Привет, друзья!
На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.
В рамках Spring АйО Академии я встречал большое количество похожих вопросов, посвященных правильному дизайну сущностей и другим похожим вопросам.
Я обещался на все эти вопросы ответить в рамках статьи. На самом деле, одной статьи у меня не вышло, скорее всего, будет серия статей. Надеюсь, будет интересно :)
В многомодульных Gradle-проектах рано или поздно появляются вспомогательные классы для тестов: фабрики тестовых данных, билдеры, хелперы. Такие классы не относятся ни к продакшн-коду, ни к обычным тестам. Логично было бы переиспользовать их сразу в нескольких модулях, но классическая модель Gradle этого не позволяет: тестовые артефакты одного проекта нельзя просто так подключить как зависимость в другом.
На самом деле Gradle умеет решать эту задачу из коробки без вспомогательных проектов и хитрых конфигураций. Начиная с версии 5.6, тестовые фикстуры стали в Gradle полноценной сущностью первого класса, и весь этот пласт боли можно убрать буквально несколькими строчками в build.gradle.
Плагин java-test-fixtures заводит в модуле отдельный SourceSet, а другие модули подключают эти классы через лаконичный DSL. При публикации Gradle даже собирает отдельный *-test-fixtures.jar для независимых проектов. В статье на примерах показано, как расшарить тестовые хелперы между модулями, избавиться от дублирования и при этом сохранить чистые архитектурные границы. Если вы устали таскать тестовый код из модуля в модуль, то Вам точно пригодится.
Событийно-ориентированная архитектура красиво выглядит на схеме — пока не встречается с требованиями реального времени.
В переводе от команды Spring АйО разбирается опыт масштабирования Java-платформы контакт-центра: почему локальные кеши начали расходиться, как повторное воспроизведение Kafka-событий почти сделало бесполезным автомасштабирование, откуда взялось получасовое отставание потребителей и почему часть критических путей пришлось вернуть к синхронному взаимодействию.
Без войны с Kafka и без универсальных рецептов — только архитектурные компромиссы, которые становятся видны под рабочей нагрузкой.
Софту всё чаще приходится интегрироваться с LLM. И тут быстро всплывает неприятная деталь: модели хорошо пишут текст, но не всегда стабильно возвращают данные в строгой структуре.
Даже если явно попросить ответ по JSON Schema, модель может добавить пояснение, пропустить поле или вернуть не тот тип. Нативный structured output у части провайдеров есть, но он работает не везде и не одинаково.
В новом переводе от команды Spring АйО разбираем, как в Spring AI 2.0 решается эта проблема.
Сколько раз вы слышали тезис о том, что в Java Reflection тормозит, и лучше его избегать. Насколько это правда?
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, почему производительность reflection-а имела проблемы.
Всем привет!
Вероятно, часть людей уже меня знает, но всё же представлюсь. Меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix.
Я уже какое-то время назад выпускал статью, которая поясняла, что такое Copyright, что такое лицензия в общем её смысле, какие типы лицензий бывают и т.д. Рассматривайте данную статью как некое продолжение этой прошлой статьи.
Сегодня я хочу осветить такой момент, как CLA и почему в том или ином виде он есть у любого крупного Open Source-а. Мы также рассмотрим, как AI влияет на CLA и на принятие контрибьюшенов со стороны. Есть ещё DCO. Его, например, уже давно использует Linux, и Spring Framework в своё время перешёл на него с CLA. Но DCO, я думаю, стоит обсудить отдельно. Если интересно будет - пишите, я потрачу время, расскажу.
В общем, без долгих прелюдий, начнём.
double быстрый, но хранит десятичные числа как двоичные приближения: 0.1 + 0.2 дает 0.30000000000000004. BigDecimal точен в десятичной арифметике, но дороже по памяти и CPU.
Выбор зависит от задачи: для метрик и ML хватит double с допуском, для налогов и счетов нужен BigDecimal с явным RoundingMode, для низкой latency - fixed-point на long.
Ошибка не в double или BigDecimal, а в выборе без понимания точности, округления и нагрузки. Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.
Spring Batch - проект в рамках экосистемы Spring Framework, который, как правило не получает должного внимания. Тем не менее, это хорошее решение для Enterprise Batch Processing.
Долгое время Spring Batch требовал SQL-базу для хранения общего состояния, шагов перехода, статусов выполнения и время запусков. Даже если проект жил на MongoDB, рядом часто приходилось держать Postgres или MySQL только ради метаданных.
В Spring Boot 4.1 стало проще: появился spring-boot-starter-batch-data-mongodb. Теперь Spring Batch научился работать с MongoDB.
В статье Josh Long рассказывает про новинки в рамках Spring Batch, в том числе и новую интеграцию с MongoDB, а также работу с GraalVM
Всем привет, меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix.
В Axelix со временем добавляется всё больше и больше сторонних контрибьютеров, которых мы очень приветствуем. И всё больше и больше я сталкиваюсь с некоторым непониманием некоторых строгих гайдлайнов, которые установлены на проекте. Именно сегодня, речь пойдёт про размер PR-а.
У нас есть собственный GitHub Action, который блокирует PR в том случае, если суммарное количество измененных строк кода превышает 500.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим решение старой проблемы в Java: полноценные классы часто слишком дорогие для памяти и процессора.
Пример - массив из миллиона, например, точек Point. Сейчас это обычно не миллион точек подряд, а миллион ссылок на объекты в куче. У каждого объекта есть служебные данные, его нужно создать, потом убрать сборщиком мусора. Плюс процессор постоянно прыгает по памяти, а это медленно.
Project Valhalla добавляет value class. Это обычный на вид класс с полями, конструктором и методами, но без идентичности объекта. JVM сможет хранить такие данные плотнее: например, прямо внутри массива, без отдельного объекта для каждого значения.
JEP 401 планируют включить в JDK 28 как preview. Это еще не финал: value class пока может быть null, а полная поддержка быстрых generics и плотных коллекций появится позже. Но первый рабочий шаг Valhalla уже близко.
Привет, Друзья!
На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.
В рамках программы Hibernate в Spring АйО Academy мы краем обсудили тему, касаемую того, что @OneToOne отличается от других отношений. В частности, Hibernate может спокойно грузить его Eagerly, даже если вы явно поставите FetchType.LAZY. У парней был закономерный вопрос - почему?
И знаете, к моему удивлению, нормального материала в сети я не нашёл. В общем, решил выпустить статью, которая не просто отвечает на этот вопрос, а даёт прямо хороший, развернутый ответ на то, почему Hibernate это делает.
Иными словами, я в статье постараюсь детально пояснить:
Что на самом деле такое FetchType.LAZY?
Почему @OneToOne не всегда возможно сделать Lazy именно в Java?
Почему при этом @ManyToOne можно сделать Lazy всегда (предполагая не final класс сущности)?
Разберём по шагам.
Hibernate 7.4 исправляет старую проблему с пагинацией и fetch join.
Раньше запрос на первые 10 Order вместе с OrderItem не мог безопасно ограничиться на уровне SQL. Из-за join один заказ превращался в несколько строк, и limit мог обрезать коллекцию. Поэтому Hibernate загружал все подходящие строки, а страницу выбирал уже в памяти. На больших данных это било по памяти и могло закончиться OutOfMemoryException.
Теперь Hibernate сначала выбирает нужные id родительских сущностей во вложенном запросе, а затем загружает для них полные дочерние коллекции. Пагинация остается в БД, данные не режутся.
Еще в 7.4 появились history и audit tables. @Temporal хранит версии строк и позволяет читать сущность на конкретный момент времени. @Audited пишет изменения ADD/MOD/DEL в audit-таблицу без Envers.
Привет, Друзья!
Хотел написать короткий пост по мотивам одного казалось бы простого ПР-а, который мы недавно получили в рамках Axelix: Open Core продукта для решения основных известных болей при разработке Spring Boot приложений (кстати, give us a star!).
В общем, контрибьютор пришёл к нам и исправил с виду совершенно безобидную проблему, которую мы упустили. Но на деле, эта проблема со временем могла привести к другим багам, которые дебажить было бы крайне тяжело. И я посчитал, что это стоит небольшой статьи, потому что сам помню проблемы в Spring Data, которые возникали из-за подобных просчётов.
Я не буду погружать вас в детали того, что мы делали, просто покажу на абстрактном примере.
Давайте с места в карьер. Посмотрите на этот код:
Привет, Хабр!
В Axelix мы в последнее время начали получать contribution-ы извне. И как по приватным обсуждениям, так и по GitHub я могу сделать вывод, что у очень многих людей есть довольно серьёзное непонимание того, что означает та или иная лицензия, что вообще такое “Open Source” и даже что такое Copyright.
Мне кажется, что я пару вещей в этой теме немного понимаю, и я чувствую некоторую ответственность этим знанием поделиться. Поэтому я решил написать небольшую статью, которая объясняет базовые концепции в Software, начиная с Copyright и Licensing.
Позже я, возможно, ещё напишу про CLA, Open Core и про то, как AI Agents и AI в целом вписываются в эту картину. Так что, если вам интересно, дайте знать :)
Прежде чем мы начнём: я не юрист, и я не советую вам выбирать ту или иную лицензию, или подход. Я всего лишь Software Engineer, который писал много кода под разными лицензиями, в том числе проприетарными и Open Source.
Давайте я попробую объяснить, как вообще вся юридическая часть вокруг софта устроена, шаг за шагом.
В проде бывает так, что одна и та же операция часто повторяется: клиент не дождался ответа и ретраит, балансер порвал соединение, очередь переиграла сообщение. Вспоминаем про идемпотентность - это правило «повтор не должен создавать новый платёж/заказ».
Чтобы отличать повтор от новой операции, используют idempotency key (ключ идемпотентности). Это обычная уникальная строка-идентификатор, которую клиент или апстрим отправляет вместе с запросом (часто в заголовке Idempotency-Key). Сервис сохраняет этот ключ у себя и связывает с результатом операции.
Далее приходит запрос с тем же ключом - сервис не выполняет бизнес-действие второй раз, а дедуплицирует на основе ключа идемпотентности. Но так ли всё просто? Многолетний опыт анализа инцидентов показал, что на практике большое количество систем всё же регулярно допускают дублирования, хотя делали всё по методичке.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим не самые очевидные ошибки и то, о чём стоит подумать, при реализации идемпотентного API.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим ленивую инициализацию в Java , которая почти всегда значит: поле сначала null, потом double-checked locking, volatile, синхронизация. Ошибиться легко, а final не поставить. Итог - код хрупче и JVM хуже делает constant folding.
В JDK 26 (preview, JEP 526) добавили LazyConstant<T>: final поле, рецепт вычисления через Supplier, значение доступно черезget(). Supplier выполнится при первом get и только один раз успешно, даже при гонке потоков. Кроме этого значение помечается как @Stable - JVM может считать его константой и агрессивнее оптимизировать.
Граничные случаи: null нельзя; не сериализуется; исключение из Supplier пробросится и следующая попытка снова пересчитает; equals у LazyConstant - только identity.
Для 1:n есть List.ofLazy и Map.ofLazy: элементы/значения считаются по индексу/ключу по требованию и кэшируются.
Привет, Хабр!
Меня зовут Михаил Поливаха. Я думаю, что в Хабе Spring АйО меня уже относительно знают. В рамках Spring АйО мы довольно часто занимаемся подбором технического материала и его ревью. Сам же я довольно регулярно выступаю на конференциях, контрибьючу в Open Source и т.д.
Также, часто наши материалы крутятся вокруг Java разработки и конечно же Spring-а. И данной пост, хоть и будет с одной стороны сильно связан с Java и Spring Framework, но, тем не менее, не похож на остальные.
На днях произошло довольно знаковое событие. Мы с небольшой командой примерно год писали инструмент, который призван существенно упростить весь процесс отладки, тестирования и мониторинга Spring Boot приложений в production. И вот этот проект наконец-то получил первый Milestone Релиз.
Проект называется Axelix.
Оказывается, документация Claude Code рассказывает не всё. Стоило только лишь заглянуть в исходники. И вот что можно настроить, но чего нет в доке:
— hooks, которые переписывают команды на лету;
— автоодобрение safe-команд без лишних подтверждений;
— постоянная память агентов между сессиями;
— auto-mode, который понимает описание окружения на обычном английском;
— самообучающиеся циклы памяти и «снов»;
— скрытые поля skills, agents и permissions, которых нет в документации.
И все это работает уже сейчас, а исходники Claude Code лежат у вас в node_modules. Мы собрали все в статью. Там больше конкретики, JSON-конфигов, shell-хуков и примеров, которые можно утащить себе почти без правок.
Есть такие анти‑паттерны, которые выглядят нормально и даже проходят код‑ревью, но тихо убивают производительность в горячих местах:
- Конкатенация строк в циклах
- String.format() в горячем коде
- Автобоксинг
и так далее. И каждый подобный пролёт делает приложение чуть медленнее, и в какой-то момент это рискует превратиться в критическую массу, которая больно выстрелит на следующем спайке нагрузки.
Если вы пишете на Java и у вас всё вроде работает, но под нагрузкой сервисы начинают задыхаться, в новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим конкретные паттерны, на которые стоит посмотреть.
Безопасность данных сегодня стала главным приоритетом для любого веб-ресурса. Базовым стандартом защиты учетных записей является хеширование паролей. Этот процесс превращает конфиденциальные символы в необратимый код. Без него утечка базы данных мгновенно скомпрометирует пользователей.
Однако обычного хеширования недостаточно из-за угрозы быстрых хакерских атак. Для защиты разработчики применяют «соль» (salt) — случайные данные, добавляемые к паролю. Минус соли в том, что она хранится рядом с хешем и не спасает от мощного перебора. Тогда на помощь приходит «перец» (pepper), скрытый в коде сервера. Его главная проблема — высокий риск потерять доступ ко всем аккаунтам при компрометации самого секретного ключа.
В новом переводе от команды Spring АйО попробуем разобраться в эволюции методов криптографической защиты. Вы узнаете, как правильно комбинировать эти инструменты для надежной аутентификации.
