Туториалы делятся на две больших категории: либо "как нарисовать сову", либо подробно расписанные тысячи шагов в формате "напиши туториал для дурака - и только дурак захочет его читать".

Как какой из двух категорий относится эта статья — решать вам.

В этой статье вы увидите пошаговое создание cloud-native микросервиса на Amazon AWS, пригодное для "чтения с листа". Чтобы понять, что здесь происходит, не нужно разворачивать проект - достаточно обладать живым воображением и прочитать текст по диагонали. Если же вы всё-таки захотите повторить шаги, вам будут жизненно нужны знания вида, как создавать классы в IDE и что такое Spring.

Вначале мы напишем пару простых микросервисов на Spring Boot, докеризуем их, зальём в AWS, настроим красивые доменные имена и HTTPS, прикрутим логирование и мониторинг, Prometheus и Grafana. Это небольшое путешествие по всем кругам ада, из которого вы не вернетесь прежним.

Текст написан на основе текстов и демо-проекта microservice-customer за авторством @kamaruzzaman. Если вы потеряли нить повествования, всегда можно зайти на GitHub и найти весь код в пригодном для запуска виде. Если захочется закопаться в тему, то бро Дима Чуйко (@Teapot) написал вам ещё две части статьи "Микросервисы: от CRUD до Native Image" (раз, два).

Последняя важная оговорка. В этом гайде будут использоваться технологии Amazon и обычные дистрибутивы OpenJDK. Автор осознает, что мы живём в России, и возможно, вместо Amazon куда лучше подойдет что-то вроде SberCloud или MTS Cloud, а вместо обычного OpenJDK - Axiom JDK с сертификацией по ФСТЭК. Особенности российских технологий - тема для отдельной статьи. Если вы захотите таковую после чтения этого гайда - отметьтесь в комментариях.

Привет! На связи Олег Казаков из Spectr.  Мы занимаемся разработкой цифровых сервисов, в том числе высоконагруженных систем с микросервисной архитектурой и большим количеством различных интеграций.

В статье расскажу об одном из кейсов при работе над проектом с микросервисной архитектурой — реализации единой системы авторизации и аутентификации.  Поговорим про теорию, рассмотрим различные стратегии реализации и особое внимание уделим паттерну API Gateway.

Этот небольшой список вопросов даст вам понимание самых важных концепций Spring, а так же поможет подготовится к собеседованию

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию любительский перевод статьи “Rethinking the Java DTO” Стивена Уотермана, где автор рассматривает интересный и нестандартный подход к использованию DTO в Java.

Я провел 12 недель в рамках программы подготовки выпускников Scott Logic, работая с другими выпускниками над внутренним проектом. И был момент, который застопорил меня больше других: структура и стиль написания наших DTO. Это вызывало массу споров и обсуждений на протяжении всего проекта, но в итоге я понял, что мне нравится использовать DTO.

Данный подход не является единственно верным решением, но он довольно интересный и отлично подходит для разработки с использованием современных IDE. Надеюсь, что изначальный шок пройдет и вам он тоже понравится.

В последнее время на Хабре стали чаще появляться посты о том, как хорош Telegram, как гениальны и опытны братья Дуровы в построении сетевых систем, и т.п. В то же время, очень мало кто действительно погружался в техническое устройство — как максимум, используют достаточно простой (и весьма отличающийся от MTProto) Bot API на базе JSON, а обычно просто принимают на веру все те дифирамбы и пиар, что крутятся вокруг мессенджера. Почти полтора года назад мой коллега по НПО "Эшелон" Василий (к сожалению, его учетку на Хабре стёрли вместе с черновиком) начал писать свой собственный клиент Telegram с нуля на Perl, позже присоединился и автор этих строк. Почему на Perl, немедленно спросят некоторые? Потому что на других языках такие проекты уже есть На самом деле, суть не в этом, мог быть любой другой язык, где еще нет готовой библиотеки, и соответственно автор должен пройти весь путь с нуля. Тем более, криптография дело такое — доверяй, но проверяй. С продуктом, нацеленным на безопасность, вы не можете просто взять и положиться на готовую библиотеку от производителя, слепо ему поверив (впрочем, это тема более для второй части). На данный момент библиотека вполне работает на "среднем" уровне (позволяет делать любые API-запросы).

Тем не менее, в данной серии постов будет не так много криптографии и математики. Зато будет много других технических подробностей и архитектурных костылей (пригодится и тем, кто не будет писать с нуля, а будет пользоваться библиотекой на любом языке). Итак, главной целью было — попытаться реализовать клиент с нуля по официальной документации. То есть, предположим, что исходный код официальных клиентов закрыт (опять же во второй части подробнее раскроем тему того, что это и правда бывает так), но, как в старые времена, например, есть стандарт по типу RFC — возможно ли написать клиент по одной лишь спецификации, "не подглядывая" в исходники, хоть официальных (Telegram Desktop, мобильных), хоть неофициальных Telethon?

Продолжаю серию статей про хорошую интеграцию. В первой статье я говорил, что хорошая админка обеспечит быстрое решение инцидентов — как ключевой фактор для устойчивости работы всего комплекса систем. Во второй — про использование идемпотентных операций для устойчивой работы в условиях асинхронного взаимодействия и при сбоях.

В этой статье рассмотрим синхронный, асинхронный и реактивный способы взаимодействия между сервисами и более крупными модулями. А так же способы обеспечить консистентность данных и организовать транзакции.

В прошлой статье мы говорили о том, что основой хорошей интеграции является админка, которая позволяет быстро решать инциденты. Сегодня мы поговорим, как реализовать интеграцию, чтобы получить ее устойчивую работу — толерантность к потере сообщений, падению процессов и ошибкам обработки.

Для решения этих проблем устойчивости работы мы можем использовать шаблон «Идемпотентные операции». Для интеграции это значит, что если нам неизвестен результат выполнения операции, то мы можем повторно ее выполнять, повторно отправив то же самое сообщение, — и это не приведет к дублированию действий, даже если предыдущая операция была выполнена полностью или частично.

Зачем это нужно?

• Введение в REST API — RESTful веб-сервисы
• Различия REST и SOAP
• Разработка REST API — что такое Contract First (контракт в первую очередь)?
• Разработка REST API — что такое Code First (код в первую очередь)?
• REST API — Что такое HATEOAS?
• Рекомендации по REST API — примеры проектирования веб-сервисов на Java и Spring

DevOps- и SRE-инженеры уже, наверное, не раз слышали о Prometheus.

Prometheus был создан на SoundCloud в 2012 году и с тех пор стал стандартом для мониторинга систем. У него полностью открытый исходный код, он предоставляет десятки разных экспортеров, с помощью которых можно за считанные минуты настроить мониторинг всей инфраструктуры.

Prometheus обладает очевидной ценностью и уже используется новаторами в отрасли, вроде DigitalOcean или Docker, как часть системы полного мониторинга.

Что такое Prometheus?
Зачем он нужен?
Чем он отличается от других систем?

Если вы совсем ничего не знаете о Prometheus или хотите лучше разобраться в нем, в его экосистеме и всех взаимодействиях, эта статья как раз для вас.

Тема статьи достаточно узконаправленная, но, возможно, окажется полезной тем, кто разрабатывает свои собственные хранилища данных и думает об интеграции со Spring Framework.

Предпосылки

Разработчики обычно не очень любят менять свои привычки (зачастую, в список привычек входят и фреймворки). Когда я начал работать с CUBA, мне не пришлось учить слишком много всего нового, активно включаться в работу над проектом можно было почти сразу. Но была одна вещь, над которой пришлось посидеть подольше — это была работа с данными.