Одно время, приходилось много работать с логами. Они могли быть большими и находиться на разных серверах. Требовалось не найти что-то конкретное, а понять почему система ведёт себя не так как надо. По некоторым причинам, лог-агрегатора не было.

Хотелось иметь просмотрщик логов, позволяющий, в любой момент, открыть любой файл, без скачивания на локальную машину, как команда less в linux консоли. Но при этом, должна быть удобная подсветка текста, как в IDE, и фильтрация событий по различным параметрам. Фильтрация и поиск должны работать по событиям в логе, а не по строкам, как grep, это важно когда есть многострочные записи, например ошибки со стектрейсами. Так же должна быть возможность просматривать записи сразу из нескольких файлов на одной странице, смёржив их по таймстемпу, даже если файлы находятся на разных нодах.

В марте этого года Oracle выпускает 16-ю версию Java, а уже осенью выйдет 17-я версия - следующая версия с долгосрочной поддержкой (LTS). Вряд ли за пол года появятся какие-то существенные нововведения, а потому уже сейчас можно взглянуть на то, с чем мы будем работать в ближайшие несколько лет. С момента выхода 11-й версии - текущей LTS версии Java, компанией Oracle было внедрено большое количество новых функций - от новых синтаксических конструкций до новых алгоритмов сборки мусора. В данной статье рассмотрим новые возможности языка, появившиеся в версиях 12 - 16.

Привет, Хабр! Сегодня будет продолжение темы Кластеризация и классификация больших Текстовых данных с помощью машинного обучения на Java. Данная статья является продолжением первой и второй статьи.

Часть #1 (scanning)

Часть #2 (connecting/disconnecting)

Часть #3 (read/write), вы здесь

В предыдущей статье мы подробно поговорили о подключении/отключении BLE устройств. Эта статья о чтении и записи характеристик, а также о включении-выключении уведомлений.

Если вам кажется, что Новый год наступил только вчера, и вы не заметили, как прошла уже большая половина января – значит, все это время вы были заняты поиском трудноуловимых багов в поддерживаемом вами коде. А также это значит, что наша статья именно для вас. Мы, PVS-Studio, проверили open source проект ELKI, чтобы показать вам, какие ошибки могут встретиться в коде, как хитро там они могут спрятаться, и как можно с этим бороться.

Введение

Одно из ключевых направлений развития платформы данных InterSystems IRIS — открытость. Открытость во взаимодействии с языками программирования, технологиями и протоколами. Поддержка языков программирования двусторонняя — возможен как вызов кода из InterSystems IRIS, так и предоставляется API для работы с InterSystems IRIS извне. В этой статье речь пойдёт о первом варианте — вызове кода из InterSystems IRIS. Целью этого небольшого повествования является демонстрация того, как просто и удобно можно это сделать. Я не буду сравнивать различные языки программирования (хотя в конце есть таблица по скорости работы различных имплементаций), всё зависит от решаемых вами задач и требований, предъявляемых к результату разработки. В этой статье я продемонстрирую несколько различных подходов к вызовам сторонних библиотек, а реализовывать мы будем одну и ту же функциональность — вызов функции DELFATE из библиотеки zlib.

Quarkus уже стал заметным игроком на рынке технологий разработки и задает новый формат работы программистов. Сегодня мы рады сообщить, что Quarkus теперь входит в состав Red Hat OpenShift, и это важный шаг для будущего Java как инструмента разработки современных облачных приложений...

Сейчас новые версии Java выходят раз в полгода. В них время от времени появляются новые возможности: var в Java 10, switch-выражения в Java 14, рекорды и паттерны в Java 16. Про это всё, конечно, написано множество статей, блог-постов, сделано множество докладов на конференциях. Оказалось, однако, что мы все пропустили один очень крутой апгрейд языка - апгрейд обычного цикла for по набору целых чисел. Дело в том, что этот апгрейд случился не в языке, а в виртуальной машине, но заметно поменял на то как мы можем программировать на Java.

Вспомним старый добрый цикл for:

Хочу рассказать о том, как мы оптимизировали наш оркестратор микросервисов.

Потому что в случае с такого рода сервисами наш любимый подход "пихаем в базу - строим индексы" не работает. Как минимум потому что базы нет).

В статье расскажу про общие подходы к оптимизации оркестраторов, что и как мы пробовали, как переходили с блокирующего RestTemplate на неблокирующий WebClient.
Как пытались подружить его с CompletableFuture, как положили прод, как нашли проблему, и какие сделали из всего этого выводы.

Забегая вперёд, могу сказать, что переход на неблокирующий веб-клиент для нашего оркестратора, в разы увеличил производительность, а ещё, если думаете использовать WebClient совместно с CompletableFuture, то лучше не надо имеет смысл кое-что проверить.

На текущей работе пишем на Reactor. Технология классная, но как всегда есть много НО. Некоторые вещи раздражают, код сложнее писать и читать, с ThreadLocal совсем беда. Решил посмотреть какие проблемы уйдут, если перейти на Kotlin Coroutines, а какие проблемы, наоборот, добавятся.

Подключение, отключение и обнаружение BLE сервисов.

Это моя вторая статья с обзором изменений в Scala 3. Первая статья была про новый бесскобочный синтаксис.

Одна из наиболее известных фич языка Scala — имплиситы (от англ. implicit — неявный — прим. перев.), механизм, который использовался для нескольких разных целей, например: эмуляция extension-методов (обсудим в этой статье), неявная передача параметров при вызове метода, наложение ограничений на возможный тип и др. Все это — способы абстрагирования контекста.

Для освоения Scala требовалось в том числе научиться грамотно применять механизм имплиситов и связанные с ним идиомы. И это был серьезный вызов для новичков.

Мой коллега уже писал про наш опыт разработки чатов на вебсокетах для iOS, поэтому часть про особенности бэкенда с точки зрения клиента у нас общая. А вот реализация на Android, конечно, отличается. И ещё мне не приходилось, как в первой статье, искать библиотеку для поддержки старых версий операционной системы, потому что на Android каких-то глобальных изменений в сетевой части не было, всё работало и так.

К реализации вернёмся чуть ниже, а начнём с ответов на вопросы про бэкенд, которые появились после первой статьи: почему WAMP, какой брокер используем и некоторые другие моменты.

С каждым годом выходит всё больше инструментов, которые помогают автоматизировать часть рутинной работы программиста, — генераторы тестов, автодополнение кода, генераторы шаблонного кода. Мы воспринимаем как само собой разумеющееся, что условная IntelliJ IDEA предлагает нам после введения буквы метод, который мы и хотели.

А так ли нужен программист компаниям, если роботы становятся всё умнее и, казалось бы, вот-вот отправят разработчиков распахивать поля? Ведь компаниям важна прибыль, а дешёвый робот будет гораздо привлекательнее разработчиков, требующих огромные зарплаты.

Исследование этой проблемы провёл Тагир Валеев lany из JetBrains в докладе на Joker 2020. И результаты вышли весьма неоднозначными. Подробности — под катом, повествование далее будет от лица спикера.

TL;DR

Jmix — новое название и новый большой релиз CUBA Platform. На текущий момент Jmix находится в стадии предварительного релиза, мы планируем выпустить стабильную версию во втором квартале 2021 года. Основные изменения:

• В ядре платформы теперь будет Spring Boot
• Фреймворк будет разделен на модули (data, security, audit, и т.д.)
• Новый подход к определению модели данных
• Обновление базы данных теперь производится при помощи Liquibase
• Процесс развертывания будет основан на стандартных средствах Spring Boot. Это обеспечит лучшую интеграцию с облачными средами выполнения

Мы будем активно развивать разработку пользовательского интерфейса на ReactJS, в то же время продолжим поддержку текущего фреймворка, основанного на Vaadin.

CUBA Platform будет поддерживаться долгое время, мы также предоставим возможность миграции на Jmix через совместимый API.

Официальный сайт Jmix: jmix.io.
Обсуждение на форуме: по-английски.

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.