⚙️ В чем разница между Load Balancer и API Gateway?

— NLB (Network Load Balancer) – распределяет трафик на уровне IP. Он работает на более низком уровне и не анализирует HTTP-запросы.

— ALB (Application Load Balancer) – маршрутизирует запросы на основе HTTP-заголовков или URL. ALB предлагает более сложные правила маршрутизации. Выбор между NLB и ALB зависит от ваших потребностей. Для простых сервисов в небольших масштабах одного балансировщика нагрузки может быть достаточно.

— API Gateway – работает на уровне приложений и берет на себя задачи, такие как аутентификация, ограничение скорости запросов, кэширование и другие. Его функции отличаются от Load Balancer.

Схема иллюстрирует детали работы этих компонентов. Чаще всего Load Balancer и API Gateway используются вместе, чтобы создать масштабируемую и безопасную архитектуру для современных веб-приложений.

🔹 Два подхода к архитектуре:

— Опция A: ALB + сервисы
ALB распределяет запросы между различными сервисами. Ограничение запросов, аутентификация и другие функции реализуются на уровне сервисов. Это более гибкий подход, но требует больше работы при разработке.

— Опция B: API Gateway + сервисы
API Gateway берет на себя функции аутентификации, ограничения запросов, кэширования и других задач. Это упрощает разработку сервисов, но уменьшает гибкость по сравнению с первым вариантом.

💬 Что предпочитаете — Load Balancer или API Gateway?

⭐️ Полезная библиотека для расширения Stream API: JOOλ

Если вы активно используете Stream API, стоит посмотреть на библиотеку JOOλ (jOOL). Она расширяет стандартные возможности потоков, добавляя удобные методы для более гибкой обработки данных.

🔹 Что умеет:

— Операции с парами и кортежами
— Группировка с несколькими уровнями (groupBy c несколькими ключами).
— Трансформации коллекций через удобные методы (например, zip, window, cartesianProduct).
— Функции SQL-подобного стиля, позволяющие писать более декларативный и читабельный код.

JOOλ упрощает работу с потоками и делает код более лаконичным и читаемым.

💬 Использовали JOOλ?

👀 Открытая редакция: ищем авторов для рубрики DevLife

Друзья, нас часто спрашивают про публикацию материалов о личном опыте и знаниях в IT. Пора это систематизировать!

Если у вас есть история о том, как вы:
— выросли в профессии
— освоили новые технологии
— сделали крутой карьерный скачок
— эпично лажанулись
— создали интересные проекты

✉️ присылайте свои статьи на почту [email protected] с темой DevLife

Требования простые:
— Реальный опыт
— Конкретные шаги
— От 5000 знаков
— Ссылка на Google Docs

🔥 Лучшие истории опубликуем на сайте и в наших соцсетях с общим охватом 1млн+ человек.

💬 Как часто приходится переписывать код после "революционных" изменений требований?

🔥 — никогда, требования всегда стабильные
🎉 — редко, бывает нужно немного доработать
👍 — часто, бывает перерабатываю значительные части
🌚 — требования меняются быстрее, чем успеваю писать код

⌛️ VisualVM: мощный инструмент для мониторинга

⚙️ Что умеет VisualVM

— Мониторинг JVM: позволяет отслеживать использование памяти (heap и non-heap), количество потоков, загрузку процессора и частоту сборки мусора. Также предоставляет данные в реальном времени.

— Профилирование: помогает определить, какие методы или участки кода потребляют больше всего ресурсов, а также сравнить затраты времени между различными частями приложения.

— Анализ дампов памяти: дает возможность загружать и исследовать heap-дампы для выявления утечек памяти или избыточного использования объектов.

— Трейсинг потоков: отслеживает состояние потоков, показывая, активны ли они, находятся в ожидании или блокируются.

— Расширения: поддерживает подключение плагинов, таких как интеграция с JConsole, мониторинг серверов приложений (например, Tomcat) и другие функции.

💡 Как начать

1. Установить VisualVM. До 9 java он уже входит в JDK. Для более новых версий его можно скачать отдельно с официального сайта: VisualVM.

2. Запустить локальное приложение — для этого достаточно открыть VisualVM и выбрать активный процесс JVM.

3. Подключиться к приложению, чтобы начать мониторинг. Профилируйте наиболее загруженные части, например, выполнение запросов к базе данных, тяжелые вычисления или работу с потоками.

🚩 Когда использовать

— Проблемы с производительностью, такие как задержки или повышенное потребление памяти.
— Необходимость в оптимизации кода.
— Диагностика ошибок в многопоточных приложениях.
— Устранение утечек памяти.

💬 Какие сценарии помог решить VisualVM? Делитесь интересным опытом.

🌵🕵️‍♂️ Git-квест: 10 испытаний для повелителя репозиториев

Готовы проверить свои навыки работы с Git? Пройдите наш квест и узнайте, насколько искусны в управлении репозиториями.

Посмотрим, пугают ли вас git stash, git rebase и прочие страшные слова 😁

🔗 Пройти тест

🕯 Паттерн Интерпретатор (Interpreter)

Interpreter — это поведенческий паттерн, который предоставляет способ вычисления выражений, заданных на каком-либо языке. Он определяет грамматику языка, а также интерпретатор, который использует эту грамматику для выполнения выражений.

Когда использовать

🔹 Для интерпретации выражений на языке, когда есть грамматика для их описания.
🔹 Для создания простых языков с ограниченным синтаксисом, таких как математические выражения, поисковые запросы или фильтры.
🔹 Для упрощения расширения и модификации языка или грамматики, особенно, если эти изменения требуются часто.

Преимущества

1️⃣ Упрощает добавление новых правил грамматики или изменение существующих.
2️⃣ Структурирует описание языка, разделяя грамматику и логику выполнения.
3️⃣ Подходит для различных задач, связанных с анализом и интерпретацией.

Недостатки

1️⃣ Становится громоздким при работе со сложными языками с большим количеством правил.
2️⃣ Показывает низкую производительность при построении деревьев выражений и их интерпретации для больших объемов данных.
3️⃣ Сложен в поддержке, если язык активно развивается и усложняется.

Interpreter хорошо подходит для создания простых языков, например, DSL (domain-specific language), и позволяет реализовать мощные возможности анализа и исполнения выражений.

Однако для более сложных языков лучше использовать специализированные инструменты вроде ANTLR или парсеров.

🔝 Российская альтернатива зарубежным IDE

В декабре 2024 года российские компании «Группа Астра», Haulmont и Axiom JDK объявили о создании OpenIDE — открытой среды разработки, основанной на IntelliJ IDEA Community Edition.

В OpenIDE нет проприетарных компонентов, она не обращается к зарубежным серверам и включает собственный маркетплейс плагинов. Публичный релиз запланирован на март 2025 года, а бета-тестирование начнётся совсем скоро.

Ключевые особенности OpenIDE

🔹 Поддержка Java и Kotlin. Далее планируют расширение на Go, TypeScript, Rust и другие языки через интеграцию с LSP-серверами.
🔹 Поддержка Axiom JDK. Также готовят взаимодействие с платформой GitFlic для безопасной и удобной работы над проектами.
🔹 Маркетплейс плагинов, который включает около 400 популярных плагинов.

🔗 Подробнее о проекте

🤖 📈 Data Science в 2025 году: 7 главных трендов

Разработчики JetBrains и Python Software Foundation рассказали, как изменится Data Science в ближайшие годы.

➡️ В статье:

▪️ Почему доля Python в анализе данных снижается
▪️ Какие библиотеки набирают популярность вместо pandas
▪️ Что происходит с AutoML, MLOps и визуализацией данных
▪️ И почему Rust и Julia наступают Python на пятки

Подробный разбор, новые инструменты и прогнозы на будущее — всё это читай в нашей статье.

🔵 Тренды меняются, но основы остаются — укрепи базу с нашим курсом «Математика для Data Science»