Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь

Стандартные алгоритмы даунсемплинга хорошо работают с линейными графиками. На scatter они теряют до 60% визуально значимых данных. Показываем, как двумерное прореживание решает задачу, которую одномерные методы фундаментально не могут.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Вайб-код для настоящих инженеров: старые практики в новых реалиях

Итак, вопреки утверждениям скептиков (среди которых не так давно был и я) ИИ-разработка с двух ног влетела в настоящую промышленную эксплуатацию, и мем уже совсем не тот: не джун теперь роняет прод, а нейросеть убивает статистику доступности гитхаба, амазона, Cloudflare и даже самой мекки вайб-кодинга — сервисов Anthropic и OpenAI.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise

Что делать, если синхронные REST-вызовы превращают ваши микросервисы в карточный домик? Пора вспомнить проверенные временем паттерны обмена сообщениями. В этой статье разбираем архитектуру Pipes and Filters, Content-Based Router и Idempotent Receiver — те самые кирпичики, на которых держатся надёжные системы. Схемы, best practices для проектирования устойчивых интеграций для Enterprise-разработки.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую.

В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

WebFlux vs Virtual Threads: что происходит при 2000 RPS

Всем привет! Меня зовут Александр, и сегодня я расскажу о результатах перевода учебного проекта со Spring WebFlux и Netty на Spring MVC и Tomcat с виртуальными потоками и проверки обоих вариантов под нагрузкой в 2000rps.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

IDE понимает ваш код. AI-агент — нет. Это можно исправить

Ваша IDE знает о проекте всё — иерархии типов, ссылки между модулями, исходники библиотек, ошибки компиляции. AI-агент ничего из этого не видит и вынужден грепать код и логи. За один выходной можно написать плагин и CLI, которые выставят семантику IDE наружу — и агент получит те же суперсилы, что и вы. В статье — как это сделано на примере Eclipse и JDT, но подход переносим на любую IDE.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

C4 для системного аналитика: как навести порядок в микросервисном хаосе

Когда вокруг десяток микросервисов, документация устарела, а на согласование архитектурного решения есть два дня, обсуждение быстро погружается в детали и теряет общую картину.

На примере внедрения кэширования в API‑шлюз разберём, как системному аналитику применять C4-модель: пройти от границ системы до зон ответственности внутри сервиса, зафиксировать сценарии сбоев и сохранить архитектуру в виде кода.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Проблема фантомной записи: почему ваша реализация идемпотентности незаметно теряет данные

В проде бывает так, что одна и та же операция часто повторяется: клиент не дождался ответа и ретраит, балансер порвал соединение, очередь переиграла сообщение. Вспоминаем про идемпотентность - это правило «повтор не должен создавать новый платёж/заказ».
Чтобы отличать повтор от новой операции, используют idempotency key (ключ идемпотентности). Это обычная уникальная строка-идентификатор, которую клиент или апстрим отправляет вместе с запросом (часто в заголовке Idempotency-Key). Сервис сохраняет этот ключ у себя и связывает с результатом операции.
Далее приходит запрос с тем же ключом - сервис не выполняет бизнес-действие второй раз, а дедуплицирует на основе ключа идемпотентности. Но так ли всё просто? Многолетний опыт анализа инцидентов показал, что на практике большое количество систем всё же регулярно допускают дублирования, хотя делали всё по методичке.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Playwright vs Selenium на Java: что выбрать для автотестов в 2026 году

Playwright или Selenium на Java — что выбрать для автотестов в 2026 году? Разбираю историю инструментов, различия в локаторах, ожиданиях, стабильности, стоимости поддержки и объясняю, в каких сценариях каждый из них лучше.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Как спроектировать REST API без ошибок: 3 задачи с разбором

Как на собеседовании отличить системного аналитика, который учил REST по учебнику, от того, кто реально проектировал API?

В статье — три живых кейса из практики в FinTech и e‑commerce. Вы сможете проверить себя, увидите разбор популярных ошибок и узнаете, почему даже опытные инженеры спорят про PATCH и 409.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

👩‍💻 DAO на Spring JDBC

Приглашаем на открытый урок.

🗓 22 июля в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Разработчик на Spring Framework».

На занятии мы разберем:
✔️Преимущества нативного SQL при разработке DAO.
✔️ Основные возможности Spring JDBC для работы с запросами.
✔️ Подходы к обеспечению безопасности и тестируемости DAO.

Кому будет интересно:
Урок будет полезен Java-разработчикам, архитекторам ПО и специалистам по базам данных, стремящимся оптимизировать доступ к данным.

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cZzAlR

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как организовать балансировку нагрузки Backend приложений Java Spring Cloud + Kubernetes

Привет! Я Юрий Дергач, я возглавляю ЦК DevOps и релизного управления в РСХБ. Мы с командой развиваем инфраструктуру и автоматизируем разработку продуктов компании. При внедрении наших проектов группы «Экосистема Свое», основанных на стеке Java Spring, в Kubernetes, возникли вопросы, связанные с различными методами балансировки нагрузки между микросервисами.

В этой статье мы обсудим два основных подхода к балансировке нагрузки между Backend-компонентами приложений на стеке Java Spring Cloud в Kubernetes. Мы также рассмотрим преимущества и недостатки каждого метода.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Как (не) перевернуть строку, или Ох, уж этот Unicode

Поговорим о строках, которые на первый взгляд просты и тривиальны. Разбирать их будем на примере одной задачи на Java, которую вполне себе можно встретить на этапе алгоритмического собеседования в качестве «разогрева»

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Как я реализовал Connect RPC на Java с помощью AI-агентов

В статье я делюсь практиками работы с Claude Code и Codex, которые помогли мне реализовать сложную техническую задачу в условиях ограниченного времени, бюджета и железа.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Нагрузочное тестирование с Apache JMeter: Best Practices

Apache JMeter — не просто инструмент. В этой статье разберем, как получать от него реальную пользу. Вы узнаете, почему 80% отчётов о нагрузке бесполезны, как настроить распределённый тест и анализировать не среднее значение, а процентили. Полный гайд от первого HTTPS-скрипта до информативного HTML-отчёта и Best Practices.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Java без розовых очков: какие знания отделяют грейды

Почти каждый разработчик рано или поздно задается вопросом: «Я уже Middle или все еще уверенный Junior?» Опыт растет, задач становится больше, стек шире — но вместе с этим появляется и иллюзия, что раз ты пишешь на Java каждый день, значит, язык знаешь. На практике же границы между грейдами проходят не по количеству лет в профессии и не по числу реализованных фич. Они проходят по глубине понимания: платформы, архитектуры, производительности, работы с данными и собственных ограничений.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

От регулярок к ANTLR4: три архитектурных решения на парсере бизнес-формул

Три года назад я писал свой первый коммерческий парсер на ANTLR4 — для бизнес-формул аналитической системы. Несколько лет спустя я бы сделал его иначе в трёх центральных местах. Разбираю каждое: левая рекурсия для приоритета операторов, Listener vs Visitor, и почему getText() для повторного парсинга — антипаттерн.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Оффлайн агент IDE Continue за 15 минут

Я расскажу, как реализовать локального LLM "Agent".

«Что вы получите:
— LLM, который индексирует ваш код и отвечает по контексту
— Генерацию и автоматическую вставку кода / тестов
— Полную работу без интернета и утечек данных
Показываю на примере IntelliJ IDEA, Ollama и Continue.»

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Разворачиваем RAG на Java без боли: практический гайд

Всем привет! Недавно столкнулся с проблемой, что в настоящее время большая часть обучающих материалов по Retrieval‑Augmented Generation (RAG) сосредоточена на Python‑экосистеме (LangChain, LlamaIndex и тому подобное), а пошаговые руководства, которые показывают, как быстро собрать рабочее RAG‑приложение на чистом Java‑стеке, встречаются крайне редко. Эта статья представляет собой простое практическое руководство, где мы разберём весь процесс от настройки окружения до полного примера кода, чтобы даже начинающий Java‑разработчик мог развернуть RAG.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Когда Java-разработка — это не только Spring

У тех, кто впервые столкнулся с Java-разработкой в последние пять лет, могло сложиться впечатление, что Spring всегда был доминирующим фреймворком, а сам язык предназначен для разработки backend в web-приложениях. Однако пока web-приложения были проще, специализация frontend-разработчика не была такой очевидной, интерфейс обновляли на сервере, а Java поддерживала ряд фреймворков, управляющих динамической HTML-версткой.

Эти фреймворки до сих пор живут в легаси, которое проще поддерживать, чем переписать. Они могут требовать обновлений, когда у регуляторов возникают новые требования или меняется корпоративный стиль оформления интерфейса. А если фреймворк живёт, то к нему желательно иметь подходящий инструмент. Поэтому сегодня мы расскажем сразу про четыре инструмента в GigaIDE PRO, поддерживающие уже не столь трендовые, но достаточно распространённые в среде «кровавого энтерпрайза» фреймворки.

Начнём наш обзор с рассказа про поддержку самых «древних».

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Circuit Breaker в микросервисах: как защитить систему от каскадных отказов

Представьте: сервис А звонит сервису Б, а тот зависает. Сервис А ждёт, занимает потоки, не освобождает ресурсы. Потом к нему приходит другой сервис — и тоже встаёт в очередь. Так один сбой разрастается по всей системе, как снежный ком. Этот эффект называется каскадным отказом.

Паттерн Circuit Breaker (предохранитель) решает эту проблему. В статье разбираем его на примере ассистента HR с зонтиком, показываем, как настроить Resilience4j, и делимся, какие ошибки стоит (а какие не стоит) учитывать в статистике.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪