Java *

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.

Я делал этот проект более полутора лет, сейчас отказываюсь от него. И, чтобы эти полтора года не были прожиты зря) открываю исходники. Java+Spring.

Принимайте проект «как есть», со всеми ad-hoc костылями, незаконченными исследованиями, TODOs, а также всевозможными KISS, DRY, и, как их… SOLID с GoF.

Предполагается, что вы знакомы с покером, имеете неплохие навыки программирования, поверхностно разбираетесь в теории игр.

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.

Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Даниэля Гарнье‑Муару «Spring Security Architecture Principles», в котором на наглядных примерах рассказывается, как пользоваться возможностями Spring Security, не запутываясь на каждом шагу и не зарабатывая себе головную боль. 

Доклад публикуется тремя частями. В первой части было рассказано об основных подходах к созданию цепочек фильтров, а также разработан простейший фильтр. Во второй части мы рассказали об Authentication объектах и продемонстрировали, как разработать специализированный фильтр для обеспечения доступа программы-робота к основному приложению. В третьей части мы поговорим об абстракции AuthenticationProvider и приведем пример ее использования.

Некоторые языки программирования, например Rust, Go и TypeScript, считаются крутыми. Другие, в том числе Cobol и Java, «скучны». Однако пусть Java, которому 23 мая этого года исполнилось тридцать лет, может, и не самый захватывающий язык, он остаётся одним из самых важных. 

Путь Java начался 23 мая 1995 года, когда его выпустила компания Sun Microsystems. За прошедшее время благодаря удачному видению разработчиков и адаптивности он превратился из нишевого проекта для потребительской электроники в мощный фундамент энтерпрайз-, облачной и веб-разработки.

Хоть Java исполнилось тридцать, его история гораздо дольше. Корнями этот язык уходит в 1991 год, когда инженеры Sun Джеймс Гослинг, Майк Шеридан и Патрик Ноутон приступили к созданию языка для интерактивного телевидения и встроенных устройств. Этот проект назвали Green Project. Его цель заключалась не столько в написании нового языка, сколько в создании того, что бы мы сегодня назвали контроллером Интернета вещей. Ещё один разработчик Java Тим Линдхольм, описал его как «своего рода гибрид между КПК и универсальным пультом дистанционного управления».

Когда проект начинается, разработчику хочется только одного — свободы творчества. Писать код быстро и так же быстро получать результат. Но со временем появляются баги, регрессии, архитектура, миграции... И вот тогда свобода оборачивается болью: оказывается, что один и тот же результат в коде можно выразить десятком способов — и все они несовместимы друг с другом.

В этой статье я сравню несколько популярных языков программирования с точки зрения их синтаксической однозначности, гибкости и способности масштабироваться в командной разработке. Мы посмотрим, как строгие ограничения формируют культуру качества, а чрезмерная выразительность часто мешает команде работать как единое целое.

Современные LLM‑агенты могут обходиться без внешних вызовов — выдавать ответы исключительно на основе prompt’а. Но когда речь идёт о живых данных (трассы вызовов, результаты SQL‑запросов, исходный код из GitLab), нужно динамически обогащать контекст модели и давать ей «функции» для вызова.

Константин Евтеев @beginner760собирает Java-код с помощью диктора NVDA, редактирует его в Блокноте и передает на Linux по SSH через самописные bash-скрипты. После потери зрения он не потерял интереса к жизни и желания быть полезным и выстроил собственную инженерную экосистему: оглавления по строкам .txt-файлами, навигация по main и маленьким методам, отладка на слух.

Сегодня в любой более-менее серьезной компании, где настроен CI/CD, используется SonarQube. Это уже стандарт де-факто — он умеет проверять определять code smells, измерять цикломатическую сложность, определять дублирование, уровень покрытия тестами, распознавать недостижимый код, подсчитывать размеры методов и классов и многое другое. Настроили, подключил к CI — и вроде бы все хорошо.

Но...

В предыдущей статье я учил существ рисовать узоры и привлекать внимание человека. Теперь я пошёл дальше — дал им возможность «торговать» друг с другом. Простая экономика и координация действий через обмен. В этой статье — как это устроено, какие алгоритмы я использовал и почему торговля среди глупых жёлтых существ оказалась совсем не глупой.

Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Даниэля Гарнье-Муару “Spring Security Architecture Principles”, в котором на наглядных примерах рассказывается, как пользоваться возможностями Spring Security, не запутываясь на каждом шагу и не зарабатывая себе головную боль. 

Доклад публикуется тремя частями. В первой части было рассказано об основных подходах к созданию цепочек фильтров, а также разработан простейший фильтр. Во второй части мы расскажем об Authentication объектах и продемонстрируем, как разработать специализированный фильтр для обеспечения доступа программы-робота к основному приложению.

Когда Java-приложение внезапно начинает «подвисать», причина почти всегда кроется в прозаичных деталях: неоптимизированных циклах, неудачном выборе коллекций, забытом кэше или агрессивном GC. В этой статье — 10 практических техник, которые помогут выжать максимум из JVM без преждевременной микрооптимизации и шаманства. Только доказавшие свою эффективность подходы, которые реально работают в проде — от финтеха до высоконагруженных API.

Привет, Хабр!

Когда java -jar цинично игнорирует ваш -cp, хочется грустить, но спокойствие, сегодня рассмотрим, почему так происходит и как это обойти.

В первой части статьи с помощью инструмента Jmix AI Assistant начато создание системы для проведения онлайн курсов.

Были сгенерированы сценарии использования (use cases), разработана UML-диаграмма в формате PlantUML для этих use cases, разработана доменная модель для системы и ее реализация на JMIX. Далее все классы разбиты по пакетам.

Продолжим эксперименты по разработке кода с помощью Jmix AI Assistant, включая следующие:

- Генерация класса, заполняющего доменную модель тестовыми данными

- Генерация REST API для модели домена, включая создание контроллеров и REST сервисов

- Генерация пользовательского интерфейса

Команда Spring АйО перевела статью про новую версию AOT-репозиториев, которые позволяют генерировать реализацию методов запросов на этапе сборки. Это ускоряет запуск приложений, снижает потребление памяти и делает поведение репозиториев более прозрачным для разработчиков.

¹ …просто потому, что другого варианта добиться необходимого результата тупо не существует.
² и да, довольно-таки глубоко.
³ нет, серьёзно!

Давайте рассмотрим следующий бизнесовый кейс.

Дано: реально большие данные. Очень много датасетов по много терабайтов каждый, — в сумме объём тянет на петабайты. Лежат в облаке, но это не важно. Важно, что мы эти данные покупаем в «сыром» виде, каким-то образом «готовим», а потом перепродаём конечному потребителю.

Требуется: при подготовке каждого из датасетов разделить его согласно значениям одного или нескольких полей, составляющих его записи, на несколько. И это одна из особенно часто встречающихся в нашем процессе операций.

Довольно-таки сложный, продвинутый ETL у нас. Поясню на типичном примере.