В основе сборки любых компонентов лежит общий шаблон того, как они выполняют прокидывание зависимостей, это концепция, которую разработчики называют очень общим именем Inversion of Control (IoC: инверсия контроля). В этой статье я углублюсь в то, как работает этот паттерн под более конкретным названием «Dependency Injection» (Инъекция зависимостей), и сравню его с альтернативой - Service Locator

Привет, меня зовут Рамиль, я программист в отделе разработки серверных решений ЮMoney. В этой статье расскажу о своём эксперименте с нагрузочным тестированием с помощью JMeter, Grafana и Prometheus, а также покажу, как тестировал три сценария: с двумя, 10 и 100 запросами в секунду.

Привет, сегодня поговорим о подводных камнях использования виртуальных потоков в написанных на Java веб-приложениях. В статье описан случай из жизни, сперва поставивший в тупик, но оказавшийся не столь уж и запутанным, а причина и вовсе была известна и документирована.

Как Java-методист с 15-летним опытом я решил проверить, как нейросеть ChatGPT-4 придумывает use cases, создает доменную модель и пишет программный код. Давайте посмотрим, способна ли эта большая языковая модель в ее текущей итерации заменить разработчика или, по крайней мере, упростить процесс разработки.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Судакевич, я преподаватель-практик Учебного центра IBS по программированию на языке Java. В начале 2024 года мой коллега из IBS уже делился собственным опытом создания базовой программы с помощью ChatGPT. В том эксперименте использовалась бесплатная модель 3.5, и мы получили множество комментариев из серии «А вы бы тоже самое провернули на последней версии модели — она всё делает в разы лучше!» Мол, и разработчики скоро будут никому не нужны.

Введение

Apache JMeter — это инструмент для проведения нагрузочного тестирования, представляющий собой десктопное приложение с открытым исходным кодом на базе Java. JMeter позволяет определить, может ли тестируемое веб-приложение удовлетворять требованиям высокой нагрузки или нет. Он также помогает проанализировать работу всего сервера под высокой нагрузкой.

Привет! На связи Аркадий из Т-Банка, мы по прежнему делаем TQM, и в этой статье покажу, как мы решили задачу с поиском последовательностей в тексте коммуникаций. Это работает как на простых цепочках из словосочетаний по порядку, так и на сложных кейсах — со временем фразы, каналом «клиент — оператор». Мы по прежнему работаем с ElasticSearch, оставляя возможность “накрутить” на поиск по тексту такие вещи как RAG, LLM и другие модные технологии. 

Несколько ограничений для сегодняшней задачи:

- Нелинейное возрастание сложности запроса при увеличении количества фраз. Поэтому предел у нас 4.

- Шаг тайминга мы выбрали 5 секунд. После каждой фразы ставим метку времени или несколько меток, если фраза заняла больше 5 секунд. Если сделать шаг слишком мелким это позволит искать более точно, но замусорит наше поле метками времени. Кажется, это тот момент когда лучше заранее договориться о требованиях.

А теперь к самому интересному. Добро пожаловать под кат!

Всем привет! В этой статье я расскажу, как получить белый IP-адрес без помощи провайдера и настройки вашего роутера, используя обычный VDS (виртуальный выделенный сервер), или как его ещё называют "Дедик". С помощью VDS вы сможете подключаться к вашему компьютеру по IP-адресу VDS с любого интернета и любой точки мира, размещать сайт на своём железе и использовать его IP-адрес.

Для чего это может быть нужно?

Все зависит от ваших потребностей и нужд. Вот несколько примеров использования:

С увеличением сложности ИТ-систем все больше становится очевидной ограниченность привычных реализаций с простой архитектурой компонентов. Особенно это заметно в случае систем, которые должны стабильно работать с большими и интенсивными нагрузками. 

Чтобы понять это, достаточно рассмотреть механику разворачивания большинства высоконагруженных систем. Например, разобрать построение системы авторизации пользователей для последующей сквозной аналитики авторизации/аутентификации между связанными сервисами компании.

Разбираемся на примере клиентского кейса, как может выглядеть такая система в части хранения данных, почему для таких задач оптимальна комбинация реляционной БД и Tarantool, а также показываем, какие показатели может обеспечить система с Tarantool.

Данная сфера очень быстро развивается и, вероятно, данная статья устареет очень быстро, потому следует обозначить то что пишется она в конце мая 2024 года.

Столкнувшись со шквалом задач разной степени важности, 3 года назад я принял решение начать записывать задачи в планер/to do list который было бы удобно вести и с телефона, и с ноутбука. Выбор пал на Notion, как на популярную межоперационную платформу. За время использования планера было выполнено множество разных задач, и стало интересно провести некоторый анализ того, как и на что уходило время...

В условиях растущих требований к производительности современных приложений, кеширование становится одним из ключевых инструментов для их удовлетворения. 

В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете про 7 основных техник оптимизации кеширования в Spring Boot, которые могут помочь значительно улучшить производительность. От выбора идеальных кандидатов для кеширования до реализации асинхронного кеша и мониторинга метрик кеша.

Недавно СБЕР выпустил GigaIDE — новую IDE для Java, Kotlin и не только. Это событие вызвало бурные обсуждения среди разработчиков. Чаще всего звучали следующие вопросы:

Чаще всего звучали следующие вопросы:

1. Это просто пересобранная версия IntelliJ IDEA Community Edition?
2. Если нет, что нового предлагает GigaIDE?
3. Поддерживает ли она работу с базами данных и Spring?

Сегодня отвечу на эти и другие вопросы, которые могут возникнуть у тех, кто заинтересовался GigaIDE.

В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете, как аннотация @Transactional помогла решить проблему с утечкой соединений и обеспечила стабильность системы.

Привет, меня зовут Сергей, старший разработчик 80 уровня компании DataBlend (группа компаний GlowByte). Наша команда занимается разработкой продукта ClusterManager, который управляет поведением и мониторит состояния таких продуктов, как GreenPlum, ClickHouse, DWH, Nova и т. д.

Около полутора лет назад у нас появилась необходимость собирать и отображать в удобном виде и разрезах метрики и данные об объектах кластеров Kubernetes, в которых развернут продукт Nova.

Для этих целей был выбран официальный kubernetes‑client для Java.

Поначалу мы пошли по пути сбора данных о нодах, подах и так далее по расписанию и сохранению их в БД в удобном виде. Но, как это часто бывает, цели и желания со временем меняются, и жизнь заставила перейти к мгновенному получению и отображению изменений.

Лучше всего для этой цели подходит механизм информеров kubernetes‑client.

И сейчас мы посмотрим, с какой стороны их лучше начинать есть.

Хочу рассказать, как мы реализуем на практике контакты по спецификации OpenAPI, стараемся следовать подходу Contract First и в целом разрабатывать так, чтобы удобно было как разработчикам в команде, так и всем, кто использует наши сервисы. В статье описана генерация Java и typescript, а так же конфигурации maven.

Контракты OpenAPI — спецификация, которая позволяет описывать интерфейс взаимодействия с сервисом в виде REST. Или не REST, тут зависит от задачи и ее реализации.

Вдаваться в историю появления спецификации и ее развития не буду. Если кратко — эта спецификация позволяет описывать контракт взаимодействия с сервисом с помощью yaml‑синтаксиса. А с помощью OpenAPI generators можно генерировать из такого описания клиент‑серверные интерфейсы на различных языках. На данный момент последняя версия OpenAPI — 3.1.0 — является наиболее удобной и структурированной, позволяет описывать контракт с помощью JSON. Мы осознанно используем версию 3.0.3. Почему? Расскажу далее.

Деление целых чисел — это долго и сложно. Вычислять остаток от деления — нисколько не проще. При этом в спортивном программировании, да и в прикладной математике типа криптографии, задача умножения чисел по модулю встречается повсеместно.

Один из вариантов эффективного решения — умножать по модулю, вообще при этом не используя операции деления, с помощью алгоритма Монтгомери.

Про него я и хотел бы поговорить.

Пожалуй, почти каждый Spring разработчик сталкивается в своей практике с версионированием баз данных. На эту тему есть отличный доклад на Joker 2023 от Александра Шустанова, в котором спикер сравнивает 2 самых популярных инструмента для миграций БД: Flyway и Liquibase. Редакция Spring АйО приводит транскрипт доклада, для тех, у кого нет 45 минут для просмотра видео.

В статье вас ожидает обзор ключевых особенностей Liquibase и Flyway, а также сравнение их возможностей. Расскажем, когда нужно создавать миграции, как облегчить этот процесс и уменьшить количество ошибок. Осветим некоторые малоизвестные возможности этих инструментов и развеем мифы о других.

Авторизация и регистрация пользователей — важная часть приложения как для юзеров, так и для безопасности. Но какие неожиданности содержит исходный код популярного Open Source решения для авторизации, и как они могут повлиять на работу приложения?