Чтобы избежать влияния несанкционированных параметров на ваш бизнес, в ваших веб-сервисах должна быть реализована проверка параметров на уровне контроллера! В большинстве случаев параметры запроса можно разделить на два следующих вида:

— POST и PUT-запросы, использующие requestBody для передачи параметров.
— GET-запросы, использующие requestParam/PathVariable для передачи параметров.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Летов, я тимлид бэкенд-разработки мобильного приложения Росбанка для физических лиц. Этот пост входит в серию постов по разработке бэкенд-микросервисов на Java и Spring и является адаптацией моего доклада с JPoint 2022. 

Также хочу предупредить, что данный пост не cookbook и не предоставляет идеально приготовленное решение какой-либо бизнес-проблемы. Это разбор одной технологии, которая при правильном использовании может помочь вам в решении реальной проблемы. А может и не помочь — всё зависит от ее природы.

Привет, Хабр!

Иногда приходится сталкиваться с задачами, которые требуют выхода за рамки стандартных абстракций и безопасности Java. Мы ищем способы оптимизации, решения проблем производительности, или, возможно, просто хотим расширить свой кругозор в Java. Для таких случаев существует Java Unsafe API. Этот инструмент предоставляет нам низкоуровневый доступ к памяти и более широкие возможности для манипуляции данными.

Java изначально создавалась с идеей "ноль амортизации" и скрытия сложности управления памятью от разработчиков. Но есть сферы, где низкоуровневая работа с памятью может сделать наш код более эффективным, быстрым и мощным.

Представьте, что у вас есть приложение для обработки потоков видео. Вы хотите получить каждый кадр как можно быстрее, обработать его и отправить обратно. В этой ситуации быстрое копирование памяти между буферами может сэкономить драгоценные миллисекунды и обеспечить более плавную обработку.

Jenkins CI позволяет разработчикам автоматизировать создание, тестирование и развёртывание кода. Кроме того, он оттачивает возможности для обработки любой сборки или непрерывной интеграции. Jenkins Jobs фокусируется на непрерывном создании и тестировании кода, чтобы любые внесённые изменения легко интегрировались в сборку. В этой статье мы посмотрим на Jenkins в действии — разберём, как создавать и настраивать Jenkins Jobs. 

У Jenkins есть разные конфигурации, которые можно задавать и настраивать в соответствии с потребностями различных проектов, команд и пользователей. Какие-то из этих конфигураций помогают управлять Jenkins как инструментом. А какие-то выполняют скорее статистическую роль, отслеживая работоспособность сервера Jenkins и его узлов. В статье разбираемся в деталях конфигураций и пытаемся понять, что с ними делать. 

Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме.

В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами.

Привет, Хабр! Мы команда Marketing Management GlowByte, занимаемся автоматизацией маркетинговых процессов в крупных компаниях. Решили написать небольшую статью, которая будет интересна неравнодушным к Java. Хотим поделиться на первый взгляд простыми особенностями поведения библиотек Spring Security, Spring Web, которые могут сбить с толку разработчиков, которые никогда не сталкивались с такими ситуациями.

Рассмотрим проблему, проведём анализ, тесты, проверяющие наши гипотезы, сделаем выводы и, конечно, оставим ссылку на код, чтобы можно было самостоятельно поиграться.

Сегодня обсудим узкоспециализированные возможности и кейсы использования RabbitMQ. Эти вещи полезны не всем, но в некоторых случаях помогают сэкономить уйму времени.

Что конкретно разберём:

— расчёт количества консьюмеров по формуле Эрланга;

— шардирование — различные способы балансировки;

— дедупликацию сообщений в очереди;

— многоуровневую очередь повторных попыток;

— приоритеты сообщений.

Коллеги, добрый день. Во многих проектах для работы с данными на бекенде используется Spring Data со всеми плюшками использования декларативного подхода описания запросов к данным на основе интерфейсов. Также очень часто бекенду нужно быть очень универсальным, чтобы обрабатывать произвольные запросы от фронтенда.

Рассмотрим ситуацию: мы реализуем интернет-магазин. Со стороны UI пользователь имеет возможность осуществлять поиск товаров, задавания произвольное количество фильтров. Например, он может указать в качестве фильтров для поиска:

"Отдайте этот функционал в другую системы - он относится к ним" - ворчал мой собеседник. Ему с пылом отвечали: "Так быть не должно. Мы сами должны его сделать!" Спор грозил затянуться до вечера. Ни одна из сторон не могла привести ни одного настоящего аргумента, почему новый функционал нужно поместить в ту или иную автоматизированную систему.

Проблема была в том, что никто не понимал как правильно делить системы на части и по каким признакам включать в них новые модули. У собеседников не было никакой единой простой методики.

Но методика на самом деле есть, и весьма неплохая. Называется она Предметно Ориентированным Дизайном (Domain Driven Design, DDD). С помощью DDD деление большой системы на (микро)сервисы становится простым и понятным.

Когда пишешь тесты на обширную модель (DTO), ловишь себя на мысли, что сосредоточен не на тестовых данных, а на том, как ловчее избавить себя от написания boilerplate-кода.

Как это сделать? Поискать готовое решение (плагин).

А если его нет? Тогда – написать плагин.

А если не умеешь? Стоит хотя бы начать :)

Как Java разработчики, мы знакомы с концепцией сборки мусора. Наши приложения постоянно генерируют мусор, и этот мусор тщательно очищается сборщиками CMS, G1, Azul C4 и другими типами сборщиков.

Однако история не заканчивается на Java куче. На самом деле, это только начало.

В этой статье мы создадим простое Java-приложение, которое использует реляционную базу данных для пользовательских данных и твердотельные накопители (SSD) в качестве устройства хранения. Далее мы рассмотрим, как приложение генерирует мусор на уровне базы данных и SSD при выполнении логики приложения.

Примечание переводчика. В статье речь идет о Java-приложении. Поэтому название не совсем точное. Но так было в оригинале. :(

Вы знаете о системе PECS? Знаете ли вы о типах пересечений? Знаете ли вы, где используется создание дженерик массивов?

Большинство разработчиков Java используют дженерики без глубоких знаний. А вы должны знать ответы на эти вопросы. Если вы будете знать их, вы устраните многие проблемы, связанные с generics.

Давайте ответим на эти вопросы.

Статья расскажет об очень простом протоколе, который может быть использован для атак на сети. Рассмотрим из чего состоит протокол и какие инструменты есть для работы с ним.

У многих из нас, при использовании какого-либо инструмента программирования, возникал вопрос: “Как? Как это работает?”. Часто при возникновении подобных вопросов я обращаюсь к гуглу, который популярным образом рассказывает общие принципы работы того или иного механизма. Но наверняка среди читателей есть те, которые, прочитав несколько статей, подумали: "Да, это интересно и, вроде, понятно. Но все таки, как оно работает?".

Привет! Меня зовут Семён Киреков, я Java-разработчик и тимлид в Центре Big Data @МТС Digital и Java-декан в МТС Тета — образовательном стартапе в рамках МТС. На митапе Росбанка и Jug.ru я рассказывал о том, как устроен метод Save в Spring Data JPA, почему он может вызвать лишний select, как решить эту проблему и при чем здесь доменные события Spring. Здесь я поделюсь этой информацией с вами.

Привет! Меня зовут Алексей Салаев, я Java-разработчик команды Corp Digital в Росбанке. В этом посте я расскажу, как можно оптимизировать и кастомизировать запросы в Spring: опишу потенциальные проблемы, оценю возможные пути решения и проиллюстрирую всё примерами.

Я захотел научиться принимать крипту в своих сервисах, и хочу поделиться как я внедрял Tron USDT.