Java *

Всем привет. Ранее я уже публиковал статьи (раз и два), где рассказывал о проблемах IDEA Maven плагина, основная из которых — это импорт проектов. И о своем решении Easy Maven, как получить информацию о проекте с помощью нативного Maven плагина. Теперь я бы хотел поговорить о запуске и отладке проектов в IDEA. С ними на самом деле похожая проблема. Чтобы это все работало, нужно импортировать в IDEA все настройки компилятора из билд файлов, чтобы среда разработки могла сама компилировать и запускать проект. Но это не так то просто — постоянно появляются новые параметры и возможности компиляторов, также для каждого из JVM языка (Java, Kotlin, Groovy, Scala и так далее) есть свой компилятор со своими особенностями, annotation processors — которые надо дополнительно распознавать и загружать как jar‑файлы с их транзитивными зависимостями и импортировать в IDEA. Постоянно нужно за всем этим следить и нам опять приходить играть в догонялки. Только мы всегда находимся на шаг позади в роли отстающих и нужно тратить много ресурсов, чтобы заставить запускаться проект корректно из IDEA. Поэтому я решил и тут пойти другим путем — а зачем нам вообще все это делать и переносить настройки в IDEA, если мы можно просто выполнить Maven таск для соответствующего плагина — запуск теста или приложения? Поэтому я хотел бы остановиться на этом поподробнее и рассказать о своем решении.

Привет, Хабр! Я заметила, что в стартап-культуре и среди небольших команд бытует миф: «Мы слишком малы, чтобы нас атаковали». Я считаю, что сейчас это одно из опаснейших заблуждений, поэтому и решила написать статью, чтобы поделиться своими мыслями и некоторыми знаниями на эту тему.

Если хотите посмотреть, что нашёл статический анализатор PVS-Studio в исходном коде Intellij платформы, используемой OpenIDE, то добро пожаловать в статью.

Привет, Хабр!

В последние годы потоки данных в различных системах и между ними только увеличиваются, а в дальнейшем этот тренд наврятли изменится. Для работы с данными всегда требуются различные инструменты.

Apache NiFi — программный продукт с открытым исходным кодом, написанный на языке Java, предназначенный для автоматизации потоков данных между системами. Главная его задача: организовывать ETL-процессы. На GitHub у Apache NiFi имеется 5.9 тысяч звезд.

Эта статья посвящена написанию процессора для Apache NiFi на Java и требует базовых знаний в области Apache NiFi, опыт программирования на Java и IDE на борту компьютера.

25 сентября в Москве прошёл Java Rock Stars Meetup, в котором было всё: доклады, холивары о будущем Spring в России и много нетворкинга.

Пока готовился обзор прошедшего митапа, мы уже успели организовать новый и заключительный в этом году Java Rock Stars Meetup, который пройдёт 2 декабря в Москве в привычном месте — лофте Casa Picassa.

Регистрируйтесь на митап по ссылке.

А пока присоединяйтесь к нашему ТГ-каналу и чату Java Rock Stars Meetup, чтобы быть в курсе новостей митапа.

Всем привет!

Сейчас я работаю Senior Java Developer в банке, и за последние годы мне довелось пройти немало собеседований — разных по уровню, стилю и степени жесткости. Сегодня я хочу рассказать об одном из них и поделиться опытом, который может быть полезен тем, кто тоже готовится к новым вызовам.

Это довольно короткая статья, целью которой является пояснение того, что вообще такое "модуляризация" Spring Boot, почему она появилась и откуда, собственно, ноги растут.

Для многих Spring Boot это просто автоконфигурация. Само собой Spring Boot гораздо шире и включает в себя в том числе ещё и

Spring Boot Actuator

Spring Boot DevTools

Spring Boot Tools и т.д.

Всем привет!

Я работаю Senior Java Developer в одном из банков, и за последние годы мне довелось пройти не один десяток собеседований, выслушать массу неожиданных вопросов и потратить немало времени на подготовку. И вот что я понял: Kafka - одна из самых любимых и в то же время самых коварных тем на технических интервью. Независимо от уровня кандидата, вопросы по Kafka появляются почти всегда - от базовой архитектуры до тонкостей гарантий доставки и работы consumer groups.

Сегодня я хочу помочь подготовиться к вопросам по Kafka, вопросы будут разной сложности, будет интересно. Поехали!

На днях вышла новая версия GigaIDE Community Edition. Долгожданное обновление, которое помимо обновления базовой платформы до IntelliJ 2025.1 и мультиагентной системы на базе GigaCode, имеет собственный маркетплейс плагинов. Особенно стоит отметить, что команда GigaIDE пошла по пути максимальной открытости и добавила возможность переключаться между различными маркетплейсами прямо в интерфейсе GigaIDE.

Микросервисы легко разрастаются до зоопарка эндпоинтов, где каждый сервис живёт по своим правилам, а клиенту приходится знать обо всех. В статье разберем, как API Gateway превращает этот хаос в единую точку входа: берёт на себя маршрутизацию, аутентификацию, агрегацию запросов и наблюдаемость. На простом примере с Spring Cloud Gateway рассмотрим, как собрать такой слой поверх Java-сервисов и упростить жизнь и разработчикам, и внешним потребителям API.

Всем привет!

Я Senior Java Developer в банке, и за эти годы мне довелось пройти немало собеседований. Где-то было спокойно, где-то — как в допросной, с каверзными вопросами, странными задачами и вечным «а почему так, а не иначе?». В процессе я собрал целую коллекцию тем, которые всплывают снова и снова, особенно когда дело касается баз данных.

Сегодня хочу поделиться этим опытом и разобрать вопросы, которые чаще всего задают именно по SQL-базам.

CookBook maven plugin. CDI, отладка и тестирование. Цель статьи - рассказать об опыте разработки плагина.

Приглашаем на вебинар, на котором поговорим, как защитить сборки, избежать зависимостей от внешних репозиториев и повысить надёжность.

Вебинар бесплатный, нужно только зарегистрироваться.

О программировании с помощью AI-агентов трубят из-за каждого угла. Последнее время появилось достаточно много инструментов, которые буквально пишут код за разработчика. Наша команда следит за индустрией ИИ в разработке достаточно давно. Помимо внедрения ИИ в сам процесс разработки наших продуктов, мы активно занимаемся интеграцией Amplicode с современными AI-агентами и не только. И у нас есть свои мысли на этот счет :-)

При разборе продакшн heap dump я обнаружил странность: Hibernate Query Plan Cache занимал почти треть памяти. Обычный IN (:ids) внезапно генерировал тысячи SQL-планов и раздувал heap.

Почему так происходит и как полностью решить проблему с помощью ANY(:ids) — разбираю пошагово на реальном примере

Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как Spring Framework 7 приносит нативную поддержку API-версионирования — темы, которая годами оставалась на разработчиках и собирала тонны костылей. Теперь Spring Framework предлагает единый, продуманный механизм как для серверной, так и для клиентской стороны. Что это меняет для архитектуры и разработки на Spring — разберёмся в статье.

Данный пост посвящён детальному разбору вещественного типа данных с плавающей точкой удвоенной точности double

Всем привет!

Сейчас я работаю Senior Java Developer в одном из банков, и за последние годы мне довелось пройти множество собеседований, столкнуться с десятками непростых вопросов и вложить кучу времени в подготовку. И со временем я заметил одну закономерность: Spring — одна из самых объёмных и любимых тем на Java‑собеседованиях, причём спрашивают её у кандидатов любого уровня.

Поэтому в этой статье я хочу помочь вам уверенно подготовиться к вопросам по Spring, также покажу примеры задач, которые дают на собеседованиях. Поехали!

На собеседованиях и литкоде любят вращать бинарные деревья. Но что насчёт трансформации обычного дерева в другое? Как решить эту задачу, и какие могут быть подходы? Рассмотрим на опыте трансляции одного синтаксического в другое, чтобы разобраться.

Вот уже который год я потихоньку разрабатываю SQL-ный движок на основе Apache Spark, специализированный под задачи ETL. И хотя диалект языка изначально называется «Transform Definition Language», писать трансформации данных непосредственно на нём самом было до сих пор невозможно. Вместо этого на фазе Transform предполагалось использовать подключаемые модули, которые рантайм интерпретатора предоставляет из Java classpath.

Это очень эффективный с точки зрения производительности, но довольно долгий с точки зрения внедрения, и дорогой в разработке способ. Сначала трансформацию надо описать формально в виде статьи-whitepaper'а (это делает data scientist), потом написать прототип на Python (ответственность data analyst), отладиться на сэмпле реальных данных (тоже аналитик), и тогда уже делать и оптимизировать финальную имплементацию на Java с использованием низкоуровневого API Spark (собственно, задача разработчика). Неудобно.

Нельзя ли его как-нибудь сократить? Например, дать аналитикам инструмент для написания трансформаций непосредственно в самом SQL, вынеся некоторую часть функциональности MapReduce как разновидность итерирующих функций? Можно, конечно!