Java *

В данной статье мы рассмотрим способ авторизации пользователей в веб приложениях на Spring Boot по протоколу OAuth2 с использованием внешнего сервера авторизации (на примере Bitbucket).

Что мы хотим получить

Допустим, мы разрабатываем защищенное веб приложение, имеющее доступ к ресурсам пользователя на внешнем сервере, например, систему непрерывной интеграции, а в качестве внешнего сервера выступает Bitbucket, и мы не хотели бы хранить у себя логин и пароль пользователя от внешней системы. То есть нам необходимо авторизовать пользователя через Bitbucket, чтобы получить доступ к его учетной записи и ресурсам, дополнительно проверить, что он является пользователем нашего приложения и сделать это так, чтобы пользователь не раскрывал нам свои учетные данные от Bitbucket. Интересно как это сделать, — добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр!

На прошлой неделе состоялся релиз IntelliJ IDEA 2020.1, и в этом посте мы коротко расскажем о самом интересном в новой версии. Из крупного: мы добавили поддержку Java 14, анализ потока данных в отладчике, режим редактирования файлов без открытия проекта (LightEdit) и новые фичи для разных фреймворков. Все подробности можно узнать на странице What’s new.

Всем привет, и с вами третий пост из серии про Quarkus! (Кстати, смотрите наш вебинар «Это Quarkus – Kubernetes native Java фреймворк». Покажем, как начать «с нуля» или перенести готовые решения)



В предыдущем посте мы поговорили о нативной компиляции в Quarkus – и узнали, почему это важно.

При разработке Java-микросервисов часто считается, что Eclipse MicroProfile и Spring Boot – это отдельные и независимые друг от друга API. По умолчанию, программисты, как правило, используют те API, к которым они уже привыкли, поскольку изучение новых фреймворков и runtime-компонентов требует много времени. Сегодня мы попробуем упростить освоение некоторых популярных MicroProfile API для Spring-разработчиков и покажем, как одновременно задействовать Spring API и новые полезные возможности Quarkus.

• Системе контроля версий Git исполнилось 15 лет.
  
• Testcontainers исполнилось целых пять лет! Testcontainers — это Java-библиотека, позволяющая делать легкие одноразовые экземпляры популярных баз данных, веб-браузеров Selenium, или чего угодно ещё, что можно запустить в Docker-контейнере.
  
• Вышел долгожданный Spring Graal Native 0.6.0. Вот здесь на GitHub есть огромное количество примеров использования вместе с разными технологиями, например, Kotlin и Netty.
  

Добрый день!

Не так давно вышла новая Java 14. Среди многих интересных фич меня заинтересовала одна, а именно упаковщик jpackage (пока в инкубаторе).

Смысл этой фичи в том, чтоб взять наше приложение, все зависимости и рантайм, и собрать один установочный файл, который легко распространять, устанавливать и запускать.

Описание, как пользоваться инструментом, есть в статье.

Поиграв с упаковщиком, мне захотелось попробовать внедрить его на своем pet-проекте.

Всем привет!

Я сделал перевод и набил субтитры на знаменитый доклад Рича Хикки — Simple Made Easy (Простое сделать лёгким). Впервые на русском языке.

Доклад впервые был представлен в 2011 году на конференции Strange Loop.

Всем привет! Про Cucumber есть много статей на Хабре и в интернете, но хочется вставить свои пять копеек.

В прошлом году наши эксперты, занимающиеся автотестами под Android, объединились с коллегами из других компаний и создали фреймворк для автотестирования Kaspresso. В сентябре они представили его на «Хабре» (пост, в котором они объясняют, что сделали и зачем). За полгода существования Kaspresso воспользовались тысячи людей, и у многих возникали те или иные вопросы про фреймворк и инфраструктуру в целом. Мы заметили, что часто эти вопросы повторяются, и подумали, что на них хорошо бы ответить централизовано.

Привет, Habr! Я учусь на программиста в Питерском Политехе. Одно из моих заданий в курсовой работе было написание консольной утилиты. Решил поделиться своим небольшим опытом.

Для начала представлю вам саму формулировку задания, которое мне необходимо было выполнить:

Реализовать сжатие RLE (run-length encoding). Продумать алгоритм сжатия и формат файла, при котором сжатие «неудачных» данных не приводит к большому увеличению размера файла.

Command Line: pack-rle [-z|-u] [-out outputname.txt] inputname.txt

Упаковывает -z или распаковывает -u указанный в аргументе командной строки текстовый файл. Выходной файл указывается как -out outputname.txt, по умолчанию имя формируется из входного файла с добавлением расширения.

Кроме самой программы, следует написать автоматические тесты к ней.

Сам алгоритм:

Кодирование длин серий (англ. run-length encoding, RLE) или кодирование повторов — алгоритм сжатия данных, заменяющий повторяющиеся символы (серии) на один символ и число его повторов. Серией называется последовательность, состоящая из нескольких одинаковых символов. При кодировании (упаковке, сжатии) строка одинаковых символов, составляющих серию, заменяется строкой, содержащей сам повторяющийся символ и количество его повторов.

Строка: WWWWWWWWWBBBWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWW
Превращается в строку: 9W3B24W1B4W
Однако я чуть улучшил алгоритм, убрав добавление 1 перед одиночным символом, чтобы избежать ситуации, когда сжатая строка длиннее исходной. («TBTB» -> «1T1B1T1B» «TBTB»)

Очень часто за свой 15летний опыт работы разработчиком ПО и тимлидом я сталкиваюсь с одним и тем же. Программирование превращается в религию — редко кто пытается внедрять технологии на основе разумного выбора, аргументированно, с учетом ограничений, возможностей переносимости, оценки степени привязки к вендору, реальной цены, перспектив технологии и свободы лицензий. Разработчики ходят на конференции или читают посты — заводятся на хайповость, а их ИТ директоров и менеджеров кормят не только сказками о светлом аджайл будущем на мероприятиях различные визионеры, сейлы и консалтеры. И получается что технологии оказались в проекте не с учетом удобства разработки и внедрения, нефункциональных требований проекта, а потому что это хайпово и google у себя использует, amazon рекомендует(хотя их вакансии говорят что сами не часто используют) или принято высочайшее решение руководства компании внедрять «это».


Но особое веселье — это выбор базы данных. Чем больше объемы хранимой информации, сложнее структуры данных в проекте и их изменения/эволюция, выше требования ко времени отклика или производительности тем дороже стоит ошибка выбора в начале на поздних стадиях проекта.

Данная статья будет полезной тем, кто только начал знакомиться с микросервисной архитектурой и с сервисом Apache Kafka. Материал не претендует на подробный туториал, но поможет быстро начать работу с данной технологией. Я расскажу о том, как установить и настроить Kafka на Windows 10. Также мы создадим проект, используя Intellij IDEA и Spring Boot.

И снова здравствуйте. Несколько дней назад началось обучение в новой группе по курсу «Архитектор ПО», а сегодня мы хотели бы поделиться статьей, которую написал один из студентов курса — Плешаков Антон (руководитель направления разработки в компании «Программная логистика» и co-founder в Clusterra).

---

В настоящее время распределенные микросервисные системы стали фактически промышленным стандартом, причем не только в мире энтерпрайза. Преимущества использования распределенных систем описывались и обсуждались уже неоднократно. Плюсы микросервисов всем давно известны: технологии под задачу, composability, scalability, масштабирование разработки, снижение TTM и так далее. Очевидно что разработка распределенных приложений дает больше опций для своевременной реакции на растущие запросы бизнеса и цифровизацию всего вокруг.

Важно также отметить, что на текущий момент очень важным фактором, влияющим на выбор стратегии разработки в пользу микросервисов, является — наличие всевозможных готовых инфраструктурных решений, берущих на себя решение проблем, связанных с дополнительными издержками на эксплуатацию распределенной системы. Речь идет о системах контейнерной оркестрации, service mash, средствах распределенной трассировки, мониторинга, логирования и прочее прочее. Можно смело утверждать что большинство факторов, ранее упоминавшихся как минусы микросервисного подхода, на сегодняшний день не имеют такого большого влияния, как пару лет назад.

Недавно я наткнулся на статью о проблеме c Java-сериализацией объектов в Kotlin. Автор предложил решать её добавлением метода readResolve к каждому объекту, который наследуется от java.io.Serializable.

Этот способ выглядит абсолютно правильным, однако его поддержка может оказаться слишком проблематичной. С учетом того, что в нашем проекте эта проблема возникала только при использовании объектов внутри Bundle, мы решили использовать проверку через is для каждой ветки when-выражений в случае sealed классов.

Тем не менее, размышляя об этом, я никак не мог понять, почему Kotlin не генерирует readResolve в компиляторе, поддерживая singleton-свойства объектов. Мне казалось, что это работа для инструментов, а не для человека. Но раз Kotlin не добавляет эту функцию сам, мы можем ему помочь! Этим мы сейчас и займёмся.

Всем привет. На связи Владислав Родин. В настоящее время я являюсь руководителем курса «Архитектор высоких нагрузок» в OTUS, а также преподаю на курсах, посвященных архитектуре ПО.

Помимо преподавания, как вы могли заметить, я занимаюсь написанием авторского материала для блога OTUS на хабре и сегодняшнюю статью хочу посвятить запуску нового потока курса «Алгоритмы для разработчиков».

---

Введение

Хеш-таблицы (HashMap) наравне с динамическими массивами являются самыми популярными структурами данных, применяемыми в production'е. Очень часто можно услышать вопросы на собеседованиях касаемо их предназначения, особенностей их внутреннего устройства, а также связанных с ними алгоритмов. Данная структура данных является классической и встречается не только в Java, но и во многих других языках программирования.

Обзор

Здравствуйте! В этой статье я хочу описать программу валидации XML с помощью Spring Framework. Наиболее очевидная область применения такой валидации — это программирование web-сервисов.

Валидация производится через преобразование XML-Java (unmarshalling) по соответствующей XSD-схеме. XML-файл считается прошедшим проверку, если преобразование XML в объект Java прошло успешно.

Проект компилируется в jar файл и запускается в командной строке. Для красоты прикручен Apache ANSI Printer, в котором можно задавать шрифт, цвет и выделение текста в cmd.

Исходный код доступен в GitHub по ссылке XmlProcessor.

Всем привет! С вами второй пост из нашей серии по Quarkus – сегодня поговорим о нативной компиляции. (Кстати, смотрите наш вебинар «Это Quarkus – Kubernetes native Java фреймворк». Покажем, как начать «с нуля» или перенести готовые решения)



В предыдущем – первом – посте из серии про сверхбыструю субатомную Java мы рассказали о том, как этот фреймворк объединяет модели императивного и реактивного программирования на базе единого реактивного ядра.

Quarkus – это Java-стек, заточенный под Kubernetes. И хотя здесь, конечно, многое еще предстоит сделать, мы хорошо проработали массу аспектов, включая оптимизацию JVM и целого ряда фреймворков. Одной из особенностей Quarkus, вызвавшей повышенный интерес со стороны разработчиков, стал комплексный бесшовный подход к превращению Java-кода в исполняемые файлы для конкретной операционной системы (так называемая «нативная компиляция») по аналогии с C и C ++, где такая компиляция обычно происходит в конце цикла, состоящего из сборки, тестирования и развертывания.

В данном посте будет рассказано, как реализовать сортировку на Java c использованием ExecutorService. Общая суть сортировки в следующем:

1. Массив разбивается на части
2. Каждая часть массива сортируется
3. Идем по упорядоченным массивам, сливаем их в один

Здесь применяются идеи сортировки слиянием, но массив разбивается только на две части (рекурсия не используется).

Для слияния можно использовать следующую функцию:

Решение задач с анаграммами натолкнуло на мысль:

Сколько останется слов, если удалить все анаграммы и сабанграммы из словаря русского языка

В найденном словаре больше 1,5 млн слов в различных формах

Можно сравнить каждое слово с каждым, но для 1,5 млн записей это долго и неоптимально.
В мире с бесконечной памятью можно сгенерировать подстроки всех перестановок каждого слова и проверить наш словарь на них

Но есть ли решение получше?

Привет, Хабр!

Представим, что у нас есть задача построить новую дорогу. Можно построить магистраль с двумя полосами в каждую сторону, но что, если этого будет недостаточно? Или, наоборот, окажется, что хватило бы и одной полосы, но для реализации проекта пришлось выкупать множество земельных участков? В обоих случаях принятое решение будет неэффективным. Чтобы минимизировать подобные риски, транспортные планировщики обращаются за помощью к компьютерному моделированию. Эта статья – краткий экскурс в мир мультиагентного моделирования.