Java *

Преуведомление

Вся нотация, используемая в этой статье, не является общепринятой для представления математических выражений. Возможно, вы ранее изучали эту тему либо продолжаете изучать, поэтому заранее прошу прощения, если допустил какие-либо фактические ошибки или некорректно использовал термины.   

Выпуск Java 21 состоялся 19 сентября 2023 года. В этой версии поддерживаются паттерны записи в switch-блоках и выражениях. Такой синтаксис выглядит монументально (как минимум, по меркам Java). Это водораздел, после которого мы вправе говорить, что в Java полноценно поддерживаются паттерны функционального программирования, подобно тому, как это сделано в Kotlin, Rust или C#. Вот и первый пункт, который пробуждает во мне зависть (я Kotlin-разработчик).

В этой статье рассмотрим реализацию функционала добавления отзывов пользователями с возможностью прикрепить к ним фотографии.

Воспользуемся S3-хранилищем Yandex Object Storage для сохранения фотографий и получения ссылок на них с использованием AWS SDK Java. А еще с помощью Java Concurrency увеличим производительность в 5 раз.

Вчера прошла наша технологическая конференция SmartDev на которой мы подарили заслуженные призы победителям «Конкурса красоты кода». Свои работы прислали больше 1000 талантливых программистов. Некоторых мы даже пригласили к себе работать. Код оценивало очень большое жюри из экспертов Сбера и других компаний.

Напомним, что в конкурсе было пять категорий: Python, Java, Mobile (Android), Data Science, Fronted, — и в каждой из них было по три номинации.

Привет, меня зовут Денис Агапитов, я руководитель группы Platform Core компании Bercut. Работаю в компании без малого 20 лет, из них 18 пишу на Java.

Сегодня я расскажу об опыте увеличения производительности сетевого стэка и проблемах, с которыми можно столкнуться при использовании NIO в Java.

Эта статья основана на реальной практике борьбы с "OutOfMemory: direct memory".

Данная статья является продолжением статьи - Ивентная модель данных с использованием Kafka и Kafka Connect: Построение гибкой и распределенной архитектуры.

Добро пожаловать во вторую часть статьи о построении гибкой и распределенной архитектуры с использованием Apache Kafka и Kafka Connect! В первой части мы ознакомились с ивентной моделью данных, разработали сервис отправителя и настроили интеграцию с Kafka, чтобы асинхронно отправлять сообщения. Теперь настало время рассмотреть вторую часть этого увлекательного проекта.

Привет! Меня зовут Сергей Чеботарёв, я наставник на курсе «Java-разработчик». Многие обучаются программированию полностью самостоятельно, кто-то выбирает курсы и решает практические задачи в рамках программы. И тем и другим важно тренироваться дополнительно. Чтобы помочь с практикой, я приготовил небольшую задачу о выдуманном секретном рукопожатии. 

Давайте напишем программу на Java и вместе разберём эту задачку: вспомним двоичное счисление, простые операции по работе с Map и работу с пользовательским вводом.

На дворе 2023 год. На хабре до сих пор пишут статьи по созданию телеграмм ботов, скажите вы, но не спешите с выводами. Во-первых, пожалеем студентов, во многих вузах на программистских направлениях до сих пор заставляют писать ботов хотя бы раз в течение обучения. И многие гайды в интернете немножко outdated в плане деплоя (хероку умер, доздравствует... но об этом немного позже). Т.е. основным уклоном данной статьи будет именно этот аспект. Ну и сам бот у нас будет также не скучный и не самый простой, какие часто в гайдах, а с полноценной привязкой к базе данных, т.е. полноценное Spring приложение.

Ну так о чем же бот и как мне пришла в голову такая идея?

Всем хорошо известны интерфейсы — то есть контракты, которым должны соответствовать классы, однако мало кто слышал про универсалии, которые являются последним словом в дизайне ПО. С точки зрения философии, откуда это понятие исходит, универсалия — это свойство, которое присуще двум или более сущностям определенной категории, например свойство "цветной" присуще всем объектам, у которых может быть цвет: если бы мы моделировали Pencil, то есть карандаш, мы бы сказали, что Pencil implements IColorful, посколько он имеет цвет. Но интерфейсы — понятие широкое, которое также используется для описания поведения. Я же предлагаю ввести специальную категорию интерфейсов, называемых универсалиями, у которых есть всего 1 свойство, содержащее конкретный объект, для задачи внедрения зависимостей и уменьшению бойлерплейта.

Вы когда нибудь задумывались, на сколько grpc быстрый. Да в сети, ему равных нет. Если вы гоняете маленькие сообщения, которые надо быстро доставить, то лучше grpc попросту не найти ( найти, но по мнению автору protobuf остается движком сериализации, поддерживающим большее кол-во языков ). Но насколько он хорош? Сможет ли он к примеру сравнится просто с нативными вызовами?

Попробуем сравнить это, но так как в обычной жизни нам это может не пригодится, то добавим еще одно условие - сравниваем как лучший способ взаимодействия с jni библиотекой.

Отдел Observability Spring уже довольно долго работает над поддержкой наблюдаемости в Spring-приложениях, и мы рады сообщить вам, что в Spring Framework 6 и Spring Boot 3 вы наконец-то увидите результаты этой работы!

Модельно-ориентированный метод (MDE) широко применяется во многих сферах современной инженерии; в программировании он позволяет разделить деятельность, направленную на создание универсального описания продукта, от деятельности по написанию кода, который бы эту модель воплощал в реальность. На практике, в мире Java эти деятельности по-сути совмещены воедино языком программирования, так как мы определяем интерфейсы на том же языке, на котором потом и пишем реализацию, поэтому грань между моделью и кодом может быть не так очевидна. Однако, она отчетливо проявляется, когда требуется интегрировать нашу программу в работу более сложных систем: например, я бы хотел запускать мою CLI утилиту как сервис, доступ к которому можно было бы получить через любой язык программирования по сокетам, сохранив при этом хороший Dev-X с автозаполнением полей и описанием опций. Сделаем это в 3 этапа под катом: во-первых, сконвертируем существующий Java-класс, который описывает флаги, в модельно-ориентированный XML, затем из него сгенерируем protobuf файлы для бинарного обмена данными и в завершение скомпилируем их для JavaScript и Java, обернув в приличный JSDoc. В конце обсудим все преимущества работы "на модель" и будущее роли дизайна при разработке ПО.

В данной серии статей я подробно рассказываю о том, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Краткое содержание предыдущей серии, посвящённой имплементации спеки языка в коде:
Заметка об использовании prior art
Наборы данных в контексте исполнения
Переменные, настройки контекста исполнения, и метаданные параметров подключаемых функций
Интерпретатор, контекст исполнения, операторы выражений

Разобравшись со всеми контекстами и устройством ядра интерпретатора, можно перейти к описанию API точек расширения, режимов запуска, и технической обвязки сборки исполняемых артефактов.

Если просто добавить к определению бина аннотацию @Scope(SCOPE_PROTOTYPE), и использовать этот бин в синглтоне через аннотацию @Autowired – будет создан только один объект. Потому что синглтон создается только однажды, и обращение к прототипу случится тоже однажды при его создании (при внедрении зависимости).

На самом деле вариантов довольно много:

В данной серии статей я подробно рассказываю о том, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Краткое содержание предыдущей серии, последней, посвящённой проектированию спецификации языка:
Операторы жизненного цикла наборов данных (продолжение)
Операторы контроля потока выполнения
Операторы управления контекстом исполнения
Операторы выражений

В данном эпизоде мы наконец-то перейдём к самому интересному — имплементации. Хорошо, когда есть развёрнутая постановка задачи, можно просто брать спеку, и писать код согласно плану.

Довелось мне обучать одного знакомого, желающего войти в ИТ (привет, Саша!). Человек он упорный, прошел разные курсы, стажировки, упорно продолжает идти вперед и уже вполне тянет на уровень джуна и решает прикладные задачи. Но иногда внезапно задает такие вопросы, из которых я понимаю, что у него огромные дыры в базовых знаниях и представлениях. На курсах этому, видимо, не учат.

Один из последних вопросов был про устройство сборки, непонимание того как исходный код собирается в исполняемый и запускается. Начинающим обычно говорят в духе «вот создаешь Gradle‑проект, в IDE жмешь кнопочку запуска и все работает». Но как только возникает необходимость что‑то в этом простом процессе усложнить, или понять — начинаются проблемы.

Gradle/Maven при этом представляются таким черным ящиком, в котором есть кнопка сборки и запуска, а внутри — магия, превращающая исходный код в запущенную программу.

В этой статье я пробегусь по основам того, как в Java работает компиляция, а также покажу, как по шагам прийти от компиляции отдельных файлов вручную к идее необходимости системы сборки, и как написать свою простенькую систему. Ведь лучший способ понять, как что‑то устроено внутри — сделать это самому.

В данной серии статей я подробно расскажу о том, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Краткое содержание предыдущей серии:
Вступление
Постановка задачи
Проектирование языка. Операторы жизненного цикла наборов данных
Проектирование системы типов

Готовим гибридную систему мониторинга + щепотка observability дабы нанести непоправимую пользу всему прогрессивному человечеству. С ароматом кофе, перед использованием можно добавить свои данные по вкусу.

В данной серии статей я подробно расскажу о том, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

— Евдокимов, ты что, совсем уже там кукухой поехал?! При живом-то Spark SQL! Опять ты ненормальным программированием маешься, нет бы что-то полезное делал…
— Ну-ну-ну, спокойно, спокойно. Я ещё настолько не уехал, чтобы потратить целый год на страдание полной ерундой. Речь на сей раз пойдёт не о развлекухе, а о диалекте языка, специализированном для решения целого класса задач, для которых любой существующий SQL был бы, в теории, хорошим решением, если бы не несколько серьёзных «но».

Короче, у нас будет немного не такой SQL, который вы все так хорошо знаете, но и этот вариант вы полюбите, я обещаю. Тут лучше другой вопрос задать:
— Разве кому-то нужен голый SQL-ный движок?

Нет, голый — не нужен. Так рассказывать я буду о разработке настоящего production ready инструмента, с интерактивным шеллом с подсветкой синтаксиса и автодополнением, который сможет работать в клиент-серверном режиме, и не только на кластере, но и локально. Да не монолитный, а расширяемый при помощи подключаемых функций. И с автогенератором документации впридачу. Короче, всё будет совсем по-взрослому, с рейтингом M for Mature.