Java *

Я являюсь давним и постоянным пользователем Telegram, никакие мессенджеры не заменят мне белый самолетик на фоне чистого голубого неба. Не то, чтобы я был большим поклонником Дурова, просто так исторически сложилось. И естественно, поскольку я постоянно пользуюсь Telegram на десктопе и на телефоне, мне со временем захотелось некоторых дополнительных фичей и возможностей, отсутствующих в официальных и распространенных неофициальных клиентах. Ждать милости от природы занятие бесперспективное, поэтому я решил реализовать доработки самостоятельно. Начал с десктоп версии, о чем уже писал на Хабр. Сейчас закончил первый этап доработок Android версии, и решил поделиться впечатлениями и результатом с сообществом.

Ссылка на итоговое приложение и исходный код находится в конце статьи.

Пока многие ждут фильм «Джокер: Безумие на двоих», Java-разработчиков сильнее волнует приближающаяся конференция Joker 2024.

Про что-то на ней тоже можно сказать «безумие», но в хорошем смысле. Например, некоторым разработчикам безумно важна производительность, и они хотят считать каждую миллисекунду там, где другие скажут «и так сойдёт». На Joker будет подходящий им контент — вроде доклада о профилировании «Что можно успеть за половину миллисекунды?»

А кто-то из небольшой компании скажет: «По нашим меркам в VK Видео безумные масштабы и нагрузки». И на конференции можно будет заглянуть под капот этого проекта — в докладе о собственной реализации HTTP(S)-сервера для быстрой раздачи видеоконтента.

Отдельная история — «кейноуты», общие открывающие/закрывающие доклады. Они могут отходить от Java-специфики, так что один из них будет посвящён использованию ИИ современными художниками. И судя по описанию «ИИ сегодня — главный Джокер», там без некоторого безумия тоже не обойдётся.

Но для тех, кому безумия не хочется, есть и много «обычных», но полезных докладов: о Spring, хранении данных, популярных инструментах… Публикуем всю программу конференции — смотрите, что в ней интересно для вас.

Бывают пет-проекты, а у нас получился проект с наработками, которые вроде бы могут быть полезны например студентам технических специальностей и просто всем кому интересно поразбираться с возможностями визуализации на C# + WPF, например, или с системой избыточного кодирования.

Мы со студентами сделали приложение для анализа характеристик LDPC кодов изначально на Java (Java код тоже присутствует в репозитории) потом я переписал его в виде проекта C# + WPF, чтобы добавить возможность конфигурации статистических экспериментов через визуальный интерфейс, а главное чтобы иметь возможность визуализации результатов экспериментов в виде графиков (обычных, в X, Y осях). Я как раз для работы сделал библиотеку для рисования обычных математических графиков по массивам значений с возможностью масштабирования области просмотра мышкой.

Думаю студентам любых технических направлений может пригодиться такая библиотека при том, что весь ее достаточно компактный исходный код (5-7 файлов) локализован в проекте и доступен как для изучения так и для любых изменений и доработок.

Под катом ссылка на Гит-репозиторий с исходным кодом и обзор реализованной функциональности со скриншотами.

Привет, Хабр! Меня зовут Толя, я лидер компетенции Java в Цифровом СИБУРе. Наш прошлый материал о Docker собрал классный фидбэк, поэтому мы решили развить тему и подготовить ещё несколько статей, двигаясь от простого к сложному.

В этом материале речь пойдёт о том, что помогает избежать конфликтов зависимостей и проблем с изоляцией, возникающих при запуске нескольких приложений на одном сервере. Для решения этих задач используются технологии контейнеризации, которые позволяют создавать изолированные окружения для приложений, устраняя проблемы совместимости и упрощая процесс развёртывания. Рассмотрим, как работает контейнеризация и какие инструменты помогают сделать её максимально эффективной.

Про байт‑код написано уже немало. Он везде, и никого этим не удивить: его генерирует компилятор, переупаковывает система сборки, «портит» обфускатор и изредка читают программисты. Естественно, для работы с байт‑кодом есть немало инструментов, которые используются в разных областях и на разных платформах. Среди них и ByteWeaver — инструмент для патчинга байт‑кода во время сборки, который может быть полезен разработчикам под Android.

Меня зовут Александр Асанов. Я Android‑разработчик в OK, Tracer, ByteWeaver. В этой статье я разберу, что такое байт‑код, как и зачем с ним работать, расскажу о ByteWeaver и покажу примеры работы с байт‑кодом.

Когда‑то я писал код и предполагал, что с хорошим тестовым покрытием станет намного проще ловить баги. Мы сделали высокое покрытие тестами, и в итоге стали ловить баги еще и в тестах. (с)

В прошлой статье был предложен вариант для создания docker образов БД для последующего использования в разработке и тестирования приложений в пайплайнах гитлаба.

Из-за перехода на новую инфрастуктуру k8s 1.30 (restricted psp) и новый гитлаб 17.3 все это ломается. Поэтому придется исправлять ситуацию!

Разбираемся в Brainfuck, Пишем для него генератор кода и интерпретатор

Или рассказ о том, как я решал легкую C задачку

Однако я решил что решать эту задачу привычным методом будет скучно и я решил слегка усложнить себе задачу, чтобы поинтереснее было. Так и появилась идея написать этот код на brainfuck, а на C интерпретатор для него.

Естественно делать это голыми руками будет больно и не приятно, поэтому я решил написать генератор brainfuck кода на Java.

Что если мы скажем вам, что отладчик может стать не просто инструментом для поиска ошибок, а настоящим «режимом бога» в мире кода? 

В новом переводе от команды Spring АйО рассматривается, как можно исследовать память приложения и изменить его функциональность, при этом не затрагивая исходного кода, а используя только лишь отладчик IntelliJ IDEA.

В этой статье мы рассмотрим работу с нативными библиотеками, которые могут содержаться в приложениях для Android. Нативные библиотеки — это код, который разработчик написал, а затем скомпилировал для конкретной архитектуры компьютера. Чаще всего этот код написан на C или C++. Наиболее распространенными причинами, по которым разработчик может это сделать, являются математически сложные или требующие больших затрат времени операции, такие как работа с графическими библиотеками.

Стоит отметить, что разработчики вредоносных программ также начали переходить на машинный код, поскольку обратная инженерия скомпилированных двоичных файлов, как правило, менее распространена, чем анализ байт-кода DEX. Во многом это связано с тем, что байт-код DEX может быть декомпилирован на Java, в то время как нативный, скомпилированный код часто приходится анализировать как ассемблер.

В этой статье мы будем говорить об использовании нативных библиотек для ARM и x86, чтобы каждый пользователь мог выбрать ту архитектуру, с которой ему удобнее работать.

Недавно я наткнулся на статью, где описывается, как можно убрать мешающие варианты из автокомплита в Android Studio. Но тот способ касается только классов — с методами у меня так же не получилось, и тогда мне пришла идея.

Рассказываю что можно сделать на одном только голом JDK. Это старое и ныне почти забытое искусство разработки без внешних библиотек и фреймворков. Работать будем «как в былинные времена» — киркой и лопатой голыми руками и немного мозгом.

Приветствую всех, кто устал от бесконечных проверок на null, громоздких блоков try-catch и мутирующих коллекций. Если вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы привнести в Java немного функциональности, то я рад рассказать вам о библиотеке Vavr.

Entity Graph — это один из мощных инструментов JPA, который помогает разработчикам гибко управлять загрузкой связанных сущностей. Entity Graph позволяет динамически настраивать загрузку данных во время выполнения программы, что делает его особенно полезным в проектах со сложными структурами данных.

Команда Spring АйО подготовила статью, в которой рассмотрела, как использовать Entity Graph.

Точные и подробные карты невероятно выручают туристов, будь это планирование путешествия или попытка не потеряться в незнакомом месте. Помочь в обслуживании таких данных на серверной стороне может GeoServer. Посмотрим же, что таится внутри этого проекта.

Иногда мы не можем локально поймать баг, приложение слишком сложно в конфигурации или просто кривые руки и QA может воспроизвести в 2 клика, в отличии от нас.

Пусть наши стенды это или docker или Kubernetes кластеры.

Приветствую всех хабрачитателей. Если выкинуть административную работу, то моя основная деятельность на работе — поиск различных уязвимостей. Чаще всего мой инструментарий представляет собой набор каких‑то отладчиков, динамических анализаторов и прочего подобного. Но иногда приходится заниматься анализом исходного кода произвольной степени кривизны понятности. И это практически отдельный параллельный мир в области безопасности.

Под катом я расскажу об одном примере разбора небольшой проблемы в коде.

Netflix перешел с G1 на Generational ZGC, начиная с JDK 21, из-за значительных преимуществ, связанных с многопоточной сборкой мусора.

Команда Spring АйО подготовила перевод статьи, в которой инженеры стримингового сервиса рассказали о неожиданных и ожидаемых преимуществах Generational ZGC.

Сегодня рассмотрим интересную тему для тех, кто сталкивается с многопоточностью в Java – это управление порядком памяти. Базовых инструментов синхронизации, например как synchronized или блокировки, порой недостаточно. Именно здесь могут помочь низкоуровневые механизмы, такие как Memory Fences и ключевое слово volatile.

Эти инструменты позволяют контролировать порядок выполнения операций с памятью. В этой статье мы рассмотрим, как volatile влияет на поведение программы, что такое Memory Fences, и как они могут помочь в сложных ситуациях с потоками.

Pinterest поддерживает формирование отчётов по метрикам рекламных объявлений внешних рекламодателей и расчёт рекламных бюджетов в реальном времени. Всё это основано на потоковых конвейерах обработки данных, созданных с помощью на Apache Flink. Доступность заданий (job) Flink для пользователей находится на уровне 99-го перцентиля. Но время от времени некоторые задачи (task) «валятся» под ударами неприятных ошибок, вызванных утечками прямой памяти (Out-Of-Memory, OOM), возникающими сразу в нескольких операторах. Выглядит это примерно так: