Java *

Эта заметка является дополнением к статье Android. Starting Kivy App and Service on bootup, в которой запускал сервисом kivy приложение на API 22 Android 5. Теперь будем запускать на последних версиях Android. C API 26 Android 8 и по текущий API 35 Android 15 который есть у меня, постигли изменения, которые необходимо внести для автостарта сервиса. Проверял работу на API 22...35, телефоны: Highscreen power five, Nokia 8, Xiaomi Redmi Note 14.

Привет, коллеги-разработчики! За всю историю человечества в разные эпохи  существовали определенные виды ресурсов, которые определяли наше развитие и эволюцию. В 19 веке главным ресурсом для человечества было золото, в 20 веке – нефть и газ, а в 21 веке этим ресурсом стала информация. В нашем быстро меняющемся мире, где данные льются рекой и эти объемы растут с невероятной скоростью, нам как разработчикам приходится постоянно искать новые подходы для эффективной работы. От финансовых транзакций и логов серверов до показаний IoT-сенсоров и кликов пользователей на веб-сайтах — информация поступает непрерывным потоком. Работать с ней в реальном времени становится критически важным для того, чтобы бизнес мог принимать своевременные решения и оставаться конкурентоспособным.

Итак, в этой статье мы разберемся в новомодной технологии для работы с данными – Kafka Streams и узнаем, что это, область применения, а также достоинства и недостатки. 

В предыдущей статье мы рассмотрели основы парсинга данных в Java.

В этой статье мы пошагово разберём, как с помощью Java 11+ быстро отправлять HTTP GET‑запросы, получать JSON от Binance REST API и извлекать из него символ пары (symbol) и цену (price) — без сторонних зависимостей.

Также в статье мы рассмотрим обход блокировки запросов со стороны сервера.

Команда Spring АйО перевела статью про то, что не так давно, компания Broadcom, которая на данный момент в силу различных M&A сделок косвенно управляет компанией Bitnami, внесла существуенные изменения в политику поддержки docker образов.

Теперь не бесплатно!

В этой статье мы подробно рассмотрим все ключевые параметры OpenSearch, включая дашборды, документы, индексы, узлы, кластеры, шардирование, инвертированные индексы и сам процесс индексации. Понимание этих аспектов позволит максимально эффективно использовать OpenSearch для решения задач поиска и анализа данных в любых проектах.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Ляшенко, я старший разработчик IBS. В эпоху, когда объемы данных растут с каждым днем, эффективный поиск информации становится критически важным для бизнеса и разработчиков. OpenSearch как мощный инструмент для полнотекстового поиска и аналитики предлагает гибкие решения для работы с большими массивами данных. Чтобы наглядно продемонстрировать его работу, я создал pet-проект с поиском по библиотеке книг и фильмов. Но сначала немного теории.

RecyclerView умеет превращать обычные операции с данными в плавные анимации. Когда вы добавляете элемент в список, остальные элементы плавно расступаются. При удалении — схлопываются. Эта магия происходит благодаря ItemAnimator — механизму, который я сегодня разберу до последнего винтика.

В этой статье мы погрузимся в архитектуру системы анимаций RecyclerView, проследим путь от вызова notifyItemInserted() до финальной анимации на экране.

Команда Spring АйО в новом переводе разобрала популярный аргумент «я просто использую SQL» и объяснила, почему Hibernate — это не замена, а дополнение к нативным запросам. А ещё — когда ORM действительно необходим, а когда можно без него обойтись.

Мы рады объявить о выпуске Jmix 2.6, который включает новую функциональность, улучшения и оптимизацию производительности. Этот релиз приносит значительные обновления в Jmix Studio, представляет новые UI-компоненты и повышает продуктивность благодаря умным инструментам и интеграциям.

Ниже представлен краткий обзор ключевых возможностей Jmix 2.6.

В современных приложениях централизованная аутентификация и авторизация играют ключевую роль в обеспечении безопасности и удобства пользователей. Именно с такой задачей мы столкнулись в компании NAUKA при создании "Платформы" — экосистемы, предназначенной для функционирования наших решений и разработки собственных прикладных приложений. В качестве основного компонента системы аутентификации и авторизации был выбран Spring Authorization Server.

Настоящая статья - это небольшой практический обзор реализации SSO-сервера на основе технологии Spring Authorization Server с акцентом на решении типовых проблем, которые возникают при её использовании в реальной системе. Мы рассмотрим как технические детали, так и архитектурные решения, которые помогут создать надежный и масштабируемый сервер авторизации.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, я бэкенд-разработчик в SENSE и последние 10 лет пишу серверную часть на Java. Эта статья — продолжение серии гайдов по Spring GraphQL, где в первой части мы с нуля подняли проект и подключили GraphQL к Spring Boot, а во второй разобрались с SchemaMapping, DataLoader и реализацией запросов посложнее.

Сегодня двигаемся дальше: разберём валидацию данных, работу с заголовками (headers), обработку ошибок, подключение кастомных скаляров и директив. А ещё посмотрим, как работать с интерфейсами и union-типами, и напишем клиент для GraphQL-сервиса.

Поехали!

Достаточно большой период времени занимался технической поддержкой СУБД Oracle. Накопилось некоторое количество историй и заметок на полях по этому поводу, не могу не поделиться ими с вами. В общем — садимся по удобнее, берем попкорн, чашку горячего чая или кофе.. Дело было так.

Обычно Java‑агенты используются для сбора телеметрии, логирования, профилирования, каких‑то ультрабыстрых хотфиксов и прочих скучных вещей.

Но сегодня мы исследуем приложение Java‑агент, которое модифицирует код другого Java‑приложения «на лету» и создано для обхода лицензионных ограничений. Называть его мы будем «агент», «вредоносный агент» и т. п.

Меня зовут Сергей Капустин, тимлид бэкэнд-команды продукта Data Ocean Cluster Manager вендора Data Sapience.

Код в нашем примере будет максимально обезличен.

Эта тема рассматривается исключительно в целях исследования вопросов безопасности приложений и этичного использования инструментов изменения кода во время компиляции.

В конце я предложу примеры методов отслеживания несанкционированного вмешательства в Java‑приложение, а также методов противодействия, чтобы избавиться от рисков, которые мы обнаружим в процессе исследования.

Привет, Хабр. Меня зовут Михаил Тимошкин. Я тимлид в команде Тематических каналов в Дзене.

Одна из классических головных болей при создании сервиса — синхронизация кода приложения со схемой БД. Есть много инструментов для управления изменениями схемы базы данных, таких как Liquibase или Flyway, для которых существуют плагины с кодогенерацией. Но что, если на проекте ничего подобного нет? Хорошая новость в том, что даже в такой ситуации можно найти эффективное решение! В этом мы убедились на собственном опыте при переходе с Hibernate на jOOQ.

В этой статье я расскажу, с какой проблемой мы столкнулись, какие решения рассматривали и что получили в итоге.

Как исполнять Python внутри Spring Boot?

Я прошёл путь от сырых AOP-костылей до production-ready библиотеки с REST, gRPC и безопасным исполнением скриптов. В статье: опыт, архитектура и базовые примеры использования.

Это вторая часть цикла «Исследование возможностей ИИ писать код». И она особенная: GPT-4o, о котором пойдёт речь, уже снимали с полок, а затем вернули под давлением жалоб пользователей, но это лишь временная передышка. Модель официально заменена GPT-5 и в любой момент она снова может исчезнуть. Поэтому то, что вы читаете, это скорее исторический снимок работы с устаревшей моделью.

Сегодня я рассмотрю основы парсинга на Java, используя как пример Яндекс Карты.

В этой статье мы рассмотрим, что такое HTTP и какие бывают методы запроса, как работать с HttpClient в Java 11+, как отправлять GET и POST-запросы, как обрабатывать HTTP-ответы и извлекать данные, и как всё это можно использовать для парсинга данных с внешнего сервера на примере Яндекс Карт.

В этом посте я покажу, как использовать Continue Plugin вместо GitHub Copilot, подключив к нему собственную локальную модель LLM без доступа к интернету. Такой подход обеспечивает максимальную конфиденциальность: ни IDE, ни LM Studio не имеют возможности передавать ваши файлы в облако.

Никакой сети – всё работает только в вашем компьютере.

Уже как три года я работаю над проектом со стеком Kotlin, Spring Boot, Maven. Все начиналось как небольшая учебная практика в вузе на коленке за пару недель и разрослось в приличную систему, которая уже использовалась по всей России.

В связи с ростом проекта, монорепозитория стало мало и появилась необходимость часть логики выделять в отдельные репозитории. Вот здесь и возникает вопрос: как управлять этими зависимостями?

Стандартный Jigsaw-метод хорош для деревень, но пасует перед гигантскими .nbt-файлами, вызывая лаги и вылеты. Столкнувшись с этим, я отказался от JSON-конфигураций и написал свой класс Structure. В статье разберу, как с помощью чистого Java-кода заставить Forge генерировать огромные строения и не наступить на мои грабли с mods.toml.

Привет! Меня зовут Сергей и я техлид. Причем уже долгое время. За время своей работы я успел поработать с разными решениями, надо разными проектами и столкнуться с разными задачами. Проекты я всегда старался выбирать свежие. Когда надо построить большую и сложную систему с нуля.

Идея этой статьи пришла ко мне год назад. При посещении Highload я был у стенда одной большой компании, которая очень любит алгоритмы. На нем предлагалась решить архитектурную задачу за мерч. Когда дошла очередь до меня, мне выпала задача — построить онлайн редактор с нуля. Это отличный вариант! Как раз такое мне уже приходилось проектировать. В процессе решения, автор задачи сказал, что я усложняю и вообще онлайн редктор — это гораздо проще. После разбора нескольких корнер кейсов, он согласился, что это всего лишь первый взгляд. Далее уже достаточно долго мы обсуждали а как вообще можно построить онлайн редактор. В тот момент и появилась идея поделиться своим опытом публично, но вот только сейчас дошли руки. Итак, приступим.