Доброго времени суток!

Наряду со статьей "iPhone: MiTM атака из кармана", родилась почти аналогичная статья про Android.

Мы уже знаем, на что способен iPhone. Уступает ли ему Android?

Было рассмотрено около 25 боевых приложений. Хочу предоставить вам результат маленького исследования. Многие приложения даже не запустились, некоторые подвесили телефон намертво, но некоторые даже работали!

Весь софт тестировался на телефоне LG Optimus, с версией Android 2.3.

Итак, краткий обзор боевого софта на Android:

Работая Android разработчиком мне пришлось столкнуться с двумя различными подходами к проектированию баз данных в мобильных приложениях. Возможно кому-то излагаемое здесь покажется очевидным, а возможно кому-то даст новую идею или убережет от ошибок. В общем, без длинных предисловий переходим к делу…

Два взгляда на проблему

Как известно, в университетах учат строить базы данных по всем правилам: декомпозировать предметную область на сущности, выделить атрибуты и определить первичные ключи, определить отношения между сущностями, привести все это, как минимум, к 3-ей нормальной форме и т.д. Один из “побочных” эффектов такого подхода — падение производительности на операциях чтения, при достаточно сильной декомпозиции и нормализации, так как в запросах необходимо выполнять большее количество джойнов. И чем больше у вас записей в таблицах, тем дольше они выполняются.

Добавим сюда сильно ограниченные аппаратные возможности мобильных платформ, в частности крохотный объем оперативной памяти. Ее и без того мало, так в дополнение к этому, Android ограничивает количество доступной RAM на процесс в зависимости от версии ОС от 16 до 48 МБ. И даже из этих нескольких мегабайт СУБД получает лишь часть, ведь есть еще и само приложение. Ну и в заключение, сам SQLite, в виду своих особенностей поддерживает только два уровня изолированности транзакций. Они либо сериализуются, либо вообще отключены!

В ситуации когда производительность приложения начинает упираться в производительность СУБД на помощь и может прийти альтернативный подход, назовем его key-value ориентированным. Вместо декомпозиции сущности на атрибуты и создания отдельных полей в таблице на каждый атрибут, сущность сохраняется “как есть” в одно единственное поле типа BLOB, иначе говоря сериализуется.

Этой статьёй я открываю цикл, посвящённый разработке Android-приложений. Но не типичных для Google Play, написанных, очевидно, задней левой mНогой, а приложений корректных и элегантных. В этом деле нам поможет DroidParts — швейцарский нож Android-библиотек с 8 лезвиями:

1. Dependency Injection: инициализация системных и собственных зависимостей;
2. Object-Relational Mapping для SQLite: CRUD-операции «из коробки»;
3. Поддержка Fragments, ActionBarSherlock;
4. Простая (де-)сериализация JSON;
5. AsyncTasks, IntentService с обработкой Exсeptions;
6. RESTful HTTP client с поддержкой JSON;
7. L.og без указания тега, конфигурируемый через AndroidManifest;
8. Утилиты типа асинхронного http-загрузчика с кешированием, View- и Intent-помощников.

Буквально час назад* увидела свет первая версия библиотеки, но сначала…

Про MiTM на айфонах и андроидах уже были соответствующие посты.
К упомянутым инструментам добавился еще один, так сказать специализированный.

Была создана консольная версия снифера Intercepter-NG и она же портирована под unix-like
операционные системы, включая IOS и Android.

Сегодня немного поэкспериментируем с методом finalize() и уничтожением объектов. Хотя даже начинающие Java-программисты примерно представляют, что finalize() вызывается, когда сборщик мусора решит уничтожить ваш объект, некоторые вещи могут всё-таки оказаться неожиданными. К примеру, зададимся вопросом: что случится с вашим приложением, если метод finalize() работает очень долго?

Приветствую!

Сегодня я решил поведать Вам мой способ организации activity-service interaction в Android приложениях. Мотивирован топик тем, что достаточно часто можно встретить приложения, в которых, скажем, поход на сервер организовывается внутри активити в AsyncTask. При этом часто встречается верная мысль, что это надо делать в сервисах, но нигде в оф. документации нет ни слова об организации правильной архитектуры двустороннего взаимодействия между ними.

Поэтому я методом проб и ошибок пришел к архитектуре, лично для меня покрывающей все необходимые вопросы.

Об этом методе я буду рассказывать далее.

После написания этого поста, меня заинтересовали параметры поиска которые можно использовать, для удобной работы.
Задавшись этим вопросом, в рунете я более менее полной информации не нашел.
Но! Оказывается Google уже давно и для всех, все показал.

На данный момент для платформы Android существует несколько решений, позволяющих реализовать ORM-подход для работы с базой данных, но основных два. Это ORMLite и GreenDAO.

Для новичков стоит сделать отступление и рассказать что такое ORM вообще. ORM — object-ralational mapping. Объектно-реляционное отображение означает, что программисту гораздо удобнее оперировать с объектами, которые он использует в своём приложении, нежели чем с таблицами, в которых хранятся данные в реляционных базах данных. Для связи реляционных СУБД с объектной моделью приложения используются ORM-технологии. Так для решения задач объектно-реляционного отображения в Android используют один из сторонних фреймворков. GreenDAO и ORMLite — являются библиотеками с открытым кодом.

На прошедшей конференции Appication Developer Days, Роман Елизаров (elizarov) рассказал, как профилировать, т.е. исследовать производительность любых Java-приложений, без использования специализированных инструментов, будь они хоть вендорские, хоть open-source.Оказывается, можно использовать малоизвестные, встроенные в JVM возможности (threaddumps, java agents, bytecode manipulation), и быстро и эффективно реализовать профилирование, которое можно запускать постоянно даже на боевой системе.Вот видео доклада (тут оно косолапо эмбедится, но оно 1280x720, все отлично читаемо):

Но я предлагаю также, взглянуть на 70K текста иллюстрированной статьи-стенограммы под катом, составленной мной по видео и слайдам.

Решили поделиться своими наработками по реализации ВКонтакте API для Android. Данное SDK позволяет быстро авторизоваться и вызывать методы API, например отправить запись на стену, получить список друзей пользователя и многое другое. Изначально библиотека разрабатывалась как ядро проекта Kate Mobile. Совсем недавно пришла идея оформить часть кода в ощедоступную библиотеку. На скорую руку вынести её в отдельный проект и теперь она доступна всем желающим. Сейчас реализованы основные методы API, пополняем по мере необходимости. Будем улучшать на основании полученного фидбэка. Если он будет.

Для написания программ, выполняющих параллельные вычисления, широко применяются потоки (threads). При том, что потоки позволяют достаточно гибко организовывать парраллелизм в программах, они обладают рядом недостатков. Дело в том, что потоки разделяют между собой память. Это значит, что очень легко по неосторожности нарушить целостность программы. Побороть это можно с помощью блокировок, которые позволяют некоторому коду получать эксклюзивный доступ к обшему ресурсу. Однако, сами блокировки, помимо того, что их нужно не забывать проставлять, порождают, в свою очередь, проблемы. Одна из самых страшных проблем — это возможность породить deadlock. Впрочем, даже без этого написание действительно хорошо работающей многопоточной программы превращается в ювелирный труд.

Но у потоков есть альтернативы. Из известных мне — модель акторов (actors) и software transaction memory. Героем этой статьи, как понятно из заголовка, являются первые. Впрочем, по STM есть достаточно много статей в интернете, которые удовлетворят ваше любопытство.

Размеры объектов в Java уже обсуждались на Хабре, например, здесь или здесь. Мне бы хотелось подробнее остановиться на размерах многомерных массивов — простая вещь, которая для меня стала неожиданной.

Оптимизируя вычислительный алгоритм по памяти, я наткнулся на то, что при определённых (вполне разумных) входных параметрах создаётся массив float[500][14761][2]. Сколько он может занимать в памяти (на HotSpot 1.6.0_26 32bit, если кому интересно)? Я примерно прикинул, что 500*14 761*2*sizeof(float) = 500*14 761*2*4 = 59 044 000 байт плюс какой-то оверхед. Решив проверить, как на самом деле, я воспользовался Eclipse Memory Analyzer (невероятно волшебная вещь, рекомендую!) и обнаружил, что «Retained Heap» для этого массива составляет 206 662 016 байт! Неплохой оверхед — 350%. Посмотрим, почему так получилось.

Всем привет! На Хабрахабре уже была статья о том, как сделать платное отключение рекламы в Android-приложении, где предлагалось использовать open-source библиотеку Android Billing Library. В данной статье я хочу рассказать о том, как реализовать подобный функционал при помощи системы внутренних платежей Android Market In-app Billing, не используя сторонних библиотек.

Статья состоит из двух частей. В первой части я подробно расскажу о том, как добавить рекламу от Google AdMob в свое приложение (данная часть в основном ориентирована на новичков), а во второй – как сделать ее платное отключение.

В прошлом году я делал обзор книг, на которых реально растут люди и реально улучшаются процессы.



Тогда понадобился год, чтобы прочитать в десять раз больше бумаги и сделать выборку, которая оказалась неожиданно полезной многим. Вот результаты ещё одного года — ещё N+2 книги для бизнеса, которые реально помогают.

Автор блога Digital Inspirations Амид Агарвал (Amit Agarwal) опубликовал скрипт для Google Docs, который опрашивает статус сайта и заносит ответ в ячейку таблицы. Таким образом, можно сделать сервис мониторинга своими руками. Google Docs позволяет запускать скрипт с минутным интервалом и получать уведомления на email.

От переводчика: в этой статье нет описания команд git, она подразумевает, что вы уже знакомы с ним. Здесь описывается вполне здравый, на мой взгляд, подход к содержанию публичной истории в чистоте и порядке.

Если вы не понимаете, что побудило сделать git именно таким, то вас ждут страдания. Используя множество флагов (--flag), вы сможете заставить git работать так, как по вашему мнению он должен работать, вместо того, чтобы работать так, как git того хочет. Это как забивать гвозди отверткой. Работа делается, но хуже, медленнее, да и отвертка портится.

Наверно многим известна embed база данных SQLite. SQLite полностью поддерживает кодировки UTF-8 и UTF-16. Но есть один нюанс, для строковых и текстовых полей, символы которых выходят за пределы ASCII таблицы, не работает нечувствительный к регистру LIKE и ORDER BY.
Например:

sqlite> SELECT "ы" LIKE "Ы";
0

в то время как

sqlite> SELECT "s" LIKE "S";
1

Давайте разберемся как же это исправить.

В графическом приложении для рисования используется SurfaceView и пара Bitmap размером с экран (например, я хочу изобразить плавное листание страниц книги).

На многих устройствах с большим разрешением экрана приложение падает c ошибкой
AndroidRuntime: java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds VM budget

Проблема в том, что память для Bitmap, а также для SurfaceView резервируется из общей кучи процесса. Лимит размера кучи — невелик, как правило немногим больше 10Мб. И задается этот лимит при сборке системы.

Попытки улучшить ситуацию урезанием формата пикселя с 32 бит до 16 не слишком помогают. Проблема просто вылезает позже — например, при открытии окна поверх SurfaceView (видимо, при этом создается еще один Bitmap размером с экран).

Ограничение размера графических буферов программы в 3-4 экрана — это до обидного мало! Попробуем исправить такую несправедливость.

После реализации пары проектов под Android, стало понятно, что, несмотря на их небольшие размеры и кажущуюся простоту, без автоматизированных сборок и тестирования не обойтись. Родилось желание получить следующие возможности:

• unit тестирование,
• интеграционное тестирование,
• тестирование интерфейса,
• тестирование этих типов тестов на различных версиях Android и конфигурациях девайсов,
• рассылка по email в случае сломанного билда;
• таже не помешает автоматическая сборка релизов.

Анти-паттерны — полная противоположность паттернам. Если паттерны проектирования —
это примеры практик хорошего программирования, то есть шаблоны решения определённых задач. То анти-паттерны — их полная противоположность, это — шаблоны ошибок, которые совершаются при решении различных задач. Частью практик хорошего программирования является именно избежание анти-паттернов. Не надо думать, что это такая непонятная теоретическая фигня — это конкретные проблемы, с которыми сталкивался практически каждый разработчик. Кто осведомлен, тот и вооружён! Рассмотрим же несколько расрпотранённых анти-паттернов в программировании.