Java *

Привет, Хабр! Я Иван Попов, ведущий инженер ЦК платформенных и интеграционных решений РСХБ-Интех. Java — мой самый любимый язык программирования, я всю жизнь работал только на нём. Сейчас я работаю в банке и хочу разрушить стереотип  о том, что в банках все работают на Vegas. На java мы очень много работаем, тем более если видим, что новая технология позволяет нам оптимизировать процессы разработки (а количество интеграций огромное). 

Расскажу о новой фиче виртуальных потоков в Java 21, которая призвана повысить эффективность многопоточного кода.  

Команда Spring АйО перевела статью, которая рассказывает о том, как луковичная и гексагональная архитектура часто используется программистами в неоправданно сложном варианте, взятом из учебника, и как эти архитектурные стили можно упростить, получив от этого существенные преимущества в плане затрат на разработку и поддержку.

Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Мацея Валковяка «Performance oriented Spring Data JPA & Hibernate», в котором на наглядных примерах рассказывается, как существенно улучшить производительность приложения, оптимизировав его взаимодействие с БД. 

Доклад будет опубликован тремя частями. В первой части будет рассказано об управлении подключениями к базе данных и как простой оптимизацией такого управления сделать приложение намного более быстрым.

Представьте алгоритм, который моделирует параллельные реальности: как изменятся системы, если мы чуть сдвинем входные параметры? Какие последствия окажутся важными, а какие — потеряют значение? Какие метрики перестанут работать?

Мы больше не гонимся за одной "истиной". Мы проектируем карту будущего — с ветвлениями, визуализациями и понятными выводами.

В Java существует две реализации интерфейса List: ArrayList и LinkedList. Какая из них лучше? Как выбрать подходящую для вашего приложения? В данной статье мы сравним их различия, производительность и потребление памяти, чтобы помочь вам определиться с выбором.

Привет, друзья!

В этой серии статей я делюсь с вами своим опытом решения различных задач из области веб-разработки и не только.

В этой статье мы научимся разворачивать Angular+Java веб-приложение на виртуальном сервере Ubuntu Linux с помощью Ansible.

Интересно? Тогда прошу под кат.

Однажды я внедрил в своей команде подход разработки через API-first. Все было классно, мы описывали API спецификации в файле, запускали генерацию, публиковали артефакты в репозиторий, но... это было не удобно.

В Интернете легко можно найти различные руководства по организации авторизации пользователей посредством формы при помощи Spring Security. Однако, в шестой версии разработчики переработали фреймворк, и старые подходы больше не работают. В результате, чтобы добиться работающего результата, мне пришлось потратить изрядное количество времени на изучение вопроса. Чтобы сократить для вас, уважаемые читатели, этот путь, я и решил написать данную статью. Если вы торопитесь - переходите сразу к разделу, посвященному цепочке фильтров безопасности. Посмотреть проект целиком можно на гитхабе по ссылке.

Вы написали серию интеграционных API-тестов на Java (с использованием TestNG и RestAssured) и хотите, чтобы они сами запускались при каждом изменении кода? Отличная идея! Настроив Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), вы избавитесь от рутины ручного прогона тестов и получите быстрый фидбэк о качестве системы. В этой статье я в живой манере расскажу, как шаг за шагом встроить ваши API-тесты в Jenkins Pipeline на локальном сервере. Вас ждёт установка Jenkins, подключение Maven-проекта, написание Jenkinsfile (Groovy Pipeline скрипта), настройка красивых Allure-отчётов, интеграция с GitHub и даже автоматический деплой при успешном прохождении тестов. Поехали!

В пригороде далекого города Нью-Дели жил простой индийский паренек со сложным именем Чандракант. Любил он маму, Кришну и общаться с волшебными говорящими грибами.

В Spring Framework 7 появился новый API — BeanRegistry, который упрощает и расширяет возможности по динамической регистрации бинов. Это особенно актуально, когда невозможно заранее предсказать, сколько компонентов потребуется, как в случае со Spring Data. В новой статье от эксперта сообщества Spring АйО, Михаила Поливахи, вы узнаете:

– Как Spring Data справлялась с динамической регистрацией раньше;

– Какие подходы регистрации существовали до BeanRegistrar, как они работали;

– Как новый API связан со Spring AOT.

Всем привет! 👋

Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

Привет, Хабр!

Я, Михаил Герасимов, инженер РСХБ-Интех. Уже два года занимаюсь автоматизацией тестирования, и за это время успел написать (и переписать) немало SQL-запросов. Вместе с моим коллегой Михаилом Палыгой мы развиваем инструменты для автоматизированного тестирования, и сегодня расскажем вам о том как мы справляемся с построением сложных SQL-запросов и проверкой объектов в базе данных, на примере нашей библиотеки CheckMateDB для автоматизации тестирования банковской системы ЦФТ-Банк.

В статье опишем проблемы, с которыми сталкивались при ручном написании SQL-запросов и проверке данных: дублирование кода, сложность поддержки, отсутствие единого стиля и низкая информативность тестов. Для решения этих проблем мы разработали инструмент QueryBuilder, который позволяет динамически генерировать SQL-запросы с помощью Java-кода.

Мы создали иерархию классов CriteriaBasic и Table для удобного описания критериев поиска данных в базе, используя паттерн fluent interface. Также мы разработали кастомные классы проверок на базе AssertJ с поддержкой Allure-шагов, которые позволяют проверять сложные многоуровневые объекты с возможностью погружения во вложенные структуры. Для облегчения рутинной работы создали плагин, автоматически генерирующий классы DTO и Table на основе структуры базы данных. Библиотека интегрирована с Hibernate через DaoCommon, что обеспечивает удобное выполнение SQL-запросов и управление сессиями. Результатом стало существенное улучшение читаемости тестов, повышение переиспользуемости кода, стандартизация подхода к тестированию и создание информативных Allure-отчетов.

В предыдущих сериях ( 1 • 2 • 3 • 4 • 5 • 6 • 7 • Ы ) рассмотрели, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных, и работающий как тонкая прослойка поверх Spark RDD API.

Штука получилась довольно продвинутая, с поддержкой императивщины типа циклов/ветвлений/переменных, и даже с поддержкой пользовательских процедур. И в плане этой самой императивщины расширяемая: может импортировать функции из Java classpath, равно как и операторы выражений. То есть, если необходимо, можно написать функцию на Java, или определить новый оператор, и использовать потом в любом выражении на SQL.

Круто? Ещё как круто. Но как-то однобоко. Если в языке у нас поддерживаются функции, то почему бы не дать нашим пользователям определять их самостоятельно? Вот прямо через CREATE FUNCTION? Тем более, что вся необходимая для этого инфраструктура уже вовсю присутствует. Да и процедуры на уровне интерпретатора у нас уже поддерживаются ведь…

Функция для затравки.

Разберемся откуда берутся циклические зависимости и что с этим делать на примере эволюции простенького сервиса.

Баги в коде — явление нередкое, но сегодня мы исследуем не просто ошибки, а настоящие космические баги! Что скрывает проект, созданный в недрах NASA? Готовьте свои шапочки из фольги!

В наши дни, кажется, каждый второй пишет AI-ассистента для разработчиков. Но работает ли это в реальности? Мы решили проверить на себе и сравнить самых популярных помощников.

Внутри команды у нас 14 Java-разработчиков — от мидлов до уверенных сеньоров. Все мы работаем в боевом проекте, и стало интересно: может ли AI реально помочь в повседневной разработке, или это всё больше про хайп?

В 2025 году Java продолжает развиваться благодаря таким технологиям, как GraalVM и Project Loom. Язык становится более быстрым и эффективным инструментом для создания решений в сфере искусственного интеллекта, облачных нативных приложений, систем Интернета вещей и масштабируемых микросервисов. В этой статье рассмотрим ключевые тренды, поддерживающие актуальность Java в современной разработке программного обеспечения.

Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста.