Java *

Вдруг оказывается, что в проекте нужны скрипты и возникает вопрос что лучше эволюция или революция?
Но даже попытка внедрить груви может провалиться в легаси проекте с консервативным коллективом. И руководство может найти еще десяток причин не пропустить груви в проект. Хоть groovy гораздо проще и ближе программисту знающему java, чем та же scala.



Но даже в этом случае можно использовать динамически компилируемые скрипты в проекте. Научимся компилировать java код динамически в памяти и запускать его в jvm, использовать в нем динамически загружаемыме библиотеки из maven. Хотелось бы написать как можно меньше кода для этого и чтобы процесс использования был максимально прост. Да и еще бы не хотелось надеяться на доступность tools.jar нашей пограмме.

Сфера деятельности нашей компании распространяется далеко за пределы игровой разработки. Параллельно с ней мы ведем десятки внутренних проектов, и Data Driven Realtime Rule Engine (DDRRE) – один из наиболее амбициозных.

Data Driven Realtime Rule Engine – специальная система, которая при помощи анализа больших массивов данных в режиме реального времени позволяет персонифицировать взаимодействие с игроком через рекомендации, поступающие пользователю исходя из контекста его последнего игрового опыта.

DDRRE позволяет нашим игрокам получать больше удовольствия от игры, улучшает их пользовательский опыт, а также избавляет от просмотра ненужных рекламных и промо-сообщений.

Архитектура DDRRE

В этой статье я расскажу о Twitter Scalding – фреймворке для описания процесса обработки данных в Apache Hadoop. Я начну издалека, с истории фреймворков поверх Hadoop. Потом дам обзор возможностей Scalding. В завершение покажу примеры кода, доступные для понимания тем, кто знает Java, но почти не знаком со Scala.

Интересно? Поехали!

Все мы в IT сталкивались с системами отслеживания ошибок — с так называемыми баг-трекерами, с issue-трекерами. Один из популярных продуктов такого рода — Atlassian JIRA.

На самом деле, Atlassian JIRA — это больше, чем просто система отслеживания ошибок. JIRA может использоваться довольно широко — в том числе и для управления проектами. Можно сказать, что JIRA — это система для отслеживания статуса задач. Задачи могут быть разными: это сбор требований, тестирование, непосредственно разработка и т. д. Я видел даже попытки подсадить на JIRA бухгалтеров — а что, мол, будет у нас agile-бухгалтерия!

На официальном же сайте JIRA описывается следующим образом:
JIRA is the tracker for teams planning and building great products. Thousands of teams choose JIRA to capture and organize issues, assign work, and follow team activity. At your desk or on the go with the new mobile interface, JIRA helps your team get the job done. В общем, основная идея JIRA в том, что она позволяет планировать работу.

В этой статье я расскажу о том, как разрабатывать дополнения к этой программе. Впрочем, может возникнуть вопрос — а зачем разрабатывать дополнения для JIRA. Поэтому давайте рассмотрим, какие дополнения бывают.

Из опыта code-review и ответов на StackOverflow набралось немало моментов, касающихся Java Collections API, которые мне казались очевидными, но другие разработчики о них почему-то не знали или знали, но не чувствовали уверенности их применять. В этой статье я собираю в общую кучу всё, что накопилось.

Содержание:

1. List.subList
2. PriorityQueue
3. EnumSet и EnumMap
4. Set.add(E) и Set.remove(E) возвращают булево значение
5. Map.put(K, V), Map.remove(K), List.set(idx, E), List.remove(idx) возвращают предыдущий элемент
6. Map.keySet() и Map.values()
7. Arrays.asList может быть ключом
8. Collections.max
9. LinkedList, Stack, Vector, Hashtable

22 и 23 апреля в Москве в гостинице «Radisson Славянская» пройдет Java-конференция JPoint 2016, крупнейшая Java-конференция в России. За два дня конференции участникам будут представлены более 40 докладов от разработчиков платформы Java и ведущих Java-экспертов из России, США, Великобритании, Израиля, Украины, Эстонии, Латвии и других стран.

JPoint состоится уже в четвертый раз, и впервые — в двухдневном формате!

Два дня — это:

• в 2 раза больше докладов;
• в 2 раза больше спикеров;
• в 2 раза больше общения с экспертами и коллегами из других компаний.

Вот видео, которое дает некоторое представление, о том, что же происходит на JPoint:

В рамках образовательных программ в e-Legion мы проводим лекции по Android-разработке в лаборатории ИТИС КФУ. Двумя из них мы решили поделиться с вами. Лекции посвящены набирающему популярность фреймворку RxJava.

Лекция 1

В лекции рассказано про:

• Общие идеи фреймворка RxJava, зачем это нужно и как с этим работать
• Способы создания различных Observable и самые основные операции над ними
• Основных операторов преобразования Observable, а также о методе cache
• Операции соединения Observable и их последовательного / параллельного выполнения.

Презентация.

Здравствуйте, Хабр.

После некоторого промедления публикуем вторую часть статьи о проекте Jigsaw и Java 9, вышедшую в блоге Codecentric. Перевод первой части находится здесь.

Это 6-я статья цикла по разработке, управляемой моделями. В прошлой статье вы получили общее представление о разработке предметно-ориентированных языков с помощью EMFText. Настало время перейти от игрушечного языка к более серьёзному. Будет очень много рисунков, кода и текста. Если вы планируете использовать EMFText или подобный инструмент, то эта статья должна сэкономить вам много времени. Возможно, вы узнаете что-то новое о EMF (делегаты преобразований).

Подобно отважному хоббиту мы начнём свой путь с BNF-грамматики SQL, дойдём до жуткого дракона (метамодели) и вернёмся обратно к грамматике, но уже другой…

В данной статье речь пойдет об использовании фреймворка testNG, а конкретно — о реализованных в нем и довольно редко используемых интерфейсах: IRetryAnalyzer, ITestListener, IReporter. Но обо всем по порядку.

Вечной проблемой каждого тестировщика при запуске автотестов является “падение” отдельных сценариев от запуска к запуску рандомно. И речь идет не о падении наших тестов по объективным причинам (т.е. действительно имеет место ошибка в работе тестируемого функционала, или же сам тест написан не корректно), а как раз о тех случаях, когда после перезапуска ранее проваленные тесты чудом проходят. Причин такого рандомного падения может быть масса: отвалился интернет, перегрузка CPU / отсутствие свободной RAM на устройстве, таймаут и др. Вопрос — как исключить или хотя бы уменьшить количество таких не объективно проваленных тестов?

Для меня данный челлендж возник при следующих обстоятельствах:

1) текущее приложение автотестов было решено разместить на сервере (CI);
2) реализация мультипоточности в проекте превратилась из желания в mustHave (в виду необходимости сокращения времени регрессионного тестирования сервиса).

Второму пункту лично я был очень рад, так как считаю, что любой процесс, который может длиться меньшее количество времени — обязательно должен поступать именно таким образом (будь то прохождение автотеста или очередь на кассе в супермаркете: чем быстрее мы можем завершить эти процессы, тем больше времени у нас остается для занятий чем-то действительно интересным). Так вот, разместив наши тесты на сервере (тут нам помогли админы и их знание jenkins) и запустив их в потоках (тут уже помогла наша усидчивость и эксперименты с testng.xml), мы получили сокращение времени прохождения тестов из 100 минут до 18, но одновременно мы получили прирост в проваленных тестах >2 раза. Поэтому к первым двум пунктам добавился следующий (собственно, сам челлендж, которому и посвящена эта статья):

“Время – это капитал работника умственного труда.”
Оноре де Бальзак

Часто случается, что люди отдают предпочтение старым и привычным вещам, игнорируя новые, даже себе во вред. Вот так и мы долгое время с упорством использовали систему учета времени, которая не отвечала нашим требованиям и постоянно создавала проблемы буквально всем — от программистов до бухгалтерии.

Всеобщие мучения с системой учета времени, по причине отсутствия времени (см рисунок), не стали веским основанием для разработки своей системы. Спасла же ситуацию идея написать реальное приложение для демонстрации возможностей нашей платформы CUBA. Совмещая приятное с полезным, система учета времени стала первым кандидатом.

В настоящий момент разработка завершена, приложение внедрено в нашей компании, и мы готовы поделиться им со всеми желающими.

В этой статье я расскажу, как мы в сжатые сроки (< 1 мес), ограниченными силами (человек и еще полчеловека) разработали это приложение.

Поиск жилья, информации о товарах, вакансий, знакомств, сравнение товаров фирмы с конкурентами, исследование отзывов в сети.



В интернет опубликовано много полезной информации и умение извлекать данные поможет в жизни и работе. Научимся получать информацию с помощью webdriver API. В публикации приведу два примера, код которых доступен на github. В конце статьи скринкаст про то, как программа управляет браузером.

Доклад на эту тему был представлен на конференции ZeroNights 0x05 на секции FastTrack. Работа оказалась очень актуальной и вызвала большой интерес, поскольку в последнее время проблема эксплуатации HQL-инъекций интересовала многих security-исследователей, специализирующихся на веб-безопасности. Поэтому я решил написать статью, которая раскрывает дополнительные детали, позволяющие лучше понять результаты работы.

Современные приложения, написанные на языке Java, как правило, работают с СУБД не напрямую, а используют Java Persistence API (JPA). JPA – это API, который был добавлен в состав платформ Java SE и Java EE, начиная с Java версии 5, для того, чтобы было удобно сохранять Java-объекты в базу данных и извлекать их из базы данных. Существует большое количество ORM-библиотек (ORM – Object-Relational Mapping) для JAVA, которые реализуют спецификацию JPA. На сегодняшний момент последняя версия спецификации 2.1.

Одна из популярных ORM-библиотек — Hibernate ORM. На данный момент Hibernate является проектом RedHat. Cерверы приложений WildFly и JBoss используют Hibernate в качестве ORM.

Hibernate ORM использует объектно-ориентированный язык запросов Hibernate Query Language (HQL) для написания запросов к сущностям Hibernate, которые хранятся в базе данных.

В сентябре этого года группа наших разработчиков посетила Java-конференцию SpringOne2GX, проходившую в Вашингтоне. Это одна из крупнейших подобных конференций, и мы не могли пройти мимо. Предлагаем вашему вниманию рассказ о том, что полезного и интересного мы вынесли для себя по результатам этой конференции.

Современные системы сборки позволяют полностью автоматизировать процесс компиляции и запуска приложения из исходников. На целевой машине необходим лишь JDK, все остальное включая и сам сборщик загрузится налету. Надо лишь правильно построить процесс сборки и по запуску двух команд получить, например, следующее: запуск базы данных, выполнение SQL скриптов, компиляцию Java, Javascript и CSS файлов, запуск контейнера сервлетов. Реализуется это с помощью Gradle, HSQLDB, Liquibase, Google closure compile и Gretty. Подробнее в статье.

Урок курса «Android. Быстрый старт»

Операционная система Android, начиная с момента первого релиза, всегда притягивала к себе внимание людей из самых разных сфер бизнеса, программирования и академической среды. Сам факт ее появления на свет принес ее создателям, калифорнийскому стартапу из четырех друзей-программистов, кругленькую сумму в 130 млн. долларов.

История течет так быстро, что уже только убелённые сединами хипстеры начала этого века помнят, что в одном из гаражей города Пало Альто совсем недалеко от стен альма-матери множества IT-корпораций, в том числе, Sun Microsystems – Стэнфордского Университета, в 2003 году во время товарищеской вечеринки были сформулированы основные идеи программного продукта, который позже стал мировым хитом.

Базовые ценности никто не отменял

Почему мы упомянули Стэнфорд и Sun? Не только для того, чтобы передать тот дух свободы и творчества, который царил в это время в Кремниевой Долине, но и для того, чтобы с момента своего знакомства с Android, начинающие программисты понимали – эта ОС не появилась как бы сама собой на клочке бумаги и не была написана вот так «на коленке» юным дарованием.

За ней стояли люди, которые прекрасно понимали, что и зачем они делают. А заработанные ими 130 млн. долларов в 2005 году от продажи своего продукта корпорации Google только это доказывают.

Продолжаем цикл статей, посвященный обработке больших объемов данных в параллель (красивое слово, неправда?).

В предыдущей статье мы познакомились и интересным инструментарием Fork/Join Framework, позволяющим разбить обработку на несколько частей и запустить параллельно выполнение отдельных задач. Что нового в этой статье – спросите Вы? Отвечу – более содержательные примеры и новые механизмы для качественной обработки информации. Параллельно я вам расскажу о ресурсных и прочих особенностях работы в этом режиме.



Всех заинтересованных приглашаю под кат:

В результате размышлений над особенностями стандарта IEEE754, я пришел к выводу, что многие положения, на которых основывается данный стандарт, зиждутся на ошибочном методологическом подходе. А именно, авторы стандарта за основу рассуждений взяли заданный формат машинного слова. Затем, исходя из заданного формата, были сформулированы требования к множеству чисел, которые могут быть представимы в этом формате. Было высказано ряд бездоказательных суждений. Например, о предпочтении использования в компьютерной арифметике дробной мантиссы. Или об обязательной потере точности, при представлении чисел в ненормализованном виде, а также недопустимости неоднозначного представления действительных чисел в экспоненциальном виде.

Отсюда родились требования к обязательной нормализации чисел после каждого арифметического действия, и как следствие, большие проблемы с представлением чисел, лежащих вблизи нуля, а также невозможность получения нуля в явном виде. Это все приводит к неоправданным затратам вычислительных ресурсов на нормализацию и борьбу с ее последствиями.

Предлагаемая здесь работа является логическим продолжением предыдущих двух моих топиков на Хабре. В своих рассуждениях я оттолкнулся от естественного представления чисел и ограничений, которые накладываются на числа, вследствие конечности носителя, на который они записываются. Такой подход позволил получить ряд очень важных выводов. Основной из них заключается в том, что процесс нормализации не является обязательным на всех этапах проведения арифметических операций. Более того, именно обязательная нормализация привела к необходимости введения специального класса денормализованных чисел, что существенно увеличило программно-аппаратные затраты.

Предложенный подход позволил прийти к выводу, что, добавлением всего одного разряда в машинном слове, можно в раз расширить диапазон представимых чисел в формате с плавающей точкой, где К — количество разрядов машинной мантиссы.

В статье вы найдете целый ряд нетривиальных выводов, которые позволяют по-новому взглянуть на представление чисел с плавающей запятой в машинном коде.

Из диалога двух программистов:
— Кажется, у нас дыра в безопасности!
— Слава Богу, хоть что-то у нас в безопасности…

1. Введение

Пару лет назад мы уже затрагивали тему безопасности в веб-приложениях. Тогда в рамках исследовательских работ был реализован собственный Service Provider для интеграции с продуктом Shibboleth по протоколу SAML 2.0.

В сегодняшней статье речь снова пойдет о безопасности веб-приложений. Мы сделаем небольшой обзор продукта KeyCloak (доселе оставленного без внимания сообществом Habr).



В качестве практической ценности будет разобран пример, как защитить простое JEE приложение средствами KeyCloak, а также как осуществить взаимодействие между двумя защищенными приложениями.

Есть такой большой и важный человек в современной Java — Марк Рейнхольд (Mark Reinhold). Для тех, кто не в курсе — это архитектор платформы Java, то есть, в джаве — самый главный технический человек. Есть в Java и другие архитекторы (Например, Brian Goetz — архитектор языка, а John Rose — архитектор виртуальной машины), но Марк — Самый Главный Архитектор.



Так вот, буквально пару дней назад Марк в OpenJDK'шном мэйл-листе jdk9-dev опубликовал письмо о предполагаемом переносе срока выхода Java 9 / JDK 9 с сентября 2016 года на март 2017-го.