Java *

Приветствую! Я разработчик в компании НИЦ ЦТ. Мы разрабатываем операционную систему, адаптированную под российские процессоры Эльбрус. Процессоры Эльбрус работают на своей оригинальной архитектуре, которая имеет свои преимущества и недостатки. В частности, интерпретируемые языки программирования не блещут производительностью. Вот мы и решили провести сравнительное тестирование различных языков, компиляторов и интерпретаторов чтобы выяснить, что лучше использовать для разработки под Эльбрус.

В статье представлены результаты бенчмарка Programming language benchmark, основанного на решении набора задач идентичными алгоритмами, реализованными на разных языках. Это позволяет оценить эффективность генерируемого компиляторами (или интерпретаторами) кода для выбранной архитектуры, поскольку скорость выполнения напрямую зависит от архитектурных особенностей процессора. Учитывая использование одного ядра процессора в тестах, результаты отражают потенциал оптимизации кода на низком уровне для каждого языка программирования в рамках заданной аппаратной платформы. Полученные данные позволят разработчикам делать более обоснованный выбор языка программирования для задач, критичных к производительности, с учетом специфики целевой архитектуры.

Привет, Хабр! Я Иван Попов, ведущий инженер ЦК платформенных и интеграционных решений РСХБ-Интех. Java — мой самый любимый язык программирования, я всю жизнь работал только на нём. Сейчас я работаю в банке и хочу разрушить стереотип  о том, что в банках все работают на Vegas. На java мы очень много работаем, тем более если видим, что новая технология позволяет нам оптимизировать процессы разработки (а количество интеграций огромное). 

Расскажу о новой фиче виртуальных потоков в Java 21, которая призвана повысить эффективность многопоточного кода.  

Команда Spring АйО перевела статью, которая рассказывает о том, как луковичная и гексагональная архитектура часто используется программистами в неоправданно сложном варианте, взятом из учебника, и как эти архитектурные стили можно упростить, получив от этого существенные преимущества в плане затрат на разработку и поддержку.

Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Мацея Валковяка «Performance oriented Spring Data JPA & Hibernate», в котором на наглядных примерах рассказывается, как существенно улучшить производительность приложения, оптимизировав его взаимодействие с БД. 

Доклад будет опубликован тремя частями. В первой части будет рассказано об управлении подключениями к базе данных и как простой оптимизацией такого управления сделать приложение намного более быстрым.

Представьте алгоритм, который моделирует параллельные реальности: как изменятся системы, если мы чуть сдвинем входные параметры? Какие последствия окажутся важными, а какие — потеряют значение? Какие метрики перестанут работать?

Мы больше не гонимся за одной "истиной". Мы проектируем карту будущего — с ветвлениями, визуализациями и понятными выводами.

В Java существует две реализации интерфейса List: ArrayList и LinkedList. Какая из них лучше? Как выбрать подходящую для вашего приложения? В данной статье мы сравним их различия, производительность и потребление памяти, чтобы помочь вам определиться с выбором.

Привет, друзья!

В этой серии статей я делюсь с вами своим опытом решения различных задач из области веб-разработки и не только.

В этой статье мы научимся разворачивать Angular+Java веб-приложение на виртуальном сервере Ubuntu Linux с помощью Ansible.

Интересно? Тогда прошу под кат.

Однажды я внедрил в своей команде подход разработки через API-first. Все было классно, мы описывали API спецификации в файле, запускали генерацию, публиковали артефакты в репозиторий, но... это было не удобно.

В Интернете легко можно найти различные руководства по организации авторизации пользователей посредством формы при помощи Spring Security. Однако, в шестой версии разработчики переработали фреймворк, и старые подходы больше не работают. В результате, чтобы добиться работающего результата, мне пришлось потратить изрядное количество времени на изучение вопроса. Чтобы сократить для вас, уважаемые читатели, этот путь, я и решил написать данную статью. Если вы торопитесь - переходите сразу к разделу, посвященному цепочке фильтров безопасности. Посмотреть проект целиком можно на гитхабе по ссылке.

Вы написали серию интеграционных API-тестов на Java (с использованием TestNG и RestAssured) и хотите, чтобы они сами запускались при каждом изменении кода? Отличная идея! Настроив Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), вы избавитесь от рутины ручного прогона тестов и получите быстрый фидбэк о качестве системы. В этой статье я в живой манере расскажу, как шаг за шагом встроить ваши API-тесты в Jenkins Pipeline на локальном сервере. Вас ждёт установка Jenkins, подключение Maven-проекта, написание Jenkinsfile (Groovy Pipeline скрипта), настройка красивых Allure-отчётов, интеграция с GitHub и даже автоматический деплой при успешном прохождении тестов. Поехали!

В пригороде далекого города Нью-Дели жил простой индийский паренек со сложным именем Чандракант. Любил он маму, Кришну и общаться с волшебными говорящими грибами.

В Spring Framework 7 появился новый API — BeanRegistry, который упрощает и расширяет возможности по динамической регистрации бинов. Это особенно актуально, когда невозможно заранее предсказать, сколько компонентов потребуется, как в случае со Spring Data. В новой статье от эксперта сообщества Spring АйО, Михаила Поливахи, вы узнаете:

– Как Spring Data справлялась с динамической регистрацией раньше;

– Какие подходы регистрации существовали до BeanRegistrar, как они работали;

– Как новый API связан со Spring AOT.

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.

Привет, Хабр!

Я, Михаил Герасимов, инженер РСХБ-Интех. Уже два года занимаюсь автоматизацией тестирования, и за это время успел написать (и переписать) немало SQL-запросов. Вместе с моим коллегой Михаилом Палыгой мы развиваем инструменты для автоматизированного тестирования, и сегодня расскажем вам о том как мы справляемся с построением сложных SQL-запросов и проверкой объектов в базе данных, на примере нашей библиотеки CheckMateDB для автоматизации тестирования банковской системы ЦФТ-Банк.

В статье опишем проблемы, с которыми сталкивались при ручном написании SQL-запросов и проверке данных: дублирование кода, сложность поддержки, отсутствие единого стиля и низкая информативность тестов. Для решения этих проблем мы разработали инструмент QueryBuilder, который позволяет динамически генерировать SQL-запросы с помощью Java-кода.

Мы создали иерархию классов CriteriaBasic и Table для удобного описания критериев поиска данных в базе, используя паттерн fluent interface. Также мы разработали кастомные классы проверок на базе AssertJ с поддержкой Allure-шагов, которые позволяют проверять сложные многоуровневые объекты с возможностью погружения во вложенные структуры. Для облегчения рутинной работы создали плагин, автоматически генерирующий классы DTO и Table на основе структуры базы данных. Библиотека интегрирована с Hibernate через DaoCommon, что обеспечивает удобное выполнение SQL-запросов и управление сессиями. Результатом стало существенное улучшение читаемости тестов, повышение переиспользуемости кода, стандартизация подхода к тестированию и создание информативных Allure-отчетов.

В предыдущих сериях ( 1 • 2 • 3 • 4 • 5 • 6 • 7 • Ы ) рассмотрели, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных, и работающий как тонкая прослойка поверх Spark RDD API.

Штука получилась довольно продвинутая, с поддержкой императивщины типа циклов/ветвлений/переменных, и даже с поддержкой пользовательских процедур. И в плане этой самой императивщины расширяемая: может импортировать функции из Java classpath, равно как и операторы выражений. То есть, если необходимо, можно написать функцию на Java, или определить новый оператор, и использовать потом в любом выражении на SQL.

Круто? Ещё как круто. Но как-то однобоко. Если в языке у нас поддерживаются функции, то почему бы не дать нашим пользователям определять их самостоятельно? Вот прямо через CREATE FUNCTION? Тем более, что вся необходимая для этого инфраструктура уже вовсю присутствует. Да и процедуры на уровне интерпретатора у нас уже поддерживаются ведь…

Функция для затравки.

Я делал этот проект более полутора лет, сейчас отказываюсь от него. И, чтобы эти полтора года не были прожиты зря) открываю исходники. Java+Spring.

Принимайте проект «как есть», со всеми ad-hoc костылями, незаконченными исследованиями, TODOs, а также всевозможными KISS, DRY, и, как их… SOLID с GoF.

Предполагается, что вы знакомы с покером, имеете неплохие навыки программирования, поверхностно разбираетесь в теории игр.

Разберемся откуда берутся циклические зависимости и что с этим делать на примере эволюции простенького сервиса.

Баги в коде — явление нередкое, но сегодня мы исследуем не просто ошибки, а настоящие космические баги! Что скрывает проект, созданный в недрах NASA? Готовьте свои шапочки из фольги!

В наши дни, кажется, каждый второй пишет AI-ассистента для разработчиков. Но работает ли это в реальности? Мы решили проверить на себе и сравнить самых популярных помощников.

Внутри команды у нас 14 Java-разработчиков — от мидлов до уверенных сеньоров. Все мы работаем в боевом проекте, и стало интересно: может ли AI реально помочь в повседневной разработке, или это всё больше про хайп?