Как часто вас посещала мысль о трудоустройстве за границей, будь то просто временная работа или переезд на постоянное место жительство? Какую страну выбрать? Возможно ли пройти собеседования за тысячи километров по телефону и получить джоб-офер? Как будет выглядеть переезд и жизнь в другой стране? В данной статье я бы хотел поделиться личным опытом и опытом многих моих друзей работающих за рубежом.

• Виза
• Перелет
• Собственность на Филиппинах
• Особенности филиппинского менталитета
• Английский язык
• Где лучше жить и работать на Филиппинах
• Транспорт
• Безопасность в городах Филиппин
• Образование
• Филиппинский язык
• Уровень жизни
• Джипни
• Филиппинская кухня и продукты
• Медицина
• Техника и интернет на Филиппинах
• Цена на машины
• Поиск рабочей силы
• Внешность аборигенов
• Развлечения
• Тайфуны
• Бюрократия и коррупция

Введение

Последние четыре года я живу и работаю программистом в США, в Кремниевой долине. За это время у меня скопились некоторые наблюдения, которыми я бы хотел поделиться. Я сосредоточусь на вопросах инфраструктуры: как там с транспортом, интернетом, дорогами, преступностью, водой, развлечениями и т. п. Я буду рассказывать лишь о том, с чем встретился сам. Надеюсь, этот пост будет интересен специалистам, думающим о работе в долине.

Споры о том, что лучше: ручное управление или автоматическое ведутся во многих областях науки и техники. Положиться на человека или отдаться на откуп бесстрастным механизмам и алгоритмам? Похоже, что в мире создания Enterprise решений чаша весов склонилась все-таки в сторону автоматического управления памятью, большей частью из-за того, что возиться с указателями, ручным управлением памятью и закрашивать седину после каждого бага, появившегося из-за «неправильного» компилятора С/C++ не хочется сейчас уже никому. Но до сих пор возникают на форумах топики, где не сдающиеся суровые приверженцы ручного управления памятью яростно и непримиримо отстаивают свои ретроградные взгляды в борьбе с прогрессивной частью человечества. Пусть их, оставим их в покое.

Одной из наиболее часто использующихся платформ с механизмами автоматического управления памятью стала Java. Но, автоматическое управление памятью принесло не только комфорт в нелегкий труд программистов, но и свои недостатки, с которыми приходиться сталкиваться всё чаще и чаще. Современные многопользовательские приложения, способные обработать огромный поток транзакций, требуют значительных аппаратных ресурсов, размеры которых раньше было трудно даже вообразить. Однако, дело не в размерах этих ресурсов, дело в том, что сборщик мусора, существующий в большинстве современных JVM, не может работать эффективно с большими объемами памяти.

Можно долго спорить, является ли возможность перегружать операторы сильной или слабой стороной конкретного языка. Но факт остается фактом — в Scala такая возможность есть. Так почему бы её не использовать?

Материал статьи рассчитан в основном на начинающих Scala-разработчиков.

В продолжении предыдущей публикации по теме Domain Driven Design, где Николай Гребнёв последовательно свёл тему проектирования при помощи DDD к необходимости использования языка предметной области, — в данной публикации будет обсуждаться практика проектирования и разработки как самих языков, так и программирование на них (опыт компании JetBrains).

Доклад smax Максима Мазина с прошлогодней конференции архитекторов ПО Application Developers Days

Видео доклада:

Скачать

ftp.linux.kiev.ua/pub/conference/peers/addconf/2011/1a1-language-oriented-programming-mazin.avs.avi

Презентация

docs.google.com/present/view?id=dccwwvbq_729dxjj82gc

Текстовка доклада (выполнена Belonesox)

Статья будет полезна всем, кому интересно узнать способ устранения ошибки LazyInitializationException при JAXB сериализации объектов, созданных при помощи Hibernate.
В конце статьи имеется ссылка на исходный код проекта, реализующего предложенное решение — использование custom AccessorFactory.

Для сравнения рассмотрено, как аналогичная проблема решена в популярном JSON-сериализаторе — Jackson.

Привет, Хабр!

С любезного разрешения сообщества Java-разработчиков JUG.ru мы публикуем видеозапись выступления Андрея Бреслава о новом языке программирования Kotlin для платформы Java, которое состоялось на встрече 26 апреля.

Многие из нас выросли на «Танчиках», «Марио» и прочих нетленных шедеврах времён рассвета игровой индустрии. Приятно порой вспомнить, как днями напролёт резались с друзьями у экранов телевизоров, меняя джойстики как перчатки. Но время не стоит на месте, и одни интересы сменяются другими. Однако, порой любовь к старым-добрым игрушкам не угасает.
Я отношу себя к людям именно таким, и мой интерес к старым играм пошёл в сторону реверс-инжиниринга, что и привело меня в IT-сферу, где я и осел с концами.

Я хочу рассказать вам о том, что же под капотом у железных монстров из знаменитой игры Battle City (в простонародье «Танчики») с не менее знаменитой приставки Nintendo Entertainment System (сокращённо NES, в России более известен её китайский клон «Dendy»). Мне в своё время эта информация показалась довольно любопытной — надеюсь, такой же она покажется и вам.

Открою не Америку, но шкатулку Пандоры: в Java-коде много бойлерплейта. Типовые геттеры, сеттеры и конструкторы, методы ленивой инициализации, методы toString, hashCode, equals, обработчики исключений, которые никогда не выбрасываются, закрывалки потоков, блоки синхронизации. Проблема заключается даже не в том, чтобы написать всё это — современные среды разработки справляются с такими задачами нажатием нескольких клавиш. Сложность в поддержании бойлерплейта в актуальном состоянии по мере внесения модификаций в код. А в некоторых случаях (многопоточность, реализация методов hashCode и equals) и сам шаблонный код написать без ошибок — далеко не простая задача. Одним из решений проблемы является генерация кода, и в этой статье я расскажу про проект Lombok — библиотеку, которая не только может избавить вас от бойлерплейта, но и сделать это максимально прозрачно, с минимальной конфигурацией и, что немаловажно, с поддержкой на уровне среды разработки.

Вместо введения

Добрый день, Хабралюди.
Хотел бы поделиться со всеми моим скромным опытом выбора языка программирования для своих проектов. Сразу хочу подчеркнуть – я выбирал язык исходя из собственных нужд, и, вполне вероятно, что ваш выбор в аналогичных условиях может быть другим. Все же я искренне надеюсь, что эта статья будет полезной, так как в ней достаточно подробно и аргументировано проводится сравнение D с C++ и C#, а так же упоминаются свыше десяти различных языков, принадлежащих к различным классам и реализующих различные парадигмы. Сам D разрабатывается как высокоуровневый язык для системного и прикладного программирования.

Священный спор

Принято считать, что есть «вечные» вопросы, на которые нет правильного ответа. Например, что лучше: Windows или Linux, Java или C#; Чужой против Хищника или Чак Норрис против Ван Дамма.

Одним из таких холиваров считается выбор лучшей IDE для Java:


Идут постоянные споры о том, в которой из них больше плагинов, горячих клавиш и т.д. Различий так много, что трудно выбрать, какие из них важнее, и все сходятся в одном: обе IDE примерно одинаковы по своим возможностям, и выбор одной из них — это дело вкуса.

Так вот, я утверждаю, что это не просто дело вкуса. Есть объективные причины, почему

Intellij IDEA однозначно лучше, чем Eclipse.

Подчёркиваю, мы сейчас рассматриваем обе среды именно как Java IDE.

Я не буду приводить кучу мелких различий вроде плагинов, горячих клавиш и т.п. — этому посвящены многие страницы в интернете, а объясню лишь одно, самое главное отличие. Как правило, о нём не знают ни идеяшники, ни эклипсофилы, ибо первые привыкли к нему и не знают, что в других IDE этого может и не быть, а вторые привыкли жить без него, и даже не догадываются, что может быть лучше. Более того, эклипсники его не замечают, когда пробуют IDEA ради интереса, ибо привыкли работать по-старому.

В предыдущих статьях на примерах JUnit и TestNG я упоминал о test-driven development(TDD) и data-driven testing(DDT). Но есть еще один активно набирающий популярность подход, behaviour-driven development(BDD). Это такое развитие TDD техники, при котором на тест смотрят не как на тестирование каких-то компонентов системы, а как на требования к функционалу. Если TDD оперирует такими понятиями, как тест или метод, то для BDD это спецификация и требования. Про эту технику уже говорили на хабре ранее:

• Эволюция юнит-теста,
• Экстремальное программирование, знакомство с Behavior Driven Development и RSpec

Этот подход применим используя и JUnit, и TestNG. Но есть и другие инструменты заточенные именно под BDD. В этой статье я расскажу про такой фреймворк. Называется он Spock Framework и сочетает в себе не только принципы BDD, но и достоинства Groovy. Да-да, именно Groovy. И хотя используется Groovy, используется он и для тестирования Java кода. Примерами использования могут служить Spring, Grails, Tapestry5. Интересно? Тогда читаем дальше.

Нашел как-то на stack overflow вопрос (link).
Need to create java CLI programm that searchs for specific files matched some pattern. Need to use multi-threading approach without using util.concurrent package and to provide good performance on parallel controllers.
Перевод
Нужно написать консольную программу, которая ищет файлы по какому-то паттерну. Программа должна быть многопоточная, но нельзя использовать пакет util.concurrent. Требуется добиться максимальной производительности.


В общем идея в принципе была не сложная. Т.к. по условию нельзя использовать util.concurrent, то надо реализовать свой пул потоков, плюс написать какие-то таски, которые в этом пуле потоков будут крутиться.
Так же я не был уверен в том, что при многопоточном использовании IO будет увеличение производительности.

Как и обещал, привожу описание производительного игрового сервера на Netty, который использую в своих проектах.
Все описанное ниже не является истинной в последней инстанции, а всего лишь опыт применения технологий в реальных проектах.

Довольно часто в java приложениях с целью снижения нагрузки на БД используют кеш. Не много людей реально понимают как работает кеш под капотом, добавить просто аннотацию не всегда достаточно, нужно понимать как работает система. Поэтому этой статье я попытаюсь раскрыть тему про то, как работает кеш популярного ORM фреймворка. Итак, для начала немного теории.

Прежде всего Hibernate cache — это 3 уровня кеширования:

• Кеш первого уровня (First-level cache);
• Кеш второго уровня (Second-level cache);
• Кеш запросов (Query cache);

Кеш первого уровня

Кеш первого уровня всегда привязан к объекту сессии. Hibernate всегда по умолчанию использует этот кеш и его нельзя отключить. Давайте сразу рассмотрим следующий код:

SharedDoc persistedDoc = (SharedDoc) session.load(SharedDoc.class, docId);
System.out.println(persistedDoc.getName());
user1.setDoc(persistedDoc);

persistedDoc = (SharedDoc) session.load(SharedDoc.class, docId);
System.out.println(persistedDoc.getName());
user2.setDoc(persistedDoc);

Возможно, Вы ожидаете, что будет выполнено 2 запроса в БД? Это не так. В этом примере будет выполнен 1 запрос в базу, несмотря на то, что делается 2 вызова load(), так как эти вызовы происходят в контексте одной сессии. Во время второй попытки загрузить план с тем же идентификатором будет использован кеш сессии.
Один важный момент — при использовании метода load() Hibernate не выгружает из БД данные до тех пор пока они не потребуются. Иными словами — в момент, когда осуществляется первый вызов load, мы получаем прокси объект или сами данные в случае, если данные уже были в кеше сессии. Поэтому в коде присутствует getName() чтобы 100% вытянуть данные из БД. Тут также открывается прекрасная возможность для потенциальной оптимизации. В случае прокси объекта мы можем связать два объекта не делая запрос в базу, в отличии от метода get(). При использовании методов save(), update(), saveOrUpdate(), load(), get(), list(), iterate(), scroll() всегда будет задействован кеш первого уровня. Собственно, тут нечего больше добавить.

В рамках JSR-299 “Contexts and Dependency Injection for the Java EE platform” (ранее WebBeans) была разработана спецификация описывающая реализацию паттерна внедрения зависимости, включенная в состав Java EE 6. Эталонной реализацией является фреймворк Weld, о котором и пойдет речь в данной статье.

К сожалению в сети не так много русскоязычной информации о нем. Скорее всего это связано с тем, что Spring IOC является синонимом dependency injection в Java Enterprise приложениях. Есть конечно еще Google Guice, но он тоже не так популярен.

В статье хотелось бы рассказать об основных преимуществах и недостатках Weld.

В прошлой статье я немного рассказал о JRebel и для чего его можно использовать. Теперь попробую описать как можно попробовать JRebel использовать, шаг за шагом.

Для примера возьмём приложение Petclinic, исходной код которого можно найти на GitHub. В качестве IDE буду использовать свою любимую IntelliJIDEA.

На Хабре несколько раз публиковались статьи, где JRebel либо просто упоминался, либо выкладывалась информация, что вышла новая версия. При этом, не всем читателям было понятно, о чём вообще речь, и как данное ПО работает.

Как непосредственному участнику разработки данного продукта, мне хотелось бы прояснить некоторые моменты, почему JRebel существует и как он может помочь Java-разработчику.

Откуда ноги растут?

Изначальная проблема известна практически любому разработчику, который работает с Java: после каких-либо изменений в проекте, для того, чтобы увидеть результат, тратится довольно много времени на сборку и развёртывание в контейнере. На Хабре уже публиковались отличные статьи о том, как можно ускорить или автоматизировать процесс разработки, не стану повторяться. Но дело в том, что в упомянутых способах есть свои изъяны: далеко не все изменения возможно перегрузить в развёрнутом приложении штатными средствами; очень легко получить утечки памяти, которые приведут к надобности перезапуска контейнера. Технические детали хорошо расписаны в серии статей в нашем сайте — любопытных приглашаю почитать.

Куда уходит время?

Как выглядит цикл разработки web-приложения, в классическом виде:
1. Сделали изменения в коде (или в ресурсах)
2. Собрали JAR/WAR/EAR
3. Развернули полученный архив в контейнере
4. Открыли развёрнутое приложение, и, после некоторых манипуляций увидели результаты своего труда.

В зависимости от размера приложения, используемого контейнера, и некоторых других факторов, этапы 2, 3 и 4 могут занимать от нескольких секунд, до совершенно невменяемых цифр. Наша компания проводила опрос разработчиков относительно используемых технологий и времени которое затрачивается на развёртывание приложения. Как оказалось, в среднем на развёртывание тратится около 3 минут за раз, и около 10 минут в час. В плачевных случаях, где на развёртывание уходит более получаса, нет даже смысла спрашивать у человека, сколько раз в час он может повторить этот процесс. Ответ очевиден.

Когда перезапуск контейнера/приложения занимает считанные секунды, проблема, описанная выше, не ощущается так сильно. Однако, по мере роста и усложнения проекта, неудобства дадут о себе знать. Тут-то и можно задуматься: может быть, JRebel — это то, что вам нужно?

Не так давно Monnoroch опубликовал несколько прекрасных вступительных статей по языку D2, и это было хорошо. Но, прочитав последнюю статью, посвящённую метапрограммированию, захотелось сделать ещё лучше и раскрыть тему немножко подробнее. Дьявол, как известно, в деталях — и именно внимание к мелочам делает реализацию meta-парадигмы в D2 столь удобной. Если вы не читали статью Monnoroch, рекомендую вначале ознакомиться с ней, т.к. в рамках этой не хотелось бы тратить время на базовые вещи.

Итак, если вам уже знакомы некоторые возможности шаблонов в D2, я хотел бы подробнее рассказать о том, что сопутствует им — инструментах статической интроспекции, нюансах CTFE и даже такой запретной, но притягательной вещице, как mixin.

Цель — больше наглядных примеров кода с комментариями и меньше слов.