Java *

Всем привет! На связи команда Explyt Spring (GitHub). Одной из уникальных особенностей нашего плагина, является практически стопроцентное понимание контекста Spring приложений. Где мы максимально нативным способом, через публичное Spring Boot Api, смогли получить доступ к контексту приложения и использовали эту информацию у себя в плагине для поддержки Spring Dependency Injection и навигации к «бинам». Но время не стоит на месте, и мы сделали еще один шаг в сторону улучшения распознавания Spring Context, путем модификации текущего байт‑кода Spring через параметр jvm: -javaagent, который позволил избавиться нам от большинства недостатков текущего подхода, кому интересно узнать детали реализации, то добро пожаловать под кат.

Команда Spring АйО перевела статью совместном использовании Spring Boot, SAML2 и Keycloak при запуске приложений. Здесь также приводятся некоторые кастомизированные решения, позволяющие более гибко работать с упомянутым набором технологий.

В какой-то момент я настолько устал настраивать все эти мелочи для REST-взаимодействия в микросервисах, что реализовал механизм, который сильно упрощает эту работу.

И я уверен, что вам стоит прочитать эту статью, если:

Вы используете Java и Spring Boot в своей работе.

Ваш проект строится на микросервисной архитектуре.

Вас раздражает бесконечное описание REST-контрактов и их поддержку.

А если у вас остались шрамы после попыток внедрения gRPC, то тем более рекомендую дочитать до конца.

В статье мы рассмотрим альтернативный подход к взаимодействию между сервисами — легковесное RPC-решение, которое удобно использовать внутри одного продукта. Оно не претендует на замену публичных API, но значительно упрощает жизнь внутри команды, где "правила игры" можно обсудить за кружкой пива.

В этой статье я немного расскажу о том, как в Java осуществляется вызов команд уровня операционной системы. Также поговорим про OS Command и Argument Injections и про то, как мы делали диагностики, которые могут помочь в их обнаружении.

Команда Spring АйО перевела статью о том, как и когда использовать SpringRunner, SpringExtension и @SpringBootTest, когда их целесообразно комбинировать и как правильное понимание этих компонентов может помочь сделать тесты проще, быстрее и более узконаправленными.

Интеграция Apache Kafka в проекты на Spring Boot часто требует много boilerplate-кода.

В этой статье я делюсь опытом создания кастомного стартера kafka-spring-boot-starter, который упрощает настройку продюсера и консюмера Kafka с поддержкой Avro-сериализации.

Рассказываю, как решал проблемы с тестами (например, auto.offset.reset=latest) и адаптировал стартер для гибкой работы со схемами.

Вы найдёте примеры конфигураций для надёжной доставки, потоковой обработки и ретраев, а также лучшие практики разработки стартеров.

Бонус в конце — удобный обзор ключевых настроек Kafka для продюсера и консюмера.

Столкнулся с небольшим и интересным моментом: внедрение переменных окружения (а ля environment variables) в стандартный микросервис написанный на Java (классика жанра – Spring Boot).

Комментарии в соцсетях — это как чипсы: начал читать, остановиться невозможно. Но в ОК до 2024 года они были плоскими — вместо структурированного диалога под постом пользователи видели бесконечную ленту сообщений, где ответы терялись в хронологическом порядке. Представьте: под постом про котиков кто-то спросил про корм, но ответ на вопрос появился в самом низу, через 500 комментариев с обсуждением хвостатых. Найти ответ на вопрос в такой системе, если он вообще существует, — тот ещё квест.

Меня зовут Александр Косницкий. Я разработчик в компании ОК. В этой статье я расскажу, как мы переходили с линейной структуры отображения комментариев к древовидной: с чего начали, с чем сталкивались и что получили в результате.

Автоматизация тестирования, которая не ломается при первом редизайне

Как мы проектировали, внедряли и поддерживаем живую систему автотестов

В этой статье мы рассмотрим, как можно в один клик развернуть RabbitMQ в облаке. Также напишем простое приложение на Spring Boot и Kotlin, которое будет взаимодействовать с этим брокером сообщений.

Технические доклады могут быстро устаревать и становиться невостребованными. Но со «Spring-потрошителем» Евгения Борисова получилось совсем иначе: мы провели мероприятие и опубликовали запись ещё 11 лет назад, а её просмотры по-прежнему растут, и уже перевалили за за 500 000. Перед собеседованиями этот доклад порой штудируют обе стороны: соискатели — чтобы подтянуть матчасть, работодатели — чтобы задать заковыристые вопросы.

В общем, получился главный доклад русскоязычного Java-сообщества. И теперь мы решили, что ему будет полезна ещё и текстовая версия на Хабре. Да, что-то в материале устарело (там речь заходит ещё про Java 7), так что делайте поправку на возраст. Но раз этот материал продолжают смотреть в видеоформате, то и возможность делать Ctrl+F кому-то наверняка пригодится.

А если кому-то хочется более свежих Java-докладов — мы тем временем вовсю готовим конференцию JPoint 2025 (пройдёт уже 3-4 апреля).

Далее повествование ведется от лица спикера.

Если нужно быстро освежить память о жизненном цикле бина в Spring, эта шпаргалка для вас. Здесь коротко и по делу: ключевые этапы — создание, внедрение зависимостей, инициализация, пост-процессинг и уничтожение. Разберем их на понятных примерах, без лишней воды.

В этой статье хочу поделиться инструментом, который я понемногу разрабатывал и улучшал при наличии свободного времени. Применяя для упрощения своих задач, над которыми я работал в разных компаниях за это время.

Работа в автоматизации тестирования стала моей оффициальной профессией несколько лет назад. За это время мне довелось позаниматься очень широким спектром задач, в зависимости от компаний, где я работал. Начиная с тестирования пользовательских интерфейсов различных сайтов, web и мобильных приложений, обязанности заводили меня глубоко в тестирование сложных API сервисов и даже автоматизацию десктопных программ.

Первые годы я плотно занимался тестированием Web приложений на Java, хотя начинал не с неё. Разумеется, перепробовав много подходов, я нашёл для себя любимый stack, который применял при наличии свободы выбора. Для меня это сложилось в TestNg + Selenium + Allure. Естественно, мне приходилось работать со знаменитым Cucumber, а потом и вообще с чудовищьным (на мой взгляд) Serenity и ещё многими другими решениями, включая кастомные разработки разных людей.

Моё расположение никогда не лежало в сторону BDD, так как чаще всего я сам читал отчёты и проверял тесты, и в 100% случаев сам составлял сценарии с Gherkin (иногда по предоставленным сценариям, чаще нет). Так называемое удобство, дающее BDD пользователю, сводилось к минимуму, а вот взамен требовало многое — небоскрёбы из обёрток классов, сложности с наследованием, необходимость создавать кучу дубликатов мизерных действий, абсолютное неудобство передачи данных между шагами и процессами и прочие трудности.

Эта заметка инспирирована статей на Хабре Разработка Java-проекта с ChatGPT-4: от идеи до реализации [1]. После ее прочтения автор начал экспериментировать в разработке ПО с различными AI ассистентами.

Увидев статью блога Jmix AI Assistant — ваш помощник в освоении Jmix, решил реализовать с помощью Jmix AI Assistant приложение аналогичное приведенному в статье [1].

Главное отличие от указанной статьи в том, что вся разработка будет вестись с помощью одного инструмента Jmix AI Assistant без использования сторонних генераторов кода.

Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Томаса Витале “Concerto for Java and AI — Building Production-Ready LLM Applications”, в котором рассказывается по шагам, как усовершенствовать интерфейс приложения с помощью больших языковых моделей (LLM). В качестве примера автор доклада на глазах слушателей разрабатывает приложение-ассистент для композитора, пишущего музыку для фильмов. 

В первой части рассказывалось о том, какие подходы автор доклада применил к стоящей перед ним проблеме. Также было показано начало работы над усовершенствованием интерфейса программы-помощника с использованием ИИ. Во второй части будет продолжен рассказ о том, как еще больше улучшить программу. Но сначала поговорим о безопасности.

Один из частых вопросов, которые мы слышим от наших пользователей, связан с заменой встроенного инструмента для работы с БД, доступного ранее в IntelliJ IDEA Ultimate. В связи с тем, что DataGrip больше не доступен (а именно так называлась эта функциональность), многим разработчикам приходится искать альтернативу инструменту.

Нас эта проблема волнует не только как разработчиков Amplicode, но и как участников проекта OpenIDE. Мы считаем очень важным предоставить российским разработчикам максимально удобное и мощное решение.

Spring Boot широко используется для создания масштабируемых и эффективных Java‑приложений. Однако по мере усложнения или масштабирования вашего приложения могут начать проявляться узкие места производительности, что приводит к замедлению времени отклика и увеличению потребления ресурсов. Выявление и устранение этих узких мест является важнейшей составляющей процесса оптимизации производительности вашего приложения, особенно в производственных средах.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как можно оптимизировать производительность Spring Boot приложений, используя базовые методы профилирования и тюнинга. Особое внимание будет уделено таким аспектам, как профилирование процессора и памяти, оптимизация сборки мусора и тюнинг виртуальной машины Java (JVM).

Команда Spring АйО перевела статью о том, как правильно подходить к тестированию веб-контроллеров в Spring Boot приложениях, чтобы не делать лишнюю работу, но и не упускать важных аспектов процесса тестирования.

Довольно часто из процесса приходится обращаться по API к различным внешним сервисам. По сути, это стандартный сценарий оркестрации систем или даже микросервисов (пардон за модное слово). На BPMN диаграмме это выглядит просто и логично – постучались куда-то по API, получили ответ и перешли к следующей задаче. Для моделей аналитического уровня это нормально.

Однако, переходя к исполняемой модели, надо учитывать, что внешний сервис может быть недоступен или просто отвечает очень небыстро. Что происходит с процессом в это время?