Статически типизированный язык программирования
Продолжаем серию «Kotlin для новичков». Сегодня разбираем фундамент, без которого не обходится ни одно приложение: строки и коллекции. Как правильно резать подстроки, форматировать JSON, чем List отличается от MutableList и зачем enum в Kotlin круче, чем в Java. Заглядывайте, будет полезно!
Один экран в приложении, а на бэкенде несколько REST-вызовов, куча эндпоинтов и ответы, где 90% полей не используются. Теряем в скорости, усложняется фронтенд и приходится версионировать контракт, когда меняется формат данных.
GraphQL предлагает другой подход: один API-эндпоинт и запрос, в котором клиент сам указывает, какие поля ему нужны. Это снижает overfetching, уменьшает количество сетевых затрат и упрощает договоренности между фронтом и бэком за счет схемы как явного контракта и живой документации.
В новом переводе от команды Spring АйО разберем, где GraphQL реально помогает: как уйти от разрастания эндпоинтов, как держать контракт синхронизированным и что делать с типичными проблемами производительности и наблюдаемости, когда данные собираются из разных источников.
«Talk is cheap. Show me the code.»
Недавно мне в руки попала книга «Искусство неизменяемой архитектуры: теория и практика управления данными в распределенных системах». В ней описаны довольно радикальные, но логичные подходы к проектированию: полный отказ от UPDATE и DELETE в пользу INSERT, идентификация сущностей через хеш-суммы и построение распределенных систем без боли.
Чтобы не быть голословным и проверить, работают ли эти концепции в реальном коде, а не только в теории, я написал небольшой тестовый проект. Это не продакшен-решение, а скорее полигон для проверки идей.
В этой статье разберем, как выглядит REST-сервис на Kotlin + Spring Boot, живущий по законам неизменяемости, и к каким результатам это привело.
Почему Dispatchers.IO + Hikari + чуть-чуть лагов БД = каскадная деградация всего сервиса, и как bulkhead-паттерн в одну строку это лечит.
Всем привет! Меня зовут Михаил, я главный эксперт в ОТП Банке.
Думаю, многие из вас сталкивались с легаси, которое нужно дорабатывать и оптимизировать. Сегодня хочу поделиться реальным кейсом как мы ускорили отправку данных в смежную систему.
Разберем всё по шагам, с замерами производительности. Поехали!
Интеграционные тесты зелёные, а после деплоя внезапно «пустые списки» и null в критичных полях — типичный сценарий для микросервисов. В этой статье разберём, как контрактное тестирование с Pact на Kotlin позволяет ловить такие расхождения заранее: от написания первого контракта до его проверки в CI/CD. На практике посмотрим, где подход даёт реальную пользу и какие ошибки чаще всего обесценивают тесты.
"Скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается" - говорится в народной пословице. Вот и мы решили не спешить со второй частью статьи по Junit 5 Extensions, а подойти к ней более основательно! Статья будет полезна QA-автоматизаторам, которые хотят глубже понимать работу с расширениями и выжать чуть больше из связки Kotlin + Junit5. Мы пройдем путь от простой реализации condition-выполнения тестов и источников данных для параметризованных тестов до реализации расширения Микро-DI с рекурсивной инъекцией зависимостей.
Как и в прошлой статье, сделаем акцент на практической части реализации расширений для JUnit 5. В качестве языка - Kotlin. Поэтому, достаем бутерброды, наливаем пиво кофе и приступаем!
GitHub, GitLab или Bitbucket — куда податься начинающему разработчику в 2026? Казалось бы, какая разница — Git везде одинаковый. Но когда дело доходит до первого пет-проекта, портфолио или стартапа на троих, выбор платформы решает всё: от скорости сборки до шансов быть замеченным рекрутером.
В этой статье — сравнение лимитов, цен и скрытых фич. Разберём реальные сценарии, таблицу с актуальными данными на апрель 2026.
Что делать, если синхронные REST-вызовы превращают ваши микросервисы в карточный домик? Пора вспомнить проверенные временем паттерны обмена сообщениями. В этой статье разбираем архитектуру Pipes and Filters, Content-Based Router и Idempotent Receiver — те самые кирпичики, на которых держатся надёжные системы. Схемы, best practices для проектирования устойчивых интеграций для Enterprise-разработки.
Почему «собрать требования» невозможно, а итеративный подход — единственный рабочий вариант и чем Agile-требования на самом деле отличаются от классических.
А также:
▫️ Почему фраза «создайте мне систему» — это красный флаг.
▫️ Как постепенное уточнение спасает от «аналитического паралича» и переписывания кода.
▫️ User Story vs Use Case: в чём настоящая разница и что выбрать.
▫️ Схемы итеративного процесса и ролей в Agile-проекте.
Когда я впервые всерьёз сел писать AGSL под Android, ощущение было очень странное. С одной стороны - современный графический конвейер, RuntimeShader, RenderEffect, красивые эффекты и весь этот техно-киберпанк. С другой - шейдерный код живёт внутри строковых литералов, uniform-ы приходится объявлять и привязывать вручную, а отладка периодически начинается с философского вопроса: «в какой именно строке я сейчас всё сломал?»
В какой-то момент я поймал очень «кин-дза-дзовское» настроение: вроде перед тобой космическая технология, а инструменты ощущаются так, будто тебе выдали гравицапу без инструкции и сказали: «ну ты это... лети». Можно, конечно. Но хочется, чтобы летели не только самые упорные.
Собственно, так и появился RedByteFX. Я сделал его не только ради собственного удобства. Мне хотелось решить ещё одну задачу: сделать AGSL более массовой и понятной технологией для Android-разработчиков. Потому что в нативном виде AGSL мощный, но психологически для многих выглядит как «не трогай, это на Новый год». А мне хотелось, чтобы к шейдерам можно было подойти без дрожи в коленях и без ощущения, что сейчас придётся разговаривать с господином ПЖ на древнем пацакском наречии.
Последние годы FeignClient и RestTemplate были де-факто стандартом для вызова внешних API в Spring. Но теперь появился нативный Http Interface Client — и я решил проверить, можно ли им заменить Feign без потери удобства.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим утечки памяти в Java.
Не секрет, что GC освобождает только недостижимые объекты. Утечка в Java начинается там, где объект уже не нужен, но на него все еще есть цепочка ссылок от живого потока.
Симптомы обычно одинаковые: куча растет, GC срабатывает чаще, паузы увеличиваются, финал - java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space.
В целом вывод такой, что нужно смотреть график heap в VisualVM/JVisualVM/JConsole, снимать heap dump (jmap), в Eclipse MAT запускать Leak Suspects и проверять цепочки удерживающих ссылок.
Каждое Android-приложение, которое хранит данные на устройстве, рано или поздно сталкивается с базой данных. Встроенная SQLite — надёжное решение, но работа с ней через SQLiteOpenHelper требует написания SQL-запросов вручную, преобразования курсоров в объекты и постоянного контроля за закрытием соединений. Это отнимает время и довольно часто вызывает ошибки.
Google предложил библиотеку Room, которая является оберткой над SQLite и реализует паттерн ORM (Object-Relational Mapping). В этой статье мы на конкретном примере сравним, как выглядят операции добавления и чтения данных на чистом SQLite и на Room. Вы увидите, почему Room избавляет от «шаблонного кода» и делает работу с БД простой и безопасной.
Знакомо, правда? Мечтаешь создать невозможное: уникальное, новое, то, чего ещё нет на рынке. И при этом чтобы это было твоё «детище», твой продукт, которым ты будешь гордиться и который станет по-настоящему стоящим и полезным для мира.
Думаешь, анализируешь, ищешь вариант, генерируешь идеи… Но всё не то. И каждый раз сталкиваешься с тем, что это уже кто-то реализовал. Да ещё и так круто, что подступиться страшно.
В этой статье я расскажу о проектировании мобильного приложения "Balance" по методу колеса жизненного баланса — от выбора идеи до кликабельных прототипов и тестирования.
Изучая UI/UX-дизайн, маркетинг и рынок в целом, я пришла к главному выводу: уникальность заключается не в том, чтобы придумать то, чего никто никогда не делал, а в том, чтобы сделать так, как никто другой не делает: удобно, красиво, с душой. И для этого не нужна команда дизайнеров. Только вы, ваше желание и правильные шаги.
Продолжаем серию «Kotlin для новичков»!
В прошлых статьях мы настроили IDE, разобрались с переменными и типами данных, научились управлять потоком программы через условия и циклы. Пришло время сделать следующий шаг — освоить функции.
В этом туториале вы узнаете:
▪️ Как объявлять функции и чем это отличается от Java.
▪️ Что такое именованные аргументы и значения по умолчанию (и почему это круто).
▪️ Как работает стек вызовов и области видимости.
▪️ Главные best practices, которые используют в разработке.
Когда код уже написан, половина багов уже не исправить. Парадокс? Нет — статическое тестирование. В этой статье разбираю, как находить дефекты ещё на этапе требований, почему «большой взрыв» интеграции — это путь в никуда, и зачем знать про заглушки, драйверы и уровни от компонентного до UAT.
Изначально я хотел поделиться опытом написания unit-тестов с помощью ИИ. Но по мере написания статьи она превратилась в историю изменения взглядов на использование нейросетей. И как отсутствие энтузиазма и в какой-то степени отрицание сменились если не оптимизмом, то увлечённостью и любопытством...
Продолжаем серию «Kotlin для новичков»! Сегодня разбираем самое сердце любого кода — управляющие конструкции: if, when, for, while.Вы узнаете, почему if в Kotlin — это не просто оператор, а выражение, как when заменяет целые лесенки else-if, и чем for по диапазонам лучше классического цикла. Реальные примеры и лучшие практики и история о том, как мы отрефакторили 300 строк спагетти-кода в 80 строк с помощью when и диапазонов. Читайте, чтобы писать чистый и понятный код на Kotlin.
AIVPN — это VPN-протокол на Rust, который не только шифрует трафик, но и маскирует его под реальные приложения. Внутри: короткие криптотеги вместо открытого идентификатора сессии, малозаметный старт соединения, профили масок для мимикрии трафика и легковесный модуль нейросетевого резонанса, который отслеживает деградацию маски и позволяет автоматически переключаться на резервный профиль. Сейчас проекту нужна поддержка для развития протокола и выпуска iOS-версии с оплатой Apple Developer Program и размещением в App Store.