Java *

В какой‑то момент простого дашборда уже не хватает. Хочется, чтобы метрики не просто «где‑то красиво лежали», а сами приходили и били в лицо, когда что‑то пошло не так.

Разберёмся с Grafana Unified Alerting, expressions, темплейтами уведомлений и типичными ошибками, которые легко словить, если вы впервые лезете в алерты.

Многие промышленные системы ТЭК десятилетиями держались на Java. И это помогло им избежать полного ребилда. Если коротко: нефтегазовые компании в России не стали переписывать свои системы с нуля — они просто остались на Java. Только теперь — на отечественной.

Жил-был в 2000-2005(-2010) годах такой пет-проект - графический пиксель-арт редактор для J2ME мобильных телефонов - PaintCAD (смесь паинта и системы, управляемой с телефонной клавиатуры, ползающей курсором по рисунку, рисующей и применяющей эффекты, обрабатывающей изображения, создающей GIF-анимации, растровые PCF-шрифты и т.д.).

В микросервисной архитектуре мы постоянно сталкиваемся с задачей: сохранить изменения в базе и гарантированно отправить событие в Kafka. На первый взгляд звучит просто — сделал транзакцию, отправил сообщение, закоммитил. Но в реальности между базой данных и брокером сообщений никакой общей транзакции нет.

В этой статье я покажу, как я вынес всю логику Transaction Outbox в отдельный Spring Boot Starter, который можно подключить одной зависимостью. Он создаёт таблицу Outbox, конфигурирует шедулер, отвечает за отправку в Kafka и очистку, позволяя микросервисам сосредоточиться только на бизнес-логике.

В этой статье я разберу решение задачи сопоставления строки шаблону с регулярным выражением, которая предлагается сайтом LeetCode под номером 10.

В новом переводе от команды Spring АйО Пунит Патвари недавно принял предложение о работе в Atlassian на должность ведущего инженера-программиста (Principal Software Engineer). За три месяца он прошёл более 60 собеседований в 11 компаниях, как он мне рассказал, и отказался ещё от трёх процессов после того, как согласился на предложение от Atlassian — включая собеседование в Meta*.

* Meta признана экстремистcкой организацией в России

Некоторое время назад я немного поэкспериментировала, пытаясь научиться декомпилировать файлы классов Java более эффективно, чем позволяют традиционные инструменты, предназначенные для этого — например, Vineflower. В конце концов, я написала статью, в которой изложила мой подход к декомпиляции потока управления. Мои находки позволили значительно ускорить работу получившегося у меня прототипа.  

На тот момент я полагала, что этот метод не составит труда расширить и на декомпиляцию потока управления, возникающего при обработке исключений — то есть, что ему будут поддаваться блоки try…catch. В ретроспективе признаю: следовало ожидать, что это будет не так просто. Оказывается, здесь возникает множество пограничных случаев, варьирующихся от странного поведения javac до последствий, отражающихся на самой структуре JVM и формате файлов классов. Всё это – серьёзные осложнения. В данном посте я разберу все эти детали, расскажу, почему простые решения не работают, и на каком подходе я в итоге остановилась.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, и сегодня я хочу поделиться историей о своём пет‑проекте A‑Zero. Истории про провалы традиционно интереснее историй об успехах, и моя как раз такая (почти). Довольно бодро начинавшийся проект чуть было не свёл меня с ума из‑за одной единственной фичи, «просочившейся» в MVP, и сейчас я расскажу, как я из этого выкарабкался и чему научился по дороге.

Всем привет, сегодня я хотел бы поделиться с вами историей про Spring пагинацию, почему она ужасна, как она вызвала кучу проблем и как ее починить.

Автор: Денис Аветисян

Первое масштабное исследование показывает, как нейросети справляются с задачей рефакторинга программного кода.

Почему exactly-once — это миф? Как защититься от дубликатов в распределённых системах?

Продолжаем работу с Kafka на практике и рассматриваем более интересные темы.

Всем привет, сегодня я расскажу как подключить LLMку через докер в ваш проект под разные задачи, необязательно это будет написание кода или тестов, возможно, вы захотите решать просто бытовые задачи или развлечься с ИИ.

Мы будем использовать Java/Kotlin + Docker + Ollama.

Привет! Меня зовут — Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них.

Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что‑то добавили при отладке, что‑то прилетело из чужой либы, что‑то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость.

В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся.

Java-разработчикам теперь доступен мощный инструментарий для работы с агентными ИИ-системами: Spring AI представила проекты Agents и Bench. В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как первый обеспечивает удобную абстракцию для работы с CLI ИИ-агентами, а второй — предлагает реалистичные бенчмарки для оценки их эффективности в задачах enterprise-разработки.

В мире микросервисной архитектуры качественная документация API — это не роскошь, а необходимость. Она ускоряет интеграцию, снижает количество ошибок и упрощает жизнь как разработчикам, так и потребителям вашего сервиса. Исторически документация часто отставала от кода, но с появлением стандарта OpenAPI (ex‑Swagger) и его глубокой интеграции с экосистемой Spring этот процесс можно полностью автоматизировать.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как профессионально подойти к документированию API, используя связку OpenAPI и Spring Boot. Чтобы материал был максимально практическим, мы создадим простой PersonService и на его примере покажем, как из кода генерируется всегда актуальная и интерактивная документация.

Всем привет! Я работаю разработчиком Java в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Приглашаю вас погрузиться в увлекательную тему оптимизации запросов в Spring Data — использование проекций. Если вы часто сталкиваетесь с необходимостью выборки лишь нескольких конкретных полей из большой сущности, понимая, насколько ресурсозатратно извлечение всей структуры целиком, этот материал специально для вас.

Всем привет, сегодня я бы хотел поговорить про JOOQ для чего, зачем и почему и немного сравнить его с Hibernate, Spring data JPA. Долгое время я работал только с Hibernate, Spring data JPA и думал, что лучше них не будет и конкурентов ТОЧНО НЕТ, пока не встретил JOOQ. Сегодня расскажу подробнее что за инструмент, как его лучше приготовить и когда выбрать.

Скоро в Java (предположительно, что уже непосредственно в JDK 26) попадут изменения, которые сначала будут выдавать warning-и при попытках изменения final полей, а потом и вовсе запретят изменения final полей в общем случае (это уже, предположительно, в следующих релизах).

Я периодически катаюсь на различные европейские конференции, и уже давольно давно на них от ключевых архитекторов Java, таких как Brian Goetz, Stuart Marks (довольно известный на конференциях по прозвищу "Dr. Deprecator"), Mark Reinhold и др. превалировал сентимент, который впоследствии переродился в идеалогию под названием "Integrity By Default". В рамках Spring Айо мы уже как-то вскольз о ней упоминали, но не формализовывали. Я предлагаю сначала начать с неё, и потом уже раскручивать непосредственно всю эпопею с final в Java.

API.

Это слово звучит в каждой IT-статье, в каждой вакансии, в каждом разговоре разрабов. Но когда гуглишь, что это, вываливается тонна заумных определений про «программные интерфейсы приложений», от которых мозг плавится.

Так что сегодня объясню, что такое API, так, что ты точно поймешь: на простых примерах, интересно, да еще и с крутой графикой. Уже через несколько минут ты будешь великолепно знать, что такое API и как создать свой собственный.

Python идеален для быстрых LLM-прототипов, но в enterprise он часто не справляется с нагрузкой, SLA и требованиями к безопасности.

Как мы заменили Python в критическом пути инференса на JVM, запустили fine-tuned 3B-модель на CPU и снизили стоимость обработки документов в 40 раз, сохранив полный контроль над данными.