⌛ Сохраняйте шпаргалку по основным командам Docker

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⚙️ JMH (Java Microbenchmarking Harness)

JMH — это фреймворк для точного микробенчмаркинга в Java 📈

Он предназначен для создания тестов производительности, которые помогают анализировать, как различные изменения в коде влияют на его эффективность.

📌 Фичи:

▪️ измерение времени выполнения на уровне микроопераций;
▪️ поддержка сложных случаев оптимизации JVM;
▪️ вывод подробной статистики;
▪️ возможность настройки параметров теста;
▪️ точные результаты без влияния JVM-оптимизаций.

🔗 JMH на GitHub

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🔍 Просто о сложном: Testcontainers

Testcontainers — это Java-библиотека, которая позволяет запускать Docker-контейнеры прямо из тестов.

Забудьте про моки базы данных, embedded PostgreSQL и H2 "вместо настоящей БД" — тестируйте на реальных зависимостях.

Библиотека предоставляет лёгкий API для управления жизненным циклом контейнеров: автоматический запуск перед тестом, проброс портов, ожидание готовности сервиса и гарантированная очистка после завершения.

Больше не нужно поднимать локальный PostgreSQL, настраивать Kafka кластер или держать Redis на машине разработчика — всё запускается изолированно в Docker и удаляется после тестов.

🔹 Ключевые моменты

▪️ Поддержка 50+ готовых модулей: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Kafka, Elasticsearch, Localstack и др.
▪️ Можно использовать любой Docker-образ через GenericContainer.
▪️ Автоматическая очистка — контейнеры удаляются после тестов.
▪️ Реальная изоляция — каждый тест может иметь свежее окружение.
▪️ Интеграция с JUnit 5, Spring Boot Test, Spock.

🔹 Под капотом

Testcontainers общается с Docker через docker-java клиент. При запуске теста библиотека:

1. Создаёт контейнер с нужным образом.
2. Ждёт готовности (health check или проверка порта).
3. Пробрасывает рандомный порт на localhost.
4. Передаёт connection URL в тест.
5. После теста останавливает и удаляет контейнер.

Есть механизм Ryuk (контейнер-уборщик) — он следит, что все тестовые контейнеры будут убиты, даже если JVM упала.

🔹 Подводные камни

— Нужен Docker
— Медленнее unit-тестов
— Потребление ресурсов
— Проблемы с сетью на CI
— Не забывайте фиксировать версии образов

✔️ Когда использовать

— Интеграционные тесты с БД (JPA, JDBC, jOOQ);
— Тестирование Kafka consumers/producers;
— Проверка работы с Redis, Elasticsearch;
— E2E тесты с реальным окружением;
— Локальная разработка (docker-compose замена);
— Тестирование миграций БД (Flyway, Liquibase);
— Проверка совместимости с разными версиями зависимостей.

❌ Не подходит:

— Unit-тесты (слишком тяжело);
— Когда Docker недоступен;
— Performance-тесты (overhead на контейнеры);
— Простые CRUD операции (можно обойтись H2);
— CI с ограниченными ресурсами.

🔧 Бонус-трюк: используйте @ServiceConnection в Spring Boot 3.1+ — он автоматически сконфигурирует DataSource из TestContainer без ручного прописывания URL.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🎧 Что послушать — #подкаст Javaswag #82

🔹 Ведущий: Дмитрий Волыхин
🔹 Гость: Владимир Ситников
🔹 Продолжительность: 2 часа 6 минут

Владимир рассказывает о перфоманс-инжиниринге, роли нагрузочного тестирования, создании собственного профайлера, работе с Java Flight Recorder и Async Profiler, а также делится опытом управления PR в Open Source проектах и участия в конференциях.

🔹 Ключевые темы выпуска

02:31 — Перфоманс-инжиниринг
07:40 — Роль нагрузочного тестирования
29:46 — Кэширование запросов в Oracle и Postgres
35:42 — Платная поддержка Spring
38:17 — Создание собственного профайлера
56:13 — Оптимизация записи метрик
58:18 — Java Flight Recorder и Async Profiler
01:38:00 — Управление PR и их обсуждение
01:45:02 — Доклады и конференции

🔗 Слушать выпуск

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🔍 Kubernetes + Spring Boot

Вместо того чтобы копировать чужие манифесты с GitHub, вы настраиваете полноценный production-ready деплоймент через промпт.

Оптимизированный Dockerfile с multi-stage сборкой, Deployment с resource limits и health probes, Service Discovery через Kubernetes DNS, Ingress с TLS терминацией, автоскейлинг через HPA, NetworkPolicy для изоляции, RBAC для безопасности, и observability через Prometheus/Grafana.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 application deployment to Kubernetes with enterprise-grade configuration:

— Create optimized multi-stage Dockerfile: Eclipse Temurin JDK 21, layered JAR, non-root user, distroless runtime image, minimal attack surface.

— Configure Kubernetes Deployment: resource requests/limits (CPU/memory), pod anti-affinity, PodDisruptionBudget, rolling update strategy with maxSurge/maxUnavailable, replica count.

— Implement health probes: liveness (/health/liveness), readiness (/health/readiness), startup probe for slow apps, custom health indicators, initial delays and timeouts.

— Set up configuration management: ConfigMaps for application.yml, Secrets for credentials, environment-specific overlays, volume mounts, Spring Cloud Kubernetes Config integration.

— Configure Service and Ingress: ClusterIP Service, NGINX Ingress with path/host routing, TLS termination via cert-manager, rate limiting, CORS policies.

— Implement RBAC: ServiceAccount, Role with least-privilege, RoleBinding, pod security context (runAsNonRoot, readOnlyRootFilesystem).

— Set up autoscaling: HorizontalPodAutoscaler based on CPU/memory/custom metrics, VerticalPodAutoscaler, scaling thresholds.

— Add NetworkPolicy: ingress/egress rules, namespace isolation, pod selector-based restrictions, deny-all default.

— Configure observability: Prometheus ServiceMonitor, Grafana dashboards, Spring Boot Actuator metrics, distributed tracing with Jaeger/Tempo, Loki for logs.

— Implement graceful shutdown: SIGTERM handling, preStop hooks, connection draining, termination grace period (30s+).

— Add secrets management: External Secrets Operator, HashiCorp Vault, AWS/GCP Secrets Manager CSI drivers.

— Create Helm chart: values.yaml with environment configs, templates for all resources, chart dependencies, deployment notes.

— Add Kustomize setup: base manifests, environment-specific overlays, ConfigMap generators.

— Configure init containers: database migrations (Flyway), wait-for-dependencies, secret fetching.

— Implement GitOps: ArgoCD Application manifest, sync policies, health checks, automated rollback.

Deliverables:
— Dockerfile with multi-stage build
— kubernetes/*.yaml (deployment, service, ingress, configmap, secret, hpa, networkpolicy)
— helm/ chart with templates and values
— kustomize/ with base and overlays
— prometheus-servicemonitor.yaml
— grafana-dashboard.json
— README with deployment guide and troubleshooting

💡 Расширения:

— настроить service mesh (Istio) с mTLS;
— добавить canary deployments с Argo Rollouts;
— реализовать policy enforcement через Kyverno;

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🐸 Библиотека джависта

#DevLife