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.

При переходе от монолитной к микросервисной архитектуре разработчики часто сталкиваются с несколькими проблемами.

Во-первых, это необходимость переработки существующего кода и его разбиения на независимые сервисы, что может быть трудоемким и сложным процессом.

Во-вторых, возникают сложности с обеспечением взаимодействия между микросервисами, включая управление сетевыми запросами и обработку ошибок. Кроме того, важно наладить мониторинг и логирование каждого микросервиса для своевременного выявления и устранения проблем в распределенной системе.

Использование в практике таких паттернов как Strangler Fig Pattern, Parallel Run Pattern, Decorating Collaborator Pattern и Change Data Capture позволяет разработчикам значительно снизить риски и проблемы, возникающие при таком сложном переходе.

Давайте рассмотрим основные концепции этих паттернов.