Хаотичный планировщик помог найти ошибку в тесте JFR

В январском разборе Йоханнес Бехбергер исследовал JDK-8366486: тест CPU-time sampling обычно проходил, хотя после первой записи останавливал поток, создававший нагрузку.

Вторая запись могла получить событие от внутреннего потока JFR Periodic Tasks. Это маскировало ошибку самого теста. Успешный прогон ещё не означал, что проверяется нужный сценарий.

Автор использовал concurrency-fuzz-scheduler: написанный на Java прототип планировщика Linux меняет расписание потоков случайными паузами. С ним ошибочную ветку удалось воспроизвести быстрее, а исправленную — отдельно проверить повторными запусками.

Это конкретный кейс и экспериментальный инструмент, а не универсальный детектор гонок. В статье автор также объясняет, почему причина оказалась ошибкой проверки, а не просто проблемой синхронизации.

Разбор Бехбергера и устройство теста

#java #jvm

Spring Boot Actuator: свои проверки здоровья и доступ к диагностике

В Spring Boot 4 проверки liveness и readiness включены по умолчанию. Первая показывает, нужен ли приложению перезапуск; вторая определяет, готово ли оно принимать трафик. По умолчанию они учитывают состояние запуска и остановки приложения, а дополнительные проверки можно включить в их группы.

В руководстве по настройке Actuator показано, как создать свой HealthIndicator, объединить проверки в группу и разрешить просмотр деталей только пользователям с ролью admin. Случайный статус в примере служит учебной демонстрацией, а не проверкой для рабочего сервиса.

Детали проверок могут раскрывать чувствительные сведения, например название используемой СУБД. Автор показывает, как скрыть их или ограничить доступ авторизованными пользователями.

#spring #java

Showboat и Rodney помогают показать работу ИИ-агента

Саймон Уиллисон собирает демонстрации кода с помощью двух своих инструментов. Showboat выполняет команды и записывает их вывод в документ. Rodney управляет Chrome из командной строки и делает скриншоты интерфейса.

uvx showboat --help

Эту команду автор предлагает дать агенту: в справке есть всё необходимое, чтобы тот создал документ с демонстрацией новой функции.

Уиллисон замечал и обход механизма: агент напрямую правит текст отчёта. Тогда записанный вывод может расходиться с реальным запуском. Содержимое демонстрации тоже требует проверки.

#ии #инструменты

Spring Boot и PostgreSQL: дедлок может быть в транзакциях

Приложение получило ошибку 40P01? Это PostgreSQL обнаружил цикл ожидания блокировок, а не доказательство взаимной блокировки Java-потоков.

Достаточно двух строк: транзакция A обновила первую и ждёт вторую, B — наоборот. Такие дедлоки возможны даже без явного LOCK TABLE, потому что обновление строки тоже берёт блокировку.

PostgreSQL прервёт одну транзакцию, чтобы остальные продолжили работу. Какая станет жертвой, заранее полагаться нельзя. В локальной проверке двух сессий получен именно deadlock detected с SQLSTATE 40P01.

Базовый способ избежать цикла — брать блокировки в согласованном порядке во всех путях приложения. Если всё же повторяете запрос после дедлока, повторять нужно транзакцию целиком, а не только последнюю упавшую команду.

Дедлоки и порядок блокировок

#spring #java

Почему копирование HashMap стало быстрее в JDK 27

При вызове putAll() карта раньше читала элементы источника через интерфейс Map: создавала итератор, получала ключи и значения, снова вычисляла хеши. Несколько реализаций Map в одном месте вызова усложняли оптимизацию для JIT.

В JDK 27 добавили отдельный путь для источника, который является именно HashMap, и для неизменяемой обёртки над такой картой. Реализация обходит внутреннюю таблицу напрямую и использует хеш, уже сохранённый в узле. Это касается и конструктора HashMap(Map).

В разборе оптимизаций JDK 27 приведены JMH-замеры на AWS Graviton: в выбранных сценариях время операции сократилось на 61–86%. Это результаты конкретных микробенчмарков.

Для других типов исходной Map остаётся общий путь. При обновлении сервиса полезно проверить копирование карт на своих данных: размеры коллекций и типы источников влияют на результат.

#java #производительность

Java в браузере: редактировать, компилировать, запускать

В учебном примере удобно поменять строку Java и сразу увидеть результат. Petr Pravda показывает приложение на React и Vite, в котором компиляция выполняется на устройстве читателя.

TeaVM преобразует Java-байткод в JavaScript или WebAssembly. Чтобы пользователь мог менять исходник, автор добавляет teavm-javac: Java-компилятор тоже работает в браузере. Web Worker получает код, компилирует его и возвращает результат странице, сохраняя отзывчивость редактора.

В демо есть отдельные кнопки Compile Java и Run Java. Программа считает простые числа, рисует небольшой фрактал и показывает доступные системные свойства. Запрос к серверу для компиляции не нужен.

Среда отличается от обычной JVM: доступна часть стандартной библиотеки, а код с JNI, динамической загрузкой классов и произвольной рефлексией потребует изменений. Доступа к файлам и переменным оболочки посетителя тоже нет.

#java #webassembly

Как собрать Swing-приложение без JVM у пользователя

Quarkus Desktop помогает собрать приложение на AWT или Swing в нативный исполняемый файл. Расширение регистрирует необходимые классы, ресурсы и JNI-вызовы для GraalVM, а библиотеки JDK размещает рядом с бинарником.

В руководстве автора окно становится CDI-компонентом. Оно получает зависимости через @Inject и открывается по DesktopStartupEvent в потоке обработки событий Swing — EDT.

Долгие операции выполняют в фоновом executor, а обновление интерфейса возвращают на EDT через EdtExecutor. Для окон подходят области @Singleton и @Dependent: обычный CDI-прокси для Swing-компонента создаёт проблемы.

Нативная сборка выполняется под целевую ОС. Для macOS нужны Quarkus 4.0 и GraalVM 25.1 или новее; на Windows arm64 доступен режим JVM. Динамически загружать неизвестные при сборке классы в нативном приложении нельзя.

#java #swing

Lathe: конфигурация редактора из реальной Maven-сборки

Maven собирает проект, а редактор подчёркивает рабочий код как ошибочный. Причина может быть в разных представлениях о module path, зависимостях или обработчиках аннотаций.

Alexey Gavrilov предлагает Java language server Lathe. Расширение Maven записывает параметры компиляции и тестов из самой сборки. Сервер читает этот снимок, чтобы настроить подсказки, диагностику, запуск и отладку. Следующая сборка обновляет конфигурацию.

Для первого захвата после подключения расширения используется:

mvn clean test -Dlathe.capture.only=true

Папку .lathe/ автор рекомендует добавить в .gitignore. Запуски и тесты затем воспроизводятся по сохранённым настройкам без нового вызова Maven.

Нужны Java 21+ и Maven 3.x. Проект пока молодой: наиболее полный клиент есть для Neovim, Emacs работает через Eglot, поддержка VS Code находится в планах.

#java #maven

Что меняется в TLS 1.3 с JDK 27

JDK 27 поддерживает гибридный обмен ключами: группа X25519MLKEM768 объединяет классическую кривую X25519 и постквантовый алгоритм ML-KEM. Она включена по умолчанию, но для её использования поддержку должны иметь обе стороны соединения.

В обзоре Java Security Sean Mullan объясняет и другие изменения TLS. Цепочки сертификатов теперь могут передаваться со сжатием zlib, а редко используемые группы ffdhe6144 и ffdhe8192 убраны из списка по умолчанию.

Для настройки групп есть свойство jdk.tls.namedGroups и метод SSLParameters.setNamedGroups(). Удалённые из стандартного списка группы можно явно включить, если они нужны для совместимости.

При переходе стоит проверить соединения с реальными клиентами и серверами. Поддержка новой группы в JDK ещё не означает, что каждое соединение её согласует: результат зависит и от возможностей второй стороны.

#java #tls

В JavaDoc предлагают отдельный тег для предупреждений

Совет по использованию метода или важное ограничение легко потерять внутри длинного описания. Для JDK 28 предлагают тег @note, который выделяет такие фрагменты при генерации документации.

В заметке OpenJDK Quality Outreach показаны два варианта: встроенная заметка с вертикальной полосой и блочная с отдельным заголовком. Заголовок можно изменить, например на Caution:

/**
 * {@note (header='Caution:') Verify untrusted input!}
 */

Атрибуты kind и id позволяют добавить CSS-класс и идентификатор HTML-элемента. Предложение также предусматривает настройку собственных тегов через параметры javadoc.

Пока это предлагаемые изменения для JDK 28. Пример полезен для знакомства с будущим форматом; использовать его как поддерживаемый синтаксис в документации проекта на JDK 27 рано.

#java #документация

Почему javac разрешает удалить Integer из Set<Short>

Метод remove(Object) принимает любой объект. Поэтому такой код компилируется, но оставляет элемент в коллекции:

Set<Short> values = new HashSet<>();
values.add((short) 1);
values.remove(1);

В последней строке 1 упаковывается в Integer. В наборе лежит Short, и равными эти объекты не считаются.

В разборе Error Prone показано, как находить подобные ошибки при компиляции. Инструмент подключается к javac и использует сведения о типах: проверка CollectionIncompatibleType замечает несовместимый аргумент коллекции.

Другой пример — YYYY вместо yyyy в формате даты: год недели может отличаться от календарного в конце декабря. Проверка MisusedWeekYear помогает поймать и эту ошибку. Для правил своей команды можно написать BugChecker, а повторяющиеся замены описать Java-шаблонами Refaster.

#java #инструменты

Hibernate Validator 9.2: проверки паролей через аннотации

В первой бете Hibernate Validator 9.2 появились @PasswordStrength, @NotCompromised и @PasswordPolicy. Они позволяют проверять стойкость пароля, наличие в известных утечках и соблюдение набора правил.

В описании релиза есть важная подробность: готового оценщика стойкости и сервиса проверки утечек библиотека не предоставляет. Приложение подключает свои реализации PasswordStrengthEstimator и CompromisedPasswordChecker.

Все три ограничения считают null допустимым значением. Обязательное поле нужно дополнительно пометить @NotNull или @NotBlank.

PasswordPolicy объединяет правила в повторно используемый класс. Каждое нарушенное правило создаёт собственную ошибку валидации, поэтому можно показать, какие требования не выполнены.

Это бета; многие новые API ещё экспериментальные. Примеры подключения сервисов в статье стоит рассматривать как основу для знакомства с интерфейсами.

#java #hibernate

Jenesis: сборка Java-проекта из module-info.java

Имя модуля и его зависимости уже описаны в Java-коде. Рафаэль Винтерхальтер, автор Byte Buddy, предлагает использовать эту информацию и для сборки.

В знакомстве с Jenesis основным описанием проекта становится module-info.java. Дополнительные сведения, например главный класс, задаются тегами в Javadoc. Сам инструмент хранится в репозитории как Java-исходники и запускается на JDK 25+:

java build/jenesis/Make.java

Команда pin фиксирует версии зависимостей и контрольные суммы. Шаги сборки кешируются по входным данным, а для тестов инструмент определяет, какие из них затрагивает изменение.

Для знакомства не обязательно сразу переводить проект на модули: Jenesis умеет читать и pom.xml. В статье есть примеры многомодульной сборки, общего кеша и генерации кода. Перед переходом остаётся проверить, как инструмент справляется с особыми шагами именно вашей сборки.

#java #сборка

Мониторинг Spring Boot на небольшом VPS

Для нескольких сервисов бывает достаточно видеть задержки, ошибки, память и перезапуски. В руководстве по StatLite показана панель, которая собирает эти данные из Spring Boot Actuator.

StatLite запускается одним Go-бинарником и хранит историю в SQLite. На стороне приложения нужны Actuator, Micrometer с prometheus-registry и доступные сборщику endpoints health и prometheus. Отдельный сервер Prometheus для этого варианта не требуется.

В конфигурации задаются адрес приложения, интервал опроса и тайм-аут. Панель по умолчанию привязана к localhost; доступ к Actuator тоже стоит ограничить сетью и аутентификацией.

Решение рассчитано на небольшой набор приложений. Для распределённых трассировок, централизованных журналов, сложных запросов к метрикам и маршрутизации оповещений понадобится более широкая система. В статье есть готовый демонстрационный Spring Boot-сервис с генератором трафика.

#spring #мониторинг

Hibernate 8: проверки версий при конкурентных обновлениях

Оптимистическая блокировка должна обнаружить, что между чтением и записью сущность уже изменил другой запрос. Детали реализации и поведение базы здесь имеют значение.

В разборе изменений Hibernate 8 Beta2 команда описывает усиленные проверки версий: они учитывают ситуации, в которых конкурентное изменение раньше могло остаться незамеченным. Поддержку блокировки по версии получили StatelessSession и EntityAgent из Jakarta Persistence.

Ещё одно изменение касается параллельных upsert в StatelessSession: обработка учитывает гонку вставки. Для разделения данных по арендаторам их идентификаторы последовательно включаются в SQL изменения данных.

Это повод добавить к проверке миграции сценарии с одновременными обновлениями и вставками. Ветка Hibernate 8 пока тестовая; после описанной Beta2 уже вышла Beta3. Возможности из заметки полезно оценивать вместе с актуальным руководством по миграции.

#java #hibernate

Как HotSpot ускоряет криптографию внутри JDK

Реализация алгоритма написана на Java, но некоторые часто выполняемые операции JVM может заменить машинным кодом под конкретный процессор. Такой механизм называется intrinsic.

В статье команды Java он разобран на постквантовых ML-KEM, ML-DSA и HSS/LMS. У первых двух много повторяющихся операций с коэффициентами полиномов — подходящая работа для векторных инструкций. Проверка подписей HSS/LMS выигрывает от ускорения SHA-256.

Аннотация @IntrinsicCandidate отмечает методы, для которых HotSpot может применить такую замену. Java-реализация остаётся запасным вариантом, если подходящего ускорения на платформе нет.

В статье приведены замеры JDK 28 на Linux/AArch64. Они сравнивают отдельные алгоритмы с включёнными intrinsics и без них. При оценке результата важны набор параметров алгоритма и возможности CPU: ускорение криптографической операции само по себе не определяет скорость всего сервиса.

#java #jvm