Java *

Почему REST API не всегда подходит для общения микросервисов?

Разбираем на примере интернет-магазина, как Kafka решает проблемы синхронной коммуникации, масштабирования и отказоустойчивости.

Как устроен формат кодирования с плавающей точкой, что он из себя представляют и где может использоваться.

Plain Text vs XML or Markdown: на чём писать промпты для ИИ‑кодера?

Структура - это новый язык общения с ИИ. Особенно когда дело касается кода.
Есть миф: чтобы попросить ИИ написать код, достаточно набросать запрос в чат «как есть». Plain text, без правил. Сработает? Иногда. Будет эффективно? Редко.
Почему ИИ «понимает» структурированный промпт (с тегами, отступами, чёткими блоками) лучше, чем простой текст?

В парадигме ООП объекты взаимодействуют друг с другом. Первоначальная идея такого взаимодействия, впервые появившаяся в языке Smalltalk, заключалась в том, что объект A отправлял сообщение объекту B. В языках, разработанных позднее, используется вызов методов. В обоих случаях возникает один и тот же вопрос: как объект ссылается на другие объекты, чтобы достичь желаемых результатов?

В этой статье я рассматриваю проблему передачи зависимостей объекту. Я рассмотрю несколько вариантов и проанализирую их преимущества и недостатки.

Привет, Хабр.

Давайте по-честному. Искать работу в IT - это боль. Это не похоже на то, что нам обещали: интеллектуальные задачи, интересные проекты, уважение. Вместо этого мы получили бесконечный скроллинг hh.ru, вымученные сопроводительные письма и звенящую тишину в ответ.

Как консультант, я вижу всю изнанку этого процесса, и хочу поделиться, почему все так хреново. Это игра с поломанными правилами, где побеждает не самый талантливый, а самый выносливый.

Недавно рассказывал про мониторинг истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server с использованием desktop-приложения Dimension-UI (link). В комментариях @KPSB92 задал вопрос о преимуществах/отличиях связки exporter Prometheus/Grafana и Dimension-UI, решил оформить ответ в эту небольшую статью.

Итак, возьмем для примера просмотр данных активных сессий в базе данных PostgreSQL и сравним визуализацию в Grafana и Dimension-UI. Посмотрим работу с интерфейсами обоих систем в динамике с помощью скринкастов.

В этом посте я расскажу, почему для доставки push-уведомлений в клиентское приложение была выбрана технология Server-Sent Events, и главное, как реализовать масштабируемый SSE сервис на Java + Spring Boot + Webflux, который подойдет для использования не только в небольших проектах, но и в крупных организациях с большим количеством пользователей. Естественно, без подготовки дополнительной инфраструктуры не обойдется.

В этом руководстве мы разберем непонятности вокруг Unicode и узнаем, как строить надёжные, интернациональные Java-приложения. Разберём теорию, укажем на подводные камни, а затем соберём «Глобальный сервис приветствий» на Quarkus, который переживёт весь хаос реального текста.

К концу статьи вы разберётесь с тем,

– как устроен Unicode и как Java на самом деле хранит текст;
– почему длина строки и перебор символов сложнее, чем кажется;
– как нормализация предотвращает неприятные несоответствия;
– как настроить REST-сервис и базу данных для безопасной работы с Unicode.

Привет! Меня зовут Бромбин Андрей. В этой статье мы рассмотрим порождающие паттерны ООП. Обсудим, что такое хороший дизайн и почему не стоит начинать всё с нуля каждый раз, когда перед нами новая задача. Также разберёмся, где эти паттерны действительно помогают и какую пользу несут — всё это с наглядными примерами на Java, приближёнными к реальным.

Всем нам хочется делать больше и тратить на это меньше времени. Браться за новые задачи смелее и выполнять их эффективнее. В этом нам и помогают паттерны: они дают рабочую схему для типовых кейсов, чтобы не выдумывать решение каждый раз с чистого листа.

Приветствую, коллега. Не так давно столкнулись с необходимостью реализовать взаимодействие с Graph Ql сервисом. Появилась задача аутентификации, настройки подключения, получения и передачи потребителям информации. В результате нашли много материалов, в которых описано, как развернуть Graph Ql сервис, как его использовать с базой данных. Например вот, и вот. Это подробные статьи, которые помогут решить сложные задачи. Но что делать, если стоит задача поменьше и хочется получить комплексное описание решения? Хочу предложить вариант, насытив его информацией, которая принесет пользу. Заказчик получит работающий сервис, разработчик необходимые знания и способ решения, который можно дополнять и улучшать для конкретных условий использования. Для погружения в Graph Ql и детали его использования есть статьи - вот, вот, вот и документация. Эта статья будет сосредоточена на задаче реализации клиента к Graph Ql серверу. Если для вас стоит подобная задача, то нам по пути.

Про выделение микросервисов из монолита рассказывали много, но у каждого свой путь – в статье расскажем про наш.

От простейшего выделения сервиса в модуль в начале до решения проблем разрыва транзакций, SQL Join-запросов, задержек асинхронного API и непосредственно выделения нового сервиса. Использование event-driven архитектуры, редизайна модели данных и интеграционного слоя как основных подходов в процессе выделения.

Команда Spring официально представила поддержку Jackson 3 — одного из крупнейших обновлений в экосистеме JSON для JVM. Уже начиная с Spring Boot 4 и Spring Framework 7, Jackson 3 становится версией по умолчанию, а Jackson 2 помечается как deprecated. В новом переводе от команды Spring АйО поговорим про нововведения — улучшенную безопасность, переход к JsonMapper, отказ от MappingJacksonValue, поддержку новых API и настройку через builder-интерфейсы.

В прошлой статье мы рассказали, почему Compo Soft решила уйти от привычного PHP‑стека и перейти на Java ради выхода в сегмент Enterprise. Но если кто‑то подумал, что за этим решением последовал массовый найм Java‑разработчиков — нет. Мы пошли по куда более хардкорному пути: взяли всю свою PHP‑команду и начали переобучать ее на Java. Полностью c нуля. И без отрыва от производства.

2025 год. Эпоха, когда ИИ генерирует код, модели меняются каждые полгода, а техлид должен разбираться не только в паттернах, но и в условиях лицензионного соглашения.

ИИ в разработке уже не новость, а обыденность. На этом фоне набирает обороты другая тенденция — запускать модели локально. Причины понятны: приватность кода, работа без интернета, предсказуемая задержка и никакого вендор-лок. Вы контролируете, какая модель у вас крутится, какие данные она видит и что именно отправляется «наружу» (спойлер: ничего).

Обратная сторона тоже есть. Большие модели прожорливы: им нужны CPU/GPU, память.. Настройка окружения, версии — всё это ложится на вас. Но хорошая новость в том, что для задач автокомплишена не всегда нужен «монстр» на десятки миллиардов параметров. В связи с этим появились легковесные модели, которые шустро работают на обычном рабочем ноутбуке и при этом прекрасно справляются с рутиной в IDE.

В этом гайде от команды Spring АйО вы узнаете, как настроить локальную LLM для вашей IDE, будь то IntelliJ IDEA или OpenIDE. Я буду использовать последнюю.

От чат-ботов к цифровым близнецам, от промптов к протоколам — что ждет нас через 12 месяцев, и почему ваша ментальная модель ИИ безнадежно устарела.

2025-й был годом хайпа. Мы все научились писать промпты, восхищались Sora, DeepSeek, Chat GPT-5 и спорили, отнимет ли ИИ наши работы. 2026-й будет годом, когда хайп умрет, а на смену ему придет суровая, неудобная и стремительная реальность.

Забудьте про ИИ как про инструмент. В 2026-м ИИ окажется средой. Воздухом, которым дышит цифровой мир. И мы все в ней — не операторы, а обитатели, вынужденные вырабатывать новые инстинкты выживания. Я называю это эрой «Цифрового Шизофреника» — состояния, когда грань между человеческим и искусственным интеллектом настолько истончится, что наш мозг будет постоянно метаться между мирами.

Тезис: К концу 2026 года мы столкнемся не с одной, а с тремя взаимосвязанными революциями, которые перевернут все: от кода до культуры.

Всем привет! Меня зовут Бороздин Филипп, я разработчик платформы GitFlic.

Вместе с командой мы создаем продукт, включающий в себя все возможности Git, автоматическое тестирование и анализ кода, CI/CD, реестр пакетов, а также множество других фич, с полным списком которых вы можете ознакомиться на сайте нашей платформы.

В данной статье я расскажу вам, как мы оптимизировали процесс загрузки артефактов CI/CD, используя чанковую загрузку.

В этой статье мы узнаем, что такое chains of gadget, и рассмотрим на примерах (с картинками), как неаккуратная десериализация через нативные Java механизмы может привести к удалённому выполнению кода.

Протокол Model Context Protocol (MCP) стремительно развивается, и вопросы его безопасности становятся всё актуальнее. Чтобы упростить реализацию защиты MCP-серверов в проектах на Spring AI, был запущен инкубационный проект spring-ai-community/mcp-security. В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как защитить MCP-сервер с помощью OAuth2 или API-ключей, а также как развернуть собственный MCP-совместимый Spring Authorization Server.

AI прямо сейчас наступает на пятки разработчикам. У кого-то это вызывает иронию, кому-то помогает писать код. Но как ни крути, LLM создали прецедент, который громко заявил о себе и продолжает широко шагать по миру, сотрясая заголовки новостей и видео.

Меня зовут Рустам Курамшин, я работаю в IT более 10 лет, и мне как бэкенд-разработчику феномен LLM сначала казался больше игрой, чем реальным инструментом разработки. Все изменилось, когда я вырвался из проектов, предоставляющих опосредованный доступ к сервисам известных языковых моделей, и начал пользоваться официальными сервисами. Последние пару лет я активно использую ChatGPT для обучения, разработки и просто чтобы пообщаться о жизни.

А еще LLM помогает мне и моей хакатонной команде Java Boys уверенно побеждать на хакатонах. Опытом нужно делиться, так что ловите историю одной из наших побед. Расскажу, как мы с моими тиммейтами разработали AI-агента на Spring AI и API ChatGPT и выиграли полмиллиона на хакатоне МТС True Tech Hack 2025.