработана в СберТехе на основе PostgreSQL и доработана до корпоративного уровня надёжности и производительности. Сегодня Pangolin — целевая СУБД Сбера, основа для миграции всех существующих приложений и разработки новых.

Расскажу о ситуациях, с которыми сталкиваются команды на последних этапах миграции СУБД и в начале производственного цикла. На Хабре часто обсуждаются нюансы переезда СУБД из разных проприетарных версий на PostgreSQL. А вот информации о том, как вводить базы в эксплуатацию и выявлять производственные «болячки», на мой взгляд, не так много.

Реализацией RPC запросов поверх брокеров сообщений никого не удивишь: очередь для запроса, очередь для ответа — ничего сложного.

Тот же RabbitMQ имеет пример в официальной документации. Других примеров там нет, поэтому создается впечатление, что отправка ответных сообщений в другую очередь — единственный возможный способ реализации RPC.

Этот сценарий отлично работает когда у нас есть непрерывный поток сообщений и непрерывный поток ответов на них. Однако, данный подход не применим в случаях, когда нам нужно отправить только одно сообщение и получить ответ именно на него. Мы сразу же попадаем в какой-то ад с фильтрацией ответов по correlation_id.

На самом деле, в RabbitMQ есть механизм и для такого сценария. Но он спрятан в недрах документации и о нем почти нет информации в интернете (особенно рабочих примеров кода).

Вот это недоразумение мы сейчас и исправим.

Привет! Меня зовут Васильев Виктор, я DBA в компании UIS и CoMagic. В этой статье на реальных примерах расскажу, как можно сэкономить время разработчика, администратора баз данных и ресурсы сервера(ов), используя утилиту pg_rebuild_table. Сопровождая большие, высоконагруженные системы, с бо’льшей вероятностью каждый сталкивался с кейсами, о которых будет рассказано дальше. Некоторые технические подробности пройду без детализации, чтобы сильно не усложнять и не делать статью очень громоздкой. Лучше отвечу на вопросы в комментариях.

В этой статье мы разберём несколько аномальных случаев высокой нагрузки в СУБД PostgreSQL. Что это такое? Обычно PostgreSQL хорошо показывает себя под нагрузкой и оправдывает ожидания в отношении производительности — она остаётся высокой. Но при определённых профилях нагрузки СУБД может вести себя не так, как мы ожидаем. Это и есть аномалии, на которых мы сосредоточимся в данной статье (для тех, кто предпочитает видео, эта информация доступна в виде записи доклада на HighLoad++).

Наша компания помогает обслуживать мультитерабайтные базы данных в крупных проектах, поэтому мой рассказ об аномалиях основан на реальном опыте промышленной эксплуатации СУБД в Postgres Professional — порой мы сталкиваемся с тем, что СУБД ведёт себя не так, как мы ожидали.

Также в рамках статьи мы рассмотрим следующее:

Давно полюбил формат Markdown за простоту и легкость его использования при документировании исходного кода и за возможность его применения при оформлении статей для Хабра. Потом добавился Obsidian для ведения заметок. И формат Markdown стал по сути основным способом форматирования набираемого текста.

Единственной, но весьма большой ложкой дегтя, оставалась проблема ввода символа решетки «#» при использовании русской клавиатуры. А так как знак решётки (октото́рп, хеш, знак номера, дие́з, sharp), в русской раскладке клавиатуры отсутствует, то каждый раз переключаться на английскую раскладку, меня немного утомляло. И «немного утомляло» еще мягко сказано, так как символ решетки, кроме указания заголовков в Markdown и тегов в Obsidian, еще часто используется как начало комментария до конца строки (в Bash, Python, NewLang).

А так как предлагаемые на просторах интернета способы ввода символа решетки в русской раскладке клавиатуры меня совсем не вдохновляли (и если Alt+35 на Numpad под виндой еще сойдет, но этот способ не работает под Linux, а занимать буфер обмена ради вставки одного символа, вообще не вариант), то пришлось потратить некоторое время на эксперименты, результатами которых я и хочу поделиться.

Как вам заголовок, а? Как вам такой подарочек на Рождество? 

Нет, это неправда, это шутка такая.

Не с 7-го января запретят. С другого числа запретят.

Добро пожаловать под кат, будем вместе учиться обходить блокировки VPN у наших коллег из дружественных стран - Китая, Ирана, Туркменистана и конечно же Северной Кореи.

AmneziaVPN снова на связи!

Как:

1. тестировать на продуктивных данных и не бояться

2. получить 100 копий продуктивной БД и не создавать 100 серверов

3. узнать какой будет план запроса на продуктиве

4. дать каждому разработчику свою БД с данными и не разориться на оплате дисков

Если вам это нужно и у вас PostgreSQL, то эта статья для вас.

Навскидку многим кажется, что они знакомы с поведением NULL-значений в PostgreSQL, однако иногда неопределённые значения преподносят сюрпризы. Предлагаем вашему вниманию расшифровку доклада Алексея Борщева с PGConf.Russia 2022 — он был полностью посвящён особенностям NULL-значений в Postgres.

NULL простыми словами

Что такое SQL база данных? Согласно одному из определений, это просто набор взаимосвязанных таблиц. А что такое NULL? Обратимся к простому бытовому примеру: все мы задаём друг другу дежурный вопрос: «Как дела?». Часто мы получаем в ответ: «Да ничего...» Вот это «ничего» нам и нужно положить в базу данных — NULL, неопределённое, некорректное или неизвестное значение.

TestContainers это отличный инструмент, позволяющий тестировать свой код в prod-like окружении.

Однако трудности возникают когда появляется потребность провести сложное интеграционное тестирование используя несколько таких контейнеров, например, базы + очереди, нескольких очередей и т.д.

В этой статье мы разберём как подружить несколько контейнеров, особенно когда один контейнер использует такие настройки, которые генерирует второй контейнер во время своего старта.

Достигнем этого при помощи кастомизации тестового контекста + всеми любимого BeanFactoryBostProcessor'а.

Меня зовут Азат Якупов, я люблю данные и люблю использовать их в разных задачах. Сегодня хочу поделиться своим опытом относительно B-Tree индексов в PostgreSQL. Рассмотрим их топологию, синтаксис, функциональные B-Tree индексы, условные B-Tree индексы и включенные B-Tree индексы.

В наличии была база данных MSSQL (с которой забираем данные), а также PostgreSQL Pro Enterprise 10.3, развернутая на CentOS 7 (на которую импортируем). Ну и полное отсутствие интернета.

А сегодня мы с вами быстро и решительно легко и просто поднимем свое личное файловое облако типа Google Drive или Яндекс.Диск, а если повезет, то еще и очень дешево.

Зачем? Ну, например, потому что не хотим зависеть от корпораций с их кабальными лицензионными соглашениями и сменой условий задним числом. Или потому что нам хочется приватности. Или просто потому что можем. А бонусом на нашем сервере вы потом сможете еще установить VPN или прокси для доступа к запрещенным сайтам, или поднять простенький веб-сайтик.

Я специально будут рассказывать все максимально подробно и пошагово, чтобы даже люди без большого опыта системного администрирования смогли все повторить. В наше время, благодаря развитому инструментарию, такому как docker и snap, установить и настроить все что нужно можно очень быстро всего лишь несколькими командами.

Привет Хабр! Сегодня я хотел бы поговорить про динамическое компилирование и исполнение Java-кода, подобно скриптовым языкам программирования. В этой статье вы найдете пошаговое руководство как скомпилировать Java в Bytecode и загрузить новые классы в ClassLoader на лету.

Статья продолжает наш обзорный цикл о PostgreSQL-операторах для Kubernetes. В первой части мы рассматривали операторы Stolon, Crunchy Data и Zalando. Во второй — KubeDB и StackGres, а также объединили все пять операторов в сравнительную таблицу. В этот раз разбираем решение CloudNativePG, его возможности и особенности, а заодно актуализируем таблицу.

Данный материал был создан на основе одноимённого доклада на PGConf.Online, вошедшего в число самых популярных выступлений конференции. Поскольку тема ограничений по-прежнему сохраняет свою актуальность, а смотреть видео с мероприятий любят не все, появилась эта статья.

Концепция “тупого хранилища”

В последние годы разработчики ПО всё чаще утверждают, что база в их проекте “всего лишь тупое хранилище, и поэтому никакой логики в ней нет”. Откуда такой подход? Обычно он объясняется сложностями миграции, развёртывания, неудобствами при работе с системами контроля исходного кода. Не стоит списывать со счетов и простую человеческую лень: раз всё и так нормально, зачем связываться с логикой в СУБД? Создали таблицы (или, ещё лучше, пусть ORM их создаст!), и всё отлично.

NoSQL для документов

Случай с NoSQL ещё проще – не надо ничего создавать, контролировать и напрягать мозги, всё уже автоматизировано, оно само работает. Этого вполне достаточно, если из базы нужно просто доставать документы по идентификатору, но если требуется решать задачи посложнее, то всё-таки выбирают SQL СУБД. Их использование, однако, ограничивается созданием таблиц и индексов, логика на стороне СУБД и в этом случае видится избыточной.

СУБД: не только технология, но и бизнес-инструмент

Такой подход является очень распространённым (люди вообще ленивы!). Тем не менее, крайне наивно дистанцироваться от хороших возможностей только из-за нежелания заморачиваться и приобретать новые навыки. СУБД – это очень изощрённая система хранения (чтобы понять это, достаточно почитать про уровни изоляции или процедуры резервного копирования). СУБД помогает синхронизировать бизнес-процессы и избежать реальных убытков, иногда в очень крупном размере.

Недавно мне посчастливилось заниматься переносом кластера PostgreSQL под управлением Patroni на новое железо. Задача казалась простой — я и не думал, что могут возникнуть проблемы. Но в процессе реализации встретились некоторые сложности, которые натолкнули на мысль поделиться полученным опытом. В этой работе описываются практические шаги и нюансы, которые встретились во время переноса кластера на новую платформу. Использовались следующие версии ПО: PostgreSQL 11.13, Patroni 2.1.1, etcd 3.2.17 (API version 2). Итак, поехали!

В статье рассмотрен способ безболезненной миграции базы данных PostrgeSQL c RDS-сервиса в AWS на self-hosted-инстанс с обеспечением отсутствия простоя в работе и максимальной консистентности данных.

С RDS вы получаете один или несколько экземпляров БД, с которыми можно сразу работать — писать или читать данные. При этом нет необходимости самостоятельно разбираться с установкой и изначальной конфигурацией самой БД. Согласитесь, звучит круто! Но на самом деле есть нюансы…