Java *

Про Unsafe в Java не слышал только ленивый, однако это не единственный магический класс в Sun/Oracle JDK, стирающий границы Java платформы и открывающий тропинки, не нанесенные на карту публичного API. Я расскажу про некоторые из них, принесшие пользу в реальных проектах. Но помните: недокументированные возможности лишают ваше приложение переносимости на другие Java платформы и, кроме того, являются потенциальным источником нетривиальных ошибок. Я даже зря написал слово «приложение». Лучше сказать, что описанные ниже классы вовсе не годятся для приложений! Скорее, они представляют интерес лишь для системного ПО и для любознательных программистов, т.е. для вас :)

Вместо введения отправляю читателя к отличной статье Использование Spring в OSGi-контейнере которая и послужила отправной точкой для практического изучения.
Итак, к делу. Рассмотрим классический вариант — есть бизнес-логика приложения и она как-то
взаимодействует с внешним миром. Используем такую связку:
клиент <-> транспорт <-> приемник <-> сериализатор/десериализатор <-> метод бизнес логики.
Сериализатор напрашивается заменяемым модулем, например сериализация в JSON или сериализация в XML.
Про бизнес-логику далее можно забыть, и сосредоточиться на связке приемника и сериализатора.
В качестве приемника используем сервлет, а для сериализатора, для простоты, используем реализацию следующего интерфейса:

Большинству разработчиков известно, что сборщик мусора в Java не является универсальным механизмом, позволяющим программисту полностью забыть о правилах использования памяти и о том, в каких случаях осуществляется его работа. Ниже описаны типичные случаи утечки памяти в java-приложениях, встречающиеся повсеместно.
Итак, о чём должен помнить каждый java-программист.

В продолжение первой статьи я добавлю еще несколько штрихов о наиболее часто встречающихся ошибках и просто плохом коде, с которым часто приходится иметь дело при работе с уже написанными проектами. Я не выносил это в первую часть, так как эти ситуации встречаются гораздо реже, но поскольку первая часть вызвала много позитивных отзывов, решил продолжить. Спасибо всем комментаторам, отзывам и замечаниям. Я постараюсь избежать допущенных ошибок. Итак, продолжим:

Buffered Streams

//медленно
InputStream is = new FileInputStream(file);
int val;
while ((val = is.read()) != -1) {
}
//быстро
InputStream is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));
int val;
while ((val = is.read()) != -1) {
}

Казалось бы — очевидная истина, неправда ли? Но как показал чужой код и опыт собеседования кандидатов, часть разработчиков определенно не понимает в чем преимущество буферизованных стримов. Кто до сих пор не разобрался — метод read() класса FileInputStream:

public native int read() throws IOException;

Согласитесь, каждый раз делать системный вызов, чтобы считать один байт несколько расточительно. Собственно для того, чтобы избежать этой проблемы и были созданы оболочки-буферы. Все что они делают — при первом вызове системного read() считывают несколько больше (в зависимости от указанного размера буфера, котрый по умолчанию равен 8 кб) и при следующем вызове read() считывают данные уже из буфера. Прирост производительности — на порядок. Системные вызовы, на самом деле, это не всегда плохо, например:

System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length);

В случае копированния массива — системный метод будет гораздо быстрей реализованного на java. И еще — считывайте данные порциями, а не по байтам, это тоже позволит прилично сэкономить.

Доброго всем времени суток! При написании программы, которая так или иначе будет взаимодействовать с базой данных, пользуются разными средствами. Это и старый добрый jdbc, также применяют: EclipseLink,TopLink, iBatis (уже MyBatis), Spring Framework и конечно же герой нашей статьи — Hibernate. Конечно я здесь перечислил не все средства работы с базой данных, но постарался указать самые распространенные. В данной статье будет показано, как при помощи Hibernate вызывать хранимые процедуры, маппить как таблицы, так и запросы к классам. В качестве подопытной базы данных возьмем Oracle.

Совершенство достигается не тогда, когда уже нечего прибавить,
а когда уже ничего нельзя отнять.
Антуан де Сент-Экзюпери, Ветер, песок и звезды, 1939

Часто приходится проектировать и разрабатывать пакеты ввода/вывода для приложений на Java. С одной стороны есть java.io, которого бывает более чем достаточно. Однако, на практике редко удается обойтись набором стандартных классов и интерфейсов.

В статье, приводится практический пример идеи для реализации пакетов ввода/вывода на платформе Java.

Я уже достаточно много лет занимаюсь разработкой на java и повидал довольно много чужого кода. Как это не странно, но постоянно от одного проекта к другому я вижу одни и те же проблемы. Этот топик — попытка ликбеза в наиболее часто используемых конструкциях языка. Часть описанного — это довольно банальные вещи, тем не менее, как показывает мой опыт, все эти банальности до сих пор актуальны. Надеюсь, статья пригодится многим java программистам. Итак, поехали:

new vs valueOf

//медленно
Integer i = new Integer(100);
Long l = new Long(100);
String s = new String("A");

//быстро
Integer i = Integer.valueOf(100);
Long l = 100L;//это тоже самое что Long.valueOf(100L);
String s = "A";

Старайтесь всегда использовать метод valueOf вместо конструктора в стандартных классах оболочках примитивных типов, кроме случаев, когда вам нужно конкретно выделить память под новое значение. Это связано с тем, что все они, кроме чисел с плавающей точкой, от Byte до Long имеют кеш. По умолчанию этот кеш содержит значения от -128 до 127. Следовательно, если ваше значение попадает в этот диапазон, то значение вернется из кеша. Значение из кеша достается в 3.5 раза быстрее чем при использовании конструктора + экономия памяти. Помимо этого, наиболее часто используемые значения могут также быть закэшированы компилятором и виртуальной машиной. В случае, если ваше приложение очень часто использует целые типы, можно увеличить кеш для Integer через системное свойство «java.lang.Integer.IntegerCache.high», а так же через параметр виртуальной машины -XX:AutoBoxCacheMax=<size>.

Xtend

Xtend представляет собой статически типизированный язык программирования от команды Eclipse, который обладает тесной интеграцией и работает поверх JVM. Его корни лежат в языке программирования Java (кто бы мог подумать). Xtend обладает рядом концептуальных улучшений:

• Выведение типов — нет необходимости постоянно указывать сигнатуры типов.
• Полная поддержка Java Generics — включая все соответствия и правила приведения.
• Замыкания — приятный синтаксис для анонимных классов.
• Перегрузка операторов — позволяет писать более выразительный код.
• Улучшенные switch выражения — на основе типов и приведения.
• Каждое выражение имеет значение (en. «No statements — Everything is an expression»).
• Шаблоны — с поддержкой пробелов.
• Поддержка расширений — JSR-330.
• Доступ к свойствам — синтаксический сахар над get/set.
• Полиморфный вызов методов.
• Транслируется в Java код, а не Bytecode — корректная работа с кодом, предназначенным для пратформ, таких как Android или GWT.

У разработчиков не стоит цели заменить Java. Библиотека Xtend является тонким слоем над JDK и работает равносильно с Java и Xtend. Разумеется, разработчики предоставляют современную IDE на основе Eclipse.

Сегодня пятница (а в России еще и выходной). Поэтому вместо кода послушайте рэп «Java Life»



UPD: divX дал ссылку на текст и видео, как снимался клип.

Наверняка многие из вас сталкивались с проблемой хранения перечислений в базе данных, возникающей при попытке реализации удобного способа работы с разного рода служебными справочниками — статусами, типами объектов и так далее.

Суть её очень проста: если хранить перечисления как сущности (@Entity), то с ними получается крайне неудобно работать, база данных нагружается лишними запросами даже несмотря на кэширование, а сами запросы к БД усложняются лишними JOIN'ами. Если же перечисление определять как enum, то с ними становится удобно работать, но возникает проблема синхронизации с базой данных и отслеживания ошибок таковой синхронизации.

Особенно актуально это в том случае, когда поле, содержащее перечисление, аннотировано как @Enumerated(EnumType.ORDINAL) — всё мгновенно ломается при смене порядка объявления значений. Если же мы храним значения в строковом виде — как @Enumerated(EnumType.STRING) — возникает проблема скорости доступа, так как индексы по строковым полям менее эффективны и занимают больше места. Более того, вне зависимости от способа хранения значения поля при отсутствии в базе данных таблицы со списком допустимых значений мы никак не защищены от некорректных или устаревших данных и, как следствие, проблем.

Однако сама идея хранения в базе данных заманчива простотой построения запросов вручную, очень ценной при отладке ПО или решении сложных ситуаций. Когда можно написать не просто SELECT id, title FROM product WHERE status = 5, а, скажем, SELECT id, title FROM product JOIN status ON status.id = product.status_id WHERE status.code = 'NEW' — это очень ценно. В том числе и тем, что мы всегда можем быть уверены в том, что status_id содержит корректное значение, если поставим FOREIGN KEY.

На самом деле, существует очень простое и изящное решение этой проблемы, убивающее сразу всех зайцев.

В этом месяце я сдавал экзамен SCJP. В этом топике я расскажу о подготовке и экзамене.
В основном для тех, кто собирается сдавать и кому нужно больше информации об этом.

Уточнение

Так как Sun'a больше нет, то и экзамена SCJP тоже нет. Теперь он значится так:
1Z0-851 Java Standard Edition 6 Programmer Certified Professional Exam.

Предисловие

Считается, что unit-тесты не должны использовать реальных объектов (т.е. подключений к базам данных, сетевых сокетов и подобного рода ресурсов). На этой почве развилось очень много холиваров — надо тестировать код, работающий с базами данных, или это плохой тон. Если тестировать, то можно ли это называть Unit-тестирование или это функциональное тестирование (или интеграционное, т.к. мы тестируем совместную работу двух программных сред/модулей). Споры и баталии не утихают. Я же попрошу читателей не отвлекаться на священные войны, а принять этот материал как пищу для размышления. Давайте не будем забывать, что описанное мною лишь инструмент, его применимость определяется задачей.

Выбор инструментов

Пожалуй самое сложное в Unit-тестировании — это проверка кода, работающего с подключениями к базам данных (по большому счету, проверка кода, работающего с внешними объектами). Да, можно использовать mock'и взамен подключений, но если у вас более одной операции с JDBC-провайдером, то вы с большей вероятностью сделаете ошибку в mock-объекте, чем отловите ее в коде при помощи последнего. Что же остается? Использовать реальные базы данных тоже нехорошо, ведь сервер БД в репозиторий не положишь… А если я скажу, что очень даже положишь, и он уже там находится? Решение нашей проблемы — HSQLDB.

HSQLDB — это реляционная база данных полностью написанная на Java. При этом, что очень примечательно, сервер базы данных может подниматься как отдельным инстансом, так и создаваться внутри Java-приложения. Небольшой размер и возможность полностью хранить всю базу данных в памяти (по умолчанию) делают HSQLDB идеальным сервером БД для Unit-тестирования. С учетом того, что с точки зрения JDBC и ORM реализация СУБД не имеет значения (если вы придерживаетесь стандарта SQL и не злоупотребляете расширениями движков СУБД), то мы с легкостью сможем подменить подключение к PostgreSQL или Oracle на соединение с HSQLDB при Unit-тестировании.

Хорошо, предположим, что у нас есть база данных, полностью размещающаяся в памяти и потребляющая минимальное количество ресурсов. Перед проведением тестов ее нужно заполнить данными, и желательно это делать методом более универсальным, чем написание SQL-запросов. Нам так же нужно проверять состояние базы данных после проведения операций над ней. Получать из нее данные и сверять их с эталоном вручную, согласитесь, идея крайне плохая. Поэтому, для решения проблемы инициализации и проверки результатов операции была создана библиотека DBUnit, идеально подходящая для автоматизации инициализации базы данных и последующей сверки наборов данных.

Так уж сложилось, что до недавнего времени все проекты, написанные мною на Java я собирал, кхм, за меня собирал NetBeans. И меня такой расклад вещей вполне устраивал: после сборки всего проекта всё аккуратно складывалось в директорию dist со всеми подвязанными библиотеками, оставалось накидать туда пользовательской документации, необходимых native-библиотек (например от Firebird) и в путь, т.е. всё в архив. Когда то я делал это вручную, потом велосипедом, а потом уже Maven'ом. Под катом находится история о том, как же я пришел в стан maven и что из этого получилось.

Сколько раз мне приходилось настраивать GC, чтобы вылечить приложение, у которого время от времени случается приступ, и оно перестает временно выполнять свои функции. Работа, скажу, не самая занимательная и требует хорошего знания матчасти. В данном топике я опишу какие еще есть способы решения данной проблемы.

О чем эта статья?

Эта статья о том:

1. Что такое релиз?
2. Как нумеруются релизы?
3. Зачем при релизе нужен бранч?
4. Почему релиз это больше, чем просто jar (war, ear, zip, etc)?
5. Что такое maven-release-plugin?
6. Делаем бранч c помощью release:branch.
7. Подготовка к релизу с помощью release:prepare.
8. Выпускаем релиз с помощью release:perform.

Для чтения и понимания этой статьи я рекомендую освежить свои знания по Maven. Многие термины могут быть непонятны без понимания этой технологии.

В своем предыдущем посте мой коллега попытался расскрыть идею положительного влияния "фашизма" в коде на примере одного из проверочных модулей (чеков). Вместе с примером была предоставлена наша сборка плагина с некоторым расширением. Наша команда разработала ряд новых чеков и упростила установку в Eclipse.

Введение

В это статье освещается работа UDP Tracker Protocol. Все примеры, приведенные в статье, будут на Java с использованием NIO-фреймворка Netty. В качестве БД взята MongoDB.

Обычно торрент-трекеры работают через протокол HTTP, передавая данные посредством GET-запросов. Работа трекера по протоколу UDP позволяет существенно сократить траффик (более чем в 2 раза), а так же избавиться от ограничения на количество одновременных соединений, которое накладывает протокол TCP.

Ссылка на UDP-трекер в клиенте может выглядеть так: udp://tracker.openbittorrent.com:80/announce, где на месте announce может быть что угодно (либо вообще ничего). А вот указание порта обязательно, в отличие от HTTP трекера.

Придя в большой проект, использующий в качествe графического интерфейса Swing, я понял, что разобраться в логике и связах между компонентами JDialog или JFrame довольно таки не просто. И всё то время, что я разбирался с этим кодом я пытался найти какое-то универсальное решение, которое бы позволило избежать сложности связей между элементами интерфейса.

Тут приспичило мне периодически запускать некоторый код в небольшом проектике написанном на Spring Framework. Я уж было приготовился по старой памяти (еще со спринга 2.x) к долгому прикручиванию quartz-а и написании кучи конфигов на xml, как оказалось все значительно проще

В ходе моей работы в компании DataArt я, в числе прочего, занимаюсь менторской деятельностью. В частности это включает в себя проверку учебных заданий сделанных практикантами. В последнее время в заданиях наметилась тенденция «странного» использования логеров. Мы с коллегами решили включить в текст задания ссылку на статью с описанием java logging best practices, но оказалось, что такой статьи в которой бы просто и без лишних деталей на практике объяснялось бы как надо писать в лог на Java, вот так вот с ходу не находится.

Данная статья не содержит каких-то откровений, в ней не рассматриваются тонкости какого либо из многочисленных java logging frameworks. Здесь рассказываю как записать в лог так, чтобы это не вызвало удивления у Ваших коллег, основная цель написания включить ее в список обязательного чтения для практикантов. Если все еще интересно, читайте дальше