Как изменить код работающего Java-приложения? Пишем свой HotSwap

Практический разбор создания Java-агента для модификации байт-кода на лету. Как использовать Attach API, Instrumentation и Byte Buddy, чтобы изменить поведение работающего приложения. Подробно о реализации и ошибках.

Читать: «Как изменить код работающего Java-приложения? Пишем свой HotSwap»

@a_cup_of_java | Другие наши каналы

Apple выпустила Swift SDK для написания Android-приложений — спустя 11 лет после релиза языка

Apple выпустила Swift SDK для Android — теперь на Swift можно писать нативные Android-приложения и переносить код между платформами

Читать: «Apple выпустила Swift SDK для написания Android-приложений — спустя 11 лет после релиза языка»

@a_cup_of_java | Другие наши каналы

Инженер реализовал завирусившийся XKCD-комикс про зависимости ПО

Инженер создал Stacktower — интерактивную версию культового XKCD-комикса, показывающую, как одна зависимость может «обрушить» все приложение

Читать: «Инженер реализовал завирусившийся XKCD-комикс про зависимости ПО»

@a_cup_of_java | Другие наши каналы

Java: 15 самых популярных докладов 2025 года на YouTube

От базовой прокачки производительности до работы с ИИ и данными. Все доклады доступны бесплатно на YouTube

Читать: «Java: 15 самых популярных докладов 2025 года на YouTube»

@a_cup_of_java | Другие наши каналы

RAG в JVM-стеке: AI-ассистент на Spring AI без Python

Команда автора статьи внедрила AI-ассистента для внутренней системы, не переходя на Python. Взяли Spring AI, PostgreSQL с pgVector и быстро убедились: качество ответов упирается не в код, а в данные. Документация оказалась разрозненной, стандартное разбиение на чанки теряло контекст.

После экспериментов с перекрытием и секциями пришли к простому решению: векторный поиск идёт по чанкам, но в ответ передаётся полный текст секций, к которым относятся найденные фрагменты. Это сохранило точность поиска и устранило разрывы инструкций. Главный вывод — модель не добавляет знаний, а лишь отражает зрелость документации. Улучшение базы знаний дало больший прирост качества, чем выбор более мощной LLM.

Для Java-разработчиков — готовый кейс внедрения RAG в привычном стеке. Подробности с примерами кода — в статье: https://habr.com/ru/companies/raiffeisenbank/articles/1012666/

Три ИТ-события, которые вы могли пропустить (а зря)

Пока все гонятся за хайповыми новостями, мы вместе с коллегой Андреем Дмитриевым из JUG.ru собрали события, которые уже повлияли на мир разработки.

В пилотном выпуске нового подкаста:
— Хакеры стерли десятки тысяч ПК через Microsoft Intune
— Дефицит оперативной памяти до 2030 года
— Оптимизация glibc под x86_64

О других событиях вы можете узнать, послушав подкаст.

Особое внимание предлагаем уделить рефлексии. В выпуске мы подсветили, почему те или иные истории важны для ИТ-сообщества. А теперь призываем вас в комменты под видео: что уже вошло в вашу жизнь из этих кейсов? И как думаете, что из этого не производит резонанса?

Смотрите подкаст и присоединяйтесь к дискуссии: https://tprg.ru/S7jD

Как решить задачу охраны промышленных объектов

Проинспектировать НПЗ с десятками корпусов или организовать охрану трубопровода на 400 км — задача не из простых.

Камеры не заглянут за угол. Дрон через 30–40 минут работы придется зарядать. Охранник — дорого, медленно, небезопасно.

Остаётся робособака. Они уже вышли за пределы мемных видео от Boston Dynamics, и сейчас активно используются в кейсах, вроде охраны.

Как они устроены технически — можете узнать в материале на нашем сайте. Внутри:
— как устроено ядро и почему к нему нет прямого доступа
— почему к лидару обязательно добавляют сонар и радар
— как работает рой в mesh-сети без GPS
— где робот ломается (метель, стройка, полиэтиленовая плёнка)

Спойлер: экосистема пока сырая, стандартов нет, собрать самому нельзя. Но альтернативы для сложного рельефа и помещений — нет.

Локализация через Enum: избавляемся от рантайм-парсинга

В статье на Tproger разобрали три подхода к локализации: классическое наследование требует дублировать поля вручную, стандартные ARB/JSON парсятся в рантайме и съедают память, а табличные генераторы требуют ручного запуска после каждой строки.

Выход — Enum в одном файле без внешних ресурсов. Это убирает рантайм-парсинг и ручное дублирование. Если ваши сервисы сопрягаются с клиентами, где локализация до сих пор требует JSON или генераторов, стоит переложить её на compile-time решение.

Если вы устали от бесконечных тасок и созвонов, то мы приготовили для вас игру, которая поможет отдохнуть

А заодно проверить вашу способность быстро запоминать новую инфу. Переходите по ссылке и играйте в нашу «Меморину». И делитесь результатами в комментариях!

Играть тут: https://tprg.ru/bjqP

1 августа Яндекс приглашает разработчиков на бэкенд-конференцию Back to Back

Если вы разрабатываете бэкенд на Java, Go, Python, C++, Rust или любом другом стеке — присоединяйтесь. Обсудим темы, которые актуальны для всех вне зависимости от языка.

Часть программы в Москве:

— Как устроена архитектура аутентификатора в гетерогенной системе с экспертом по разработке ПО YADRO Даниилом Подольским.

— Проектирование безопасного механизма отмены для C++20-корутин вместе со старшим разработчиком Яндекса Раедом Романовым.

Полную программу смотрите на сайте.

Если будете на ивенте в Москве, то сможете посетить экспертные сессии 1:1 c разбором личных и карьерных запросов и выступление питерской группы «Научно-технический рэп».

Регистрируемся тут.

KotlinLLM: модель пишет runtime-логику в вашем Kotlin/JVM-проекте

JetBrains Research открыл исходники плагина для IntelliJ IDEA. В Kotlin/JVM-проектах появляются Smart macros — функции, тело которых генерирует модель, сохраняется в репозитории как Kotlin-код и исполняется без повторных вызовов LLM.

Для Kotlin-разработчика в enterprise это детерминированный runtime, меньше вызовов к API в продакшене и ревью сгенерированной логики вместе с остальным кодом. Пишете asLlm<F, T>() для преобразования данных или mockLlm<T>() для тестового интерфейса.

Прототип проверен на адаптированном Spring Petclinic и радаре GitHub-задач: накладные расходы невелики, сгенерированный код коммитится и работает как обычный Kotlin.

Apache 2.0. Подробности в блоге JetBrains Research

Spring AI 2.0 против LangChain4j: выбор для Spring Boot 4

В 2026 году Spring AI вышел вместе с Spring Boot 4 и стал официальным стартером на start.spring.io. LangChain4j не порт Python LangChain: заточен под Java, поддерживает 20+ провайдеров больших языковых моделей (LLM) и 30+ векторных БД, работая со Spring Boot, Quarkus, Helidon и Micronaut.

Главный вопрос для enterprise-команды: не «кто больше умеет», а где вы готовы платить за интеграцию. Spring AI углубляется в Spring-экосистему: внедрение зависимостей (DI), Micrometer и Actuator из коробки. LangChain4j шире по провайдерам и фреймворкам, но в Spring-проекте он остаётся внешней библиотекой, а не родным стартером.

Версии, поддержка протокола MCP и выбор интеграций — в статье. Что выберете?

JVM Day 29 августа: новинки JVM мира и –10% на билет
 
Бэкендеры, отличная новость. 29 августа в Москве пройдет конференция для своих. Приглашают Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов.
 
Здесь выступят и расскажут:
— Андрей Кулешов — что нового в JVM за год;
— Сергей Петрелевич — разработка по Mechanical Sympathy;
— Александр Ланцов — Java после Loom и другие модели concurrency;
— Антон Курако — как бенчмарки вводят в заблуждение.
 
А вечером во дворе T-Space — посиделки, интерактивы и открытый микрофон с историями ошибок.
Мест мало, а цена билета будет расти.

Успевай зарегистрироваться сегодня со скидкой 10% по промокоду:

BYTECODE

Промокод действует по 10.08.

Это #партнёрский пост