Test Containers Shorts

Test Containers — это библиотека для запуска Docker-контейнеров прямо из тестов и сегодня будет короткая заметка об этой библиотеке.

Для примера запустим PostgreSQL прямо из теста (пока без интеграции с JUnit):

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.testcontainers.containers.PostgreSQLContainer;
import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;

class PostgresTest {

    // Поднимаем контейнер PostgreSQL
    static final PostgreSQLContainer<?> postgres =
        new PostgreSQLContainer<>("postgres:15")
            .withDatabaseName("testdb")
            .withUsername("test")
            .withPassword("test");

    static {
        postgres.start();
    }

    @Test
    void testDatabaseConnection() throws Exception {
        var connection = postgres.createConnection("");
        var result = connection.createStatement().executeQuery("SELECT 1");
        assertThat(result.next()).isTrue();
        assertThat(result.getInt(1)).isEqualTo(1);
    }
}

Для JUnit есть расширение, которое автоматически запускает и останавливает контейнеры до и после выполнения теста:

@Testcontainers
class JUnit5Test {

    @Container
    static PostgreSQLContainer<?> postgres = new PostgreSQLContainer<>("postgres:15");

    @Test
    void testIsRunning() {
        assertThat(postgres.isRunning()).isTrue();
    }
}

Test Containers довольно удобно интегрируются со спринговыми тестами через @DynamicPropertySource:

@SpringBootTest
@Testcontainers
class UserRepositoryTest {

    @Container
    static PostgreSQLContainer<?> postgres =
        new PostgreSQLContainer<>("postgres:15")
            .withDatabaseName("testdb")
            .withUsername("test")
            .withPassword("test");

    @DynamicPropertySource
    static void overrideProps(DynamicPropertyRegistry registry) {
        registry.add("spring.datasource.url", postgres::getJdbcUrl);
        registry.add("spring.datasource.username", postgres::getUsername);
        registry.add("spring.datasource.password", postgres::getPassword);
    }

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Test
    void testSaveAndFindUser() {
        User user = new User(null, "Alice");
        userRepository.save(user);

        var users = userRepository.findAll();
        assertThat(users).hasSize(1);
        assertThat(users.get(0).getName()).isEqualTo("Alice");
    }
}

А вы используете Test Containers в своей работе?

Hibernate vs jOOQ vs SQL - Engineering Trade-offs

Hibernate долго был для меня инструментом по умолчанию в Java-разработке — быстрый, удобный, “магический”. Но со временем я стал всё чаще замечать его ограничения и переходить к jOOQ или plain SQL.

В этом видео мой взгляд на ORM глазами инженера, который работал с реальными системами: где Hibernate помогает, а где начинает усложнять жизнь.

Hibernate - Спасение или проблема?

Hibernate — это мощный ORM, который идеально раскрывается в бизнес-приложениях: CRUD, сложные доменные модели, связи между сущностями и быстрый старт разработки без постоянного написания SQL.

В этом видео разбираем:
— где Hibernate реально помогает
— почему он так хорош для CRUD и агрегатов
— как работает lazy loading и где он может «стрельнуть в ногу»
— когда JPQL уже не хватает и приходится идти в native SQL
— и где проходит граница между удобством ORM и контролем над базой

А как ты используешь Hibernate в своих проектах?

Почему я всё реже выбираю Hibernate

В этом видео расскажу, где ORM создаёт больше проблем, чем решает, когда стоит использовать чистый SQL и почему jOOQ стал моим инструментом по умолчанию для работы с базой данных в Java.

MCP сервер для Codex/Claude Code на Spring Boot

Создаём MCP Server на Spring Boot и подключаем его к Codex! В этом видео AI получит доступ к коллекции винила: поиск, просмотр и добавление пластинок через MCP. 🚀💿

MCP клиент на Spring Boot - подключаемся к Ollama и MCP Server

В этом видео собираем MCP Client на Spring Boot и подключаем его к локально запущенному Ollama и MCP серверу на Spring Boot.

MCP Server предоставляет инструменты для управления коллекцией виниловых пластинок и его мы уже делали в прошлом видео.

Как сейчас модно говорить - без маркетинговой шелухи, четко и по делу, только Spring Boot, только стартеры и минимум кода.

AI-агент теперь ПОМНИТ всё! Добавляем память в Spring AI

В прошлом видео мы научили AI работать с MCP Server и коллекцией виниловых пластинок. Но была одна проблема — после каждого сообщения агент забывал весь предыдущий разговор.

В этом видео исправим это с помощью ChatMemory из Spring AI. Теперь AI будет помнить историю диалога, учитывать контекст и отвечать намного естественнее.

Микросервисы? Или лучше модульный монолит? | Engineering Trade-offs

Все слышали, что будущее за микросервисами. Но почему тогда Amazon, Shopify и другие компании всё чаще говорят о модульных монолитах?

В этом выпуске разбираемся:
* почему микросервисы вообще появились;
* какую цену приходится платить за распределённую систему;
* почему микросервисы часто решают организационные, а не технические проблемы;
* что такое модульный монолит и зачем нужен Spring Modulith;
* как AI меняет требования к архитектуре.

В инженерии редко бывают универсально правильные решения. Есть только trade-offs.

Spring Modulith - модульный монолит на Spring Boot

В этом видео разбираем Spring Modulith — новый подход к построению модульных монолитов в Spring Boot.

Вы узнаете:
• зачем вообще нужен Spring Modulith;
• как разделить приложение на независимые модули;
• как автоматически проверять архитектурные границы;

Распиливаем монолит на микросервисы со Spring Modulith

В этом выпуске превращаем модульный монолит в полноценную микросервисную архитектуру. Покажу, какие изменения действительно нужны, как использовать Kafka и HTTP Interface Clients, и как здесь помогает Spring Modulith

SQL vs NoSQL: История борьбы и сотрудничества - Engineering Trade-offs

В начале 2010-х все были уверены, что SQL скоро исчезнет, а будущее за NoSQL. Но прошло 15 лет, и PostgreSQL по-прежнему остается одной из самых популярных баз данных. Что пошло не так?

В этом выпуске Engineering Trade-offs разбираемся, почему появился NoSQL, какие реальные проблемы он решил, почему этого оказалось недостаточно и как SQL и NoSQL в итоге изменили друг друга.

Как разбить большую таблицу на партиции в PostgreSQL

Рассказываю о том, как работать с партициями в PostgreSQL. Несколько примеров:

1. Создаем таблицу с несколькими партициями сразу.
2. Мигрируем существующие данные в таблицу с партициями.

Пишите в комментариях, какой подход при миграции использовали вы.

MongoDB Sharding: как разделить миллион документов между серверами

Разбираемся, как работает MongoDB Sharding: поднимаем sharded cluster, распределяем миллион документов между серверами, смотрим на chunks, balancer и разбираемся, как MongoDB выбирает нужный shard для запроса