Java *

Когда я только начинал свой путь в автоматизации, мне отчаянно не хватало толкового и структурированного материала по паттернам проектирования именно для автотестов. Хороших статей про паттерны в целом — вагон, а вот с привязкой к тестированию — днём с огнём не сыщешь.

Паттерны — это та вещь, которая моментально выдает уровень культуры кода и понимание инженерных практик. Неудивительно, что на собеседованиях на позицию Automation QA любят покопаться в этой теме.

В этой статье я решил закрыть этот пробел. Вы найдете не только продуманную классификацию основных паттернов автоматизации, но и самый подробный, на мой взгляд, разбор каждого из них с примерами. А в конце поговорим про антипаттерны.

Добро пожаловать в обсуждение! Буду рад конструктивной критике и дополнениям.

Сегодня мы живём в мире распределённых систем: Apache Kafka, Apache Spark, Apache Cassandra — это уже не экзотика, а повседневная инфраструктура продакшена.

Сервисы пишут события, стримы обрабатываются в реальном времени, данные реплицируются по датацентрам. И почти в каждом таком сценарии возникает фундаментальный вопрос:

Как понять, что произошло раньше, а что позже, если глобального времени не существует?

Здесь в игру вступают логические часы Лампорта — простая, но концептуально мощная идея, лежащая в основе причинно-следственного порядка в распределённых системах.

Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.

Монолит тормозит, бизнес требует новых отчётов, а каждая правка ломает всё вокруг? Знакомо! В этой статье рассматриваются примеры внедрения CQRS и Event Sourcing. разбираются практики разделения команд и запросов, построение асинхронной архитектуры на Kafka. Под катом — код, Mermaid-схемы и best practices, которые реально работают.

В статье «Пример описания многослойной архитектуры, основанной на использовании наборов подслоёв и иерархии моделей данных» рассмотрен подход к построению многослойной архитектуры приложения с использованием трёх слоёв и девяти подслоёв.

Использование такого набора взаимодействующих между собой слоёв и подслоёв даёт возможность максимально детально описать структуру функционала приложения. Продолжая далее этот подход можно детализировать каким именно функционалом наполняются подслои приложения и для наполнения подслоёв использовать архитектурные блоки. Под архитектурным блоком далее будет пониматься типовой функционал определённого подслоя приложения.

Анализируя типовой функционал приложения можно выделить 9 основных архитектурных блоков.

В позапрошлом году вышла статья https://habr.com/ru/articles/814529/ про синхронизацию позиции персонажа между клиентом и сервером в Lineage 2. После прочтения появилось желание перенести эту логику в свои сырцы от когда-то разрабатываемого сервера и, возможно, запустить его где-то для себя и старых друзей поразвлекаться. Понятное дело, что современного ПК с кучей рам, хорошим процом и nvme дисками при желании было бы за глаза даже для запуска тысяч игроков, но заниматься организацией доступа из дикого интернета на свой ПК желания не было, да и обеспечивать постоянный доступ - дело такое себе. В наличии была самая дешманная впска у хостера F с доменом, но с сильно ограниченными ресурсами: одно ядро и 512Мб рам. Мягко скажем, памяти маловато.

Наспех восстановил сырцы, актуализировал сборку под современные версии java и либ, запустил - потребление хипа примерно 400Мб на старте. Без геодаты. А с геодатой - 1200Мб.

И тут появился спортивный интерес влезть в 512Мб, да еще и с геодатой.

Результатом стал оптимизированный драйвер геодаты, зашаренный на гитхабе https://github.com/mosinnik/l2-geo, репорт о потенциальном баге в JDK и эта статья.

В статье показано, как сократить boilerplate код при создании Minecraft модов с помощью фреймворка под названием Temporal API...

Параллельные стримы в Java 8 выглядят как бесплатное ускорение: добавил .parallel() — и все ядра побежали работать. Но по факту всё сложнее, так как распараллеливание имеет накладные расходы, зависит от того, насколько хорошо делится источник данных, сколько стоит объединение результатов, и даже от локальности данных в памяти.

В новом переводе от команды Spring АйО на примерах и бенчмарках разберем, почему простая свёртка на маленьких диапазонах может стать медленнее, почему ArrayList часто выигрывает у LinkedList в параллели, как reduce может неожиданно сломаться из-за неверного identity, и что вообще происходит внутри common ForkJoinPool.

Когда начинается разговор про Java, почти всегда он внезапно уходит в сторону Spring. И это не случайность.

Проблемы с релизами, поддержкой, миграциями, безопасностью — это не «проблемы Spring». Это следствие того, как изменилась сама Java-экосистема.

Чтобы понять, что происходит со Spring, нужно сначала разобраться, что произошло с Java.

Почему ваша Java-система буксует там, где должна летать? Мы привыкли доверять магии JVM, но в мире Java 21 и Native Image правила игры изменились. От микро-оптимизаций байт-кода до радикальной смены парадигмы с Scoped Values – разбираем 11 “золотых правил”, которые заставят JIT петь, а ваш бинарник – стартовать за миллисекунды. Никакой “воды”, только хардкор, регистры процессора и “голоса” компиляторов внутри вашего кода.

Работая с кодом, я не раз ловил азарт: а как этот метод можно ускорить ещё? Какую гайку подкрутить, чтобы JVM не просто работала, а буквально летела? Что изменить в архитектуре, чтобы Native Image стал ещё компактнее, а холодный старт – ещё быстрее?

Испытав этот азарт оптимизации не раз, я хочу поделиться им с вами. Я собрал квинтэссенцию своего опыта в конкретный чек-лист.

Это не просто советы по стилю кода. Это “10+1 Золотых правил оптимизации Java 21+”.

Это те рычаги, которые заставляют JIT-компилятор петь, а GraalVM – генерировать бинарники с хирургической точностью.

Приготовьтесь! Мы начинаем оптимизировать!

Когда я впервые увидел, как мой сервис на Spring Boot с Postgres, MongoDB и Kafka «съел» всего 45 МБ оперативной памяти, я почувствовал азарт. Азарт инженера, который нашёл способ обмануть систему. Я был заряжен Axiom NIK: его эффективностью, его агрессивной компиляцией и тем, как он превращает «жирный» корпоративный стек в изящный бинарник.

Многие годы нам вдалбивали: «Java — это прожорливо!». Нам говорили: «Выдели 2 ГБ под микросервис, иначе JIT не прогреется».

Забудьте об этом! Я провёл R&D, который ставит точку в спорах о прожорливости Java!

Это не просто тесты. Это вскрытие!

JWT — это архитектурное решение, которое меняет то, как сервисы доверяют друг другу. В статье разбираем, почему крупные проекты перешли с серверных сессий на JWT, как устроена его криптография под капотом, и в каких случаях JWT может подвести.

Java называют языком программирования. С формальной точки зрения это может быть и так. На практике картина более широкая: я утверждаю, что Java — это целая программная система для гибкой (agile) разработки. В ней можно выделить четыре ключевых подсистемы, которые вместе образуют Java платформу:

1. Система ведения онтологии и моделирования бизнеса
2. Система верификации типов с правилами подстановки
3. Система среды исполнения динамического кода
4. Система модульной эволюции кодовой базы

Пост утверждает, что настоящей гибкости, требуемой для реально модульных программ, поддающихся эволюции, так нужной энтерпрайзам, в Java практически нет; вместо неё царит хаос и тотальное смешение понятий на поле боя, где онтология, проектировка, реализация, рантайм да и сам разработчик ведут борьбу каждый за свои собственные принципы.

Для доказательства возьму конкретную тему совместимостей библиотек. Этот вопрос с технической стороны хорошо изучен, и разделяют три вида совместимостей: исходную, бинарную и поведенческую. Но будет полезным изучить их еще раз, разбив не просто по этим трём категориям, а по зонам ответственности, для того, чтобы понять, какие трения возникают между самими подсистемы Явы.

После обширного анализа будет представлено видение направления развития Явы как платформы, получившей новую среду скриптовых языков GraalVM. Основным тезисом служит заявление, что Агиль методология требует строгой трактовки, дисциплины и продуманных инструментов, чтобы свобода разработчика не превратилась в её свободный полёт в пучину хаоса!

Состоялся релиз OpenIDE 2025.3 на базе IntelliJ IDEA Platform 2025.3. В релизе — поддержка Java 25, автодополнение действий IDE через двойную точку (Command Completion), Spring MCP для LLM-агентов, обновления для Go и фронтенд-стека, улучшения HTTP-клиента Connekt и доработки Docker-плагина. 

В свежем релизе Veai 5.5 (плагин к IntelliJ IDEA со своим AI агентом для написания кода, тестирования и отладки) работа с агентом становится более управляемой, безопасной и расширяемой. SKILLs — это полноценная поддержка открытого стандарта навыков: их можно хранить в проекте, переиспользовать между задачами и инструментами, и агент будет подключать их автоматически.

Добавлены новые режимы агента Plan и Review. Auto Review — для быстрых проверок сгенерированных изменений, Edit Scope — для ограничения области редактирования, а также возможность создавать свои режимы агентов под конкретные роли и сценарии. Для персональных пользователей добавлена поддержка Claude 4.6 Opus.

JDBC — технология, которую каждый Java-разработчик учил на курсах, но мало кто применяет правильно. В этой статье расскажу о лучших практиках работы с базами данных из Java-приложений, которые обеспечивают максимальную производительность в продакшене.

JVM в первую очередь процесс операционной системы. Но важно понимать, что требования к этому процессу на production отличатся от требований на workstation-е разработчика. 

Если для разработчику важно, чтобы IDE работала быстро и не потребляла всю возможную память на машине, то для серверных JVM важно потреблять максимальный предоставленный ресурс и работать предельно быстро.

В новом переводе от команды Spring АйО разберем, какие существуют базовые настройки кучи, GC и CPU помогают синхронизировать JVM с лимитами контейнера и не переплачивать за простаивающие ресурсы.

Ситуация вокруг форка телеге откровенно подзадолбала. Одни пишут статьи из трех пунктов в духе «все плохо, пользоваться ОПАСНО», но без конкретики: где нашли уязвимость и как она применяется — непонятно. Блогеры же, наоборот, топят за «положительные примеры», но аргументация у них на уровне «поверь мне, брат».

Всё это выглядит неоднозначно. Даже так называемые «детальные разборы» не убеждают, потому что написаны в том же стиле, что и реклама у стримеров, хоть и есть какие никакие аргументы. но их мало для нормизов, а осведомленные люди сами могут все зачекать. Статьи от задрота для заброта

Я не эксперт, не профессиональный автор и уж точно не претендую на звание грамотея. Но раз уж мы живем в эру нейромусора, решил вкинуть "свой" анализ. Я провел два аудита декомпилированной программы через JADX с помощью VS Code Copilot (модель Opus 4.6).

Ниже привожу всё, что выдала нейронка в качестве финального вывода. Версия программы 2.3.1

Разговор будет серьёзный. С 1 марта 2026 вся публичная информация для потребителя должна быть на русском — N 168-ФЗ. Пока что разработку это не касается, но стоит быть готовыми. Предлагаю договориться о словаре разработчиков Российской Федерации.

В прошлой статье я познакомил вас с существованием малоизвестных "суперплатформ" управления данными. На абстрактном примере реализации показал как легко кастомизируется платформа - от идеи, к готовому UI. У кого-то это вызвало отвращение, у кого-то просто шок, а кто-то увидел возможность.

Настало время на деле показать как с помощью современного стека разработки (который возможно уже через пару лет станет опять старым) - дать второе дыхание морально устаревшим системам из прошлого, взяв из них лучшее, а именно философию и надёжные концепции и при этом не страдать от старого, дурно пахнущего legacy.

В общем расскажу про импортозамещение Dassault Systèmes 3DExperience, далее Enovia, а точнее - той её части, которая на протяжении многих лет востребована многими крупными предприятиями: гибкого движка для построения бизнес-приложений, с возможностями управления жизненным циклом (без привязки к тяжелому САПР).

В 2025 году платформа VK Видео стала лидером в России по ежедневной и ежемесячной аудитории. За этим результатом стоит не только рост числа авторов и объёма контента. В его основе системное развитие технологий: мы последовательно масштабируем инфраструктуру, совершенствуем пайплайны обработки видео и инвестируем силы в стабильность воспроизведения на всех пользовательских устройствах и при любых условиях сети. Это постоянная инженерная работа, направленная на предсказуемое и стабильное качество сервиса при быстрорастущей нагрузке. 

Меня зовут Алексей Шпагин, я руководитель разработки бэкенда видеоплатформы VK. В статье расскажу о технологиях, лежащих в основе VK Видео, и жизненном цикле контента на платформе: от загрузки и обработки до доставки зрителям.