Java *

Привет! Меня зовут - Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них.

Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что-то добавили при отладке, что-то прилетело из чужой либы, что-то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость.

В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся.

Java-разработчикам теперь доступен мощный инструментарий для работы с агентными ИИ-системами: Spring AI представила проекты Agents и Bench. В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как первый обеспечивает удобную абстракцию для работы с CLI ИИ-агентами, а второй — предлагает реалистичные бенчмарки для оценки их эффективности в задачах enterprise-разработки.

В мире микросервисной архитектуры качественная документация API — это не роскошь, а необходимость. Она ускоряет интеграцию, снижает количество ошибок и упрощает жизнь как разработчикам, так и потребителям вашего сервиса. Исторически документация часто отставала от кода, но с появлением стандарта OpenAPI (ex‑Swagger) и его глубокой интеграции с экосистемой Spring этот процесс можно полностью автоматизировать.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как профессионально подойти к документированию API, используя связку OpenAPI и Spring Boot. Чтобы материал был максимально практическим, мы создадим простой PersonService и на его примере покажем, как из кода генерируется всегда актуальная и интерактивная документация.

Всем привет! Я работаю разработчиком Java в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Приглашаю вас погрузиться в увлекательную тему оптимизации запросов в Spring Data — использование проекций. Если вы часто сталкиваетесь с необходимостью выборки лишь нескольких конкретных полей из большой сущности, понимая, насколько ресурсозатратно извлечение всей структуры целиком, этот материал специально для вас.

Всем привет, сегодня я бы хотел поговорить про JOOQ для чего, зачем и почему и немного сравнить его с Hibernate, Spring data JPA. Долгое время я работал только с Hibernate, Spring data JPA и думал, что лучше них не будет и конкурентов ТОЧНО НЕТ, пока не встретил JOOQ. Сегодня расскажу подробнее что за инструмент, как его лучше приготовить и когда выбрать.

Скоро в Java (предположительно, что уже непосредственно в JDK 26) попадут изменения, которые сначала будут выдавать warning-и при попытках изменения final полей, а потом и вовсе запретят изменения final полей в общем случае (это уже, предположительно, в следующих релизах).

Я периодически катаюсь на различные европейские конференции, и уже давольно давно на них от ключевых архитекторов Java, таких как Brian Goetz, Stuart Marks (довольно известный на конференциях по прозвищу "Dr. Deprecator"), Mark Reinhold и др. превалировал сентимент, который впоследствии переродился в идеалогию под названием "Integrity By Default". В рамках Spring Айо мы уже как-то вскольз о ней упоминали, но не формализовывали. Я предлагаю сначала начать с неё, и потом уже раскручивать непосредственно всю эпопею с final в Java.

API.

Это слово звучит в каждой IT-статье, в каждой вакансии, в каждом разговоре разрабов. Но когда гуглишь, что это, вываливается тонна заумных определений про «программные интерфейсы приложений», от которых мозг плавится.

Так что сегодня объясню, что такое API, так, что ты точно поймешь: на простых примерах, интересно, да еще и с крутой графикой. Уже через несколько минут ты будешь великолепно знать, что такое API и как создать свой собственный.

Python идеален для быстрых LLM-прототипов, но в enterprise он часто не справляется с нагрузкой, SLA и требованиями к безопасности.

Как мы заменили Python в критическом пути инференса на JVM, запустили fine-tuned 3B-модель на CPU и снизили стоимость обработки документов в 40 раз, сохранив полный контроль над данными.

Все еще встречаются разработчики, которые в своей профессиональной деятельности отказываются использовать LLM. Причины разные: чаще всего это психологический барьер или негативный прошлый опыт - если, конечно, речь не идёт о корпоративных политиках, где использование подобных инструментов строго запрещено.

Кто-то «закальцинировался» и не хочет пробовать новое, кто-то опасается ошибок, которые может допустить модель, и которые незаметно уйдут в продакшн, а кто-то разочаровался после неудачных попыток решить более комплексные задачи с помощью модели.

И если с первой проблемой можно справиться волевым усилием и положительным примером, то вторая и третья решаются качественным ревью, высокой квалификацией специалиста и хорошо структурированным кодом. Об этом чуть подробнее.

Наряду с развитием искусственного интеллекта, облачные вычисления названы основополагающей технологией будущего. Наверное, многие слышали, как важны и ценны знания Docker и Kubernetes в современном мире ИТ. Но как подступиться к этим технологиям, если ранее с ними вы не сталкивались?

Я всегда считал, что серьезные вещи начинаются с малого, но это малое должно быть самой сутью интересующего феномена. Предлагаю разобраться, как работает полнофункциональное веб-приложение, реализующее современный стек технологий и, конечно же, развёрнутое в кластере Kubernetes. Сделав первый шаг, вы всегда сможете продолжить свой путь исследования, заниматься самообразованием и отладкой разнообразных приложений, реализующих различные подходы, в том числе и самые современные.

Наша поддержка с давних пор испытывала неудобство при отслеживании обращений пользователей в группе комьюнити в Телеграм. Когда сразу много пользователей одновременно пишут на разные темы в одном месте, легко упустить какое то из сообщений. Оно просто уплывает в ленте, пока мы разбираемся с другими обращениями.

Мы написали небольшую CRM. В ней все обращения пользователей должны раскладываться по своим тредам, ничего не теряется и удобно хранится служебная информация.

Код проекта CRM мы выкладываем в открытый доступ на GitHub, как Open Source.

Экосистема Java богата качественными инструментами для разработчиков, и средства профилирования и диагностики - не исключение.

Существуют коммерческие профилировщики, есть встроенные инструменты профилирования в ведущих IDE. А если вам важна свобода (или цена является важным фактором), open source сообщество также готово предложить достойные альтернативы.

JFR (JDK Flight Recorder) один из ключевых инструментов для диагностики работы Java приложений, который можно эффективно использовать из командной строки. Приёмам работы с этим инструментом я хочу посвятить данную статью.

Просто знать 15 важных паттернов, которые помогут облегчить тернистый путь в решении алгоритмических задач. Про эти паттерны мы и расскажем в этой статье.

На сегодняшний день алгоритмические задачи встречаются не только в FAANG. Многие компании и на отечественном рынке всё чаще вводят дополнительный алгоритмический этап на собеседовании – и знание алгоритмов становится отличным «плюсиком» не только при трудоустройстве, но и в решении повседневных задач. Взглянем подробнее на эти паттерны.

Всем привет! На связи команда Explyt Spring. Недавно у нас вышел очередной релиз, который включает несколько важный обновлений: поддержа SQL, очередные улучшения для Spring Debugger, поддержка Spring пропертей для Docker-Compose файлов и многое другое. Если вам интересны подробности то добро пожаловать под кат!

Если вы используете openjdk:<tag> образы в CI/CD и пулите их с Docker Hub, Вам следует оперативно перепроверить свои пайплайны: мейнтейнеры DockerHub удалили ряд устаревших тегов без громких анонсов. Некоторые сборки уже не работают — пострадали сотни пользователей.

В данной новости, эксперт сообщества Spring АйО Михаил Поливаха рассказывает, что произошло, почему это проблема, и какие есть альтернативы.

При работе с MapStruct возникает соблазн добавлять небольшие вспомогательные методы прямо в ваш mapper и вызывать их через expression. Однако если такой метод оперирует довольно общими типами (например, String -> String), MapStruct может обнаружить его и применить к другим полям того же типа — даже если вы этого не планировали.

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

Октябрь выдался интересным: JDK 26 приносит поддержку HTTP/3, Vector API снова в инкубации, а Swing внезапно обзаводится своим DatePicker — да, 2025-й, а Swing жив! Разработчики обсуждают Leyden и GPU-ускорение для Java-ИИ, а Oracle чинит 15 уязвимостей. В статьях свежие оптимизации ZGC, разбор виртуальных потоков, Jackson 3, Kafka Queues и немного философии про «хороший вкус» в разработке. А под конец релизы, от JUnit 6 до Spring 6.2.12. Заваривайте кофе, обновляйтесь до JDK 25 и читайте. Поехали 🚀

Помню, как будто это было вчера. На уроке раздается голос учителя: «Чтобы перейти в 11-ый, каждому из вас нужно реализовать свой проект. Творчество приветствуется!». Кажется, вот оно: знак сделать то, о чем уже давно подумывал, — создать собственное приложение! Защищаю идею перед учителем, получаю одобрение. Впереди целый учебный год, казалось бы, у меня гора времени. Вот только я никогда в жизни не разрабатывал мобильные приложения…

Меня зовут Ваня, я Python-разработчик, а в свободное время пишу для блога MWS. Сегодня решил поделиться историей-воспоминанием, как в школьные времена приступил к разработке своего первого в жизни мобильного приложения, а потом дорабатывал его уже в университете. Тут не будет истории успеха в духе «я монетизировал приложение и разбогател» и каких-то уникальных лайфхаков. Зато покажу на своем примере, что для создания приложения в качестве эксперимента не нужно знать все языки программирования и обладать суперскилами в разработке. Главное — не бояться пробовать. А еще те, кто только в начале своего пути, смогут научиться на моих ошибках и учесть детали, которые в свое время не учел я. Приступим!

Сегодня поговорим не просто об инструменте, а о фундаменте, на котором строятся современные интеграционные платформы. Речь пойдет об Apache Camel – открытом интеграционном фреймворке, который лежит в основе таких решений, как Red Hat Fuse, Talend и нашей собственной платформы от «Диасофт» – Digital Q.Integration.

Важно подчеркнуть: мы не используем экспериментальные или нишевые стеки. Наша платформа построена на проверенной, зрелой и широко распространенной связке: Apache Camel и Spring Boot. Это дает стабильность, совместимость с корпоративной инфраструктурой и возможность глубоко интегрироваться с экосистемой Spring – от безопасности до мониторинга и распределенной трассировки.

При разработке автотестов нередко приходится сталкиваться проверками POJO, которые могут вернуться в ответах от API или быть сущностями в базе данных. Если вы также используете библиотеку Hamcrest, то наверняка сталкивались с проблемой, как лучше и оптимально использовать мэтчеры с POJO? Посмотрим, что предлагает Hamcrest из коробки, и познакомимся с тремя библиотеками, которые используют разные подходы.