В предыдущей статье мы рассмотрели устройство JIT компилятора и способы мониторинга его работы. В этой статье мы рассмотрим счетчики, которые JVM использует для принятия решения о необходимости компиляции кода, потоки компиляции, оптимизации, выполняемые JVM при компиляции, а также что такое деоптимизация кода.

Предисловие

Решил я что то сделать полезное. Был проект в котором мы должны были вместо старого сервиса сделать новый, но лучше. Сервис большой получился, 10к строк бизнесс-правил+код на джаве 15к строк. Сейчас уже раза в два больше. Но так как логики много и никто толком уже многого не помнит (за тем нас и призвали, что бы были тесты, доки и минимум багов) надо было сравнить старый сервис и новый. Что бы наши тестеры не умерли от старости, пытаясь все проверить я подумал и написал сервис, который дергал апи старого и нового, сравнивал и сливал разницу ответов в базу, что бы тестеры проверили и мы пофиксили разницу. Но вот проблема, на входе у нас много параметров и возможных их значений, это же миллиарды комбинаций будут, проверять несколько месяцев с полной нагрузкой, да и похожих много.
В итоге сначала была рождена идея взять и сократить возможные изменения параметров и вообще выкинуть некоторые из перебора, а потом была взята на вооружение Pairwise testing теория и она позволила закинуть все параметры и все значенеия и все проверить целиком.

Когда сервисы интегрируются при помощи Kafka очень удобно использовать REST API, как универсальный и стандартный способ обмена сообщениями. При увеличении количества сервисов сложность коммуникаций увеличивается. Для контроля можно и нужно использовать интеграционное тестирование. Такие библиотеки как testcontainers или EmbeddedServer прекрасно помогают организовать такое тестирование. Существуют много примеров для micronaut, Spring Boot и т.д. Но в этих примерах опущены некоторые детали, которые не позволяют с первого раза запустить код. В статье приводятся примеры с подробным описанием и ссылками на код.

Scanning.

Дано

Angular, PrimeNG, Spring Boot, JDBC, PostgreSQL

Надо

Передавать дату с формы в базу и обратно.

Короче говоря, волею судеб оказался я в такси и на своей шкуре испытал все прелести этой работы. Все плюсы и минусы. Из плюсов это свободный график и возможность заниматься чем то еще.

В данной статье производится сравнение работы простейших сервисов реализованных с помощью фреймворка Camel и двух его компонентов: HTTP и AHC. Углубляться в структуру и работу с самим фреймворком не будем, предполагается что читатель уже немного знаком с ним.

Я давно работаю с платформой Java и прекрасно знаю её сильные и слабые стороны. В этой статье я хочу рассказать, как могла бы повернуться история, если бы не бы. Ведь мы могли бы вместо докер-систем использовать ява-машину. А сама ява-машина вполне могла целиком заменить ОС.

Это обзорная статья, я лишь изложу несколько соображений. Полный их разбор занял бы очень много места.

Итак Ява-машина — это ОС. Даже круче чем ОС местами. На самом деле это не такое уж заявление из ряда вон. Ведь всем прекрасно известен пример полноценной ОС, значительно основанной (изначально) на Ява – Андроид. Кроме того, существуют и ОС в классическом понимании полностью на базе JVM.

Итак, какие признаки ОС мы имеем у JVM? Управление памятью - несомненно. Управление потоками - да, но как правило на базе существующих местных потоков базовой ОС. Тем не менее, потоки являются важной неотъемлемой и очень развитой подсистемой машины, предоставляя гораздо больше сервисных средств, чем базовые потоки ОС.

Ввод-вывод также очень развит, если иметь в виду всю инфраструктуру Ява, со всеми серверами и библиотеками. В этом смысле ввод-вывод базовой ОС - примерно как старый Биос для последней, осуществляет низкоуровневые операции.

У Ява есть философия. Если в Юникс - всё файл, то в Ява всё (почти) есть объект.

Есть важная часть системы, про которую многие либо не знают, либо забывают. Ява – среда с мощнейшими средствами разграничения доступа. Именно поэтому в том числе её широко применяют в банковской сфере.

Наличие этих средств вкупе с полноценной многопоточностью на уровне языка создаёт предпосылки для создания многозадачной И многопользовательской среды исполнения. Про многопоточность знают многие. Что касается разграничения доступа, остановимся подробнее.

Во-первых, JVM – управляемая (managed) среда. Это не только означает безопасность исполнения кода. Это также модель разграничения, аналогичная выделению ядра в большинстве ОС в отдельный контекст привилегированного исполнения. Т.н. нативный контекст исполнения, в котором работает сама машина - прямой аналог реального (или подобного) режима исполнения процессором ядра ОС. Сама машина имеет полный контроль над всеми процессами внутри неё. Байткоду достается уже сильно ограниченная, защищённая среда. Степень свободы загружаемого байткода определяется Ява-машиной и её рантайм-библиотекой. Более того, сам механизм загрузки байткода (классов в первую очередь) иерархичен и подразумевает разделение прав и ответственности – ветвление прав. Это ветвление достигается за счёт применения отдельных загрузчиков классов. При этом создаётся иерархия областей видимости, код, загруженный в одном контексте не имеет доступа к другому независимому контексту. При этом нельзя получить указатель на произвольную область памяти, нет доступа к произвольным полям объектов, даже через механизм рефлексии, даже к целым отдельным объектам. Этот механизм встроен в язык (ключевые слова private, protected и т.п.) и в платформу – уже названные загрузчики и конечно менеджеры безопасности, о которых тоже не забудем. Такие механизмы обеспечивают разделение контекстов выполнения аналогично процессам классических ОС. Я бы даже сказал более строгое и надёжное разделение.

Загрузчики классов совместно с менеджерами безопасности (SecurityManager) обеспечивают полный контроль над тем, что может попасть внутрь среды исполнения Ява, а что не может. Механизм этот необычайно гибкий. При этом, в отличие от нативного кода, загружаемый байткод проходит полную проверку на валидность (он не может затем вызвать непредсказуемый сбой) и безопасность - так как возможные варианты поведения ограничены теми же загрузчиком+менеджером безопасности. Вы слышали когда-нибудь о вирусах на Яве?

В этой статье мы рассмотрим, как использовать Spring Boot 2.x и Redis для выполнения асинхронных задач, а полный код продемонстрирует шаги, описанные в этом посте.

Мониторинг очень важен для современных приложений, современные приложения по своей природе сильно распределены и имеют разные зависимости, такие как база данных, службы, кеширование и многое другое. Поэтому все более важны отслеживание и мониторинг этих служб, чтобы приложение придерживалось условий SLA ( Service Level Agreement). SLA — это соглашение между клиентом и поставщиком услуг, в нем учитываются надежность, скорость отклика и другие показатели уровня обслуживания.

Мы всегда стараемся не нарушать никаких SLA, нарушение любой части SLA может иметь множество последствий. Если услуга не соответствует условиям, определенным в SLA, она можкт нанести ущерб репутации бренда и привести к потери дохода. Хуже всего то, что компания может потерять клиента в пользу конкурента из-за своей неспособности удовлетворить требования клиента к уровню обслуживания.

Apache Wicket - это фреймворк для веб-разработки на Java. Я чувствую, что ему не уделяют столько внимания, сколько он того заслуживает. Я профессионально использую Wicket для реальных проектов последние 6 лет и мне это нравится! В этом посте давайте рассмотрим пять причин, по которым вам стоит подумать об его использовании.

Добрый день! Статья будет про один совершенно незначительный момент в кодировании.
Например, многие мои коллеги сказали - Doch, das ist ganz normal! "А, чё, все норм, нашел к чему придраться!" Но, тем не менее.

Есть несколько вещей в написании кода которые мне не нравятся. Ну, на самом деле не несколько. :), чем старше становлюсь, тем больше и больше таких вещей, характер не лучшает. Но в топе - когда девелоперы пишут тесты к private методам. А, нет! Когда они ради этого убирают слово private у метода и метод становится package-private.

Представляем последнее большое обновление IntelliJ IDEA в этом году. Версию 2020.3 можно скачать с нашего сайта, установить через приложение Toolbox, обновиться прямо в IDE или, если вы пользуетесь Ubuntu, с помощью snap-пакетов.

IntelliJ IDEA 2020.3 несет в себе множество полезных функций: интерактивные подсказки в отладчике, поддержку Git-стейджинга, расширенную поддержку записей и запечатанных классов из Java 15. В новой версии проще работать с окном Endpoints, фреймворками и профилировщиком. Мы также обновили начальный экран, улучшили сортировку вариантов автодополнения на основе машинного обучения и расширили возможности спелл-чекера.

Подробно ознакомиться с новыми функциями вы можете на сайте.

Мы хотели реализовать пагинацию и для этого нам пришлось форкнуть диалект для Hibernate.

Spring предоставляет много удобств и многие его возможности кажутся магией - поставил аннотацию и все работает. Но, когда что-то идет не так (например, почему-то не работают транзакции как ожидается), приходится лезть внутрь и смотреть, где сломалось. В статье показан путь от создания инфраструктуры для обработки Transactional до обработки исключений.