
Java *
Объектно-ориентированный язык программирования
Java XML API: выбираем правильно. StAX: работаем с удовольствием

Несмотря на снижение популярности формата XML с начала 2000х, он прочно занял свои ниши. Я сталкивался с обработкой XML ~ в 60% проектов и посвятил ей занятие своей стажировки Masterjava. Наиболее частые его применения: XHTML, SOAP, различные конфигурации (например Tomcat, SoapUI, IntelliJ IDEA, Spring XML конфигурация), импорт-экспорт данных.
В Java есть несколько API для работы с XML и для разработчика важно понимать, какое из API требуется выбрать в каждой конкретной ситуации. В этой статье я кратко перечислю все Java XML API, их назначение и примеры использования, и подробнее остановлюсь на работе с достаточно редкой, но в ряде случаев единственно верной технологией StAX. Предполагается что с элементами XML вы уже знакомы.
Планирование задач в Android с использованием JobScheduler и IntentService

Иногда при разработке под OS Android возникает необходимость выполнять ресурсоемкие операции периодически, регулярно или по запросу, и для этих операций важно, например, наличие интернета или чтобы устройство "не спало". Чаще всего при решении подобных задач применяются AlarmManager, WakefulBroadcastReceiver, либо же вообще WakeLock контролируется вручную. Все это не рекомендуется в документации для разработчиков под Android, а WakefulBroadcastReceiver уже отмечен как deprecated с API level 26.0.0.
Что же мы можем сделать, чтобы следовать рекомендациям Google и создавать приложения с более гибким поведением на версиях Android 5.0+, в которых энергосбережению уделяется все больше внимания? Если вы готовы выставить минимальный API level 21.0.0 для своего приложения, предлагаю под катом пример использования JobScheduler в связке с IntentService для последовательного выполнения трудоемких задач.
Онлайн-квест от MBLTdev: призы и ответы
Статистика

Призы
Сегодня призы отправились победителям, проверяйте почту.
- Годовые подписки на продукты JetBrains получили Инсаф, Михаил и Даниил.
- Билеты на конференцию мобильных разработчиков MBLTdev 2017 — Алексей Лагута, Михаил и Артём.
- Футболки MBLTdev 2017 — Устинов Валерий, Руслан Ахтямов и Павел Камаев.
- Скидка 20% на билеты на MBLTdev 2017 — наш подарок всем кто прошёл квест до конца.
Теперь расскажем, как надо было решать задания. Под катом — ответы.
Spark — Потрясающий веб-микрофреймворк для Java

Небольшое вступление
Spark — это просто чудесный микрофреймворк для создания веб-приложений на джаве без особых усилий. Spark стремится к простоте и обеспечивает только минимальный набор функций. Тем не менее он предоставляет все необходимое для создания веб-приложения, которые поместятся в несколько строк кода. С синтаксисом, вдохновленным Sinatra, код выглядит очень чистым.
Много, быстро, распределенно: как выбирать In-Memory Data Grid-решение
Нужен был способ дать машине память, чтобы она могла, в терминологии Тьюринга, быстро зарывать данные и так же быстро их выкапывать.
Нил Стивенсон, «Криптономикон»

Фото модуля памяти на магнитных сердечниках в мейнфрейме IBM 1401, использованное в качестве фона на этом изображении, напоминает нам о временах, когда компьютеры были большими, а память — дорогой. Сегодня, как мы узнаем из поста ниже, все поменялось...
IMDG, гриды, In-Memory Data Grids — как только не называют системы, которые оказались темой поста. И хотя название совершенно правдиво, да и гриды, как инструмент, всё более популярны, многие до сих пор путают их то с системами распределённых кэшей, то с NoSQL-базами данных, а то и вовсе полагают, что «если разместить MySQL на RAM-диске, то получится почти IMDG».
Ещё не так давно решение накапливать информацию, а уже после её обрабатывать, казалось логичным, а появившиеся языки запросов к хранилищам информации выглядели отличным решением: каждая стадия процесса работы с информацией была выделенной и достаточно хорошо контролируемой. Но времена меняются, и сегодня всё чаще бизнес заявляет о желании обрабатывать информацию не «вчерашнюю», а текущую, в буквальном смысле иметь «обработку в онлайне», причём по отношению к информации достаточно больших объёмов. И здесь, хотим мы этого или нет, мы вынуждены искать новые инструменты.
«Если бы сейчас начали сначала, снова выбрали бы Scala»: Tinkoff.ru о Scala-разработке

У Scala репутация языка, с которым сложности подстерегают с разных сторон: порог входа выше, чем у Java, а разработчиков куда меньше (так что может быть сложнее собрать команду). В итоге российские компании нечасто решаются его использовать. Но в Tinkoff.ru активно используют далеко не первый год — и мы решили расспросить компанию, как на практике живётся с Scala. Поскольку сложности могут быть и техническими, и кадровыми, вопросы задали двум разным сотрудникам: руководителю отдела разработки программных интерфейсов Роману Докучаеву и руководителю HR-проектов Ольге Шпунтенко.
Скажи «нет» Electron! Пишем быстрое десктопное приложение на JavaFX
Если вы не знаете Electron, то это по сути веб-браузер (Chromium) в котором работает только ваше веб-приложение… словно настоящая десктопная программа (нет, это не шутка)… это даёт возможность использовать веб-стек и разрабатывать кросс-платформенные десктопные приложения.
Самые новые, хипстерские десктопные приложения в наше время сделаны на Electron, в том числе Slack, VS Code, Atom и GitHub Desktop. Необычайный успех.
Мы писали десктопные программы десятилетиями. С другой стороны, веб только начал развиваться менее 20 лет назад, и на протяжении почти всего этого времени он служил только для доставки документов и анимированных «гифок». Никто не использовал его для создания полноценных приложений, даже самых простых!
Онлайн-квест от MBLTdev. Призы от JetBrains
Самые быстрые получат призы:
— годовые подписки на любой продукт от JetBrains,
— классные футболки,
— билеты и скидки на конференцию мобильных разработчиков MBLTdev 2017.
UPD: Подведём итоги и раздадим призы в понедельник 9-го октября.
Иван Пономарёв и Николай Поташников об отображении табличных данных, Celesta и Flute на jug.msk.ru

Что последует за вебом?
В первой части я утверждал, что пришло время подумать, как заменить современную веб-платформу для приложений. Причины — её низкая производительность и в принципе нерешаемые проблемы безопасности.Кое-кто решил, что я пишу слишком в негативном ключе и не обращаю внимания на положительные стороны веба. Так и есть: первая часть была в стиле «Обсудим факт, что мы попали в глубокую яму», а вторая часть — «Как разработать кое-что получше?» Это огромная тема, так что она на самом деле двумя частями не ограничится.
Назовём нашего конкурента вебу NewWeb (э, брендингом можно заняться потом). Для начала нужно понять, почему веб изначально стал успешным. Веб обошёл другие технологии создания приложений с лучшими инструментами для разработки GUI, так что у него явно есть какие-то качества, которые перевешивают недостатки. Если мы не будем соответствовать этим качествам, мы обречены.
Работа с ресурсами, или как я пропихивал @Cleanup
Наконец-то команда разработки компании Unknown Ltd. выпустила релиз вовремя. Руководитель отдела разработки Эндрю, системный архитектор Юг и простой рядовой разработчик Боб собрались на планирование.
Продолжение поста от школьников. Как Хабрахабр смог изменить нашу судьбу?
Это пост благодарности. В нем мы не будем писать много букв и приводить кучу сложных графиков. Мы хотим просто поблагодарить всех тех, кто лайкнул, оставил комментарий, да и вообще просто прочитал предыдущий пост. Также мы немного расскажем о том, как Хабрахабр сделал нас знаменитыми.

Ближайшие события
Как запустить Java-приложение с несколькими версиями одной библиотеки в 2017 году
Как запустить Java-приложение с несколькими версиями одной библиотеки в 2017 году

Хочу поделиться решениями одной проблемы, с которой мне пришлось столкнуться, плюс исследование данного вопроса в контексте Java 9.
Писатель из меня ещё тот (пишу в первый раз), поэтому закидывание вкусными помидорами с указанием причин только приветствуется.
Сразу договоримся, что статья не годится в качестве руководства по:
- Java 9
- Elasticsearch
- Maven
Если по последним именам информации в сети полно, то по первому… со временем появится, по крайней мере здесь есть необходимая информация.
Представим себе простую ситуацию: разворачиваем кластер Elasticsearch и загружаем в него данные. Мы пишем приложение, которое занимается поиском в этом кластере. Поскольку постоянно выходят новые версии Elasticsearch, мы привносим в кластер новые проблемы фичи с помощью rolling upgrade. Но вот незадача — в какой-то момент у нас сменился формат хранимых данных (например, чтобы максимально эффективно использовать какую-то из новых фич) и делать reindex нецелесообразно. Нам подойдёт такой вариант: ставим новый кластер на этих же машинах — первый кластер со старой схемой данных остаётся на месте только для поиска, а поступающие данные загружаем во второй с новой схемой. Тогда нашему поисковому компоненту потребуется держать на связи уже 2 кластера.
Apache® Ignite™ + Persistent Data Store — In-Memory проникает на диски. Часть I — Durable Memory

В Apache Ignite, начиная с версии 2.1 появилась собственная реализация Persistence.
На то, чтобы построить этот механизм в современном его исполнении, ушли десятки человеколет, которые были в основном потрачены на построение распределенного отказоустойчивого транзакционного хранилища с поддержкой SQL.
Всё началось с фундаментальных проблем предыдущего механизма, который позволял интегрировать In-Memory Data Grid с внешними постоянными хранилищами, например, Cassandra или Postgres.
Такой подход накладывал определенные ограничения — например, было невозможно выполнять SQL или распределенные вычисления поверх данных, которые находятся не в памяти, а в таком внешнем хранилище, был невозможен холодный запуск и низкий RTO (Recovery Time Objective) без существенных дополнительных усложнений.
Если вы используете Apache Ignite Persistence, то оставляете себе все обычные возможности Apache Ignite — ACID, распределенные транзакции, распределенный SQL99, доступ через Java/.NET API или интерфейсы JDBC/ODBC, распределенные вычисления и так далее. Но теперь то, что вы используете, может работать как поверх памяти, так и поверх диска, который расширяет память, на инсталляциях от одного узла до нескольких тысяч узлов.
Давайте посмотрим, как устроен Apache Ignite Persistence внутри. Сегодня я рассмотрю его основу — Durable Memory, а в следующей публикации — сам дисковый компонент.
В поисках перформанса, часть 2: Профилирование Java под Linux
На этот раз мы решили копнуть глубже и узнать фундаментальные проблемы мониторинга производительности и варианты их решения.

MBLTdev 2017: хардкорные доклады по Android-разработке

Остался месяц до MBLTdev 2017. 27 октября в пространстве Digital October уже в 4-й раз пройдёт ежегодная конференция мобильных разработчиков.
Под катом: описания докладов Android-трека (про iOS рассказали вчера), CodeLabs, небольшой опрос и подарки от JetBrains и Skyeng.
Stream API & ForkJoinPool
Если вы уже знакомы со Stream API и использовали его, то знаете, что это удобный способ обработки данных. С помощью различных встроенных операций, таких как map, filter, sort и других можно преобразовать входящие данные и получить результат. До появления стримов разработчик был вынужден императивно описывать процесс обработки, то есть создавать цикл for по элементам, затем сравнивать, анализировать и сортировать при необходимости. Stream API позволяет декларативно описать, что требуется получить без необходимости описывать, как это делать. Чем-то это напоминает SQL при работе с базами данных.

Стримы сделали Java-код компактнее и читаемее. Еще одной идеей при создании Stream API было предоставить разработчику простой способ распараллеливания задач, чтобы можно было получить выигрыш в производительности на многоядерных машинах. При этом нужно было избежать сложности, присущей многопоточному программированию. И это удалось сделать, в Stream API есть методы BaseStream::parallel и Collection.parallelStream(), которые возвращают параллельный стрим.
Перформанс: что в имени тебе моём? — Алексей Шипилёв об оптимизации в крупных проектах
Под катом — расшифровка его доклада.