Попытка собрать и связать между собой разные сведения о понятии объекта в ООП.
Сначала были структуры:
struct point_xyz
{
int x;
int y;
int z;
};
Но по мере роста размера и сложности программ возникло новое понятие — объект.
Читать полностью »
Для создания изоморфных приложений на React обычно используется Node.js в качестве серверной части. Но, если сервер пишется на Java, то не стоит отказываться от изоморфного приложения: в Java входит встроенный javascript движок (Nashorn), который вполне справится с серверным рендерингом HTML с помощью React.
Код приложения, демонстрирующего серверный рендеринг React с сервером на Java, находится на GitHub. В статье буду рассмотрены:
При переходе к распределённым системам с большим количеством инстансов сервисов в полный рост встают проблемы их обнаружения (service discovery) и балансировки запросов (load balancing) между ними. Как правило, для их решения используются такие специализированные инструменты как Consul, Eureka или старый добрый Zookeeper, в сочетании с Nginx, HAProxy и некоторым мостом между ними (см. registrator).
Основная проблема в подобном подходе это большое количество интеграций, и, как следствие, точек где что-то может пойти не так. Ведь помимо вышеупомянутых решений наверняка будет использоваться локальный маленький PaaS (например Mesosphere Marathon или Kubernetes). Последние, к слову, уже хранят необходимую конфигурацию об окружении (ведь через них идёт весь деплоймент). И встаёт вопрос, а можем ли мы отказаться от специализированных инструментов для service discovery и переиспользовать тот же Marathon для этой задачи?
Краткий ответ — можем. Если интересно как — читайте дальше.
От переводчика:
Я подготовил для вас адаптированный перевод с небольшими дополнениями и исправлениями. Я сохранил несколько пропагандистский стиль оригинальной статьи, но, сама по себе, информация в ней интересная, поэтому решил, все же, перевести.
Люди часто спрашивают меня:
Зачем мне вообще использовать RxJava или Reactor, если то же самое можно сделать с помощью Streams, CompletableFutures и Optionals?
Проблема, на самом деле, в том, что большую часть времени вы занимаетесь решением простых задач и вам действительно не нужны эти библиотеки. Но когда все усложняется, вам приходится писать какой-то уродский кусок кода. Затем этот кусок кода становится все более и более сложным и трудно поддерживаемым. В RxJava и Reactor есть много удобных функций, которые будут удовлетворять вашим потребностям еще долгие годы.
Давайте определим 8 критериев, которые помогут нам понять разницу между этими библиотеками и стандартными возможностями Java:
Я попал в мир IT относительно недавно: всего два года я занимаюсь разработкой приложений под iOS. Но кроме Objective-C и Swift меня всегда манил мир Java и C#. Периодически я выделял время, чтоб посмотреть какие-то видео, обучающие основам этих языков, но дальше простого просмотра и переписывания кода с экрана дело не заходило. И тут я вспомнил об одной математической игре, которую мне однажды посоветовал мой друг.
Суть игры заключается в следующем: вы идете по улице и смотрите на автомобильные номера. И в каждом номере считаете сумму всех цифр (например, в номере 8037 нужно посчитать 8 + 0 + 3 + 7). Это самый простой уровень игры. Второй по сложности уровень — посчитать сумму первой половины номера и второй (80 + 37). Есть еще третий уровень — умножить все цифры (нули при этом пропустив: 8 х 3 х 7) и четвертый — умножить первую половину номера на вторую (80 х 37).
В общем: эту игру (в консольном варианте) я и решил написать на четырех языках: Swift, Objective-C, Java и C#. Что из этого получилось? Давайте посмотрим.
Если тесты сбоят на ранее протестированном коде, то это явный признак того, что в коде появилась какая-то новая ошибка. Раньше тесты проходили успешно и код был правильный, сейчас тесты сбоят и код работает неправильно. Цель хорошего набора тестов заключается в том, чтобы сделать этот сигнал настолько ясным и чётко адресованным, насколько возможно.
Ненадёжные (flaky), то есть недетерминированные тесты ведут себя иначе. Они могут показать как положительный, так и отрицательный результат на одном и том же коде. Другими словами, сбой теста может означать, а может и не означать появление новой проблемы. И попытка воспроизвести ошибку путём перезапуска теста на той же версии кода может привести или не привести к успешному проходу теста. Мы рассматриваем такие тесты как ненадёжные, и в конце концов они теряют свою ценность. Если изначальная проблема — это недетерминизм в рабочем коде, то игнорирование теста означает игнорирование бага в продакшне.
В системе непрерывной интеграции Google работает около 4,2 млн тестов. Из них примерно 63 тыс. показывают непредсказуемый результат в течение недели. Хотя они представляют менее 2% от всех тестов, но всё равно ложатся серьёзным бременем на наших инженеров.
Читать полностью »
Всем доброго времени суток. Только что подошел к концу очередной CTF от YubitSec, не смотря на сложности, которые возникли в самом начале из-за обильного DDoS'а всех сайтов с заданиями, битва была довольно жесткой. Задания всё ещё доступны по ссылке.Читать полностью »
Всем, кто работал с VK API, давно известно, что доступ к любой работе с аудиозаписями ВКонтакте был закрыт 16 декабря 2016 года, а информация о голосовых сообщениях вообще отсутствует в документации.
На примере моего пустого сообщества-песочницы
Так как же это делается?
Читать полностью »
Привет, читатели! Решил поведать вам о мини-библиотеке Jerminal. Я сейчас работаю над большим коммерческим проектом на Groovy/Java. Ну и мне пришло задание — написать консольку для приложения. К сожалению, было поставлено условие: никаких сторонних решений, все только свое. Недолго думая, я сел и написал ее. Подробнее — под катом.
Основной принцип программирования гласит: не изобретать велосипед. Но иногда, чтобы понять, что происходит и как использовать инструмент правильно, нам необходимо это делать. Сегодня изобретаем ConcrurrentHashMap.
Сперва нам понадобятся 2 вещи. Начнем с 2х тестов — первый скажет, что у нашей реализации нет data races (на самом деле нам нужно проверить, правилен ли наш тест также путем тестирования заведомо некорректной реализации), второй тест мы будем использовать для тестирования производительности с точки зрения throughput.