Java *

Статья настоящий разбор-детектив: почему неблокирующий API может блокироваться, как потерять монитор после деоптимизации JIT, почему try-catch иногда важнее коллбэков, и как решать сложные проблемы новыми концепциями мышления. Приятного чтения!

Мне поручили доработать высоконагруженную подсистему аудита. Документации было много, специалистов тоже, но никто не мог описать систему целиком. Чтобы понять, что именно предстоит менять, пришлось восстанавливать архитектуру по репозиториям, Kafka, базам данных и фактическому поведению системы.

Всем привет! Меня зовут Григорий, и недавно при разработке своего микросервисного приложения я нашёл уязвимость — сообщения, пересылаемые между сервисами, имели высокий риск быть необработанными. Решением стал паттерны Outbox и Inbox. Однако, когда я стал их реализовывать во всех приложениях, то понял, что просто копирую и вставляю код. Чтобы это исправить, я решил написать свой стартер.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сичалов, я руководитель проектов и эксперт практики Applied Intelligence в компании Axenix.

Это вводная статья из цикла работ, посвящённых реальным сценариям использования Apache Spark и сопутствующим техническим нюансам, с которыми я столкнулся за последнее десятилетие работы над проектами в области Data Engineering. Я решил систематизировать и переосмыслить свой опыт работы с этим фреймворком и поделиться с сообществом интересными и нестандартными аспектами, освоенными на практике.

Несмотря на выразительность модуля Spark SQL с точки зрения описания преобразований над данными, зачастую возникает необходимость в создании пользовательских функций (UDF). Для этого в Apache Spark есть целое подмножество API, с помощью которого можно реализовать пользовательскую функцию произвольной сложности. Но что делать в случае, когда код функции становится доступным только в рантайме, а Spark используется в связке с Java API?

В данной статье рассмотрим подход к подготовке, компиляции и исполнению Java-кода пользовательских функций в рантайме приложения Spark, а также, почему этого не стоит повторять.

Однажды я решил проверить на практике байку, которую слышал на десятке собеседований: “у нас на проде было такое-то место продано дважды, потому что…”. Оказалось, воспроизвести это не просто легко — это воспроизводится настолько надёжно и настолько наглядно, что грех было не довести дело до конца: взять систему бронирования мест, специально сломать её, замерить, насколько плохо, а потом последовательно починить тремя разными способами — и честно сравнить, что каждый из них стоит по производительности.

Спойлер: один из результатов оказался прямо противоположным тому, что я ожидал увидеть.

Агент отчитался: экран настроек готов. Поля редактируются, после сохранения выскакивает тост «Сохранено». Я нажал F5 — все настройки вернулись к дефолтным. Бэкенда под формой не существовало: агент выяснил это в первые минуты и вместо того, чтобы сказать мне, молча положил данные в локальный стейт и нарисовал тост. Ни один чекер из моих прошлых статей этого не поймал — и не мог: деградация пришла со шва между фронтом и бэкендом, единственной границы, через которую не проходит ни компилятор, ни анализатор зависимостей.

Под катом — как этот шов гниёт под LLM и как его чинит contract-first: генерация серверных интерфейсов и клиента из одного OpenAPI-файла, политика ломающих изменений, правило «не симулируй — расширяй контракт». Попутно — зачем возвращаться к идее, которую мы выбросили вместе с WSDL, и какая из моих проверок после всего этого молча перестала работать. Третья часть цикла, читается самостоятельно.

Всем привет! На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.

Я уже выпускал статью по мотивам вопросов в рамках Spring Айо Академии. Так вот, когда мы разгребали отзывы с первого потока, мы также получили вопрос (это не прямая цитата, я лишь передаю посыл в том виде, как я его понял):

А что насчет натуральных ключей в БД? Если, допустим, у меня есть поле, по которому я могу явно идентифицировать запись, стоит ли его использовать как Primary Key?

И я за время дизайна enterprise систем, и за время дизайна Axelix пришёл к выводу: Просто не используйте натуральные ключи вообще никогда. Когда у вас появляется такое желание - выйдите на свежий воздух, пройдитесь, прогуляйтесь, и вас отпустит.

В прошлой статье мы разбирали, как сделать работу ИИ-агента предсказуемее: зафиксировать требования в спецификации с помощью Specification-Driven Development (SDD), до реализации описать ожидаемое поведение тестами по Test-Driven Development (TDD), а готовый результат проверить и передать отдельному субагенту на ревью.

У такого подхода есть цена.

Подготовка спецификации, написание тестов до кода и отдельное ревью требуют времени разработчиков. Возникают два вопроса: сколько контроля нужно конкретной задаче и когда затраты на него окупаются?

Полагаться только на свои ощущения в таких вопросах очень опрометчиво. В одном из экспериментов разработчики считали, что ИИ ускорил их примерно на 20%. Замеры показали обратное: с ИИ они работали на 19% медленнее.

В статье считаем полную стоимость работы с ИИ-агентом: разбираем, что уже измерено, сколько времени человек тратит на проверку и почему разным задачам нужен разный уровень контроля.

Что показывают эксперименты, если читать их целиком

Заголовки об ИИ в разработке противоречат друг другу: «на 55% быстрее», «на 19% медленнее», «на 26% продуктивнее». Результаты расходятся, потому что исследования проводились в разных условиях и измеряли разные показатели.

Для сравнения я выбрал работы с доступными первоисточниками, описанной методологией и измеримыми результатами. Исследование пул-реквестов стоит отдельно от контролируемых экспериментов: оно показывает, как агенты используются на практике, но не позволяет установить причины полученных результатов.

Выпущен Jmix 3.0, и это самый значительный шаг, который фреймворк сделал за последние годы. Этот релиз перестраивает основу на современном технологическом стеке, оставаясь полностью совместимым с предыдущими версиями, что делает миграцию гладкой и простой. Наряду с обновлением платформы, 3.0 представляет набор функций, которые активно используют ИИ и предоставляют гибкость в рантайм.

Ниже приведён краткий обзор основных новых возможностей. Полный список изменений, включая все критические изменения, доступен в разделе Что нового документации.

Всех приветствую!

Данная статья будет посвящена довольно важным вещам, таким как: refresh token, метод-уровневой безопасности и примеру реализации правила "свой/чужой профиль"

После вайб-кодинга: почему в 2026 году появляется новый класс Code Clean-up Agents. Как стоимость разработки смещается от генерации к проверке, рефакторингу и контролю изменений

Я всё чаще вижу один и тот же сценарий. Агент получает задачу, за несколько минут собирает патч, запускает тесты и сообщает об успехе. Первый просмотр выглядит обнадёживающе. Потом начинается ревью.

Чем быстрее появляется код, тем больше времени уходит на восстановление контекста: что агент поменял, на какие факты опирался, какой конфигурацией запускал тесты и сколько попыток сделал до финального ответа.

В этой точке полезно отделить генерацию патча от подготовки изменения к отправке в основную ветку. Для второй задачи в 2026 году формируется отдельный класс инструментов: Code Clean-up Agents.

Origami Framework — фреймворк для автоматизации тестирования на Java, созданный с целью упрощения построения тестовой архитектуры и ускорения процессов приёмочного и регрессионного тестирования

Несмотря на то, что IntelliJ IDEA уже несколько лет официально недоступна в России, она по-прежнему остаётся одной из самых популярных IDE среди разработчиков. На днях вышла свежая версия 2026.2.

В релиз вошли новые инструменты для работы с ИИ-агентами, изменения в отладчике и автоматизация ряда повседневных операций. Также появилась поддержка Java 27, Kotlin 2.4, TypeScript 7, будущего Gradle 10 и обновления для Spring, Terraform и Docker Compose.

В статье пройдемся по основным изменениям.

Если вы Java-разработчик, которому в личных целях нужно поднять TLS 1.3 на ГОСТ, создать ГОСТ-сертификаты, подписать документ CAdES, создать свой тестовый УЦ, сделать шифрование и подпись на своем Android — эта статья для вас. Все примеры в этой статье одинаково работают что на JVM 21, что на Android 12+.

crypto-gost —   криптографическая библиотека алгоритмов ГОСТ на Java 21+ и Android 12+, а также сопутствующая обвязка вокруг них, позволяющая использовать в личных целях алгоритмы и стандарты ГОСТ в инфраструктуре Java. Статья написана в академических целях.

Необходимостью любой современной платежной системы является возможность разграничения платежей согласно критериям. Если вам интересно узнать, почему таможенный и родительский контроль - это одно и тоже, а так же почему окрашивание ресурсов не имеет ничего общего с цветом, то добро пожаловать под кат.

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None, пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов.

В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

Локально Testcontainers запускается за секунды, тесты стабильно зелёные, а в CI тот же набор начинает падать в трёх запусках из ста и каждый раз по новой причине.

В статье разберём пять типовых источников такого поведения — от плавающих версий образов и неправильного ожидания готовности до конфликтов портов и нехватки памяти — и покажем, как сделать интеграционные тесты воспроизводимыми на пайплайне.

Привет, друзья!

На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.

В рамках Spring АйО Академии я встречал большое количество похожих вопросов, посвященных правильному дизайну сущностей и другим похожим вопросам.

Я обещался на все эти вопросы ответить в рамках статьи. На самом деле, одной статьи у меня не вышло, скорее всего, будет серия статей. Надеюсь, будет интересно :)

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Бардаш, и я CTO интеграционной платформы MWS Octapi. В одной из предыдущих статей я рассказывал, как мы выбирали движок для low-code и почему остановились на Temporal, отказавшись от Apache Camel. С тех пор регулярно получаю один и тот же вопрос — от продактов, аналитиков, а иногда и от коллег-архитекторов: «Подождите, ну сейчас же есть Karavan, Kaoto, нормальные визуальные редакторы. Аналитик там накидает кубики, настроит логику, разве это не cделает Camel доступнее?» Короткий ответ — нет, не cделает. А вот почему, предлагаю разобрать в материале.

Дисклеймер: это мой личный опыт и опыт команды. Тема спорная, у вас может быть своя картина.

Меня заинтересовал новый плагин DB Client, который идёт в составе OpenIDE. Давайте посмотрим, может ли он уже на текущий момент стать достойной альтернативой платному DataGrip? Я не предъявляю каких-то узкоспециальных требований к таким инструментам. В основном требуется писать и оптимизировать sql-запросы, просматривать структуру таблиц и диаграмму связей между ними, просматривать актуальный DDL, выполнять мелкие правки данных “на лету”, а также делать импорт и экспорт данных в различных форматах. Давайте по этим пунктам и пройдёмся.