Приветствую, это вторая заметка о Spring Data JPA. Первая часть была целиком посвящена подводным граблям, а также советам бывалых. В этой части мы поговорим о том, как заточить фреймворк под свои нужды. Все описанные примеры доступны здесь.

Крошка-сын к отцу пришел
И спросила кроха
— Что такое хорошо
и что такое плохо

Владимир Маяковский

Эта статья о Spring Data JPA, а именно в подводных граблях, встретившихся на моём пути, ну и конечно же немного о производительности.

… простите, мигрировали куда? Туда!

Почему именно CockroachDB?

SQL - декларативный язык - то есть вы описываете "что" хотите получить, а СУБД сама решает, "как" именно она будет это делать. Некоторые из них при этом позволяют им "подсказывать", как именно лучше выполнять запрос, но PostgreSQL - нет.

Тем не менее, "синтаксический сахар" некоторых языковых конструкций позволяет не только писать меньше кода (учите матчасть!), но и добиться, что ваша база будет делать часть вычислений "лениво", только при фактической необходимости.

Привет! Меня зовут Иван Гаас, я руковожу автоматизацией процессов разработки в Почтатехе — компании, создающей цифровые продукты для Почты России.

Среднее количество сообщений, которые мы обрабатываем в Почте — от 500 тысяч до миллиона в секунду. В пики, когда наша big data прогоняет свои 25 петабайт данных — до 3 миллионов. При этом кластер Kafka состоит всего из 12 серверов в каждом из 3 дата-центров и справляется с этим.

C 2016 года мы в три раза увеличили количество новых цифровых сервисов. Корпоративная шина на Kafka помогла быстро масштабироваться: количество интеграций за последнее время упало с 1000 до 300 и теперь растёт незначительно. Если раньше интеграция сервиса растягивалась на месяцы, то теперь достаточно нескольких дней.

Я расскажу, как мы построили шину, которая обеспечивает такую производительность.

Перевод обновлённого гайда Android по архитектуре приложений. Это — первая часть из пяти: обзор рекомендаций по архитектуре.

Как известно, во многих IT-проектах есть типичная задача -  транзакционная обработка данных в интеграционных сценариях, когда необходимо согласованно отправить или принять данные из внешней системы и при этом обновить собственное состояние приложения.

Особенно интересной эта задача становится, когда для интеграции используется Kafka, так как она имеет свои ограничения, касающиеся реализации транзакционности. Вообще, сейчас Kafka достаточно широко применяется именно  в качестве платформы для асинхронной интеграции, это справедливо и для проектов, которые мы в ЛАНИТ — Би Пи Эм реализуем, например, в Альфа-Банке и ВТБ. Поэтому, надеемся, данная тема будет интересна многим.

В этой статье рассмотрим подход к реализации распределённых транзакций (в рамках одного Java-приложения), которые охватывают Kafka и реляционную СУБД. Для этого воспользуемся средствами управления транзакциями, имеющимися в Spring.

Варианты с организацией eventual consistency с помощью типовых паттернов (Saga, Transactional Outbox и др.) и/или использования дополнительных платформ (Debezium, Kafka Connect и пр.) - тема для отдельной статьи (так что ждите продолжения). В этой статье тему затрагивать не будем. 

1 сентября 2021 года ФНС перестала обновлять свой адресный справочник в формате ФИАС. Относительно новый ГАР внезапно стал единственным государственным адресный реестром, доступным общественности. Рассказываем, что из себя представляет новый справочник и чем он отличается от ФИАС.

JPA безусловно самая распространённая технология работы с базами данных на платформе Java. Но она же и наименее пригодна для разработки быстрых и поддерживаемых систем. В этой статье я расскажу почему JPA лучше не использовать в продакшене и что можно использовать вместо неё.

В современной микросервисной разработке очень популярна чистая архитектура (она же луковая). Этот подход ясно отвечает на много архитектурных вопросов, а также хорошо подходит для сервисов с небольшой кодовой базой. Другая приятная особенность чистой архитектуры состоит в том, что она отлично сочетается с Domain Driven Development — они отлично дополняют друг друга.

Одной из прикладных реализаций чистой архитектуры является гексагональная архитектура — подход, явно выделяющей слои, адаптеры и прочее. Данный подход заслуженно сыскал любовь среди разработчиков на Go — он не требует сложных абстракций или зубодробительных паттернов, а также почти ни в чем не противоречит сложной идиоматике языка — так называемому Go way.

Но есть проблема, которую я часто вижу во многих командах, адаптирующих гексагоны, и с которой я сам столкнулся и успешно решил — реализация транзакций базы данных в рамках DDD и пресловутого гексагона. Что у меня вышло я и расскажу в этой заметке.

В середине августа мы приняли участие в международной научной конференции VLDB (Very Large Data Bases), и хотим поделиться актуальными идеями о работе с базами данных.

Если вы специалист по базам данных, или так или иначе связаны с ними, то приглашаем к чтению.

В предыдущих статьях я писал про этапы выполнения запросов, про статистику, про два основных вида доступа к данным — последовательное сканирование и индексное сканирование, — и успел рассказать о двух способах соединения — вложенном цикле и соединении хешированием.

В заключительной статье этой серии я расскажу про алгоритм слияния и про сортировку, и сравню все три алгоритма соединения между собой.

Вы можете использовать это руководство для различных целей:

• Чтобы понять, что такое Spring Framework
• Как работают ее основные фичи: такие как внедрение зависимостей или Web MVC
• Это также исчерпывающий FAQ (Перечень часто задаваемых вопросов)

Примечание: Статья ~ 9000 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже. И даже на компьютере ешь читай этого слона по одному кусочку за раз :-)

Содержание

• Введение
• Основы внедрения зависимостей
• Контейнер Spring IOC / Dependency Injection
• Spring AOP (Аспектно-ориентированное программирование) и прокси
• Управление ресурсами Spring
• Spring Web MVC
• Дополнительные модули Spring Framework
• Spring Framework: часто задаваемые вопросы
• Заключение

Вы больше не можете создать сервер авторизации с помощью @EnableAuthorizationServer, потому что Spring Security OAuth задеприкейтили, а проект Spring Authorization Server всё ещё экспериментальный? Выход есть! Напишем авторизацию своими руками... Что?.. Нет?.. Не хочется? И вообще получаются какие-то костыли и велосипеды? Ну ладно, тогда давайте возьмём уже что-то готовое. Например, Keycloak.

Для организации совместного доступа к данным в PostgreSQL программисты часто использую row-level локи. В статье поговорим об оверхеде, который получается от такого подхода и какие есть альтернативы. Давайте посмотрим, как можно поторопить слона!

Источник изображения

1. Введение (Вадим Цесько incubos)
2. Типовые архитектуры (Александр Христофоров)
3. Эксплуатация (Илья Щаников)
4. Сетевой стек (Дмитрий Самсонов dmitrysamsonov)
5. Балансировка (Андрей Домась)
6. Процессоры и память (Алексей Горбов)
7. Хранилища данных (Сергей Егоричев)
8. JVM (Андрей Паньгин apangin)
9. Мониторинг (Сергей Шарапов Sharapoff)
10. Облака (Леонид Талалаев)

Проблематика и назначение:

Методы решения проблемы:

• PL/SQL Developer — Популярное IDE для Oracle разработчиков.
• DBMS_PROFILE — Oracle пакет для профилирования (не будет рассматриваться в рамках данной статьи, т.к. информации достаточно на просторах интернета).

Мой опыт с картинками в вебе