Когда команда пишет API, но документация живёт своей жизнью, а интеграторы часами гадают, что значит ошибка 500, — проект неизбежно тонет в хаосе. В этой описан подход, который является лучшим решением: Design‑First на основе OpenAPI.

Мы пройдём полный цикл: от проектирования спецификации до работающего Spring‑приложения с автоматической генерацией кода и централизованной обработкой ошибок.

Вы узнаете, как одна команда ./gradlew clean build может создать модели и интерфейсы, избавив вас от рутины.

Выкатили приложение, а через час — таймауты? Redis отключился, а вы узнали об этом от клиентов?

В этой статье на реальном примере покажу, как Spring Boot Actuator превращает ваше приложение из «чёрного ящика» в прозрачную систему. Разберём:

➡ Что такое Actuator и зачем он нужен.
➡ Как настроить эндпоинты, чтобы не открыть дыру в безопасности.
➡ Какие метрики реально помогают найти узкие места (история, как мы ускорили приложение на 40%).
➡ Кастомные метрики для бизнес-показателей.
➡ Лучшие практики продакшена: liveness/readiness probes, изоляция портов, кастомные HealthIndicator.

Индексы есть, а запросы всё равно тормозят? Или наоборот — индексов слишком много, и они только увеличивают нагрузку на запись?

Многие разработчики и администраторы баз данных попадают в ловушку: ставят B-Tree на всё подряд и надеются на лучшее. Но в highload-системах это может привести к катастрофе.

В этой статье я делюсь реальным опытом работы с PostgreSQL.

Статья будет полезна разработчикам, архитекторам и администраторам, которые хотят не просто «поставить индекс», а понять, как работает PostgreSQL под капотом и как проектировать базы данных, выдерживающие миллионы запросов в секунду.

Синхронные вызовы кажутся простыми и знакомыми, пока не превращаются в цепочки, которые рушат всю систему. Событийная архитектура выглядит элегантно, но таит подводные камни: что класть в событие? как быть с долгими операциями?

В статье вы найдёте:

▫️ живые примеры из реальных аварий (включая историю с бесконечными ретраями в очереди),
▫️ три готовые диаграммы в формате Mermaid, которые можно сразу использовать в документации,
▫️ чёткий алгоритм выбора стиля под вашу задачу.

Материал будет полезен архитекторам, ведущим разработчикам и всем, кто проектирует распределённые системы. Покажу, как не повторять ошибок, которые стоили компаниям миллионов.

Продолжаем серию статей для тех, кто начинает изучать Kotlin с нуля. Во втором уроке детально разбираем фундамент языка:
▪️Неизменяемые (val) и изменяемые (var) переменные
▪️Базовые типы: Int, Double, String, Boolean, Char
▪️Строковые шаблоны и многострочные строки
▪️Арифметические операции, целочисленное и вещественное деление
▪️Преобразование типов (явное и неявное)
▪️Ввод данных с консоли через readln()
▪️Символы и Unicode (коды символов)
▪️Особенности остатка от деления с отрицательными числами
▪️Инкремент и декремент (префиксная и постфиксная формы)

Все примеры кода — из реальной практики, доступны в открытом репозитории на GitHub (ссылка в статье). Материал подготовлен на основе опыта преподавания в OTUS и работы в FinTech. Статья поможет вам быстро войти в тему и избежать типичных ошибок новичков. Идеально для первого знакомства с языком или для систематизации знаний.

Как тестировать микросервисы, чтобы не было мучительно больно на проде? Разбираем пирамиду тестирования, интеграционные тесты с Testcontainers, контракты с Pact и нагрузочные испытания. Расскажу, какие практики реально работают в крупных проектах...

Git — это вызов, через который проходит каждый второй новичок в разработке. Ветки называются «asdasd», коммиты — «правки», а pull request пугает своей красной кнопкой. Знакомо?

Меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead в FinTech и преподаватель на курсах в OTUS. В этой статье разбираем самое главное: как создавать ветки и почему их нельзя называть как попало, что писать в коммитах, как сделать pull request в лучших практиках команд разработки

Моделирование домена — это не про UML-диаграммы и не про красивые ER-модели. Это про то, как перестать тратить месяцы на переписывание кода и начать говорить с бизнесом на одном языке. В статье — разбор DDD без воды: Ubiquitous Language, Bounded Context, тактические паттерны (Entities, Value Objects, Aggregates) и реальный пример кода на Java. Заходите — будет практично!

Статья к открытому уроку курса QA Automation Engineer про начало разработки тестов на языке Java которая погружает в основы синтаксиса.

Уже вышла Java 25 — самая свежая версия, которую все хотят попробовать. Но ставить ли её новичку? Или взять проверенную Java 21 LTS? В этом гайде — пошаговая установка Java на Windows с картинками, разбор различий между версиями, настройка JAVA_HOME и PATH ориентирован для начинающих разработчиков, изучающих Java

Kotlin уже не просто язык для Android. В 2026 году на нём пишут бэкенд, кроссплатформенные приложения и даже заменяют Java. Почему команды уходят с Java на Kotlin, как новичку начать и при чём тут Kotlin Multiplatform? Разбираемся и пишем «Hello, World!» с Gradle. Бонус: пример кода и ссылка на репозиторий.

Как выбрать коллекцию в Java, чтобы код летал? Разбираем алгоритмическую сложность (Big O) самых популярных структур: ArrayList, LinkedList, HashSet, HashMap. В конце — схемы выбора и лучшие практики от команд. Сохраняйте, чтобы не забыть!

Монолит тормозит, бизнес требует новых отчётов, а каждая правка ломает всё вокруг? Знакомо! В этой статье рассматриваются примеры внедрения CQRS и Event Sourcing. разбираются практики разделения команд и запросов, построение асинхронной архитектуры на Kafka. Под катом — код, Mermaid-схемы и best practices, которые реально работают.

Netflix, Shopify, Vercel — что общего у этих компаний, кроме успеха? Они по-особому строят мост между фронтендом и сервером. Не просто «отдай JSON», а целые архитектурные подходы: BFF под каждое устройство, частичный prerendering, Server Components. В новой статье мы разберем, как современный фронтенд общается с бэкендом и почему старый добрый REST уже не всегда спасает. Спойлер: даже если вы бэкендер, после прочтения начнёте иначе проектировать API.

В этой статье разбираем важную тему микросервисной архитектуры — «толстые» образы. Приведен пример реальной практики снижения размера с 800 МБ до 120 МБ, почему Uber перешел на distroless и как 7 простых шагов по multi-stage сборке сделают ваш деплой в разы быстрее и безопаснее. Будут схемы слоев и реальные цифры. Под катом — готовый рецепт оптимального образа для продакшна.

JDBC — технология, которую каждый Java-разработчик учил на курсах, но мало кто применяет правильно. В этой статье расскажу о лучших практиках работы с базами данных из Java-приложений, которые обеспечивают максимальную производительность в продакшене.

Параллельный запуск автотестов — это как ускоритель: экономит часы, но если не знать подводных камней, превращает прогон в хаос. Тесты зелёные локально, красные на CI? Падают без причины, а перезапуск «лечит»? Знакомая история. В этой статье делюсь реальными кейсами из боевых проектов: почему статические поля убивают стабильность; как «гонка данных» маскируется под рандомные падения и многое другое

Микросервисы на схемах выглядят стройно, но в проде часто вырождаются в распределённый монолит: общая БД, синхронные цепочки вызовов и каскадные падения. В этой статье разберемся, как проводить границы сервисов так, чтобы система оставалась автономной — почему декомпозиция по слоям ломает независимость, как опираться на bounded context и бизнес-возможности, как аккуратно выводить legacy через Strangler, и где на практике помогают Database per Service, CQRS и Saga.

Kubernetes взламывают не «эксплойтом века», а банальностями: открытый доступ, cluster-admin «на время», default serviceAccount, секреты в манифестах (да, base64 не защита). Дальше сценарий предсказуемый — от тихого майнинга до утечки ключей, как в истории с Tesla.

В статье разберу три базовых опоры k8s-безопасности: минимизация прав через RBAC, нормальная работа с секретами и изоляция workload’ов через securityContext и политики — с типовыми ошибками и практиками, которые реально внедрить.

90% кандидатов на системного аналитика уверенно говорят про BPMN и UML, но «сделайте user-service» внезапно превращается в парад красивых диаграмм без ответа на ключевые вопросы. В этой статье — разбор типового тестового задания в рабочей логике: как распаковать расплывчатое ТЗ в сущности, правила и критерии приёмки, где всплывают интеграционные риски и NFR, и какие детали отделяют «оформителя» от аналитика, который реально помогает команде не уехать в стену.