Объектно-ориентированный язык программирования
StringBuilder. Более легковесная и разумная альтернатива StringBuffer. Вот, что говорит официальная документация по StringBuffer:Этот класс дополнен аналогичным классом предназначенным для использования в одном потоке — StringBuilder. В общем случае нужно отдавать предпочтение классу StringBuilder, так как он поддерживает все те же операции, что и этот (StringBuffer), но быстрее, так как не выполняет никаких синхронизаций.
synchronized в StringBuffer вообще никогда не было хорошей идеей. Основная проблема в том, что одной операции никогда не достаточно. Одиночная конкатенация .append(x) бесполезная без других операций, таких как .append(y) и .toString(). В то время, когда каждый конкретный метод потокобезопасный, вы не можете сделать несколько вызовов без конкуренции между потоками. Ваша единственная опция — внешняя синхронизация.public class Main {
public static void main(String... args) {
System.out.println("Hello " + "world");
}
}
Я множество раз слышал о том, что дизайн Generic типов в Java является неудачным. По большей части претензии сводятся к отсутствию поддержки примитивных типов (которую планируют добавить) и к стиранию типов, а конкретнее — невозможности получить фактический тип параметра в рантайме. Лично я не считаю стирание типов проблемой, как и дизайн Generic-ов плохим. Но есть моменты, которые меня порядком раздражают, но при этом не так часто упоминаются.
Например, мы знаем, что метод Class#getAnnotation параметризован и имеет следующую сигнатуру: public <A extends Annotation> A getAnnotation(Class<A> annotationClass). Значит, можно писать вот такой код:
Deprecated d = Object.class.getAnnotation(Deprecated.class);Тут я решаю вынести Object.class в отдельную переменную и код перестаёт компилироваться:
Class clazz = Object.class;
// incompatible types:
// java.lang.annotation.Annotation cannot be converted to java.lang.Deprecated
Deprecated d = clazz.getAnnotation(Deprecated.class);Где я ошибся?
CREATE SCHEMA `hero` ;
CREATE TABLE `hero`.`heroes`
(
`idhero` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(45) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`idhero`));
Reactive log stream processing with RxJava — Part l
В предыдущем посте автор рассматривал случаи использования ELK стека и сбора логов.
С учетом движения в сторону микросервисов и контейнеризации приложений, централизованная обработка логов и их хранение становится де-факто стандартом.
Может быть, нам стоит попробовать сделать следующий шаг и более активно использовать полученную информацию для того, чтобы находить причины ряда проблем задолго до их появления.*
Вам когда-нибудь приходилось писать на хорошо знакомом языке под никогда ранее невиданную платформу? Странное ощущение. Кодабра делится опытом, как максимально быстро разобраться с незнакомым окружением и начать жить.
Хочу рассказать вам о новом языке программирования, который называется Kotlin, и объяснить, почему вам стоит использовать его в своём следующем проекте. Раньше я предпочитал Java, но в последний год пишу на Kotlin везде, где только можно. И в данный момент я не представляю себе ситуации, в которой лучше было бы выбрать Java.
Kotlin разработан в JetBrains, и участие тех же людей в создании наборов IDE, таких как IntelliJ и ReSharper, хорошо заметно по самому языку. Он прагматичен и краток, благодаря чему написание кода превращается в приятный и эффективный процесс.
Хотя Kotlin компилируется в JavaScript и скоро будет компилироваться в машинный код, я сконцентрируюсь на его первичной среде — JVM.
Итак, несколько причин, почему вам следует полностью переходить на Kotlin (порядок случаен):
Давным давно, когда деревья компьютеры были большими, а процессоры одноядерными, все приложения запускались в один поток и не испытывали сложностей синхронизации.
Современные же приложения стремятся использовать все имеющиеся ресурсы, в частности, все доступные CPU.
К сожалению, использовать стандартные структуры данных при многопоточной обработке не представляется возможным, поэтому в Java 5 появились потокобезопасные структуры данных,
т.е. функционирующие исправно, при использовании из нескольких потоков одновременно, и расположились они в пакете java.util.concurrent.
На самом деле, потокобезопасные, но неэффективные, структуры данных, как, например, Vector и Hashtable, появились еще в Java 1.0.
В настоящий момент, они не рекомендуются к использованию.
Однако, не взирая на всю технологическую мощь, заложенную в пакет java.util.concurrent, обработка информации потокобезопасными коллекциями возможна лишь в рамках одного компьютера, а это порождает проблему масштабируемости.
А что если нужно, в реальном времени, обрабатывать информацию о 100 миллионах клиентов,
когда датасет занимает 100Тб, а каждую секунду нужно совершить 100+ тысяч операций?
Вряд ли это возможно, даже на самом крутом современном железе, а если и возможно — только представьте себе его стоимость!
Намного дешевле добиться такой же вычислительной мощности объединив множество обычных компьютеров в кластер.
Остается лишь вопрос межкомпьютерного взаимодействия привычными средствами, схожими по API с потокобезопасными коллекциями из пакета java.util.concurrent и дающими те же гарантии, но не на одном компьютере, а на всем кластере.
Понимание модели ввода/вывода вашего приложения может привести и к пониманию различий между приложением, работающим с нагрузкой, под которой оно создавалось, и тем, которое лицом к лицу столкнулось с реальным способом своего применения. Возможно, если ваше приложение невелико и не создаёт большой нагрузки, то для него это не так важно. Но по мере роста трафика использование ошибочной модели ввода/вывода может погрузить вас в мир боли.
Как и в большинстве других ситуаций с несколькими возможными решениями, дело не в том, какой из вариантов лучше, дело в понимании компромиссов. В этой статье мы сравним Node, Java, Go и PHP из-под Apache, обсудим модели ввода/вывода в разных языках, рассмотрим достоинства и недостатки каждой модели и прогоним простенькие бенчмарки. Если вас волнует производительность ввода/вывода вашего следующего веб-приложения, то эта статья для вас.
