Java продолжает наносить ответные удары. В Java 21 релизнулись виртуальные потоки. Теперь есть надежда, что в ближайших версиях двинется к релизу старый и очень ожидаемый JEP-401 aka Project Valhalla. Эта короткая статья описывает проблему, которую решает JEP, и содержит бенчмарк на основе превью фичи из Java 22.
Kotlin/Java Developer
Как запустить Java-приложение с помощью CRaC в контейнере Docker
CRaC (Coordinated Restore at Checkpoint) — это проект OpenJDK, разработанный Azul для решения проблемы «медленного» запуска виртуальной машины Java в микросервисной среде.
Когда JVM запускает код вашего приложения, она выполняет такие действия, как интерпретация, компиляция и оптимизация кода, чтобы ваше приложение работало как можно быстрее при заданной рабочей нагрузке. Это здорово, но может занять некоторое время, и особенно при запуске короткоживущих микросервисов, вы не хотите ждать, пока JVM создаст наиболее оптимизированный код.
В механизме восстановления контрольной точки (checkpoint-restore) нет ничего нового, и большинство из вас уже знают и используют его ежедневно.
Если вы работаете на ноутбуке и закрываете крышку, операционная система обнаруживает это и сохраняет текущее состояние на диск. Как только вы снова открываете крышку, операционная система восстанавливает сохраненное состояние с диска.
CRaC предоставляет тот же механизм, но для JVM и вашего запущенного приложения.
Вы запускаете свое приложение, применяете к нему некоторую рабочую нагрузку (чтобы убедиться, что важные части вашего кода будут затронуты и оптимизированы JVM), а затем создаете контрольную точку. Это приведет к закрытию всех открытых ресурсов, таких как открытые файлы и сокетные соединения, а затем сохранит состояние JVM, включая ваше приложение, на диск.
После этого вы сможете восстанавливать состояние JVM, включая состояние вашего приложения, из этой сохраненной контрольной точки так часто, как вам захочется.
Таким образом, CRaC не только решает проблему времени запуска, но и может решить проблему времени разогрева приложения, поскольку вы можете создавать контрольную точку в любое время.
Неблокирующий повтор (retry) в Java и проект Loom
Неблокирующий повтор (retry) в Java и проект Loom
Введение
Повтор (retry) операции является старейшим механизмом обеспечения надежности программного обеспечения. Мы используем повторы при выполнении HTTP запросов, запросов к базам данных, отсылке электронной почты и проч. и проч.
Security микросервисов с помощью Spring Cloud Gateway и TokenReley
Данная статья результат поиска некоего каноничного решения организации безопасности доступа к ресурсам в микросервисной архитектуре, построенной в экосистеме Spring. После прочтения десятка статей по данной тематике, к сожалению, не нашел то, что искал. Spring Security оказался одной из самых недопонятых технологий. Основная проблема у всех - изобретение своего велосипеда поверх стандартного функционала Spring Security. Зачастую, данные статьи сопровождаются комментариями никогда так не делать. И у многих, наверно, возникает вопрос, а как собственно можно делать. Ситуацию несколько прояснила официальная документация. Взяв её за основу, я хочу показать, как можно организовать безопасность микросервисов максимально простым и быстрым способом.
Ускоряем java-рефлексию в 2022
После прочтения заголовка у среднестатистического читателя наверняка возникнет весьма логичный вопрос: «Кто такая эта ваша рефлексия и зачем её ускорять?»
И если первая часть будет волновать только совсем уж откровенных неофитов (ответ тут), то вторая точно нуждается в пояснении.
К текущему моменту рефлексия (и особенно рефлективные вызовы методов) так или иначе используется в прорве самых разных фреймворков, библиотек и просто любых приложениях, по какой-либо причине требующих динамические возможности.
Однако в java рефлексия реализована не самым быстрым (зато надёжным) методом, а именно, через использование JNI-вызовов. JNI (Java Native Interface) – очень полезная штука, позволяющая машине вызывать код из «внешнего мира», библиотек, написанных на C/C++ или ассемблере.
К сожалению, нельзя просто так взять и вызвать потенциально опасный бинарь, во-первых, потенциально несовместимый с внутренним миром машины, а во-вторых, способный без угрызений совести положить всё намертво лёгким взмахом segfault’а. Поэтому непосредственно моменту прямого вызова предшествует тонна инструкций, подготовляющих обе стороны к взаимодействию. Очевидно, не самый быстрый процесс.
Тем не менее, рефлексия работает именно так: машина «выходит наружу», копается в своих внутренностях и «возвращается обратно», доставляя пользователю полученную информацию или вызывая методы/конструкторы.
А теперь представьте примерное быстродействие какого-нибудь фреймворка, который в процессе работы постоянно осуществляет рефлективные вызовы…
Kotlin, как работает suspend под капотом
Как компилятор Kotlin преобразует suspend код? Что получается в итоге? Разбираемся в машине состояний suspend кода.
Zeebe и Camunda: сравниваем известные BPM-системы под высокими нагрузками
Всем привет! Меня зовут Николай Первухин, я Senior Java Developer в Райффайзенбанке. В последнее время я активно занимаюсь BPM-системами Camunda и Zeebe (основа Camunda-cloud). Если вы, как и я, с ходу не можете ответить на вопрос, кто быстрее — Camunda или Zeebe, насколько, и в каких случаях они могут тормозить, то добро пожаловать под кат.
Как я сэкономил 5000 долларов дроплетом за 5 баксов
С 20 ноября 2020 года Docker начал ограничивать по количеству передач запросы к его популярному реестру Docker Hub. Это изменение затронуло всех пользователей, анонимных и бесплатных. После внедрения изменения процесс работы разработчиков по всему миру резко затормозил. Для решения проблемы многим просто было достаточно залогиниться (для залогиненных аккаунтов уровень ограничения передачи выше), однако другим потребовалось платить за сервисный аккаунт. При высоких нагрузках сервисные аккаунты могут быть дорогими.
Нет ничего плохого в том, чтобы решать проблемы деньгами. Возможно, в вашей ситуации это даже будет правильным решением. Однако для других реальность может быть не такой приятной.
Работая в Earthly, я столкнулся с этими ограничениями передачи. Для создания контейнированной сборки приходится подтягивать кучу контейнеров, и делать это часто. За пару часов мы 2-3 раза запускали наш тестовый набор, что приводило к активации ограничения передачи… и с каждым новым тестом ситуация становилась всё хуже. Возможно, это вам знакомо?
Поэтому вместо того, чтобы платить за сервисный аккаунт я настроил Pull-Through Cache, служащий посредником для всех запросов к Docker Hub. После его создания все отказы, вызванные ограничениями передачи, исчезли. Кроме того, это дешевле, чем платить за сервисный аккаунт! Чтобы сэкономить вам время, я задокументировал то, что сделал.
Функции области видимости (Scope Function) в Kotlin
Сразу оговорюсь, что статья объясняет базовые понятия, и если вы уже программируете на Kotlin, то, скорее всего, вы уже все знаете. Большая часть того, что приведено в статье, освещено в официальной документации, поэтому статью можно рассматривать как дополнительный материал к ней.
В статье показано как реализованы функции области видимости, даны примеры и рекомендации по их использованию
Apache Kafka как основа для велосипедостроения. Николай Сивко (okmeter.io)
Рано или поздно в нагруженном проекте возникает потребность в какой-то специализированной базе данных, кэше или ином хранилище. Причина такой потребности, как правило, погоня за производительностью, низким временем отклика или эффективностью хранения данных.
В своем докладе я расскажу о нашем опыте разработки и эксплуатации специализированной timeseries БД, в основе которой лежит Apache Kafka.
Логирование и трассировка запросов — лучшие практики. Доклад Яндекса
Анатолий Островский megatolya объясняет, как его команда решила эту проблему, и делится практиками, специфичными для Маркета, но в целом актуальными для любого большого сервиса. Его доклад основан на собственном опыте развёртывания нового маркетплейса в довольно сжатые сроки. Толя несколько лет руководил командой разработки интерфейсов в Маркете, а сейчас перешёл в направление беспилотных автомобилей.
Java-сериализация: максимум скорости без жёсткой структуры данных
Как работает Spring Boot Auto-Configuration
Глубокое погружение в мир аннотации Spring Boot @Conditional с проработанными примерами реализаций классов доступа к БД Mongo и MySQL.
В моем посте «Почему Spring Boot?» было рассмотрено создание Spring Boot приложения, из которого вы едва ли сможете понять, что происходит за кулисами. Возможно, вы хотите понять магию автоконфигурации Spring Boot.
Перед этим вы должны узнать о Spring аннотации @Conditional, от которой зависит вся магия автоконфигурации Spring Boot.
Учимся разворачивать микросервисы. Часть 1. Spring Boot и Docker
Привет, Хабр.
В этой статье я хочу рассказать о своем опыте создания учебной среды для экспериментов с микросервисами. При изучении каждого нового инструмента мне всегда хотелось его попробовать не только на локальной машине, но и в более реалистичных условиях. Поэтому я решил создать упрощенное микросервисное приложение, которое впоследствии можно будет "обвешивать" всякими интересными технологиями. Основное требование к проекту — его максимальная функциональная приближенность к реальной системе.
Изначально я разбил создание проекта на несколько шагов:
Создать два сервиса — 'бекенд' (backend) и 'шлюз' (gateway), упаковать их в docker-образы и настроить их совместную работу
Ключевые слова: Java 11, Spring Boot, Docker, image optimization
Разработка Kubernetes конфигурации и деплой системы в Google Kubernetes Engine
Ключевые слова: Kubernetes, GKE, resource management, autoscaling, secrets
Создание чарта с помощью Helm 3 для более эффективного управления кластером
Ключевые слова: Helm 3, chart deployment
Настройка Jenkins и пайплайна для автоматической доставки кода в кластер
Ключевые слова: Jenkins configuration, plugins, separate configs repository
Каждому шагу я планирую посвятить отдельную статью.
Направленность этого цикла статей заключается не в том, как написать микросервисы, а как заставить их работать в единой системе.
Криптография в Java
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Java Cryptography" автора Jakob Jenkov.
Данная публикация является переводом первой статьи Java Cryptography из серии статей для начинающих, желающих освоить основы криптографии в Java.
Разбор задач Одноклассников на Joker 2019
С 28 по 29 октября в Санкт-Петербурге проходила Joker 2019 – самая большая и хардкорная на просторах России конференция, посвященная Java-разработке. Мероприятие проходило в седьмой раз и как всегда побило рекорд по посещаемости, в этот раз мероприятие привлекло более 2000 специалистов.
Одноклассники традиционно принимают участие в Joker в качестве партнеров мероприятия. В этом году на нашем стенде можно было попробовать справиться со знаменитыми «нерешаемыми» задачами от ведущих инженеров OK.RU. Участники конференции, правильно ответившие на вопросы, получили призы.
Справедливости ради надо сказать, что из 1 000 листочков с задачами, которые мы раздали, обратно было получено менее 100. Лучшим оказалось решение, набравшее 4.5 балла из 5 возможных.
Мы публикуем задачи и их решения, чтобы вы смогли проверить свои силы.
Подготовка к Spring Professional Certification. Контейнер, IoC, бины
Доброго времени суток, Хабр.
Сегодня я решил представить вам перевод цикла статей для подготовки к Spring Professional Certification.
Это перевод только первой статьи, если он зайдет аудитории, я продолжу выпуск переводов.
- Часто в них информация не структурирована, не собрана, или не актуальна
- Молодые разработчики могут не знать английский. Этот цикл можно использовать не только для сертификации, но и для самообучения/повторения материалов.
- Этими материалами можно пользоваться при подготовке к собеседованию, т.к. они выстроены в виде вопросов и ответов.
- Важное, и самое главное преимущество — этот QA сделан из вопросов из официального Study Guide от Pivotal.
- Некоторые вопросы, которые казались мне лишними или которых не было в гиде я осознанно упустил.
- Внедрение зависимостей, контейнер, IoC, бины
- AOP (аспектно-ориентированное программирование)
- JDBC, транзакции, JPA, Spring Data
- Spring Boot
- Spring MVC
- Spring Security
- REST
- Тестирование
Apache Kafka + Spring Boot: Hello, microservices
Коллеги из отдела фронтэнд-разработки, увидевшие статью, сетуют на то, что я не объясняю, что такое Apache Kafka и Spring Boot. Я полагаю, что всякий, кому понадобится собрать готовый проект с использованием вышеперечисленных технологий, знают, что это и зачем они им нужны. Если для читателя вопрос не праздный, вот отличные статьи на Хабре, что такое Apache Kafka и Spring Boot.
Мы же обойдёмся без пространных объяснений, что такое Kafka, Spring Boot и Linux, а вместо этого запустим Kafka-сервер с нуля на Linux-машине, напишем два микросервиса и сделаем так, чтобы одно из них посылало сообщения на другое — в общем, настроим полноценную микросервисную архитектуру.
Пост будет состоять из двух разделов. В первом мы настроим и запустим Apache Kafka на Linux-машине, во втором — напишем два микросервиса на Java.
Использование Liquibase для управления структурой БД в Spring Boot приложении. Часть 1
Начнем с того, что создадим простейшее приложение на Spring Boot + JPA (Hibernate). В этом нам поможет Spring Initializr. Из зависимостей выбираем JPA, MySQL и Web. Liquibase тоже можно подключить на этом шаге, но для лучшего понимания мы это сделаем далее вручную.
Использование Liquibase для управления структурой БД в Spring Boot приложении. Часть 2
Предположим, что нам понадобилось внести какие-либо изменения в структуру нашей БД. Например, мы хотим, чтобы email не мог быть null. Безусловно, для такого маленького изменения можно было бы подкорректировать код и скрипты вручную, но как быть если изменений будет больше? В этом случае к нам на помощь придет встроенная в Liquibase возможность сравнения БД. Интересной её особенностью является то, что сравнивать можно не только две базы данных, но и базу данных с набором JPA сущностей в нашем приложении. Именно так мы сейчас и поступим!
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity