Всем привет! Меня зовут Тимур, я платформенный Android-разработчик с опытом 5+ лет в ритейле и e-com.
В этой статье разберём, почему перформанс на мобильных устройствах это не ощущения, а фактор, который влияет на конверсию и GMV. Покажу, какие метрики имеет смысл собирать на клиенте, как их мониторить, и приведу примеры кода для Android.
Присаживайтесь, наливайте чай/кофе — поехали.
Забудьте о сторонних стартерах и костылях — Spring gRPC 1.0 GA уже здесь. Теперь можно строить высокопроизводительные RPC-сервисы с Protocol Buffers прямо из коробки, без плясок с бубном.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим пошаговую миграцию со старых решений, генерацию кода из .proto, и сравнение с тем, как это работает в Quarkus.
AI-помощники в IDE — уже не фантастика, а ежедневная реальность. Но как сделать так, чтобы они действительно помогали, не лезли не в тему, не сливали код в облако и не требовали подписку на каждого чиха? Ответ — Continue: open source AI-ассистент, который интегрируется с IntelliJ IDEA, GoLand, WebStorm, OpenIDE и другими IDE на базе IntelliJ Platform.
Он предоставляет автодополнение, чат, команды над выделенными фрагментами и даже агентный режим с патчами на несколько файлов. Главное — вы выбираете модель и правила игры.
GitHub только что анонсировал изменения в ценообразовании Actions. Ранее GitHub Actions имел бесплатный control plane. Это означало, что если вы использовали GitHub Actions, но запускали задачи вне GitHub-hosted runners — будь то ваши собственные машины или в вашем собственном AWS аккаунте — вы ничего не платили GitHub за эти минуты; вы платили только за вычислительные ресурсы. Теперь подход изменился. Команда Spring АйО подготовила перевод анонса команды Github.
Кажется, что оборачивать BigDecimal и String в отдельные классы — это overengineering и преждевременный DDD. Но именно из-за этих «лишних» типов в прод не пролезают посылки в ПВЗ, проценты внезапно превращаются из 0.8 в 80, а деньги теряют валюту и смысл. В статье на реальном примере логистики разбираем, как один небольшой record Weight и несколько аккуратных Value Object’ов наводят порядок в бизнес-логике: инварианты перестают жить в комментариях, проверки перестают дублироваться, а код начинает читаться как текст предметной области. Без внедрения полного DDD, без религиозного фанатизма — только практические шаги.
В мире Kotlin-бэкенда стандартом считается JVM. Это надежно, привычно, но иногда избыточно. Когда мне понадобился простой инструмент для сбора логов ошибок с моих проектов, я не хотел разворачивать тяжелый стек с Elasticsearch или платить за Sentry.
Мне хотелось получить компактное, быстрое решение, которое можно запустить одной командой в Docker, не выделяя под него гигабайты оперативной памяти.
Так появился Katcher. Это self-hosted краш-трекер, построенный на Kotlin Multiplatform (Native). В этой статье я расскажу, как собрать современный веб-сервис без JVM, без React и без сложной сборки фронтенда, используя Ktor, SQLite и HTMX.
Команда Spring АйО подготовила перевод про Fray — инструмент для обнаружения и воспроизведения ошибок многопоточности в Java-программах. Основанный на научных исследованиях и написанный на Kotlin, Fray использует технику теневой блокировки для выявления взаимоблокировок и других проблем синхронизации. Он уже доказал свою эффективность на таких проектах, как Kafka, Flink и Lucene.
В этой статье я хотел бы обобщить всё, что мы знаем про Hot/Live Reloading на JVM, и далее показать, как я пришел к реализации универсального Live Reloading решения для любых веб-приложений на JVM.
Вкратце, в этой статье мы:
🔹 Попробуем сформулировать, какие виды релоадинга бывают.
🔹 Подробно рассмотрим, какие реализации существуют на JVM.
🔹 И немножко обсудим детали реализации универсального решения, и что вообще к нему привело.
Когда количество доступных LLM инструментов (tool-ов) разрастается, традиционные подходы к tool calling становятся непрактичными — утилизация токенов улетает ещё до начала общения. К тому же, модели становится сложнее выбрать нужный набор tool-ов для решения проблемы.
В новом переводе от команды Spring АйО читаем о паттерне Tool Search Tool, предложенном Anthropic и реализованном в Spring AI с помощью ToolSearchToolCallAdvisor. Он позволяет LLM динамически находить нужные инструменты по мере необходимости, экономя до 64% токенов и повышая точность.
Что, если ваш валидатор стал бы в 3 раза быстрее и потреблял бы вдвое меньше памяти — без единой правки бизнес-логики? Именно это случилось с Hibernate Validator 9.1: ушли тяжёлые коллекции, пришёл умный стек. Каскадная валидация теперь летает, даже при циклах в графе объектов.
Плюс бонус: меньше мусора в памяти, меньше аллокаций, быстрее интерполяция сообщений. В бенчмарках — просто космос. Все это – в новом переводе от команды Spring АйО.
Комментарий Поливаха Михаила: Несмотря на то, что с валидацией мы напрямую работаем не часто, имейте в виду, что Spring Boot и ваши @RestController-ы под капотом всё равно используют hibernate-validator. Поэтому почитайте, не поленитесь.
Вышла OpenIDE 2025.2 — первая российская IDE с поддержкой Java 25. Мы идём в ногу с платформой и остаёмся на самом острие технологий. Но не только этим релиз интересен: в нём появилась улучшенная отладка виртуальных потоков, обновления связанные с UI, а ещё пара важных обновлений экосистемы.
Поехали по порядку.
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Сазонов, я android-разработчик в ПСБ.
Сегодня предлагаю разобрать путь создания кастомного тулбара от первой кривой реализации до оптимизированного решения.
И главная проблема, которую надо решить при создании этого компонента это центрирование title и subtitle. Эта проблема возникает потому что у нас может быть тулбар с разным количеством иконок по обе стороны от заголовка, текстом и иконками или только с title. И если ширина иконок у нас стандартна (44 dp), и достаточно просто умножить эту ширину на количество иконок справа, чтобы понять свободное пространство для title и subtitle, то с текстом с одной или с двух сторон всё намного сложнее, так как мы не можем заранее вычислить ширину этого текста, а значит не можем правильно центрировать и задать ширину title и subtitle.
В статье я расскажу, как я решил этот вопрос.
35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа.
Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.
На конференции Joker 2025 у нас была отличная возможность понять, как живётся Java-сообществу.
Как AI влияет на Java-разработку? Вайб-кодинг — полезный инструмент или угроза рабочим местам? Spring — незаменимый фреймворк или слишком тяжёл для многих задач? Что с рынком труда и зачем кандидаты накручивают опыт? И главное — зачем писать на Java, если есть JavaScript?
Рассказ о том, как используя Codex, за пару месяцев плотной работы по вечерам и субботам спроектировать специализированный ЯП (кодовое имя Branchline), написать интерпретатор, компилятор, виртуальную машину, а затем перевести это всё на Kotlin Multiplatform (KMP), чтобы получить версию под JS для онлайн-песочницы.
Всем привет! 👋👋👋👋👋 Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся со всем сообществом.
Этот месяц в мире Java выдался насыщенным. В JDK 26 готовят превью Lazy Constants и Structured Concurrency, собираются убрать режим строк только UTF‑16, а стандартный HttpClient получает более гибкую поддержку TLS.
Главное событие — GA‑релизы Spring Framework 7 и Spring Boot 4: модульная автоконфигурация, новый HTTP‑клиент, версионирование REST API, переход на Jackson 3 и множество других улучшений.
Из практики: разбор пагинации в Spring Data JPA, подводные камни MapStruct и заметка о балансе между чтением и написанием кода. Приятного чтения!
Реляционные базы данных по-прежнему остаются главным хранилищем наших данных. А значит, вопрос выбора инструмента отображения данных из БД на уровне приложения - всё так же актуален.
Долгое время я выбирал: Spring Data JPA. Уверен, что большинства из вас — тоже. Но времена меняются, и в 2025 для своих новых проектов я использую — Spring Data JDBC.
Почему? Если вам стало любопытно — добро пожаловать под кат.
Привет, Хабр!
Kotlin радует лаконичным синтаксисом и мощными фичами, но некоторые из них остаются недооценёнными. Сегодня поговорим про две джедайские техники Kotlin, о которых многие слышали, но не все используют в полной мере: это inline-функции и reified-типы.
Всем привет! Меня зовут Сергей, и я Backend Kotlin разработчик в компании занимающейся разработкой систем повышающую безопасность дорожного движения. И я расскажу, как мы с помощью Jetpack Compose и GitLab API упростили процесс деплоя на 100+ распределённых серверов, повысив при этом удобство и предсказуемость процесса.
Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как JSpecify наконец превращается из «ещё одного стандарта для библиотек» в рабочую основу null-безопасности для всей Java-экосистемы. IntelliJ IDEA 2025.3 впервые согласовала свои проверки с NullAway, а Spring и JetBrains синхронизировали suppressions и поведение анализаторов. Итог — единый, предсказуемый null-анализ без сотен ложных предупреждений.
