Java *

В этой статье мы подробно рассмотрим все ключевые параметры OpenSearch, включая дашборды, документы, индексы, узлы, кластеры, шардирование, инвертированные индексы и сам процесс индексации. Понимание этих аспектов позволит максимально эффективно использовать OpenSearch для решения задач поиска и анализа данных в любых проектах.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Ляшенко, я старший разработчик IBS. В эпоху, когда объемы данных растут с каждым днем, эффективный поиск информации становится критически важным для бизнеса и разработчиков. OpenSearch как мощный инструмент для полнотекстового поиска и аналитики предлагает гибкие решения для работы с большими массивами данных. Чтобы наглядно продемонстрировать его работу, я создал pet-проект с поиском по библиотеке книг и фильмов. Но сначала немного теории.

RecyclerView умеет превращать обычные операции с данными в плавные анимации. Когда вы добавляете элемент в список, остальные элементы плавно расступаются. При удалении — схлопываются. Эта магия происходит благодаря ItemAnimator — механизму, который я сегодня разберу до последнего винтика.

В этой статье мы погрузимся в архитектуру системы анимаций RecyclerView, проследим путь от вызова notifyItemInserted() до финальной анимации на экране.

Команда Spring АйО в новом переводе разобрала популярный аргумент «я просто использую SQL» и объяснила, почему Hibernate — это не замена, а дополнение к нативным запросам. А ещё — когда ORM действительно необходим, а когда можно без него обойтись.

Мы рады объявить о выпуске Jmix 2.6, который включает новую функциональность, улучшения и оптимизацию производительности. Этот релиз приносит значительные обновления в Jmix Studio, представляет новые UI-компоненты и повышает продуктивность благодаря умным инструментам и интеграциям.

Ниже представлен краткий обзор ключевых возможностей Jmix 2.6.

В современных приложениях централизованная аутентификация и авторизация играют ключевую роль в обеспечении безопасности и удобства пользователей. Именно с такой задачей мы столкнулись в компании NAUKA при создании "Платформы" — экосистемы, предназначенной для функционирования наших решений и разработки собственных прикладных приложений. В качестве основного компонента системы аутентификации и авторизации был выбран Spring Authorization Server.

Настоящая статья - это небольшой практический обзор реализации SSO-сервера на основе технологии Spring Authorization Server с акцентом на решении типовых проблем, которые возникают при её использовании в реальной системе. Мы рассмотрим как технические детали, так и архитектурные решения, которые помогут создать надежный и масштабируемый сервер авторизации.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, я бэкенд-разработчик в SENSE и последние 10 лет пишу серверную часть на Java. Эта статья — продолжение серии гайдов по Spring GraphQL, где в первой части мы с нуля подняли проект и подключили GraphQL к Spring Boot, а во второй разобрались с SchemaMapping, DataLoader и реализацией запросов посложнее.

Сегодня двигаемся дальше: разберём валидацию данных, работу с заголовками (headers), обработку ошибок, подключение кастомных скаляров и директив. А ещё посмотрим, как работать с интерфейсами и union-типами, и напишем клиент для GraphQL-сервиса.

Поехали!

Достаточно большой период времени занимался технической поддержкой СУБД Oracle. Накопилось некоторое количество историй и заметок на полях по этому поводу, не могу не поделиться ими с вами. В общем — садимся по удобнее, берем попкорн, чашку горячего чая или кофе.. Дело было так.

Обычно Java‑агенты используются для сбора телеметрии, логирования, профилирования, каких‑то ультрабыстрых хотфиксов и прочих скучных вещей.

Но сегодня мы исследуем приложение Java‑агент, которое модифицирует код другого Java‑приложения «на лету» и создано для обхода лицензионных ограничений. Называть его мы будем «агент», «вредоносный агент» и т. п.

Меня зовут Сергей Капустин, тимлид бэкэнд-команды продукта Data Ocean Cluster Manager вендора Data Sapience.

Код в нашем примере будет максимально обезличен.

Эта тема рассматривается исключительно в целях исследования вопросов безопасности приложений и этичного использования инструментов изменения кода во время компиляции.

В конце я предложу примеры методов отслеживания несанкционированного вмешательства в Java‑приложение, а также методов противодействия, чтобы избавиться от рисков, которые мы обнаружим в процессе исследования.

Привет, Хабр. Меня зовут Михаил Тимошкин. Я тимлид в команде Тематических каналов в Дзене.

Одна из классических головных болей при создании сервиса — синхронизация кода приложения со схемой БД. Есть много инструментов для управления изменениями схемы базы данных, таких как Liquibase или Flyway, для которых существуют плагины с кодогенерацией. Но что, если на проекте ничего подобного нет? Хорошая новость в том, что даже в такой ситуации можно найти эффективное решение! В этом мы убедились на собственном опыте при переходе с Hibernate на jOOQ.

В этой статье я расскажу, с какой проблемой мы столкнулись, какие решения рассматривали и что получили в итоге.

Как исполнять Python внутри Spring Boot?

Я прошёл путь от сырых AOP-костылей до production-ready библиотеки с REST, gRPC и безопасным исполнением скриптов. В статье: опыт, архитектура и базовые примеры использования.

Это вторая часть цикла «Исследование возможностей ИИ писать код». И она особенная: GPT-4o, о котором пойдёт речь, уже снимали с полок, а затем вернули под давлением жалоб пользователей, но это лишь временная передышка. Модель официально заменена GPT-5 и в любой момент она снова может исчезнуть. Поэтому то, что вы читаете, это скорее исторический снимок работы с устаревшей моделью.

Сегодня я рассмотрю основы парсинга на Java, используя как пример Яндекс Карты.

В этой статье мы рассмотрим, что такое HTTP и какие бывают методы запроса, как работать с HttpClient в Java 11+, как отправлять GET и POST-запросы, как обрабатывать HTTP-ответы и извлекать данные, и как всё это можно использовать для парсинга данных с внешнего сервера на примере Яндекс Карт.

В этом посте я покажу, как использовать Continue Plugin вместо GitHub Copilot, подключив к нему собственную локальную модель LLM без доступа к интернету. Такой подход обеспечивает максимальную конфиденциальность: ни IDE, ни LM Studio не имеют возможности передавать ваши файлы в облако.

Никакой сети – всё работает только в вашем компьютере.

Уже как три года я работаю над проектом со стеком Kotlin, Spring Boot, Maven. Все начиналось как небольшая учебная практика в вузе на коленке за пару недель и разрослось в приличную систему, которая уже использовалась по всей России.

В связи с ростом проекта, монорепозитория стало мало и появилась необходимость часть логики выделять в отдельные репозитории. Вот здесь и возникает вопрос: как управлять этими зависимостями?

Стандартный Jigsaw-метод хорош для деревень, но пасует перед гигантскими .nbt-файлами, вызывая лаги и вылеты. Столкнувшись с этим, я отказался от JSON-конфигураций и написал свой класс Structure. В статье разберу, как с помощью чистого Java-кода заставить Forge генерировать огромные строения и не наступить на мои грабли с mods.toml.

Привет! Меня зовут Сергей и я техлид. Причем уже долгое время. За время своей работы я успел поработать с разными решениями, надо разными проектами и столкнуться с разными задачами. Проекты я всегда старался выбирать свежие. Когда надо построить большую и сложную систему с нуля.

Идея этой статьи пришла ко мне год назад. При посещении Highload я был у стенда одной большой компании, которая очень любит алгоритмы. На нем предлагалась решить архитектурную задачу за мерч. Когда дошла очередь до меня, мне выпала задача — построить онлайн редактор с нуля. Это отличный вариант! Как раз такое мне уже приходилось проектировать. В процессе решения, автор задачи сказал, что я усложняю и вообще онлайн редктор — это гораздо проще. После разбора нескольких корнер кейсов, он согласился, что это всего лишь первый взгляд. Далее уже достаточно долго мы обсуждали а как вообще можно построить онлайн редактор. В тот момент и появилась идея поделиться своим опытом публично, но вот только сейчас дошли руки. Итак, приступим.

Привет! Меня зовут Игнат. В этой статье я расскажу про разработку адаптера для работы с EGTS-протоколом (Era Glonass Telematics Standard), который можно использовать для передачии телеметрии курьеров из курьерских служб в РНИС (РНИС - государственная информационная система «Единая региональная навигационно-информационная система города Москвы»). Код написан на Kotlin и подходит для использования в Java и Kotlin приложениях. Простота подключения модуля привела к идее вынести проект в опенсорс, чтобы его могли использовать курьерские службы с бэкендом на jvm. Поехали!

Большинство enterprise-приложений работают с БД в том или ином виде. Чаще всего в качестве БД выступает реляционная DBMS, например, PostgreSQL или Oracle. Относительно часто для доступа к данным используют Hibernate. Ранее он предлагал только одну спецификацию — JPA (Java Persistence API), она же Jakarta. Но теперь Hibernate реализует ещё и Jakarta Data.

Jakarta Data — это новая спецификация под зонтиком проекта Jakarta EE (как и JPA), которая упрощает интеграцию данных в корпоративных Java-приложениях. Обе эти спецификации разрабатывает Eclipse Foundation, и в частности Gavin King, создатель Hibernate.

Большинство разработчиков привыкли работать с Hibernate именно через Spring Data JPA. Изначально, когда только обсуждали спецификацию Jakarta Data, Spring Data (не обязательно JPA) была одним из тех проектов, который, в перспективе, мог бы реализовать спецификацию Jakarta Data. Но этого не произошло, и, несмотря на то, что изначально команда Spring Data была вовлечена в процесс создания спецификации, они отказались от идеи реализовывать Jakarta Data, и та стала развиваться самостоятельно. Сегодня Jakarta Data применяют в Hibernate, Open Liberty и ряде более мелких решений. Как же так вышло?

Меня зовут Михаил Поливаха, я практикующий инженер и активный коммитер Spring Data. В этой статье я расскажу об особенностях Jakarta Data, как она появилась и чем отличается от конкурентных решений. Я также расскажу, что помешало команде Spring Data реализовать Jakarta Data, и что же нас ждёт дальше.

Привет, Хабр! В последнем обновлении Veai мы добавили AI-агента для написания кода. В этой статье расскажем, что он умеет и как мы сами его используем.

Пару месяцев назад в нашем плагине не было AI‑агента, а был только ассистент для генерации тестов. И пока агент не появился, в работе мы использовали другие известные плагины. Лично мне очень нравился Copilot, из‑за своего минималистичного интерфейса и контроля за контекстом. Однако фичи копайлота в первую очередь доезжали до VSCode, а пользователю IntelliJ IDEA приходилось дожидаться их месяцами. Поэтому для прототипирования и скаффолдинга, написания бойлерплейтного кода с помощью AI‑агентов мне приходилось переключаться между любимой средой разработки и IntelliJ, что было несколько неудобно.

С появлением своего AI‑агента пошло легче: можно было нажаловаться тимлиду Серёже, который затем осознанно и вдумчиво хакал очередной юзкейс. Со временем отладили настолько, что использовать внешние инструменты не приходится, свой стал работать достаточно хорошо. Дальше покажем, что он может, расскажем о приятных фишках, которые мы сделали для себя, чуть‑чуть о реальном опыте работы с ассистентом.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, я бэкенд-разработчик в SENSE и последние 10 лет пишу серверную часть на Java. Эта статья — продолжение первой части гайда по Spring GraphQL, где мы с нуля подняли проект и подключили GraphQL к Spring Boot.

Теперь углубимся в разработку полноценного API: создадим более сложную схему с вложенными типами и связями между ними, реализуем запросы с фильтрацией, добавим мутации для изменения данных и затронем важные аспекты производительности.

Поехали!