Java *

14 мая мы проведём онлайн-фестиваль TechTrain, участие бесплатно (надо только зарегистрироваться).

Там будет восемь докладов, и их набор очень эклектичный. Потому что ещё мы проводим самые разные IT-конференции (от Java до дата-инжиниринга), и TechTrain связан со всеми их направлениями сразу: от каждого будет по одному докладу.

Вряд ли вы станете смотреть всю эту пёструю подборку целиком (кому важны одновременно Node.js, Spring Data, WebRTC и Selenide?) Но вот шансы на то, что среди такого разнообразия есть что-то для вас, высоки.

Поэтому публикуем всю эту программу: можно пробежаться глазами по названиям докладов, и где оно заинтересует — там изучить описание подробнее. А заодно в конце каждого описания мы указали, с какой из наших конференций связан доклад: возможно, вы захотите не только на бесплатный TechTrain, но и туда, где больше подобных докладов.

В этой статье разберемся, как реализовать обмен сообщениями между Java-микросервисами на Spring с помощью Kafka.

В данной статье я хочу рассказать про процесс создания концепта API Gateway для обеспечения взаимодействия фронтенда, использующего GraphQL, и бэкенда, использующего gRPC, на Java с использованием фреймворка Quarkus.

Всем привет! В текущей статье, хотелось бы поделиться опытом решения задачи ограничения вывода метрик в Prometheus для сервиса, написанного в функциональном стиле на Spring Webflux.

Казалось бы – подключил Actuator, Micrometer, Prometheus зависимости, прописал в management пропертях включение метрик и радуешься выводу всего нужного для мониторинга по соответсвующему ресту. Однако, после наката метрик на окружение, внезапно приложение начинает стремительно деградировать, графану начинает спамить огромным количеством избыточной информации, коллеги из QA наблюдают существенное замедление скорости отклика запросов к бэкенду, соотвественно принимается решение по откату фичи.

Неприятно, но бывает, давайте исправлять ситуацию.

Уже вышла Java 18, но для всех, кто сидит на LTS, по-прежнему остаётся актуальной версия 17. Такие люди могут не отслеживать постоянно фичи каждой новой версии, а спокойно заниматься своими делами и иногда навёрстывать сразу всё.

И как раз на такое «навёрстывание» рассчитан доклад Тагира Валеева (tagir_valeev), с которым он осенью выступил на нашем мероприятии TechTrain. Люди, которые в последние годы тщательно отслеживали все новинки в Java, тут особо много нового не узнают. Зато для остальных это удобный единый ликбез по главным вещам сразу нескольких версий: от запечатанных классов до того, почему молодёжь может зарофлить над вами из-за префиксов get и is.

Поэтому в преддверии нового TechTrain и Java-конференции JPoint мы решили сделать для Хабра текстовую версию доклада. В этом посте речь идёт о языковых фичах, а отдельно опубликуем часть про изменения в API. Далее повествование идёт от лица спикера.

Аннотации - это форма метаданных. Они предоставляют информацию о программе, при том сами частью программы не являются.

Многие из вас давно работают с различными Java-фреймворками, их в опенсорсе целое множество, и у каждого есть свои преимущества и недостатки. Сегодня хотим обсудить Apache Camel, а именно, компонент direct. Эта статья от инженера-программиста Nexign Андрея Малыгина будет полезна тем, кто уже работает на этом фреймворке и хочет сделать свою работу чуточку легче.

Как-то я засиделся на работе добавляя новую функциональность в один "небольшой" и довольно старенький сервис написанный на Spring.

Редактируя очередной XML файл Spring конфигурации я подумал: а чего это в 21 веке мы всё еще не перевели наш проект на Java-based конфигурации и наши разработчики постоянно правят XML?

С этими мыслями и была закрыта крышка ноутбука в этот день...

Хочу описать логику как с использованием сервиса авторизации Keycloak настроить авторизацию при этом получая token и refreshToken , а так-же обменивать refreshToken на новый token.

Давайте сначала представимся. Мы - команда управления тестирования и контроля качества в БКС Мир Инвестиций. Наш продукт - это приложения и сайты, созданные для удобства всех желающих окунуться в мир ценных бумаг и инвестиций. Конкретно в нашем “ведомстве” приложения на IOS  и Android, сайт личного кабинета, инвест стратегии Fintarget, новостной портал BCS-Express, сайт ФГ БКС и прочее.

В прошлом году мы начали трансформацию и преображение всех ключевых процессов в разрезе тестирования и контроля качества. 

Конечно же, автоматизация наших процессов важна, ведь без этого невозможно построение действительно сильного QA отдела. Безусловно, мы встретились с множеством разнообразных проблем.

Мы решили сделать серию статей на тему того, что у нас получилось, что не получилось и как мы этого добивались. Часть статей будет чисто лирической, на размышления о подходах и способах работы. Другая часть будет сугубо технической, с рассказами, примерами и всем-всем, что нам интересно рассказать, и что интересно обсудить.

Начать эти рассказы мы решили с повести о становлении мобильного автотестирования. Первым “попался под руку” Android, про него и начнем.

Сравним коллекции Java по следующим параметрам:

На чем основана — какая структура данных или коллекция используется под капотом.
Дубли — разрешены или нет в коллекции повторяющиеся значения.
Null — позволяет ли коллекция вставлять null.
Синхронизированность — все ли методы коллекции синхронизированы.
Потокобезопасность — безопасно ли использовать коллекцию в многопоточной среде.
Тип итератора — поведение итератора в многопоточной среде.

Наша команда периодически пополняется новыми людьми, которые «приносят с собой» новые ошибки. Поэтому мы регулярно проводим семинары с их разбором. Это хороший повод напомнить всем о правилах работы с суммами, объяснить новичкам зачем они нужны и, возможно, пополнить наш чек-лист с помощью которого мы проверяем код на типовые ошибки. Вот один из примеров, который на таком семинаре разобрал Сергей Богданов — рукводитель разработки сервисной цифровой платформы Газпромбанка.

Меня зовут Аксёнов Вячеслав, я бэкенд разработчик и в последние годы пишу веб приложения на java/kotlin. Основная идея этой статьи описать основные технические задачи, которые ставятся перед современными веб приложениями, а также перечислить те библиотеки, которые чаще всего используются для решения этих задач.

Таким образом новички, которые не знаю чего им ждать от корпоративной разработке или в каком фреймворке подтягивать свои навыки, смогут увидеть картину мира чуть шире и сделать правильный выбор.

Здравствуйте, дорогие читатели. В данной статье описана реализация ещё одного, очередного, JSON-парсера, который способен извлекать целые JSON-объекты с содержимым из текста. Данный парсер использует стэки явно без рекурсии, для отслеживания контекста вложенности. Он основан на модели автоматов с магазинной памятью (МП-Автоматы). Данный парсер будет простым, без модели восстановления ошибок. Он рассматривает в качестве корневого элемента - JSON-объект. В случае массива, (или любого другого значения) массив можно обернуть в объект, и подать на вход к парсеру. В случае двух объектов, в файле, необходимо распарсить их отдельно. В конце статьи будет написано, как заставить парсер проверять вообще любое значение из JSON-текста.

Привет, Хабр! С ростом количества микросервисов и их взаимосвязей может возникнуть потребность комплексной проверки работоспособности системы. Со временем API сервисов и их поведение может дорабатываться и изменяться, при этом хочется иметь уверенность, что система микросервисов в совокупности ведёт себя согласно ожиданиям. Мы разберём простой пример написания интеграционных тестов, которые в дальнейшем можно встроить в CI/CD-процесс для решения подобной проблемы.

Стримы и коллекции чем-то похожи друг на друга, но у них разное назначение. Коллекции обеспечивают эффективный доступ к одиночным объектам, а стримы, наоборот, для прямого доступа и обработки отдельных элементов не используются. Стримы предназначены для параллельных и последовательных агрегаций, выполняемых через цепочку методов.

Не так давно я начинал свой первый проект с микросервисами и не знал как реализовать security. Сейчас информации по этому вопросу уже больше однако она не всегда актуальна и, как правило, не раскрывает проблему security межсервисного взаимодействия. Поэтому я решил написать как бы я решал эту задачу на сегодняшний день.

В Java можно объявлять переменные в классе, методе, блоке или конструкторе. В зависимости от варианта объявления, у переменной могут быть разные области видимости в программе, а сама переменная может относиться к статическому или нестатическому типу в зависимости от того, где она объявлена.

Основываясь на этих критериях, можно разделить все переменные в Java на следующие типы: локальные переменные, переменные экземпляра и переменные класса. Затемнение и сокрытие переменных происходит, когда оказываются одноименными  две переменные в разных областях видимости (в локальной и глобальной области видимости, в родительских и дочерних классах). При таком сценарии используется значение той переменной, которая находится во внутренней области видимости, так как она затемняет/скрывает значение той переменной, что находится во внешней области видимости.

Задачей этого класса является предоставление решений на уровне типа-обертки для обеспечения удобства обработки возможных null-значений

Недавно нужно было написать API автотесты - запросы Post с большим количеством параметров в теле, в том числе вложенные JSON объекты, массивы , массивы JSON объектов. Многие параметры не обязательные, а значит - большое количество наборов тестовых данных.

Дано: Датапровайдер - для многократного запуска тестов, тестовые данные в таблице Excel.

Что бы сформировать тело первого запроса пришлось создать несколько классов, через сеттеры присваивать значения переменным в классе и из базового класса формировать JSON, который и использовался как тело запроса. И вдруг оказалось, что все написанное никак не получится переиспользовать для других эндпоинтов. Тогда и решил написать метод, который будет превращать таблицу Excel в JSON объект без всяких там классов и правок в коде. Нужно только придерживаться некоторых правил при составлении таблицы.

Итак! Для получения данных из таблицы использовал, как обычно, Fillo. Название столбца будет ключом, значения в столбце, собственно, значениями ключа в запросе. Строка таблицы - один набор тестовых данных.