Не забудьте оставить комментарий с вашими мыслями об ИИ в программировании! Какие преимущества и недостатки вы видите? Какие инструменты рекомендуете попробовать коллегам? 🤔💬

Читать полностью…

🚀💾⚡ Protocol Buffers: самая эффективная бинарная альтернатива текстовому формату

Protobuf — механизм бинарной сериализации данных, разработанный компанией Google. Протокол не зависит от языка и платформы, и обеспечивает более компактную и быструю сериализацию по сравнению с традиционными текстовыми форматами.

Особенно интересно, как решается проблема совместимости версий. Обо всем этом подробнее читайте в нашей статье👇

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

Читать полностью…

🎨🔙🔚 Паттерн «Бэкенд для фронтенда»: преимущества, недостатки и лучшие практики для реализации

Если ты хочешь стать настоящим мастером API, тебе нужно знать о паттерне BFF. В этой статье рассказываем, как создавать управляемую архитектуру с использованием BFF, избегая избыточной сложности и головной боли при поддержке.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

Читать полностью…

ℹ️ Как работает SSO

SSO (Single Sign-On) или Единая система аутентификации — это схема аутентификации, которая позволяет пользователю войти в разные системы, используя одну учетную запись.

На фото выше показан принцип работы SSO.

Шаг 1: Пользователь заходит в Gmail или любой другой сервис электронной почты. Gmail обнаруживает, что пользователь не авторизован, и перенаправляет его на SSO сервер аутентификации, который также обнаруживает отсутствие входа. Пользователь попадает на страницу авторизации SSO и вводит свои учетные данные.

Шаги 2-3: SSO сервер проверяет данные пользователя, создает глобальную сессию и выдает токен.

Шаги 4-7: Gmail проверяет токен на SSO сервере. Система аутентификации регистрирует Gmail и возвращает статус «действительно». Gmail отправляет пользователю защищенный ресурс.

Шаг 8: Из Gmail пользователь переходит на другой сайт Google, например, YouTube.

Шаги 9-10: YouTube обнаруживает, что пользователь не авторизован, и запрашивает подтверждение. SSO сервер находит уже активную сессию пользователя и выдает токен.

Шаги 11-14: YouTube проверяет токен на SSO сервере. Система аутентификации регистрирует YouTube и возвращает статус «действительно». YouTube отправляет пользователю защищенный ресурс.

✔️ Процесс завершен, и пользователь получает доступ к своим данным.

Читать полностью…

#дайджест #javadevjob

Вакансии Java разработчиков уровня Junior

▪️Java Developer
Таганрог. JavaCode — работа в аутстафф направлении
Подробнее

▪️Java Frontend Developer
Новосибирск. Soft-logic — разработкa собственных коробочных продуктов
Подробнее

Вакансии Java разработчиков уровня Middle

▪️Java-разработчик
Удаленка. Datanomica — работа с данными
Подробнее

▪️Java разработчик
Удаленка. HolyCode — разработка IT решений
Подробнее

Вакансии Java разработчиков уровня Senior

▪️Java Developer
Удаленка. 8B WORLD — финтех-стартап
Подробнее

▪️Java разработчик
Москва. Платформа ОФД — оператор фискальных данных
Подробнее

Понравились вакансии?
❤️ — да
🤔 — нет

Читать полностью…

📊 Paging vs. Segmentation

Когда речь идет об управлении памятью, важно понимать различия между пагинацией и сегментацией. Эти два метода имеют разные подходы к разделению адресного пространства процесса и распределению физической памяти.

🔹 Пагинация:

Пагинация разбивает виртуальную память на фиксированные блоки — страницы, а физическую память — на фреймы. Это позволяет системе избежать необходимости в непрерывном распределении памяти.

Преимущества:
- Устраняет внешнюю фрагментацию.
- Облегчает работу с виртуальной памятью и перемещением страниц.
- Управление памятью становится более простым и эффективным.

🔹 Сегментация:

Сегментация делит память на переменные по размеру сегменты, основываясь на логических частях программы (функции, объекты и массивы данных). Каждый сегмент может иметь свои ограничения и базовый адрес.

Преимущества:
- Обеспечивает логическое разделение кода и данных.
- Упрощает защиту и обмен сегментами.
- Поддерживает управление растущими структурами данных.

Читать полностью…

🎮 API архитектурные стили

🔗 REST – популярный подход для публичных API и веб-приложений, поддерживает JSON, XML, HTML и текст.
🔗 SOAP – использует структуру сообщений с оберткой на основе XML. Применяется в платежных системах и телеком-сервисах, но имеет высокий порог входа.
🔗 GraphQL – гибкая схема и система типов, позволяет использовать JSON и подходит для сложных систем и мобильных API.
🔗 gRPC – высокопроизводительный фреймворк RPC, работает через протоколы сериализации, используется для высоконагруженных систем.
🔗 WebSocket – поддерживает двустороннюю связь, подходит для чатов и других приложений реального времени.
🔗 Webhook – асинхронный подход, применим для CI/CD процессов и платежных шлюзов.

Читать полностью…

⚡️Разыгрываем флагманский смартфон

«Библиотека программиста» разыгрывает один из трех смартфонов на выбор:
🔹Samsung Galaxy S24 Ultra на 1 ТБ
🔹Xiaomi 14 Ultra на 512 ГБ
🔹iPhone 16 Pro Max на 512 ГБ

🔥 А еще 99 участников розыгрыша получат скидку 50% на наш курс Базовые модели ML и приложения!
Промокод будет действителен до 20 ноября.

Условия просты:
→ подписаться на Библиотека нейротекста
→ подписаться на Библиотека нейрозвука
→ подписаться на Библиотека нейрокартинок
→ нажать на кнопку «Участвовать» под этим постом

Итоги появятся 30 октября в 20:00 по московскому времени в нашем канале Библиотека программиста. Затем мы свяжемся с победителем, который сам выберет смартфон. Тем, кто получит промокод, мы вышлем его в течение недели после окончания розыгрыша.

⚠️ Убедитесь, что вам можно написать в личные сообщения или следите за результатами — если мы не сможем с вами связаться, то не сможем и отправить приз. Доставить мы можем только в города России и Беларуси.

Читать полностью…

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Читать полностью…

💥 Волшебные методы в Spring Data JPA: как создаются под капотом.

В продолжение прошлого поста, рассмотрим как этот механизм работает под капотом. Spring Data JPA позволяет создавать методы в репозиториях, которые генерируют запросы на основе имени метода. Под капотом этот механизм строится на строгой интерпретации имени метода, динамическом создании запросов и использовании JPA Criteria API или JPQL.

Давайте разберём глубже, как это работает и что происходит, в момент вызова волшебного метода:

1️⃣ Парсинг имени метода: PartTree

Класс PartTree (пакет org.springframework.data.repository.query.parser) играет ключевую роль в анализе имени метода. Когда репозиторий загружается в контексте Spring, каждый метод проверяется на соответствие предопределённым шаблонам. Основной принцип парсинга — разбиение имени метода на логические части (поля сущности, операторы и ключевые слова).

Пример метода:

findByFirstNameAndLastName(String firstName, String lastName).

PartTree разбивает это имя на части: findBy (операция), FirstName (поле), And (оператор), LastName (второе поле).

В результате класс PartTree создаёт синтаксическое дерево условий, которые затем будут преобразованы в SQL.

2️⃣ Генерация SQL-запросов: QueryLookupStrategy

После того как имя метода распознано, Spring Data JPA использует стратегию поиска запроса через QueryLookupStrategy (пакет org.springframework.data.repository.query). Этот класс отвечает за выбор подходящей стратегии для преобразования метода в SQL-запрос, что делает работу с запросами гибкой и удобной. Стратегии могут быть следующими:

- CREATE: Автоматически создаются запросы на основе имени метода (например, findBy, countBy и т.д.).
- USE_DECLARED_QUERY: Использует явно объявленные запросы (например, через аннотации @Query).
- CREATE_IF_NOT_FOUND: Попытка использовать явный запрос, а если он не найден — создать запрос динамически.

Если метод соответствует заранее определённым правилам (например, начинается с findBy), Spring Data JPA создаст запрос автоматически. Методы динамического создания запросов используют API JpaQueryCreator, который формирует запросы на основе дерева условий, построенного с помощью PartTree. Это дерево представляет собой структуру, которая разбивает имя метода на логические части (поля, операторы и условия) и преобразует их в SQL-запрос.

3️⃣ Конструирование запроса через JPA Criteria API или JPQL

В зависимости от сложности запроса и доступных данных, Spring решает, использовать ли для запроса JPA Criteria API или JPQL. Более простые запросы генерируются с помощью JPQL, для более сложных выбирается Criteria API. Каждый метод в репозитории после парсинга передаётся в CriteriaBuilder, который строит запрос на основе условий.

Пример генерации запроса с использованием Criteria API:

CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<User> query = cb.createQuery(User.class);
Root<User> user = query.from(User.class);

Predicate firstNamePredicate = cb.equal(user.get("firstName"), firstName);
Predicate lastNamePredicate = cb.equal(user.get("lastName"), lastName);

query.where(cb.and(firstNamePredicate, lastNamePredicate));
List<User> result = entityManager.createQuery(query).getResultList();

Этот код создаёт SQL-запрос, эквивалентный:

SELECT * FROM users WHERE first_name = ? AND last_name = ?

▪️ Операторы и ключевые слова

Spring Data JPA поддерживает большое количество операторов, таких как And, Or, GreaterThan, LessThan, Between, Like и другие. Каждый оператор обрабатывается в классе QueryCreator, где он преобразуется в соответствующее условие JPA Criteria API или JPQL.

Пример обработки оператора Between:

if (part.getType() == Part.Type.BETWEEN) {
    predicates.add(cb.between(root.get(part.getProperty()), minValue, maxValue));
}

Это условие будет интерпретировано как:

SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN ? AND ?

▪️ Работа с коллекциями

Для работы с коллекциями Spring Data JPA использует оператор IN. Например, метод findByRoleIn(List<String> roles) будет преобразован в запрос с IN оператором.

Пример кода:

Читать полностью…

🕯 Паттерн Цепочка обязанностей (Chain of Responsibility)

Chain of Responsibility — это поведенческий паттерн, который позволяет передавать запросы по цепочке обработчиков, пока один из них не обработает запрос. Каждый обработчик в цепочке решает, может ли он обработать запрос или передать его следующему по цепочке.

Использование:

🔹 Когда нужно избежать жесткой привязки отправителя запроса к получателю.
🔹 Когда запрос должен быть обработан несколькими объектами, но заранее неизвестно, кто именно обработает запрос.
🔹 Когда необходимо гибко настраивать систему, добавляя или убирая обработчиков.

Преимущества:

1️⃣ Ослабляет связанность между объектами, отправляющими запросы, и объектами, обрабатывающими их.
2️⃣ Позволяет динамически добавлять новые обработчики в цепочку.
3️⃣ Способствует соблюдению принципа единственной ответственности, позволяя каждому обработчику заниматься своей задачей.

Недостатки:

1️⃣ Может быть сложнее отслеживать, кто в конечном итоге обработал запрос, особенно при длинных цепочках.
2️⃣ Не гарантирует, что запрос будет обработан, если ни один из обработчиков не способен это сделать.
3️⃣ Может усложнить структуру программы при использовании большого числа обработчиков.

📌 Паттерн полезен, когда необходимо разделить ответственность за обработку запросов между несколькими объектами, не создавая прямых зависимостей между ними.

Читать полностью…

📚 Java Coding Problems, 2nd Edition: Become an expert Java programmer by solving over 200 brand-new, modern, real-world problems (2024)
✍️ Автор: Anghel Leonard
📃 Страниц: 798

Сверхбыстрая эволюция JDK между версиями 12 и 21 сделала кривую обучения современной Java более крутой и увеличила время, необходимое для ее изучения. Эта книга поможет вам ускорить процесс обучения и повысить готовность попробовать новые возможности Java, объясняя правильные методы и решения, связанные со сложностью, производительностью, читабельностью и многим другим. Книга знакомит вас с новейшими возможностями Java, но не всегда пропагандирует использование новых решений — вместо этого она сосредоточена на раскрытии компромиссов, связанных с выбором наилучшего решения для той или иной задачи. Во втором издании более двухсот новых и тщательно отобранных задач, выбранных таким образом, чтобы подчеркнуть и охватить основные повседневные проблемы Java-программиста.

Читать полностью…

ℹ️ Как устроен под капотом LinkedHashMap?

LinkedHashMap — это реализация интерфейса Map, которая сохраняет порядок добавления элементов. В отличие от обычного HashMap, где элементы могут быть расположены случайным образом, LinkedHashMap поддерживает последовательность вставки или порядок доступа. Это достигается благодаря использованию двусвязного списка, который связывает все элементы карты.

🔹 Структура LinkedHashMap

Основой LinkedHashMap является та же хэш-таблица, что и в HashMap, но с дополнительной структурой двусвязного списка для сохранения порядка элементов:

▪️ Каждая запись (entry) в LinkedHashMap содержит ссылки на предыдущий и следующий элементы. Это позволяет поддерживать порядок добавления или порядок последнего доступа.
▪️ Сначала выполняется хэширование ключей для быстрой вставки и поиска, как в HashMap, а уже потом запись связывается в список.

🔹 Производительность

▪️ Вставка: Добавление новых элементов выполняется за O(1), поскольку элементы добавляются в конец двусвязного списка, а хэш-таблица используется для поиска свободной позиции.
▪️ Удаление: Удаление элемента требует корректировки ссылок в двусвязном списке, что увеличивает накладные расходы, но также выполняется за O(1).
▪️ Поиск: Операция поиска по ключу происходит с использованием хэш-таблицы и выполняется за O(1), как и в HashMap.
▪️ Множественные коллизии: в худшем случае все операции будут выполняться с O(n), если допустить множественные коллизии.

🔹 Использование памяти

Каждая запись LinkedHashMap содержит дополнительные ссылки на предыдущий и следующий элементы, что увеличивает потребление памяти по сравнению с HashMap. Однако это оправдано, если важен порядок элементов.

🔹 Преимущества и недостатки

▪️ Преимущества:

- Сохранение порядка вставки: LinkedHashMap гарантирует, что элементы будут извлекаться в том порядке, в котором они были добавлены.
- Порядок доступа: Можно настроить LinkedHashMap на удаление самых старых элементов, что полезно для кэшей, где используется политика LRU (Least Recently Used).
- Предсказуемость итераций: В отличие от HashMap, где порядок элементов может изменяться, LinkedHashMap всегда сохраняет стабильный порядок.

▪️ Недостатки:

- Более высокое потребление памяти: Дополнительные ссылки на предыдущие и следующие элементы увеличивают память на каждую запись.
- Скорость: LinkedHashMap немного медленнее HashMap из-за поддержания порядка элементов.

Читать полностью…

📊🚀 Почему все говорят о Kafka?

Хочешь узнать, как обрабатывать миллионы событий в секунду и почему такие гиганты, как Netflix и Uber, без ума от Kafka? Давай разберемся, как этот инструмент может превратить поток данных в золотую жилу для твоего проекта.

Читать статью

Читать полностью…

🔥 Weekend Offer Backend в Яндекс 26–27 октября

Устройтесь backend-разработчиком в Яндекс онлайн за одни выходные.

↔️ К участию приглашаем разработчиков на C++, Python, Go, Java или Kotlin, с опытом коммерческой разработки от трёх лет, которые готовы работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.

🛐План простой: зарегистрируйтесь и до 23 октября решите пару задачек в Контесте, 26 октября пройдите два технических собеседования, а 27 октября получите офер.

🔛В Weekend Offer Backend участвуют разные сервисы: Финтех, HR-Tech, Образование, МВА, Биллинг, Геосервисы, Реклама, Поисковые сценарии. Чтобы заранее подумать, с кем вам хочется пообщаться 17 октября мы проведем онлайн-встречу в зуме, где команды расскажут о себе и задачах.

🆖 Узнать подробности и принять участие можно здесь.

Читать полностью…

Привет, друзья! 👋

Мы готовим статью об ИИ-инструментах для программирования в 2024 году и хотим услышать ваше мнение! 🤖💻 Поделитесь своим опытом и помогите нам сделать материал ещё полезнее. Самые интересные ответы войдут в статью! 🏆

Читать полностью…

💻🤔 Код сожаления: 10 ошибок, о которых жалеют даже опытные программисты

В программировании полно разных путей и нет единственно правильного способа достичь вершины мастерства. Но есть общие ловушки.


✔️Читать статью

Читать полностью…

🕯 Паттерн Хранитель (Memento)

Memento — это поведенческий паттерн, который позволяет сохранять и восстанавливать прошлые состояния объекта, не нарушая инкапсуляции. С помощью Memento можно вернуться к предыдущим состояниям объекта, сохранив его историю изменений.

Использование:

🔹 Когда необходимо сохранять промежуточные состояния объекта для возможности восстановления.
🔹 Когда прямой доступ к полям объекта ограничен, но нужно иметь возможность восстановить его состояние.
🔹 Когда требуется временно отменять изменения и потом возвращаться к сохранённым состояниям.

Преимущества:

1️⃣ Обеспечивает сохранение и восстановление состояния объекта без раскрытия его внутренней структуры.
2️⃣ Поддерживает отмену изменений и возможность вернуться к предыдущему состоянию, сохраняя историю.
3️⃣ Позволяет реализовать функциональность undo-redo, гибко восстанавливая состояния объектов.

Недостатки:

1️⃣ Увеличивает расход памяти, так как каждое сохранённое состояние требует хранения.
2️⃣ Может усложнить реализацию при наличии множества состояний с большим количеством данных.
3️⃣ Может потребоваться создание большого количества объектов Memento для хранения истории изменений.

📌 Паттерн полезен, когда нужно сохранить и восстановить состояние объекта, например, при реализации истории действий пользователя или для поддержки функций отмены и возврата к ранее сохранённым состояниям.

Читать полностью…

🤔 Нужна ли математика на собеседованиях?

🗓 Сегодня в 20:00 встречаемся в прямом эфире, чтобы обсудим роль математики на собеседовании, а также поделимся инсайдами как успешно пройти техническое собеседование! https://proglib.io/w/a928b7c2

🌟 Спикер: Станислав Петров – Senior Data Scientist.

😮 На вебинаре вы узнаете:

😱 Ошибаться — не страшно. Как ошибки и неудачные проекты могут стать ценным опытом. Почему «проекты в стол» способствуют профессиональному росту. И как преодолеть путь от junior до senior.

🙌🏻 Собеседования: можно ли к ним не готовиться?! Поделимся эффективными стратегиями подготовки и расскажем, на что работодатели обращают внимание в первую очередь.

✍️ Разберем реальные тестовые задачи, которые дают на собеседованиях на позицию Data Scientist.

🎁 Бонус: расскажем как проводить эффективное тестирование в маркетинге и их масштабируемость.

🎯 Почему важно посетить вебинар?

• Понимание математических концепций и их применение помогает успешно проходить собеседования и решать реальные задачи.

• Расширьте свой профессиональный кругозор и подготовьтесь к новым карьерным вызовам.

👉 Присоединяйтесь к нам и узнайте, как математика может помочь в вашей карьере https://proglib.io/w/a928b7c2

Читать полностью…

🧪 Чем заменить Postman: 5 отличных инструментов для разработки API

Postman долгое время был основным инструментом для разработки и тестирования API, но сейчас для большинства разработчиков его ограничения стали перевешивать преимущества. Рассмотрим альтернативные инструменты, которые могут предложить больше возможностей, чем Postman — даже в бесплатной версии.

👉Читаем здесь

Читать полностью…

📚 Bootstrapping Microservices, Second Edition: With Docker, Kubernetes, GitHub Actions, and Terraform (2024)
✍️ Автор: Ashley Davis
📃 Страниц: 463

Это ваш наставник по микросервисам. Она научит вас использовать стандартные инструменты для создания работающего приложения для потокового видео с нуля. Вы узнаете об основах облачной нативной разработки, включая Terraform для конфигурирования, Docker для упаковки и базовое развертывание Kubernetes. Кроме того, во второе издание включены сведения о GitHub Actions, непрерывной доставке и Infrastructure as Code.

Читать полностью…

#дайджест #javadevjob

Вакансии Java разработчиков уровня Junior

▪️Java разработчик
Москва. Datanomica — работа с данными
Подробнее

▪️Java Developer
Новосибирск. Динамика — разработчик программных продуктов для финансового сектора
Подробнее

Вакансии Java разработчиков уровня Middle

▪️Java-разработчик
Казань. Global Solutions — предоставление передовых услуг в области создания и интеграции современных IT-решений
Подробнее

▪️Java разработчик
Удаленка. Surf — разработка клиентских и корпоративных решений
Подробнее

Вакансии Java разработчиков уровня Senior

▪️Java разработчик
Удаленка. СИГМА — ИТ-решения для энергетики и ЖКХ
Подробнее

▪️Java-разработчик
Москва. KPBS — системный интегратор
Подробнее

Понравились вакансии?
❤️ — да
🤔 — нет

Читать полностью…

ℹ️ Как работает Pageable в Spring?

Pageable — это мощный инструмент в Spring Data для работы с большими объемами данных, который позволяет разделить результат на страницы. Это оптимизирует память и улучшает производительность.

Вместо загрузки всех записей, например через findAll(), мы можем запросить только определенное количество данных (порции/страницы) и продолжать загружать по мере необходимости. Интерфейс Pageable создает запрос с параметрами LIMIT и OFFSET, что позволяет базе данных возвращать только нужные записи, начиная с определенного места.

🔵 Пример использования:

▪️ Репозиторий:

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

▪️Сервис:

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public Page<User> getUsersByPage(int page, int size) {
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, size, Sort.by("name").ascending());
        return userRepository.findAll(pageable);
    }
}

Здесь PageRequest.of(page, size, Sort) создает объект Pageable, который указывает, какую страницу и сколько записей нужно получить, а также сортирует результат по имени в порядке возрастания.

▪️ Контроллер:

@RestController
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/users")
    public Page<User> getUsers(
        @RequestParam(defaultValue = "0") int page,
        @RequestParam(defaultValue = "20") int size) {
        return userService.getUsersByPage(page, size);
    }
}

Этот эндпоинт позволяет запрашивать данные по страницам. Например, /users?page=1&size=20 вернет вторую страницу с 20 записями.

🔵 Преимущества использования Pageable:

- Экономия памяти: Мы загружаем только небольшие порции данных.
- Легкость навигации: Можно переключаться между страницами.

🔵 Недостатки использования Pageable:

- Дополнительный запрос для подсчета записей: Spring Data выполняет запрос для получения общего числа записей.
- Ограниченная гибкость: При сложных запросах с множеством фильтраций и джоинов Pageable может быть не таким гибким, как ручные запросы с LIMIT и OFFSET.

⚠️ Важно: Пагинация удобна для больших объемов данных, но если данные постоянно обновляются, возможны проблемы с консистентностью между страницами. Записи могут дублироваться или пропадать.

Читать полностью…

Predicate inPredicate = cb.in(user.get("role")).value(roles);
query.where(inPredicate);

Этот запрос эквивалентен:

SELECT * FROM users WHERE role IN (?, ?, ...)

4️⃣ Передача запроса в EntityManager

Когда запрос полностью построен, он передаётся в EntityManager, который занимается выполнением SQL-запроса и возвратом результата.

🔗 Документация: JpaRepository, PartTree, QueryLookupStrategy, JpaQueryCreator, EntityManager, Criteria API

Читать полностью…

🎃 Промокод на хеллоуин

50% на курс по Machine Learning

BIGDRAW

😄 Тут мы подробно рассмотрели, из чего состоит курс:

Онлайн-курс «Базовые модели ML и приложения»

Читать полностью…

ℹ️ Как работает 𝐠𝐑𝐏𝐂

gRPC (Google Remote Procedure Call) — это современный фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный компанией Google для эффективной и масштабируемой коммуникации между микросервисами. Он основан на RPC (удалённый вызов процедур) и используется для построения распределённых систем и микросервисных архитектур.

Выше показана диаграмма, иллюстрирующая общий поток данных для 𝐠𝐑𝐏𝐂.

Шаг 1: Клиент отправляет REST-запрос, обычно в формате JSON.

Шаги 2 - 4: Сервис заказа (клиент gRPC) получает REST-запрос, преобразует его и делает RPC-вызов к сервису оплаты. gPRC кодирует клиентский stub в бинарный формат и отправляет на транспортный уровень.

Шаг 5: gRPC передаёт пакеты по сети через HTTP/2. Благодаря бинарному кодированию и сетевым оптимизациям gRPC работает в 5 раз быстрее, чем JSON.

Шаги 6 - 8: Сервис оплаты (сервер gRPC) получает пакеты, декодирует их и вызывает серверное приложение.

Шаги 9 - 11: Результат возвращается с серверного приложения, кодируется и передаётся на транспортный уровень.

Шаги 12 - 14: Сервис заказа получает пакеты, декодирует их и отправляет результат клиентскому приложению.

💬 Вы использовали gRPC в своём проекте?

Читать полностью…

🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch

Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье. 👇

🔗 Статья

У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

Читать полностью…

Приглашаем на Java Jam — бесплатный митап ЮMoney для Java-разработчиков 📹

Спикеры из ЮMoney расскажут о своём опыте разработки, а вы сможете задать им все интересующие вопросы.

Темы докладов 👇

🟣Web Push: как достучаться до пользователей без нативных приложений.
🟣 SonarQube в действии: плагины как ключевой элемент контроля качества в отделе.
🟣 Рефакторинг фискализации: как мы выносили чеки в отдельный сервис.

24 октября, в четверг, в 19:00 (мск) приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.

Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности и регистрация — на сайте митапа Java Jam

Читать полностью…

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

Читать полностью…

🔤 Код без боли: шрифты, которые спасут твои глаза

Если ты всё ещё не нашел идеальный шрифт для работы, эта статья может спасти твоё зрение.

Рассказываем:
▪️как настроить шрифт в Visual Studio Code;
▪️что такое лигатуры шрифтов;
▪️какие шрифты для программирования популярны.

👉 Читать обо всём здесь

Читать полностью…