Senior Java Developer

Адрес канала:

Категории: Образование

Язык: Русский

Количество подписчиков: 22.30K

Описание канала:

Изучаем Java.
По вопросам сотрудничества: @adv_and_pr
Канал на бирже: https://telega.in/c/seniorjavist

▲ Vote (1)

Рейтинги и Отзывы

3.50

2 отзыва

Оценить канал seniorjavist и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

4 звезд

3 звезд

2 звезд

1 звезд

Последние сообщения 7

2023-05-15 20:11:02

Разработка микросервисов с Spring Cloud и Netflix OSS

Spring Cloud и Netflix OSS представляют собой набор инструментов для построения микросервисов. Они предоставляют широкий спектр функций, таких как обнаружение сервисов, балансировка нагрузки, отказоустойчивость и многое другое.

Spring Cloud включает в себя множество проектов, которые помогают разработчикам при создании распределенных систем. Netflix OSS - это набор инструментов, разработанных Netflix для поддержки их микросервисной архитектуры.

Hystrix - это библиотека из Netflix OSS, которая помогает контролировать взаимодействие между распределенными сервисами, предоставляя отказоустойчивость и временные задержки. Он также предоставляет "падающую панель" для мониторинга состояния ваших сервисов в реальном времени.

В примере мы создаем простую команду Hystrix, которая выполняет метод run(). Если что-то идет не так, Hystrix переходит к методу getFallback().

Spring Cloud и Netflix OSS предоставляют мощные инструменты для построения и управления микросервисами. Отказоустойчивость, масштабируемость и возможность мониторинга делают их отличным выбором для разработки сложных распределенных систем на Java.

3.5K views17:11

Открыть/Комментировать

2023-05-15 09:08:59

Разработка распределенных систем с gRPC и Java

gRPC - это высокопроизводительный, открытый и общий RPC-фреймворк, разработанный Google. Он позволяет разработчикам создавать общие API-сервисы с прямыми вызовами методов и поддерживает различные языки (включая Java).

gRPC базируется на HTTP/2, предоставляя поддержку многопоточности, потоковой передачи данных и отмены запросов на уровне протокола. Протокол gRPC построен на основе protobuf (protocol buffers), который служит для сериализации структурированных данных.

gRPC предоставляет прямую поддержку для Java через gRPC-Java - библиотеку RPC для JVM. Это позволяет разработчикам легко создавать сервисы, где клиенты и сервера могут общаться друг с другом непосредственно.

В этом примере мы создаем простой сервис gRPC, который принимает HelloRequest и возвращает HelloResponse. Все это выполняется с использованием библиотеки gRPC-Java.

gRPC - это мощный инструмент для создания высокопроизводительных, распределенных систем и API. Он предлагает надежные примитивы для общения между службами, что делает его отличным выбором для разработки сложных, распределенных систем на Java. В

2.2K views06:08

Открыть/Комментировать

2023-05-14 21:14:14

Оптимизация производительности JVM для приложений, работающих с Apache Kafka

Java Virtual Machine (JVM) играет ключевую роль в эффективности работы приложений на Java, включая те, что используют Apache Kafka. Оптимизация производительности JVM может значительно улучшить работу таких приложений, особенно в условиях большого объема данных.

Один из ключевых моментов оптимизации JVM - это правильное управление памятью. Это включает в себя настройку размера кучи JVM (heap size), управление сборкой мусора (GC), а также учёт особенностей работы с памятью в Kafka.

В этом примере:
Xmx6g -Xms6g определяют начальный и максимальный размер кучи. В данном случае, это 6 гигабайт. Правильный выбор размера кучи может помочь предотвратить нежелательные сборки мусора.
XX:MetaspaceSize=96m устанавливает размер метаспейса (области памяти JVM для хранения метаданных классов).
XX:+UseG1GC выбирает сборщик мусора G1, который хорошо подходит для приложений с большим объемом памяти и требованием к коротким паузам на сборку мусора.
XX:MaxGCPauseMillis=20 ограничивает максимальное время паузы на сборку мусора до 20 миллисекунд.
XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 задает порог заполнения кучи, при котором начинается сборка мусора.

Разбор конфигурации показывает, как можно подойти к настройке JVM для приложений Apache Kafka. Однако важно понимать, что каждое приложение и каждая среда исполнения уникальны. Оптимизация производительности JVM требует глубокого понимания работы JVM, особенностей вашего приложения и среды выполнения.

2.9K views18:14

Открыть/Комментировать

2023-05-14 18:41:12

Кастомная сериализация и десериализация

Одним из более продвинутых аспектов работы с Apache Kafka и Java является кастомная сериализация и десериализация данных. Kafka использует концепцию сериализаторов и десериализаторов для преобразования данных в байты для отправки через сеть, а затем обратно в объекты при получении.

Создание кастомного сериализатора(Рисунок 1)
Сериализатор используется для преобразования объекта в массив байтов, который затем может быть отправлен по сети. В этом примере создается класс CustomSerializer, который реализует интерфейс Serializer из Apache Kafka. Этот класс должен реализовать метод serialize(), который принимает объект CustomClass и преобразует его в массив байтов. В данном примере конкретная реализация этого преобразования не показана, поскольку она будет зависеть от структуры класса CustomClass.

Создание кастомного десериализатора(Рисунок 2)
Десериализатор выполняет обратную операцию: он преобразует массив байтов, полученных по сети, обратно в объект. В этом примере создается класс CustomDeserializer, который реализует интерфейс Deserializer из Apache Kafka. Этот класс должен реализовать метод deserialize(), который принимает массив байтов и преобразует его обратно в объект CustomClass. Как и в случае с сериализатором, конкретная реализация этого преобразования не показана, поскольку она будет зависеть от структуры класса CustomClass.

Использование кастомного сериализатора и десериализатора(Рисунок 3)
После того как сериализатор и десериализатор были созданы, они могут быть использованы при создании продюсера или потребителя Kafka. Это делается путем указания полного имени класса сериализатора и десериализатора в свойствах продюсера или потребителя.

Создание кастомных сериализаторов и десериализаторов является продвинутой темой в работе с Apache Kafka и Java. Она позволяет вам иметь полный контроль над тем, как ваши данные кодируются и декодируются, что особенно важно при работе с сложными типами данных.

3.1K views15:41

Открыть/Комментировать

2023-05-13 19:33:41

Работа с Kafka Streams

После того, как вы настроили своих продюсеров и потребителей с помощью Apache Kafka, следующий шаг - начать обрабатывать эти потоки данных. Для этого можно использовать библиотеку Kafka Streams.

Kafka Streams - это библиотека для обработки потоков данных в Kafka, написанная на Java. Она позволяет вам преобразовывать входящие потоки данных в выходящие потоки, которые затем могут быть прочитаны другими потребителями.

С Kafka Streams вы можете выполнять различные операции с потоками данных, такие как фильтрация, агрегация, соединение и преобразование.

В этом примере мы создаем поток данных из source-topic, фильтруем сообщения, длина которых больше 5, и отправляем результат в filtered-topic.

Kafka Streams представляет собой мощный инструмент для потоковой обработки данных, который позволяет вам выполнять сложные преобразования данных в режиме реального времени. Особенно это полезно при работе с большими объемами данных, где обычные методы обработки могут быть неэффективными.

3.6K views16:33

Открыть/Комментировать

2023-05-12 21:41:41

Java и IBM Watson

IBM Watson предоставляет мощный инструмент для анализа изображений - Visual Recognition. Этот инструмент позволяет классифицировать изображения, обнаруживать объекты на изображениях и даже обучать свои собственные модели на основе пользовательских данных.

Java SDK для IBM Watson предоставляет простой и удобный интерфейс для работы с Visual Recognition API. Это позволяет Java-разработчикам легко интегрировать функции распознавания изображений в свои приложения.

В примере мы классифицируем изображение по URL с использованием Visual Recognition API. Результатом будет объект ClassifiedImages, который содержит информацию о классах, к которым относится изображение, и уровне уверенности для каждого класса.

Java и IBM Watson предоставляют мощные инструменты для анализа изображений. С помощью Java SDK для Watson разработчики могут легко интегрировать эти функции в свои приложения и использовать их для решения сложных задач.

4.1K views18:41

Открыть/Комментировать

2023-05-12 14:05:57

Погружение в потоковую обработку данных с Apache Kafka и Java

Apache Kafka - это распределенная система потоковой обработки, которая позволяет разработчикам обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени. Kafka широко используется в облачных приложениях для обработки больших объемов данных.

Apache Kafka предоставляет Java API для создания продюсеров и потребителей данных. Продюсеры генерируют данные и публикуют их в Kafka, а потребители читают эти данные и обрабатывают их.

(Рисунок 1)Создание продюсера на Java для отправки сообщений
(Рисунок 2)Создание потребителя на Java для чтения сообщений

Apache Kafka представляет собой мощный инструмент для потоковой обработки данных в режиме реального времени. Его Java API позволяет разработчикам легко интегрировать Kafka в свои приложения для обработки больших объемов данных. Будьте готовы к тому, что работа с Kafka потребует глубоких знаний о его архитектуре и принципах работы.

2.5K views11:05

Открыть/Комментировать

2023-05-11 20:14:25

Управление конкурентным доступом к "складу"

При разработке маркетплейса, такого как eBay, одним из критически важных аспектов является управление доступом к инвентарю продавцов. В ситуации, когда несколько покупателей одновременно пытаются приобрести ограниченный товар, необходимо гарантировать, что только один из них сможет успешно совершить покупку, и товар будет списан только один раз.

Одним из подходов к решению этой проблемы является использование оптимистичной блокировки, которая позволяет избегать конфликтов при параллельном доступе к данным. В Java это может быть реализовано с использованием JPA и аннотации @Version.

1. Добавьте поле version в сущность товара (Product)
2. В коде обработки покупки товара обновите инвентарь продавца с использованием оптимистичной блокировки

С использованием оптимистичной блокировки и аннотации @Version мы гарантируем, что только один покупатель сможет успешно приобрести товар, и товар будет списан только один раз. Если во время операции покупки товара инвентарь изменится, возникнет исключение OptimisticLockingFailureException, которое можно обработать и предоставить соответствующий ответ пользователю.

3.4K views17:14

Открыть/Комментировать

2023-05-11 15:43:38

Реализация системы расчета стоимости поездки для приложения Uber

1. Определение алгоритма расчета стоимости
Для начала определим алгоритм расчета стоимости поездки. Обычно стоимость поездки состоит из базовой стоимости, стоимости за единицу пройденного расстояния и стоимости за единицу времени в пути. Эти значения могут быть конфигурируемыми и зависеть от типа транспорта или других условий.

2. Создание класса для расчета стоимости
Создадим класс FareCalculator, который будет отвечать за расчет стоимости поездки. В этом классе определим метод calculateFare, который будет принимать параметры, такие как расстояние, время в пути и тип транспорта, и возвращать стоимость поездки.

3. Создание интерфейса для получения данных о маршруте
Для того чтобы сделать наш код более гибким и упростить интеграцию с различными сервисами маршрутизации, создадим интерфейс RouteDataService, который будет определять методы для получения данных о маршруте, такие как расстояние и время в пути.

4. Реализация интерфейса RouteDataService для интеграции с Google Maps API
Теперь создадим класс GoogleMapsRouteDataService, который будет реализовывать интерфейс RouteDataService и использовать Google Maps API для получения данных о маршруте.

5. Использование класса FareCalculator и RouteDataService
Теперь, когда у нас есть класс для расчета стоимости поездки и реализация интерфейса RouteDataService для интеграции с Google Maps API, мы можем использовать их вместе для расчета стоимости поездки на основе начальной и конечной точек и типа транспорта.

3.2K views12:43

Открыть/Комментировать

2023-05-10 20:20:15

Оптимизация поиска товаров в приложении-маркетплейсе на примере eBay с использованием Java

Сегодня мы рассмотрим тему, которая будет полезна для Senior Java Developer, работающего над разработкой маркетплейса, такого как eBay: оптимизация поиска товаров. Мы изучим пример реализации простой системы индексирования товаров на основе префиксного дерева (трие) для обеспечения эффективного поиска товаров.

Реализация префиксного дерева для индексирования товаров

1. Создайте класс TrieNode, который будет представлять узел в префиксном дереве

2. Создайте класс ProductTrie, который будет содержать методы для добавления и поиска товаров

3. Воспользуйтесь классом ProductTrie для индексирования и поиска товаров

В этом примере мы реализовали индексирование и поиск товаров с использованием префиксного дерева. Оптимизация поиска товаров важна для любого приложения-маркетплейса, такого как eBay. Этот пример может быть использован как отправная точка для оптимизации поиска товаров в вашем приложении.

1.7K views17:20

Открыть/Комментировать