Java *

Виртуальные потоки вызвали большой интерес в сообществе разработчиков Java, включая такие фреймворки, как Open Liberty. Команда инженеров по производительности Liberty провела оценку, чтобы выяснить, может ли эта новая фича принести пользу пользователям или даже потенциально заменить текущую логику пула потоков, используемую в среде выполнения Liberty. Как минимум, мы хотели лучше понять технологию виртуальных потоков и её производительность, чтобы предоставить обоснованные рекомендации пользователям Liberty.

В этой статье представлены наши результаты, включая:

- Обзор реализации виртуальных потоков в Java
- Обзор текущей технологии пула потоков в Liberty
- Оценку по ряду показателей производительности, включая неожиданные наблюдения
- Сводный обзор наших выводов

20 октября после продолжительной борьбы с глиобластомой скончался первоначальный автор декомпилятора Java Fernflower Стивер.

Стивер был немецким программистом русского происхождения, в основном разрабатывавшим программное обеспечение для медицинского оборудования. Двадцать лет назад у него появился глубокий профессиональный интерес к внутренним устройствам виртуальной машины Java. Вы можете помнить его исследовательские записи в блоге, например, эту (на русском) от 2006 года о том, как настроить иерархию классов Java с помощью Unsafe, когда Java 1.5 только вышла. Примерно в 2008 году Стивер увлекся декомпиляцией Java.

В то время ландшафт декомпиляции Java был очень беден. Время первого поколения декомпиляторов, таких как JAD или JODE, подходило к концу. В то время как Java как язык развивался, существующие декомпиляторы в основном не поддерживались, что затрудняло работу с новыми языковыми конструкциями, такие как операторы утверждений, аннотации и универсальные типы. Более того, прекращение поддержки инструкций JSR/RET в байт-коде Java привело к существенной разнице в том, как компилируются блоки try-finally. Декомпиляторы не смогли обрабатывать новый байт-код.

Еще одной большой проблемой существующих декомпиляторов был их подход к декомпиляции. Они просто искали определенные шаблоны байт-кода и переводили их в соответствующие операторы и выражения Java. Несмотря на простоту, этот подход является нестабильным - любое незначительное семантически эквивалентное изменение в сгенерированном байт-коде делало надлежащую декомпиляцию невозможной. Это серьезно ограничивало применение декомпилятора.

Привет, Хабр! Меня зовут Константинов Александр, я Android-разработчик в «Студии Олега Чулакова». Сегодня мы сравим операторы RxJava 3 и Flow. Статья будет полезна как для изучения операторов, так и для более легкого перехода с RxJava на Flow.

Это предупреждение, которое выведет хибернейт, если для осуществления пагинации ему придется загрузить ВСЕ данные из таблицы, а не по одной странице.

Команда Spring АйО перевела статью, раскрывающую преимущества использования OpenTelemetry для мониторинга и трассировки Spring Boot приложений.

В статье показано, как интеграция с OpenTelemetry с использованием OTLP и других компонентов позволяет легко встроить стандартизированный сбор метрик, логов и трассировок в экосистему Spring.

В первом выпуске подкаста Spring АйО в студии собрались 4 эксперта сообщества, чтобы попытаться раз и навсегда ответить на вопрос: "Чем же для нас стал Spring: эволюцией или революцией?"

Привет, Хабр!

В этой статье наш взор упадет на на Tribuo — библиотеку машинного обучения на Java от Oracle.

Tribuo поддерживает различные алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Но сегодня мы сосредоточимся на регрессии — фундаментальной задаче, которая позволяет предсказывать непрерывные значения. Одним из главных плюсов Tribuo является её удобный API, который позволяет быстро строить модели и оценивать их эффективность.

В продолжении статьи автор углубляется в возможности генерации с поддержкой поиска (RAG), чтобы LLM могла учесть некоторую контекстуальную информацию данных, первоначально невходившую в ее обучающую выборку.

В новом переводе от команды Spring АйО рассматривается польза Spring AI и хранилища векторов, благодаря которым система не просто сопоставляет ключевые слова, но и понимает смысловые запросы пользователей, делая взаимодействие с приложением еще более естественным.

Микросервисная архитектура — это новый черный: кажется, уже все бигтехи пилят монолиты на сервисы и и ищут гошников в штат. Спрос рождает предложение — всё больше ребят переходят с других бэкенд-языков на Golang. 

Мы попросили наших разработчиков поделиться своим опытом перехода на Go и рассказать, почему они решили освоить новый язык программирования, какие плюсы и минусы видят в нём, дал ли переход на Go буст в новых карьерных возможностях и кому и в каких случаях они бы они советовали освоить golang. 

Эта статья может быть полезна тем, кто тоже хочет добавить Go в копилку знаний, но пока не решился. Приступим!

Привет! Особенно @kesn, сейчас расскажу почему!

Ко мне в телеграмм постучалась очень приветливая и милая девушка HR из Яндекса, с предложением о работе. Я очень обрадовалась, особенно потому, что рынок IT в 2023 очень нестандартный :)

Созвонились на 15 минут, мне рассказали об этапах - три алгоритмических интервью, по две задачи в течение часа, третье - с независимым экспертом Яндекса и на целых 1,5 часа. Скинули ссылки на leetcode, CodeRun, пара видео с разбором задачек на доске с фломастером и статья Яндекса о том, как они нанимают бэкэнд разработчиков.

Я просмотрела эти материалы и достаточно быстро нашла статью. Хм, интересно! Изначально у меня не было высоких ожиданий относительно интервью, у меня двухлетний опыт Java разработки, и нет идей как алгоритмический live-coding в три этапа поможет вычленить нужного проекту кандидата. И да, я не готовилась.

Интервью 1. Очень приятный молодой человек, прекрасно вел интервью и поддерживал, так как видел мое волнение. 

При разработке микросервисов рано или поздно возникает вопрос о специализированном микросервисе, через который проходят запросы и маршрутизируются в нужный. Это необходимо не только с точки зрения безопасности (в одной точке аудита можно увидеть все нужные события), но так же с точки зрения производительности. Ваш микросервис выполняющий важную функцию наверняка использует массу ресурсов, например подключения к БД - даже если обработка плохого запроса не требует подключения к БД, то она гарантированно ворует ресурс ЦП. Разумеется можно покупать все более производительные сервера, но такой путь ни к чему не приведет.

Если вас интересует эта тема, то добро пожаловать под кат.

Подключение к GigaChat API на Java: пошаговое руководство.

В этой статье я расскажу о том, как подключиться к API GigaChat в IntelliJ IDEA на Java и настроить безопасное соединение с использованием SSL-сертификатов, чтобы получать ответы от GigaChat в своем приложении.

Дисклеймер: если ты продвинутый разработчик с Х годами опыта, пожалуйста, закрой эту статью. Здесь ты не найдешь абсолютно ничего полезного для себя.

Итак, небольшое вступление. Когда мне впервые пришлось делать коммит на GitHub, я помню, что перерыла кучу источников, и везде все было как-то не так, как в итоге сделала я.

В этой статье я расскажу о том, как сделать первый коммит на GitHub, и как делать последующие. Только мой опыт и сочетание консоли и фич IntelliJ Idea + у меня mac os, поэтому здесь именно про него (важно для установки).

Погнали.

Если вы когда-нибудь писали «Hello World» на Java (или любом другом C-подобном языке), то наверняка делали это в статическом методе main. Этот метод вызывается в JVM и является точкой входа любой Java программы.

Но при разработке приложений для Android вы возможно, как и я до недавнего времени, ни разу метод main не встречали. Создается ощущение, что его вообще не существует, а при нажатии на иконку в лаунчере наши Application и Activity создаются какими-то волшебными гномами, спрятанными в устройстве.

DSL — это то, что делает Kafka Streams таким простым и позволяет подняться на более высокий уровень абстракции.

Команда Spring АйО перевела статью об исследовании Uplevel, которое показало, что использование GitHub Copilot не улучшает производительность разработчиков, а наоборот — увеличивает количество ошибок в коде. 

Разработчики стали тратить больше времени на проверку ИИ-сгенерированного кода, что снижает ожидаемую экономию времени. Хотя компании активно внедряют ИИ-инструменты, их реальная польза для повышения продуктивности остается под вопросом.

Всем привет. После моей предыдущей статьи о Maven плагине, где я предложил новый подход к реализации и создал свою версию для IDEA (вместо того чтобы писать свой мини-мавен, я делегировал всю основную работу ему посредством Maven плагина), меня пригласили работать над Spring плагином в IT-стартап Explyt. Компания занимается автоматической генерацией тестов на базе AI и формальных методов. В процессе работы столкнулся с проблемами, похожими на те, которые решал в своем Maven плагине. У меня возникло некое дежавю, и я подумал: почему бы не использовать подобный подход, чтобы доработать и улучшить Dependency Injection Explyt Spring плагина? Текст для тех, кто работает со Spring-плагинами и хочет разобраться, как эффективно применять готовую логику Спринга для новых задач. Заходите под кат, подробно поделюсь своим кейсом, покажу код, расскажу про итерации и объясню логику.

В первой статье из цикла «Как жить без IntelliJ IDEA» мы рассмотрели возможные альтернативы привычной многим IDE. 

Во второй статье из цикла команда Spring АйО выяснила, какие есть альтернативы Ultimate в части поддержки Spring и насколько хорошо они справляются со своей задачей.

Привет, Хабр! На связи Александр Бобряков, техлид в команде МТС Аналитики. В предыдущей части я рассказал про создание Flink-джобы Kafka-to-Kafka с оператором на основе встроенных таймеров. Такой пайплайн позволяет создавать вызов через определенное время после обработки события.

В этом посте я расскажу, как можно протестировать операторы с таймерами и какие подводные камни могут возникнуть.

Весь разбираемый исходный код есть в репозитории AlexanderBobryakov/flink-spring. В master-ветке представлен итоговый проект по всей серии. Эта статья соответствует релизной ветке с названием release/8_Test_for_Trigger_Flink_Job.

Это мой девятый материал про Apache Flink. По мере выхода новых ссылки на них будут появляться ниже.

Список моих статей про Flink:

Из этой статьи вы узнаете:

1) Что такое Document и Query Processing.

2) Как обрабатывается текст Vespa. Что такое токенизация и стемминг.

3) Какой из обработчиков текста лучше подходит для русского языка.

4) Как выполнить текстовый поиск.

5) Как происходит ранжирование результата.