Java *

Введение

В одной из классических статей для новичков, мелькавших недавно на Хабре, рассказывалось про создание базового Web приложения на Java. Все начиналось с сервлета, потом создания JSP страницы и, наконец, деплоймента в контейнер. Посмотрев на это свежим взглядом я понял, что для как раз для новичков это, наверняка, выглядит совершенно жутко — на фоне простых и понятных PHP или Node.js, где все просто — написал контроллер, вернул объект, он стал JSON или HTML. Чтобы немного развеять это ощущение, я решил написать "Гайд для новичков в Spring". Цель это статьи — показать, что создание Web приложений на Java, более того — на Spring Framework это не боль и мучительное продирание через web.xml, persistence.xml, beans.xml, и собирание приложения как карточного домика по кусочкам, а вполне себе быстрый и комфортный процесс. Аудитория — начинающие разработчики, разработчики на других языках, ну и те, кто видел Спринг в его не самые лучше времена.

В приложениях, работающих с базами данных, естественным образом возникает потребность в тестах, которые проверяют корректность результатов выполнения запросов. На помощь приходят различные встроенные (embedded) базы данных. В этой статье я расскажу о том, как мы перевели unit-тесты с HSQLDB на PostgreSQL: зачем это затеяли, с какими трудностями столкнулись и что нам это дало.

private String mName;

1. Как появилась m-нотация.
2. Почему вы, вероятно, не понимаете, что такое венгерская нотация.

ASN.1 — стандарт описания протоколов передачи данных. Вот уже 8 лет не дает покоя тот факт, что существуют либо слабые попытки его использовать, практически не прибегая к его полному функционалу, либо же это монстры за большие деньги, используемые отнюдь не рядовым Васей.
Причем и те и другие наследуют одни и те же черты — неудобство, перегруженность дополнительными действиями и генерацией совсем бесполезных заглушек.
На хабре появлялось уже достаточно много статей с описанием всех прелестей ASN.1, рекомендую почитать их.

Вашему вниманию предлагаю альфа-версию библиотеки, позволяющей в стиле hibernate или jackson-databind сохранить ваши данные в бинарном виде. Пока поддерживаются только нотации BER(DER).

• Uber JAR
• UI-компонент для предиктивного поиска
• Версионирование REST API
• Балансировка нагрузки в кластере
• Компонент приложения ZooKeeper
• Улучшения в Polymer UI
• Поддержка Bean Validation в CUBA Studio
• Поддержка Groovy в слушателях сущностей

По роду своей деятельности мне достаточно часто приходится участвовать в проектах, в которых создаются высокодоступные, высокопроизводительные системы для различных рынков — реклама, финтех, сервисы классов SaaS, PaaS. В таких системах применяется вполне устоявшийся набор архитектур и компонентов, которые позволяют эффективно обеспечить соответствие продукта требованиям, например, lambda-архитектура для поточной обработки данных, масштабируемый микросервисный дизайн программного обеспечения, ориентированный на горизонтальное масштабирование, noSQL СУБД (Redis, Aerospike, Cassandra, MongoDB), брокеры сообщений (Kafka, RabbitMQ), распределенные серверы координации и обнаружения (Apache Zookeeper, Consul). Такие базовые инфраструктурные блоки чаще всего позволяют успешно решить большую часть задач и команда разработки не сталкивается с задачами разработки компонентов среднего уровня (middleware), которые, в свою очередь, будут использованы бизнес-ориентированной частью разрабатываемой системы.

Всем привет! Меня зовут Александр, я руковожу отделом Data Team в Badoo. Сегодня я расскажу вам о том, как мы выбирали оптимальный алгоритм для вычисления квантилей в нашей распределённой системе обработки событий.