🛡 Безопасный Docker в продакшене

В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете, как минимизировать риски и обеспечить безопасность Docker-контейнеров с помощью CIS Benchmark рекомендаций и автоматизированных инструментов вроде Docker Bench for Security.

📚 Читать на Хабре: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/851604/

🗑 Удаление дублирующихся строк

Со временем в любом приложении могут появиться дублирующиеся записи. Иногда их удаление реализуют на уровне приложения, хотя это можно сделать с помощью одного SQL-запроса.

Удалить дубликаты вручную не так просто, как может показаться. Обычно для этого используется команда GROUP BY с функциями MIN(id) или MAX(id), чтобы оставить одну строку.

⚠️ Будьте крайне аккуратны при выполнении DML-запросов. Во избежании потери данных рекоммендуем сделать backup таблицы, которую планируете изменить.

DELETE FROM contacts
WHERE id NOT IN (
   SELECT MIN(id)
   FROM contacts
   GROUP BY firstname, lastname, email
);

Однако такой метод не всегда подходит, если есть дополнительные требования:
* Нужно сохранить не все дубликаты, а лишь часть, например, последние пять.
* Иногда важно не просто удалить первые или последние строки — дополнительные поля могут задавать приоритет, например, мы не хотим удалять пользователя, подтвердившего email, ради того, который этого не сделал.

Чтобы учесть все требования, можно воспользоваться оконными функциями:
1. Строки разбиваются на группы по дублирующимся полям, создавая отдельные группы для каждого уникального набора значений.
2. Каждая группа сортируется по важным полям, например, по дате создания.
3. Для каждой строки в группе с помощью функции ROW_NUMBER назначается порядковый номер.
4. Можно удалить любые строки с номером, превышающим необходимый, например, если нужно оставить только пять последних записей.

Тогда, запрос позволяющий сохранить не все дубликаты, а лишь часть, например, последние пять, будет выглядеть следующим образом:

WITH duplicates AS (
   SELECT id, ROW_NUMBER() OVER(
       PARTITION BY firstname, lastname, email
       ORDER BY age DESC
       ) AS rownum
   FROM contacts
)
DELETE FROM contacts
USING duplicates
WHERE contacts.id = duplicates.id AND duplicates.rownum > 5;

А запрос, для удаления дубликатов с учетом факта подтверждения email следующим образом:

WITH duplicates AS (
   SELECT
       id,
       ROW_NUMBER() OVER(
           PARTITION BY email
           ORDER BY email_confirmed DESC
       ) AS rownum
   FROM contacts
)
DELETE FROM contacts
USING duplicates
WHERE contacts.id = duplicates.id AND duplicates.rownum > 1;

#DatabaseTip #SQL

⚡ Компания JetBrains начала блокировать оплаченные лицензии пользователей, находящихся на территории РФ

Компания JetBrains начала блокировать лицензии пользователей, находящихся в России. Несмотря на то, что ранее была возможность обходить ограничения через изменение страны проживания и использование иностранных банковских карт, теперь лицензии могут быть заблокированы без предупреждения.

Вот что отвечает тех. поддержка JetBrains пользователям, чьи лицензии были заблокированы:

Наша команда по соблюдению правил выявила использование вашей лицензии на территории Российской Федерации, что нарушает условия нашей лицензии и действующие экспортные ограничения. К сожалению, я вынужден сообщить вам, что ваша лицензия была приостановлена в связи с нарушением лицензионного соглашения.

Официальная позиция нашей компании следующая: в соответствии с правилами ЕС, определённые продукты JetBrains, включая наши IDE, Code With Me, Upsource, TeamCity и Space для локального использования, относятся к категории продуктов массового рынка с функциями шифрования (X.D.III.201). Как следствие, экспорт таких продуктов, включая их передачу в Российскую Федерацию, запрещён. Кроме того, предоставление решений для управления проектами (таких как YouTrack), услуг по IT-консалтингу и технической поддержке также запрещено.

Напоминаем, что JetBrains приостановила продажи в Российской Федерации и Беларуси в 2022 году. Вдобавок к этому, в соответствии с вышеуказанными правилами, JetBrains не может предоставлять прямую или косвенную поддержку ни одной организации или государственному органу в Российской Федерации, а также запрещена передача наших продуктов, использующих массовое шифрование или инструменты управления проектами, для использования в Российской Федерации без соответствующего разрешения на исключение из этих правил.

🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/852254/

#breaking_news #ide #jetbrains #sber

⚡️ Как жить без IntelliJ IDEA? Часть №1. Собери сам!

На российском рынке сложилась сложная ситуация с IDE для Java-разработчиков. Новости, связанные с ограничением скачивания IntelliJ IDEA Ultimate, недоступностью JetBrains маркетплейса и блокировкой лицензий, которые использовались на территории РФ порождают огромное количество вопросов, на которые не у всех есть ответы.

Команда Spring АйО подготовила цикл статей, в которых постарается ответить на все вопросы, связанные с уходом IntelliJ IDEA из России.

📚 Читать на Хабре: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/852526/

👩‍💻 JEP 467: Markdown в JavaDoc

С выходом Java 23 произошли важные изменения в формате написания комментариев — теперь они могут быть написаны с использованием Markdown. Ранее разработчики использовали HTML и JavaDoc-теги для оформления таких комментариев, что могло создавать сложности, особенно для тех, кто не знаком с HTML. Теперь, благодаря поддержке Markdown, комментарии станет писать проще и удобнее.

Зачем это нужно?

HTML с течением времени стал менее популярен для ручного написания. Сегодня чаще используют языки разметки, ориентированные на удобство разработчиков. Использование HTML для JavaDoc создавало трудности, так как он тяжеловесен и сложен для быстрого написания, особенно для новых разработчиков.

Преимущества использования Markdown

Markdown стал популярным благодаря своей простоте и удобочитаемости. Он идеально подходит для написания JavaDoc, которая обычно состоит из текстовых блоков, списков, ссылок и выделенного текста. Вместо сложных HTML-тегов можно использовать гораздо более лаконичные конструкции Markdown.

Вот так выглядит комментарий к методу hashCode с использованием HTML и JavaDoc-тегов:

/**
 * Возвращает хэш-код для объекта.
 * <p>
 * Общий контракт метода {@code hashCode}:
 * <ul>
 * <li>Если метод вызывается несколько раз на одном объекте в ходе выполнения программы,
 *     он должен возвращать одно и то же значение, если данные объекта не изменялись.
 * <li>Если два объекта равны, вызов метода {@code hashCode} должен вернуть одинаковое значение.
 * <li>Если объекты не равны, метод может возвращать одинаковые хэш-коды, но этого следует избегать.
 * </ul>
 * @return хэш-код для объекта.
 */

Этот же комментарий в Markdown:

/// Возвращает хэш-код для объекта.
///
/// Общий контракт метода `hashCode`:
///
/// - Если метод вызывается несколько раз на одном объекте в ходе выполнения программы,
///   он должен возвращать одно и то же значение, если данные объекта не изменялись.
/// - Если два объекта равны, вызов метода `hashCode` должен вернуть одинаковое значение.
/// - Если объекты не равны, метод может возвращать одинаковые хэш-коды, но этого следует избегать.
///
/// @return хэш-код для объекта.

Для использования Markdown введён новый формат комментариев: строки начинаются с трёх слэшей (`///`), вместо традиционного синтаксиса /** ... */.

Основные различия:
- Пробел между абзацами обозначается пустой строкой, как и в Markdown.
- Списки создаются с помощью маркеров - вместо HTML-тегов <ul> и <li>.
- Подчёркивание (`_`) используется для выделения текста, вместо HTML-тегов <em>.
- Теги вроде {@code} заменяются обратными апострофами (\`...\`).

В то же время, важные теги, такие как @param и @return, сохраняются и могут использоваться вместе с Markdown-разметкой.

🔗 С полным описанием JEP можно ознакомиться по ссылке: https://openjdk.org/jeps/467

#Java #JEP

🛠️ Функциональные HTTP-эндпоинты с Spring MVC/WebFlux и Kotlin

Функциональные подходы к разработке в Spring становятся все более популярными благодаря своей гибкости и лаконичности.

В новой статье от эксперта сообщества Spring АйО, Михаила Поливахи, рассматривается, как можно эффективно определять HTTP-эндпоинты с использованием Spring MVC/WebFlux, применяя функциональный стиль программирования на языке Kotlin.

📚 Читать на Хабре: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/853126/

🎤 Spring – эволюция или революция!?

В первом выпуске подкаста Spring АйО в студии собрались 4 эксперта сообщества, чтобы попытаться раз и навсегда ответить на вопрос: "Чем же для нас стал Spring: эволюцией или революцией?"

😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE
😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО
🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE
💬 Аудио версию подкаста можно найти в комментариях

P.S. Поддержите нас лайками и репостами, если понравится формат и если вы бы хотели чаще слышать обсуждения экспертов сообщества на различные темы 💚

🗓 Еженедельный дайджест №18

Для тех, кто был слишком занят на неделе или просто пропустил некоторые посты, публикуем дайджест!

– Безопасный Docker в продакшене – познакомились со способами обеспечения безопасности Docker-контейнеров

– Удаление дублирующихся строк – разобрались с удалением дублирующихся строк одним SQL-запросом

– Компания JetBrains начала блокировать оплаченные лицензии пользователей, находящихся на территории РФ – сообщили об ограничениях со стороны продуктов JetBrains в отношении пользователей из РФ, а также о возможных способах решения проблем, связанных с этими ограничениями

– Как жить без IntelliJ IDEA? Часть №1. Собери сам! – выпустили первую статью из цикла "Как жить без IntelliJ IDEA", в которой рассмотрели альтернативы полюбившейся многим IDE

– JEP 467: Markdown в JavaDoc – рассказали про изменения формата написания комментариев JavaDoc в 23 версии Java

– Функциональные HTTP-эндпоинты с Spring MVC/WebFlux и Kotlin – познакомились с эффективным способом определения HTTP-эндпоинтов, используя функциональный стиль программирования

– Spring – эволюция или революция!? – выпустили первый подкаст с участием экспертов сообщества Spring АйО

😌 @spring_aio

⚡️ Как жить без IntelliJ IDEA? Часть 2. Поддержка Spring

В первой статье из цикла "Как жить без IntelliJ IDEA" мы рассмотрели возможные альтернативы привычной многим IDE.

Во второй статье из цикла команда Spring АйО выяснила, какие есть альтернативы Ultimate в части поддержки Spring и насколько хорошо они справляются со своей задачей.

📚 Читать на Хабре: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/854062/

🔗 Создание Deep Stubs в Mockito

При юнит-тестировании часто требуется проверить методы, которые используют цепочки вызовов, например, в WebClient из Spring WebFlux.

⚠️ Если задача позволяет, лучше воспользоваться MockWebServer или WireMock для гибкого тестирования HTTP-клиентов. Здесь WebClient выбран лишь из-за своей наглядности и популярности.

Представим клиент, запрашивающий случайную цитату у удалённого сервиса:

public class InspirationalQuotesClient {
  private final WebClient webClient;

  public InspirationalQuotesClient(WebClient webClient) {
    this.webClient = webClient;
  }

  public String fetchRandomQuote() {
    try {
      return this.webClient
        .get()
        .uri("/api/quotes")
        .retrieve()
        .bodyToMono(String.class)
        .block();
    } catch (WebClientException e) {
      return "Every time a mock returns, a mock a fairy dies.";
    }
  }
}

Для тестирования такого клиента стандартным способом нужно замокировать каждый вызов в цепочке, чтобы избежать NullPointerException. Это может сделать тест слишком громоздким:

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class InspirationalQuotesClientTest {

  @Mock private WebClient webClient;
  @InjectMocks private InspirationalQuotesClient cut;

  @Test
  void shouldReturnInMockingHell() {
    WebClient.RequestHeadersUriSpec requestHeadersUriSpec = Mockito.mock(WebClient.RequestHeadersUriSpec.class);
    WebClient.ResponseSpec responseSpec = Mockito.mock(WebClient.ResponseSpec.class);

    when(webClient.get()).thenReturn(requestHeadersUriSpec);
    when(requestHeadersUriSpec.uri("/api/quotes")).thenReturn(requestHeadersUriSpec);
    when(requestHeadersUriSpec.retrieve()).thenReturn(responseSpec);
    when(responseSpec.bodyToMono(String.class)).thenReturn(Mono.just("We've escaped hell"));

    String result = cut.fetchRandomQuote();
    assertEquals("We've escaped hell", result);
  }
}

Решение? Deep Stubs в Mockito. С ними можно упростить тест, описав всю цепочку вызовов сразу в конструкции when. Это значительно уменьшит количество кода:

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class DeepStubClientTest {

  @Mock(answer = Answers.RETURNS_DEEP_STUBS)
  private WebClient webClient;
  
  @InjectMocks private InspirationalQuotesClient cut;

  @Test
  void shouldReturnQuoteFromRemoteSystem() {
    Mockito.when(webClient.get().uri("/api/quotes").retrieve().bodyToMono(String.class))
           .thenReturn(Mono.just("Less setup hell - but not better"));

    String result = cut.fetchRandomQuote();
    assertEquals("Less setup hell - but not better", result);
  }
}

Используя параметр answer = Answers.RETURNS_DEEP_STUBS, мы возвращаем заглушку для каждого метода в цепочке. Но помните, что этот подход увеличивает зависимость теста от конкретной структуры вызовов, и любые изменения в цепочке потребуют изменений в тесте.

P.S. А как вы мокируете вызовы внешних API?

Ставьте 🔥 если считаете функциональность полезной.

📈 Действительно ли ИИ-помощники экономят время разработчиков?

Команда Spring АйО перевела статью об исследовании Uplevel, которое показало, что использование GitHub Copilot не улучшает производительность разработчиков, а наоборот — увеличивает количество ошибок в коде.

Разработчики стали тратить больше времени на проверку ИИ-сгенерированного кода, что снижает ожидаемую экономию времени. Хотя компании активно внедряют ИИ-инструменты, их реальная польза для повышения продуктивности остается под вопросом.

📚 Читать на Хабре: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/854624/

🧩 Исключение строк из уникальных индексов

Представьте, что вам нужно поддерживать уникальность данных, например, адресов электронной почты в таблице базы данных. Но что делать, если в таблице есть строки, помеченные как удаленные, например, с помощью дополнительного поля deleted_at? При этом важно учитывать, что удаленные данные тоже находятся в таблице, поэтому в поле с почтой будут дубли, сделать уникальный индекс не получится. Здесь на помощь приходят partial индексы.

Partial индекс позволяет задать условие (например, WHERE deleted_at IS NULL), чтобы включать только нужные строки и игнорировать удаленные. Эта функция доступна в PostgreSQL, где можно исключать строки с soft delete, сохраняя требуемую уникальность и оптимизируя размер индекса.

⚠️ Советуем сделать бэкап своей БД перед выполнением запросов во избежании потери данных

Реализация
В PostgreSQL добавление уникального индекса для активных пользователей выглядит так:

CREATE UNIQUE INDEX users_email_uniq ON users (
  email
) WHERE deleted_at IS NULL;

В этом случае строки, у которых deleted_at не задан, включаются в индекс, а остальные игнорируются, что делает индекс более компактным и эффективным.

Для MySQL требуется обходной путь, так как partial индексы в нем не поддерживаются. С использованием конструкции IF(deleted_at, NULL, 1) можно эмулировать аналогичное поведение. Пример индекса:

CREATE UNIQUE INDEX users_email_uniq ON users (
  email,
  (IF(deleted_at, NULL, 1))
);

Здесь NULL используется чтобы исключить удаленные строки из индекса: строки, помеченные как удаленные, получают значение NULL и не конфликтуют с другими значениями.

Как это работает?
Есть некое свойство базы данных, что значения NULL не рекомендуется сравнивать ни с чем, используя ANSI SQL стандартные операторы (=, !=, <> и т.д.), т.к. сравнение приведёт к unknown. Получится так, что два значения (example@example.com, null) в индексе могут спокойно существовать, в то время как два значения (example@example.com, 1) будут конфликтовать. Это свойство позволяет обойти ограничение MySQL и реализовать функциональность partial индекса. Например, строка с адресом foo@example.com, если пользователь помечен как удаленный, получит значение индекса (foo@example.com, NULL) и не создаст конфликта, даже если аналогичная строка существует. Такая стратегия помогает соблюсти уникальность данных, сохраняя логическую целостность таблицы и избегая лишних конфликтов в MySQL.

Преимущества частичных индексов
Кроме того, partial индексы сокращают объем данных, включаемых в индекс, тем самым экономя место и ускоряя операции поиска. PostgreSQL предлагает удобный и простой способ реализации частичных индексов, в то время как MySQL требует определенных обходных решений.