Разбор вступительных задач Школы Программистов hh.ru
Приглашаем посмотреть задания, которые мы использовали для онлайн-этапа отбора, а также решения для них.


Объектно-ориентированный язык программирования

Уже завтра в OTUS скоро стартует новая профессиональная программа по подготовке к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP). Предлагаем вам посмотреть запись бесплатного Demo-урока «Типы данных Java: Идентификаторы и примитивы» и продолжаем публиковать серию статей Владислава Родина — руководителя группы разработки, преподавателя в МФТИ и foxminded.

В данном руководстве мы рассмотрим подключение и настройку системы логирования в Spring Boot проекте и отправку логов в ELK с помощью Filebeat. Руководство предназначено для разработчиков начального уровня.
Когда я только начинал работать программистом один мой старший коллега любил повторять: "Если у тебя нет логов, то у тебя нет ничего". Действительно, столкнувшись с первым же багом на тестовых стендах или хуже того в промышленной среде, первое что нам будет нужно это логи приложения и удобный доступ к ним. За сами логи отвечают разработчики приложения, которые должны обеспечить логирование поведения системы таким образом, чтобы в любой момент можно было понять что происходит с системой и главное что с ней не так.
Следующий вопрос — это удобство доступа к логам. Обычно при локальном тестировании мы видим лог в консоли приложения, а на тестовым стенде — в специальных лог файлах на сервере. Удобно ли и безопасно ли каждый раз подключаться к стенду, искать нужную директорию и читать файлы логов оттуда? Практика показывает что нет и это вторая проблема которую призван решить ряд продуктов, обеспечивающих удобный доступ к логам и поиск в них важной информации. Сегодня мы очень кратко поговорим о одной из групп таких продуктов, так называемом стеке ELK (Elasticsearch — Logstash — Kibana) и более подробно о Filebeat — Open source продукте, обеспечивающем удобный механизм доставки логов до ELK.

Это вторая часть расшифровки доклада Ивана Углянского (dbg_nsk) с JPoint 2020, посвященного связи Java с нативным кодом. В прошлой части мы поговорили про традиционный способ связи — через Java Native Interface (JNI), рассмотрели специфичные ему проблемы и оценили производительность. Картина получилась удручающей, поэтому давайте разбираться, чем можно заменить JNI?
Расскажу об одном занимательном инциденте, который заставил сильно попотеть всю нашу команду, а некоторых чуть было не довел до нервного срыва. Результатом исследований стало эффективное средство, при помощи которого любой разработчик может сильно потрепать нервы всей остальной команде. Смысл данного поста — предупредить о возможных нетривиальных ситуациях и быть к ним готовыми.
В java для сравнения на больше-меньше можно использовать как Comparable, так и Comparator. В статье приводится аргументация, почему использование компаратора ведет к большей явности кода.
Каждый раз, когда я начинаю реализацию нового REST API с помощью Spring, мне сложно решить, как выполнять валидацию запросов и обрабатывать бизнес-исключения. В отличие от других типичных проблем API, Spring и его сообщество, похоже, не согласны с лучшими методами решения этих проблем, и трудно найти полезные статьи по этому поводу.
В этой статье я обобщаю свой опыт и даю несколько советов по валидации интерфейсов.


В предыдущих статьях мы создавали аккаунт разработчика для использования Huawei Mobile Services и подготавливали проект к их использованию. Потом использовали аналитику от Huawei вместо аналога от Google. Также поступили и с определением геолокации. В этой же статье мы будем использовать карты от Huawei вместо карт от Google.
Вот полный список статей из цикла:
К сожалению, с картами не получится так просто, как было с аналитикой и геолокацией. Что и неудивительно, т.к. это гораздо более сложная система сама по себе. И очень часто в приложениях карты и взаимодействие с ними кастомизируется. Например, отображают маркеры, кластеризуют их. Поэтому кода будет много, т.к. надо всё это заабстрагировать, имея в виду некоторые отличия в API карт разных реализаций.

В предыдущих статьях мы создавали аккаунт разработчика для использования Huawei Mobile Services и подготавливали проект к их использованию. И использовали аналитику от Huawei вместо аналога от Google. В этой статье мы будем встраивать определение геолокации от Huawei.
Вот полный список статей из цикла:

В этом году, когда из-за пандемии все мероприятия перешли в онлайн, мы уже проводили «фестивальчик на удалёночке» TechTrain. Теперь число заражений снова бьёт рекорды, вопрос «как интересно провести выходной дома» снова актуален, и мы устраиваем TechTrain 2020 Autumn: он состоится 24 октября.
Что можно будет увидеть? И доклады, и различные разговорные формы: круглые столы, интервью, набросы в прямом эфире. И, как водится на TechTrain, топовых спикеров, которые в своей сфере пользуются большим уважением. Например, на вопросы о производительности будут отвечать трое экспертов сразу: двое из Java-мира (Алексей Шипилёв и Андрей Паньгин), третий из .NET (Андрей Акиньшин).
Какие-то темы рассчитаны на определённых разработчиков («Ускоряем Flutter-разработку»), какие-то — на всех («Будущее IDE»). Расписали все темы под катом.


До конференции Joker меньше полутора месяцев, и пришло время рассказать Хабру, о чём будут её доклады.
Если говорить в целом, то так. Помимо докладов, будут воркшопы: они хорошо подходят онлайн-формату. Будут интересные спикеры вроде Питера Лори (на Stack Overflow — второй в мире по тегу «jvm»). Конечно, будут и хорошо знакомые имена: Тагир Валеев, Евгений Борисов и не только. Докладов по Spring в этот раз набралось на целый блок.
А за конкретикой приглашаем под кат — там описан каждый доклад.

Всем снова привет! Приглашаем на онлайн-встречу с Василием Кудрявцевым (директором департамента обеспечения качества в АО «РТЛабс»), которая пройдёт в рамках курса «Нагрузочное тестирование». И публикуем перевод статьи Michael Hunger — software developer and editor of Neo4j Developer Blog and GRANDstack!
Стандартные профайлеры Java используют либо инструментарий байткода, либо сэмплинг (рассматривая трассировки стека через короткие промежутки времени), чтобы определить, где было потрачено время. В обоих подходах есть свои недостатки и странности. Понимание результатов работы таких профайлеров само по себе искусство и требует большого опыта.
Я столкнулся с проблемой — как получить из method reference вида
Function<String, Integer> fun = String::length;вызываемый метод класса (или хотя бы его имя), т.е. в примере это java.lang.String.length(). Как выяснилось, не одного меня волновал этот вопрос, нашлись такие обсуждения на stackoverflow [1], [2], проекты на GitHub, которые так или иначе касаются этой проблемы [1], [2], [3], но не один из них не дает ровно то, что нужно. На Хабре ibessonov предложил свое решение, а apangin — свое в комментарии. Вариант Андрея мне понравился, но вскоре выяснились некоторые связанные с ним проблемы. Во-первых, это основано на внутренних классах JDK, все это работает только в Java 8, но не в более поздних версиях. Во-вторых, этот метод имеет ряд ограничений, например для BiFunction или BiConsumer он выдает неверное значение (это как раз обсуждается в комментариях).
В общем, перебрав несколько вариантов, удалось найти тот, который не имеет этих изьянов и работает в поздних версиях JDK — SerializedLambda. Забегая вперед сразу скажу, что это работает только с функциональными интерфейсами, помеченными как java.io.Serializable (т.е. с java.util.function.Function работать не будет), но в целом это не проблемное ограничение.
В OTUS скоро стартует новая профессиональная программа по подготовке к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP). Приглашаем вас на бесплатный Demo-урок «Типы данных Java: Идентификаторы и примитивы» и публикуем статью Владислава Родина — руководителя группы разработки, преподавателя в МФТИ и foxminded.

Только что вышло очередное обновление EAP 11 для плагина под названием Big Data Tools, доступного для установки в IntelliJ IDEA Ultimate, PyCharm, and DataGrip. Можно установить его через страницу плагина на сайте или внутри IDE.
Big Data Tools — это плагин, позволяющий соединяться с кластерами Hadoop и Spark. Он предоставляет мониторинг узлов, приложений и отдельных задач. Кроме того, в IDEA и DataGrip можно создавать, запускать и редактировать ноутбуки Zeppelin. Можно не переключаться на веб-интерфейс Zeppelin и спокойно работать, не выходя из любимого IDE. Плагин позволяет удобно перемещаться по коду, делать умное автодополнение, рефакторинги и квик-фиксы прямо внутри ноутбука.


Привет, Хабр!
Наша компания специализируется на разработке программных решений класса ERP, в составе которых львиную долю занимают транзакционные системы с огромным объемом бизнес-логики и документооборотом а-ля СЭД. Современные версии наших продуктов базируются на технологиях JavaEE, но мы также активно экспериментируем с микросервисами. Одно из самых проблемных мест таких решений – интеграция различных подсистем, относящихся к смежным доменам. Задачи интеграции всегда доставляли нам огромную головную боль, независимо от применяемых нами архитектурных стилей, технологических стэков и фреймворков, однако в последнее время в решении таких задач наметился прогресс.
В предлагаемой вашему вниманию статье я расскажу об имеющихся у НПО «Криста» опыте и архитектурных изысканиях в обозначенной области. Также мы рассмотрим пример простого решения интеграционной задачи с точки зрения прикладного разработчика и выясним, что скрывается за этой простотой.