В этой статье мы оговорим о библиотеке Testcontainers  и о том, как ее использовать для упрощения нашей жизни, когда дело доходит до интеграционного тестирования нашего кода.

В приведенном примере я буду использовать простое приложение, работающее с рецензиями некоторых курсов. 

По сути, приложение представляет собой сервис, который предоставляет несколько конечных точек GraphQL для создания, запроса и удаления рецензий из базы данных PostgreSQL через Spring Data R2DBC. Приложение написано на Kotlin с использованием Spring Boot 2.7.3. 

Я решил написать эту статью специально для Spring Data R2DBC, поскольку в случае Spring Data JPA интеграционное тестирование с testcontainers не вызывает затруднений. Тем не менее, когда дело доходит до R2DBC, возникают некоторые проблемы, которые необходимо решить.

SEDA, или Staged Event-Driven Architecture, представляет собой архитектурный стиль, предложенный Мэттом Уэлшем в его докторской диссертации. диссертация. Его основными преимуществами являются масштабируемость, поддержка высококонкурентного трафика и удобство эксплуатации.

В этом туториале мы будем использовать SEDA для подсчета уникальных слов в предложении с помощью двух разных реализаций: Spring Integration и Apache Camel.

Знаете ли вы, что можно выделять сегменты памяти, которые больше, чем физический размер оперативной памяти вашего компьютера, и даже больше, чем размер всей вашей файловой системы? Прочтите эту статью и узнайте, как использовать сопоставленные (mapped) сегменты памяти, которые могут быть или не быть «разреженными», и как выделить 64 терабайта разреженных данных на ноутбуке.

В этом руководстве, в продолжение темы просмотра зависимостей, мы рассмотрим управление зависимостями в IntelliJ IDEA.

Мы рассмотрим различные способы добавления зависимостей в ваш проект, а также способы добавления, обновления и удаления зависимостей с помощью Package Search.

Одной из основных причин разработки микросервисов является то, что они обеспечивают четкие границы модулей. 

Однако минусы микросервисов настолько огромны, что это все равно, что отрубить себе правую руку, чтобы научиться писать левой; есть более управляемые (и менее болезненные!) способы достижения того же результата.

Даже с тех пор, как началось повальное увлечение микросервисами, возобладали некоторые более хладнокровные. В частности, Оливер Дротбом, разработчик среды Spring, долгое время был сторонником альтернативы moduliths. Идея состоит в том, чтобы сохранить монолит, но спроектировать его вокруг модулей.

Многие выбирают микросервисы, потому что приложение, над которым они работают, напоминает блюдо со спагетти. Если бы их приложение было лучше спроектировано, притяжение микросервисов не было бы таким сильным.

Базы данных не являются очередями сообщений — это устоявшееся утверждение, которое обсуждалось во многих статьях в блогах и презентациях на конференциях. Но с развитием реляционных баз данных выдерживает ли это утверждение проверку? Если посмотреть на современные версии Postgres, то ответ часто оказывается отрицательным. 

Поэтому в этой статье рассматривается упрощенный механизм уведомлений Postgres и обсуждается, как его можно использовать для реализации простой, но эффективной очереди сообщений на основе push-уведомлений. В ней также рассматривается использование этой очереди для взаимодействия между репликами в развертывании Kubernetes и реализация библиотеки для универсальной обработки задач.

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. :(

В одной из предыдущих статей я описал Push-based Outbox Pattern (шаблон исходящих сообщений на основе push с логической репликацией Postgres). Идея заключается в том, чтобы сохранить исходящее сообщение (например, событие) в той же транзакции базы данных вместе с изменением состояния. Благодаря этому мы гарантируем, что сообщение не будет потеряно, а наш бизнес-процесс будет продолжаться и станет согласованным.

Postgres может помочь и проинформировать нас, когда добавляется новое сообщение. Мы можем использовать встроенный механизм журнала упреждающей записи (WAL, Write-Ahead Log) вместе с логической репликацией.

В этом туториале вы узнаете, как прокси сервер базы данных MariaDB MaxScale может использоваться в качестве прозрачного разделителя операций чтения/записи для ваших SQL-запросов. Вы настроите репликацию базы данных MariaDB с одним основным и двумя узлами репликами, а также как настроите MaxScale, чтобы скрыть сложность базовой топологии. 

Самое приятное: вы научитесь всему этом, не выходя из браузера!

Hibernate 6 был выпущен некоторое время назад, и я вижу, как все больше и больше команд мигрируют свои уровни персистентности или, по крайней мере, готовятся к миграции. Как это часто бывает, объем работы, необходимой для перехода на Hibernate 6, зависит от качества вашего кода и версии Hibernate, которую вы используете в настоящее время.

Для большинства приложений, использующих Hibernate 5, миграция будет относительно быстрой и простой. Но вам придется исправить и обновить некоторые вещи, если вы все еще используете более старую версию Hibernate или некоторые функции, устаревшие в Hibernate 5.

В этой статье я расскажу вам о самых важных шагах по подготовке вашего приложения к миграции и о том, что необходимо сделать при миграции вашего приложения.

Программное обеспечение развивается с течением времени, и автоматизированное тестирование является необходимым условием для непрерывной интеграции и непрерывной доставки. Разработчики пишут различные типы тестов, такие как модульные тесты, интеграционные тесты, тесты производительности и E2E-тесты для измерения различных аспектов программного обеспечения.

Обычно модульное тестирование выполняется для проверки только бизнес-логики, и в зависимости от тестируемой части системы внешние зависимости, как правило, имитируются или заглушаются.

Но одни только модульные тесты не дают большой уверенности, потому что фактическая сквозная функциональность зависит от интеграции различных внешних сервисов. Таким образом, интеграционные тесты используются для проверки общего поведения системы с использованием реальных зависимостей.

Традиционно интеграционное тестирование представляет собой сложный процесс, который может включать несколько этапов.

Однако, используя Testcontainers, вы можете получить как легкость и простоту модульных тестов, так и надежность интеграционных тестов, работающих с реальными зависимостями.

В настоящее время многие программные системы полагаются на обработку потока событий в реальном времени. При обработке потока событий согласование данных является важным шагом/процессом, который необходимо выполнить для обеспечения полноты и целостности данных.

Как разработчики или тестировщики, мы часто сталкиваемся с необходимостью тестирования наших систем. В этом процессе, будь то модульное тестирование, интеграционное тестирование или любая другая форма тестирования, данные часто являются ведущим и решающим фактором. 

Но получить доступ к хорошим тестовым данным не всегда просто. Иногда данные являются весьма конфиденциальными, например, медицинские или финансовые данные. В других случаях данных недостаточно (например, при попытке нагрузочного тестирования), а иногда искомые данные трудно найти. Для случаев, подобных описанному выше, есть решение называемое  Datafaker.

Datafaker — это библиотека для JVM, предназначенная для генерации фиктивных данных, похожих на производственные данные. 

Эти данные могут быть сгенерированы как часть ваших модульных тестов или могут быть сгенерированы в виде внешних файлов, таких как файлы CSV или JSON, чтобы они могли служить в качестве входных данных для других систем. 

В этой статье вы узнаете, что такое Datafaker, что он может делать и как его можно эффективно использовать для улучшения стратегии тестирования.

Очереди часто являются фундаментальными компонентами в паттернах проектирования программного обеспечения.

Но что, если каждую секунду поступают миллионы сообщений, а многопроцессорные потребители должны иметь возможность читать полный журнал всех сообщений?

Java может хранить ограниченное количество информации, пока куча не станет ограничивающим фактором, в результате чего сборка мусора будет иметь большие последствия, что потенциально может помешать нам выполнить целевые SLA (соглашения об уровне обслуживания) или даже остановить JVM на секунды или даже минуты.

В этой статье рассказывается о том, как создавать огромные персистентные очереди, сохраняя при этом предсказуемую и стабильную низкую задержку с помощью Chronicle Queue с открытым исходным кодом.

Это руководство поможет вам понять, что представляет собой Project Loom в Java и как его виртуальные потоки (также называемые «fibers») работают «под капотом».

Прежде всего, давайте проясним, что это НЕ новая уязвимость Log4Shell или Spring4Shell.

Хотя это проблема удаленного выполнения кода, ее последствия не столь серьезны и не так легко эксплуатируются, как проблема в Log4j от декабря 2021 года.

Как и в случае с Log4j, суть проблемы заключается в том, что вы можете выполнить поиск, который затем может быть использован не по назначению.

Однако уязвимость Log4shell было очень легко использовать, что не обязательно произойдет в этот раз.

На самом деле эта проблема очень похожа на CVE-2022-33980, о которой мы писали в начале этого года.

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.

Приложение представляет собой клон IMDB, основанный на наборе данных рекомендации MovieLens, дополненном данными о фильмах и ролях с themoviedb.org.

Внешний интерфейс написан на vue.js и выглядит довольно приятно.

Он вызывает несколько конечных точек REST API для вызова различных представлений и функций.

Цель этой статьи — изучить известные факты о грядущем расширении модели многопоточности Java.

Нет, не беспокойтесь, текущая модель многопоточности Java остается, но за кулисами что-то хорошее уже стучится в виртуальную дверь.

Да, мы говорим о JEP-425: Virtual Threads.

Разработка интуитивно понятного и удобного RESTful API — непростая задача. Она даже может оказаться весьма сложной задачей, если это ваша первая попытка. Планирование управления жизненным циклом вашего API, скорее всего, будет казаться второстепенным. Однако во всяком случае развитие вашего API весьма вероятно.

Поэтому в этом посте я хотел бы предложить пошаговый подход к развитию ваших API, даже если это не было запланировано сразу.