• Введение в REST API — RESTful веб-сервисы
• Различия REST и SOAP
• Разработка REST API — что такое Contract First (контракт в первую очередь)?
• Разработка REST API — что такое Code First (код в первую очередь)?
• REST API — Что такое HATEOAS?
• Рекомендации по REST API — примеры проектирования веб-сервисов на Java и Spring

• Часть 1. Начало работы с архитектурой микросервисов
• Часть 2. Создание микросервиса Forex
• Часть 3. Создание микросервиса конвертации валют
• Часть 4. Использование Ribbon для балансировки нагрузки
• Часть 5. Использование сервера имен Eureka

Key promoter X

Глубокое погружение в мир аннотации Spring Boot @Conditional с проработанными примерами реализаций классов доступа к БД Mongo и MySQL.

В моем посте «Почему Spring Boot?» было рассмотрено создание Spring Boot приложения, из которого вы едва ли сможете понять, что происходит за кулисами. Возможно, вы хотите понять магию автоконфигурации Spring Boot.

Перед этим вы должны узнать о Spring аннотации @Conditional, от которой зависит вся магия автоконфигурации Spring Boot.

Вы можете использовать эту статью, чтобы понять, как использовать Spring MVC для создания веб-сайтов или RESTful сервисов. А также получить обзор часто задаваемых вопросов, охватывающих наиболее распространенные задачи Spring MVC.

Примечание: Статья ~ 7500 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже.

Содержание

• Введение
• HttpServlets 101
• DispatcherServlet
• Контроллеры — создание HTML
• REST контроллеры — создание XML / JSON
• Часто задаваемые вопросы
• Заключение
• Благодарности

Одним из важных шагов для обеспечения возможности настройки программных приложений является эффективное управление конфигурацией. Современные платформы предоставляют готовые функции для вывода параметров конфигурации.

Для некоторых параметров конфигурации имеет смысл не запускать приложение, если они недействительны.

Spring Boot предлагает нам удобный способ валидации параметров конфигурации. Мы собираемся связать входные значения со @ConfigurationProperties и использовать Bean Validation для их валидации.

В этой статье мы рассмотрим пример GraphQL на Java и создадим простой сервер GraphQL со Spring Boot.

Таким цыпочкам тоже нравятся примеры GraphQL на Java со Spring Boot!

GraphQL — это язык запросов для API, который позволяет клиентам запрашивать ограниченное множество данных, в которых они нуждаются, что позволяет клиентам собирать данные в ограниченном количестве запросов. GraphQL — это строго типизированный протокол, и все операции с данными проверяются в соответствии со схемой GraphQL.

В этой статье мы рассмотрим пример GraphQL на Java и создадим простой сервер GraphQL со Spring Boot.

Контейнеры стали предпочтительным средством упаковки приложения со всеми зависимостями программного обеспечения и операционной системы, а затем доставки их в различные среды.

В этой статье рассматриваются различные способы контейнеризации приложения Spring Boot:

- создание образа Docker с помощью файла Docker,

- создание образа OCI из исходного кода с помощью Cloud-Native Buildpack,

- оптимизация изображения во время выполнения путем разделения частей JAR на разные уровни с помощью многоуровневых инструментов.

Большинство списков вопросов интервью по Spring Boot заставляют вас запоминать случайные детали из документации Spring Boot. Но запоминание — плохая замена истинному пониманию и уверенности в знании Spring Boot.

Поэтому сегодня мы собираемся применить другой подход. Вместо того, чтобы перечислять 50 вопросов по мелочам Spring Boot, мы сосредоточимся на 11, которые заставят вас задуматься и, таким образом, многому научиться на этом пути.
Вот они, в произвольном порядке.

Примечание: если вы сами проводите интервью по Spring Boot, возможно, вы захотите задать эти вопросы в открытом формате, ведущем к обсуждениям вместо того, чтобы ожидать ответов из учебников.

Эта серия заметок служит введением в разработку реактивных веб-приложений с использованием Spring Boot, Project Reactor, WebFlux и R2DBC. Это руководство по реактивному миру для новичков, но предполагается, что читатель уже знаком с Java и Spring Boot.

В первой части представлен обзор различных концепций реактивного программирования и их истории. Вторая часть представляет собой введение в Project Reactor с большим количеством коротких примеров кода. В третьей части рассматривается WebFlux - реактивный веб-фреймворк Spring. И, наконец, четвертая часть посвящена R2DBC - Reactive Relational Database Connectivity.

При разработке на Spring Boot иногда нам нужно выполнить метод или фрагмент кода при запуске приложения. Этот код может быть любым, от записи определенной информации до настройки базы данных, заданий cron и т. д. Мы не можем просто поместить этот код в конструктор, потому что требуемые переменные или службы могут быть еще не инициализированы. Это может привести к исключению с нулевым указателем или некоторым другим.

Рассмотрим различные способы выполнения метода после запускаSpring Boot.

Планирование - это процесс выполнения части логики приложения в определенное время в будущем. Запланированные задания - это часть бизнес-логики, которая должна выполняться по таймеру. Spring позволяет нам запускать запланированные задания в контейнере Spring с помощью некоторых простых аннотаций.

В этой статье мы покажем, как настраивать и запускать запланированные задания в приложениях Spring Boot.

В этом руководстве, в продолжение темы просмотра зависимостей, мы рассмотрим управление зависимостями в IntelliJ IDEA.

Мы рассмотрим различные способы добавления зависимостей в ваш проект, а также способы добавления, обновления и удаления зависимостей с помощью Package Search.

В этой статье вы прочитаете о лучших практиках запуска Java-приложений в Kubernetes. Большинство из этих рекомендаций будут справедливы и для других языков. 

Однако я рассматриваю все правила в рамках характеристик Java, а также показываю решения и инструменты, доступные для приложений на базе JVM. 

Некоторые из этих рекомендаций по Kubernetes навязаны дизайном при использовании самых популярных Java-фреймворков, таких, как Spring Boot или Quarkus. Я покажу вам, как эффективно использовать их для упрощения жизни разработчиков.

В этой статье вы узнаете, как расширение JPAstreamer Quarkus упрощает выполнение типо‑безопасных запросов Hibernate без излишней многословности и сложности.

В этой статье вы узнаете, как использовать Spring for GraphQL в своем приложении Spring Boot. 

Spring for GraphQL — относительно новый проект. Версия 1.0 была выпущена несколько месяцев назад. До этого релиза нам приходилось подключать сторонние библиотеки, чтобы упростить реализацию GraphQL в приложении Spring Boot. Я уже описал два альтернативных решения в своих предыдущих статьях. В следующей статье вы узнаете о проекте GraphQL Java Kickstart. В другой статье вы увидите, как создавать более сложные запросы GraphQL с помощью библиотеки Netflix DGS.

Мы будем использовать очень похожую схему и модель сущностей, как и в этих двух статьях о Spring Boot и GraphQL.

Если вы хотите попробовать сделать это самостоятельно, вы всегда можете посмотреть на мой исходный код. Для этого вам нужно клонировать мой  репозиторий GitHub. Затем просто следуйте моим инструкциям.

Data Vault 2.0 остаётся одним из самых популярных методов моделирования данных. Его выбирают за гибкость, масштабируемость и устойчивость к изменениям. Этот разработанный Дэном Линстедом подход помогает организациям быстро адаптироваться к новым бизнес-требованиям, легко интегрировать новые источники данных и надёжно хранить исторические данные.

Эта статья будет полезна дата-инженерам, аналитикам данных, архитекторам данных и бизнес-аналитикам. Она поможет усовершенствовать умения в моделировании данных. Мы рассмотрим ключевые принципы Data Vault 2.0 и на практическом примере покажем, как разложить сырые данные по Data Vault 2.0.

Лучший способ что-то понять - попробовать на практике, а лучшая практика - это реальные примеры. В этой статье мы узнаем шесть основных сценариев использования Celery. Разберем основные методы и аргументы, которые точно пригодятся. От асинхронной обработки задач до управления временем выполнения и обработки ошибок - вы получите цельное представление о том, как Celery может решать ваши задачи.

Масштабирование — это не просто увеличение мощности, это искусство эффективного управления ресурсами, чтобы удовлетворить растущие запросы пользователей без потери качества обслуживания. В телеграм-ботах, где количество пользователей может увеличиваться экспоненциально, способность вашего бота адаптироваться к растущей нагрузке становится ключом к его успеху.

Aiogram, асинхронная библиотека для создания ботов на питоне, выделяется своей гибкостью и производительностью. Она позволяет создавать более отзывчивые и масштабируемые боты, используя современные асинхронные возможности Python.

Всем привет! Меня зовут Сергей Яхницкий. Я пишу на Python уже больше шести лет, техлид в Яндекс Такси, Python-евангелист и член Python-комитета Яндекса (аналог Python Steering Council).

Человек я простой, звёзд с Гитхаба не хватал: до того, как я устроился в Такси, я мирно писал маленькие бэкенды на Python. А потом меня прорвало: кодогенерации, CI/CD, кучи тестов, монорепа и прочее. Вот тут-то моя питоничья душа и воспряла. Решил я всё автоматизировать, обновить всё, что движется, а что не движется — подвигать и обновить. Из этого вышел мой рассказ.

Этот пост широко освещает изменения последних нескольких лет и куда в принципе движется Python. Пост будет полезен как новичкам, которые только ещё изучают Python, так и опытным специалистам, которые думают о языке разработки в долгосрочной перспективе.