Java *

Осталось пара недель до 8 марта и если верить поговорке, сапожник обычно остается без сапог. Так же и Надя, дизайнер по текстилю в интерьере, жила без удобной мебели. Многие знают, как сложно найти в компактное пространство российской квартиры идеально подходящую по размерам полку или тумбочку.



Когда обошли почти все магазины, стало ясно что проще всего сделать такую мебель самим. Можно смастерить индивидуальную не только габаритами, но и функциями полку и сэкономить свободное пространство в комнате.

Конференция: JBreak 2018
Суть: Единственная Java‑конференция в Сибири
Дата: 4 марта 2018
Место: Новосибирск, Экспоцентр, Станционная ул., 104

Меньше, чем через 2 недели, состоится JBreak 2018. В этот раз я смог поучаствовать в Программном комитете и могу не просто пересказывать чужие слова, а поделиться впечатлениями.

Это будет очень круто. Этот JBreak обещает быть чуть ли не самым сбалансированным по сочетанию хардкора, практики и смузи. Причём доклады выбраны так, чтобы как можно меньше пересекаться с JPoint (она будет через месяц). Например, Никита Коваль будет и на JBreak, и на JPoint — но с двумя совершенно разными темами. Это важно, например, для тех, кто хочет побывать на JBreak вживую, а на JPoint — в онлайне.

Доклады очень разноплановые: если вам хочется погрузиться в кромешный ад внутренностей JVM, к нам приедут Крис Талингер и Фолькер Симонис — известные специалисты в этом самом. Если хочется узнать про будущее Java, об этом есть доклад замдиректора Азула, Саймона Риттера (правда, там тоже не всё так просто — придётся погрузиться в кучу JEP'ов, релизную политику, современные тренды развития платформы и так далее). Если же хочется поучаствовать в лёгком, ярком, стремительном шоу с использованием трендовых технологий типа Apache Kafka, Kafka Connect и KSQL — для этого к нам прилетит Витя gAmUssA Гамов сооснователь и лидер любимого многими программистами правильного подкаста «Разбор Полётов» (по совместительству является Solution Architect в компании Confluent).

Чтобы не верить мне на слово, под катом будут освещены основные вопросы и приведена полная программа JBreak 2018 с описанием докладов и фоточками спикеров. В самом конце статьи будет ссылка на регистрацию. Поехали!

Всем привет. На дворе 2018 и уже почти год как Google активно работает над Architecture Components. Неплохая документация и примеры позволяют начать использование новых компонентов без каких-либо проблем и сложностей. Но всегда есть ложка дегтя в бочке меда кода. Заметки ниже не претендуют на истину, но, возможно, сэкономят два-три часа гугления и просмотра кода библиотек.

Ссылка для скачивания: http://jdk.java.net/10/.

                                                   

Наверно каждому java разработчику рано или поздно потребуется использовать прокси-классы.
Под катом представлены простые примеры, выполненные при помощи JDK proxy, cglib, javassist и byte buddy.

Все мы встречались со сложными ошибками на продакшне, которые сложно поймать обычными средствами мониторинга. BPF — это технология ядра Linux, которая позволяет делать быструю и безопасную динамическую отладку прямо на запущенной работающей системе, без необходимости готовиться к этому заранее. JVM сама по себе имеет множество точек мониторинга для отслеживания сборки мусора, выделения объектов, вызовов JNI, даже вызовов методов — и всё это без необходимости в дополнительном инструментировании. Когда этих точек мониторинга недостаточно, ядро Linux и всевозможные бибилиотеки позволяют отслеживать системные вызовы, сетевые пакеты, события планировщика, время потраченное на доступ к диску, и даже запросы к базам данных.

В этом хабрапосте мы сделали текстовую расшифровку доклада Sasha Goldshtein, посвященного тому, как инструменты BPF можно использовать для мониторинга JVM-приложений на GNU/Linux, и чеклисту проверки производительности с использованием классических инструментов, таких как fileslower, opensnoop, strace — но всё это с использованием неинвазивной, быстрой и безопасной технологии BPF.

После ката будет множество картинок со слайдами. Осторожно, трафик! Картинки ужаты насколько можно, но не более того. Все они действительно нужны.

Доброе время суток, уважаемые читатели Хабра! Хочу представить вашему вниманию статью, основанную на моем опыте работы в Single Activity Architecture, в частности со стеком пользовательских представлений.

При первом знакомстве с Single Activity Architecture у меня возникало много вопросов: “Как можно управлять моментом добавления и удаления фрагментов?”, “Как фрагменту удерживать нажатие кнопки назад?”, “Возможно ли запускать фрагмент на результат?”, ”Как понять когда пользователь вернулся на фрагмент?” и тд.

Многие верят что кеш, да еще и распределенный, — это такой простой способ сделать всё быстрее и круче. Но, как показывает практика, неправильное применение кеша часто, если не всегда, делает всё только хуже.

Под катом вас ожидает пара историй о том, как неправильно прикрученный кеш убил перфоманс.

На прошлой неделе друзья позвали отдохнуть на неком Cradle:Rave. Судя по названию, это могло быть всё что угодно, включая кислотную вечеринку, поэтому я решил провести некие исследования в интернетах.

На Хабре быстро отыскалась статья в блоге Сбертеха с анонсом мероприятия. Мне этого оказалось недостаточно, поэтому я связался с организаторами напрямую и попросил своими словами объяснить, что это такое. Предоставленная информация была даже шире, чем сейчас опубликовано на сайте, и сейчас я поделюсь с вами данными секретами полишинеля.

Оказалось, всё довольно круто. Это гибридное развлечение, совмещающее хакатон и конференцию. Взяли два основных способа культурного времяпровождения, упаковали в три дня, побеспокоились о помещении и ништяках. Круто. Будет на этой неделе, 16.02-18.02.

Бесплатно, иначе говоря — на халяву, на шару, совершенно свободно. Но нужно успеть зарегистрироваться до 15-ого числа на сайте, регистрация обязательна.

Для любого практического применения log(n) можно считать константой. Просто в некоторых компаниях эта константа больше, чем у вас. © народная мудрость

Половину жизни я учу программировать. В том числе учу разработчиков делать быструю оценку вычислительной сложности алгоритма. Зачем?!

На первый взгляд, это довольно академический навык, который не нужен за рамками экзамена по алгоритмам. Однако опытные разработчики используют его ежедневно, не задумываясь, на уровне рефлексов. Делают они это для грубого анализа кода, который читают, пишут или только собираются написать. Обычно быстрого анализа асимптотики достаточно, чтобы исключить случайное появление сильно неэффективного кода.

Сначала разберёмся, как делать оценку сложности, на примере короткой, но нетривиальной задачи. Потом я расскажу, как научится делать экспресс-оценку, и покажу статистику о том, как решали задачу-пример участники конференций Joker и DotNext.

Доброе время суток, хабровчане!

Надеюсь среди Вас найдутся такие же любители делать формочки как и я.
Дело в том, что я всегда был приверженцем дружелюбных интерфейсов. Меня расстраивали приложения, которые мало ориентированны на пользователей, такое особенно бывает в корпоративной разработке. И зачастую клиентские приложения написанные на Java это черные окошки, а к приложениям c GUI относятся со скептицизмом.

Ранее, на Swing или AWT все было очень печально, да наверное и до появления JavaFX 8 написание анонимных классов превращалось в спаггети код. Но с появлением лямбда-выражений все изменилось, код стал проще, понятней, красивее. Использовать JavaFX в своих проектах стало одним удовольствием.

Вот и возникла у меня мысль связать лучший инструмент для Java Spring Framework и удобный в наше время инструмент для создания GUI JavaFX, это даст нам использовать все возможности Spring`а в клиентском десктопном приложении. Собрав всю информацию воеидно, которую я искал по просторам сети, я решил поделиться ей. Прежде всего хочу отметить, что статья предназначена больше для новичков, поэтому некоторые подробности для многих могут оказаться слишком банальными и простыми, но я не хочу их опускать, чтобы не терять целостность статьи.



Жду конструктивной критики по свои решениям.

Кому интересно, прошу под кат.

Spring Framework традиционно считается одним из самых сложных и при этом высокооплачиваемых. Однако, существующие подходы к его изучению крайне неэффективны. Я хотел бы предложить вам принципиально новый подход к изучению спринга, который заключается в использовании концепции активных туториалов. Они представляют из себя сбалансированный набор инструкций, которые поддерживают внимание разработчика и проводят его через те или иные аспекты фреймворка.

В результате, мы получаем целенаправленное обучение, но БЕЗ ступоров, проблем непонимания вида «а где это использовать», а также без скучного и пассивного чтения теории. Совсем.

В рамках статьи представлено 5 учебных задачек, которые покрывают Spring Jdbc/Transactions на 50% от необходимых для сертификации знаний. Главная задача статьи — массово протестировать саму идею, а также вместе с вами разработать большое количество уникальных задачек по всем темам.

В этой статье я хотел бы обсудить проблему дублирования кода в Adaptivist ScriptRunner.
Когда начинаешь писать скрипты в ScriptRunner, то обычно весь код пишешь в одном скрипте и затем добавляешь этот скрипт в пост функцию, валидатор, условие и тому подобное.

Все идет хорошо до тех пор, пока ты не обнаружил ошибку в коде, или не произошли изменения в бизнес-требованиях. В этом момент ты понимаешь, что поправить нужно не один скрипт, а несколько скриптов с изменившейся логикой, а еще хуже то, что ты не помнишь, какие точно скрипты нужно править.

Можно запустить поиск по директории, в которой лежат скрипты, но как показывает практика, такое решение проблемы практически всегда оставляет баги в коде.
Это классическая проблема, связанная с дублированием кода.
Попробуем избавиться от дублирования кода.

За мной, за мной, читатель, и я проведу тебя в чарующий мир автоматизации разворачивания окружения на серверах под управлением Linux семейства RHEL.

Один из наших java-проектов вырос, стал совсем взрослым и сейчас занимает 4 контура:

Dev — контур для команды разработки,
Qa — контур для команды тестирования,
Stage — контур для демонстрации новых фич заказчику,
Production — боевой контур.

Каждый контур содержит два одинаковых сервера с идентичным набором компонентов окружения для нашего приложения:

linux Oracle — операционная система,
jdk — комплект приложений Java,
haproxy — proxy сервер,
nginx — веб-сервер для отдачи статики,
mysql — субд.

Перед командой эксплуатации встал резонный вопрос: как настроить управление окружением на восьми серверах и сохранить оптимистичное отношение к жизни.

После краткого сравнения систем управления конфигурациями был выбран Ansible. В его пользу сыграли простота, гибкость и отсутствие агентов на управляемых серверах.

В мире существует множество клёвых маленьких библиотек, которые как бы и не знаменитые, но очень полезные. Идея в том, чтобы потихоньку знакомить Хабр с такими вещами. Сегодня расскажу о JavaParser.

JavaParser — это набор инструментов для парсинга, анализа, трансформации и генерации Java-кода. Иначе говоря, если нужно взять кусок джавакода и как-то его покорёжить подручными методами и без необходимости в особых знаниях, эта либа — самое то.

Где-то посреди статьи вы ВНЕЗАПНО можете осознать, какой кошмар и ужас можно сотворить этой либой, и никак не дождётесь дочитать текст и полить меня гневными комментариями. Не сдерживайтесь, не стоит — сразу скрольте до самого низу и изливайте душу :)

Мы разрабатываем большое модульное UI-приложение, состоящее из большого количества плагинов с разными циклами релиза. Весь код располагается в одном репозитории, так что к разработчикам постоянно приходит QA-специалист и спрашивает: «А какой компонент поменялся? Какую версию выкладывать, чтобы проверить задачу?». Вопрос оказался актуален не только на UI (C#), но и на backend (Java). После наших опрометчивых обещаний все писать ручками я предложил автоматически формировать нужный список на базе изменившихся файлов в момент merge pull-request-а. В этой статье мы расскажем, как организовали это через расширение функциональности сборок на TeamCity (TC) без администраторских прав на сервере и установки внешних плагинов.

Новичкам зачастую трудно представить выгоду от использования Stream API заместо обычных циклов,
под катом несколько примеров, которые помогут вам существенно сжать ваш раздутый код

Скрам, смузи, эджайл, блокчейн, биг дата, «в каком отделении карту оформляли, туда и идите». Ну, в общем, все мы слышали, что сейчас в тренде в банковской сфере.

Где можно в это втянуться и набрать критическую массу знаний молодому разработчику? В Java-школе Райффайзенбанка: здесь быстро всему научат, расскажут, покажут, да ещё и заплатят.

Что из себя представляет наша Java-школа? Это трехмесячная оплачиваемая стажировка в одном из крупнейших банков России для студентов последних курсов бакалавриата и магистров. В короткие сроки вы научитесь работать в команде по методологии SCRUM, получите/отточите свои навыки в Enterprise девелопменте, повысите ораторские способности, споткнетесь обо все подводные камни командной работы над одним проектом с применением систем контроля версий и поспорите с командой, что же лучше, GIT или Subversion.


Далее — рассказ очевидца. Из первых, так сказать, рук.

Где-то чуть меньше года назад во время поиска работы, после окончания курсов в Иннополисе один из потенциальных работодателей дал вот такое задание.

Есть 100 млн. чисел, каждое из которых от 0 до 1млрд.
Нужно отсортировать по возрастанию.
В самом начале программа случайно их заполняет, а потом сортирует.

Вычисления в гриде или майнинг «красивых» хешей, такую задачу я решил проверить для вычисления в гриде Apache Ignite. Ранее я пробовал и писал Ignite как Sql БД, но для себя я понял что это пока удобная опция в этой вычислительной системе (к SQL на Ignite я еще вернусь), именно так как вычислительная система я себе ее представляю с возможностью быстрой и не дорогой масштабируемостью. Вот это и посмотрим, как можно быстро и недорого нарастить вычисления, или нет, например нарастить вычисления 1 мощного компьютера добавляя к нему несколько слабых.

Задача такая, для блоков данных-транзакций вычислить хеш, но не простой, а с некоторой сложностью, например содержащий подряд семь символов 'А'. Что бы это было возможно, к блоку данных будем приклеивать постоянно увеличивающейся в цикле число, пока не будет получен хеш заданной сложности. Да, это похоже как делают майнеры добывая крипто валюту.