Уже лет 50, со времён выхода первого издания «Языка программирования Си» Кернигана и Ритчи, известно, что «числа с плавающей запятой» одинарной точности имеют размер 32 бита, а числа двойной точности — 64 бита. Существуют ещё и 80-битные числа расширенной точности типа «long double». Эти типы данных покрывали почти все нужды обработки вещественных чисел. Но в последние несколько лет, с наступлением эпохи больших нейросетевых моделей, у разработчиков появилась потребность в типах данных, которые не «больше», а «меньше» существующих, потребность в том, чтобы как можно сильнее «сжать» типы данных, представляющие числа с плавающей запятой.

Я, честно говоря, был удивлён, когда узнал о существовании 4-битного формата для представления чисел с плавающей запятой. Да как такое вообще возможно? Лучший способ узнать об этом — самостоятельно поработать с такими числами. Сейчас мы исследуем самые популярные форматы чисел с плавающей запятой, создадим с использованием некоторых из них простую нейронную сеть и понаблюдаем за тем, как она работает.

Те, кто использует Helidon в проде, наверняка точно знают, зачем им это нужно. Что делать остальным? Основная задача хомячка — объяснить детям концепцию смерти. Кажется, точно так же основная задача Helidon для широких народных масс — посмотреть на самые новые фишки Java и понять, нужно вам это или нет. Посмотрим, что же произошло в версии 4.0.0...

Integer vs int

//первый случай
int a = 300;
//второй случай
Integer b = 301;

sizeOf(int)

sizeOf(reference) + sizeOf(Integer)

Из чего же состоит объект?

• Заголовок объекта;
• Память для примитивных типов;
• Память для ссылочных типов;
• Смещение/выравнивание — по сути, это несколько неиспользуемых байт, что размещаются после данных самого объекта. Это сделано для того, чтобы адрес в памяти всегда был кратным машинному слову, для ускорения чтения из памяти + уменьшения количества бит для указателя на объект + предположительно для уменьшения фрагментации памяти. Стоит также отметить, что в java размер любого объекта кратен 8 байтам!

Привет, сегодня поговорим о тонкостях реализации холостых циклов (холостого ожидания) в Java. Эта задача встречается нечасто: за девять с небольшим лет работы я столкнулся с ней лишь пару раз. Тем не менее, тема видится интересной и по ней есть что сказать, так что добро пожаловать! Исходный код примеров доступен здесь.

Введение

Прим. перев.: автор данного исследования — Marc Richards, Solutions Architect и DevOps-инженер — продемонстрировал потрясающую настойчивость и тщательность в тотальной оптимизации производительности веб-приложения. Получившийся материал — кладезь полезных знаний для расширения своего кругозора в области оптимизации, особенностей сетевого стека в Linux и не только, даже вне зависимости от практической заинтересованности в конечном результате автора. Приготовьтесь к по-настоящему длинному техническому путешествию с обилием терминологии, увлекательных графиков и полезных ссылок.

Мягкое удаление (soft deletion) — это популярная в энтерпрайз разработке стратегия удаления, когда вместо физического стирания та или иная запись помечается как удаленная, а потом фильтруется во всех запросах на чтение. Применение мягкого удаления может быть оправдано целым набором требований: аудит, возможность восстановления удаленных записей, а иногда необходимо уметь удалять данные, при этом сохраняя на них ссылки из других записей… 

Вообщем, нам, как авторам JPA Buddy (плагина для IntelliJ), пришлось с этим плотно разбираться. В этой статье мы рассмотрим детали, которые зачастую не упоминаются в большинстве публикаций по этой теме, хотя крайне важны для принятия решения о способе реализации мягкого удаления в вашем приложении. Давайте посмотрим, с чем вы, вероятно, намучаетесь. 

Любите Spring? А Spring Data? Я тоже люблю. Если хотите разобраться, почему же возникает этот unexpected transaction rollback, а также быть уверенным, что транзакция отменится, а не закоммитится, добро пожаловать под кат.

Модуль WebFlux появился в 5й версии фреймворка Spring. Этот микрофреймворк является альтернативой Spring MVC и отражает собой реактивный подход для написания веб-сервисов. В основе WebFlux лежит библиотека Project Reactor, позволяющая легко запрограммировать неблокирующие (асинхронные) потоки (streams), работающие с вводом/выводом данных.

Следует учесть, что WebFlux для работы требуется встроенный в Spring сервер Netty. Со встроенными Tomcat и Jetty настроить реактивность сложнее и они, как минимум, должны поддерживать Servlet 3.1. Следующая диаграмма иллюстрирует особенности окружения, в котором работает WebFlux [1].

Всем привет! В данной статье хотел бы рассмотреть инструменты документирования в принципиально разных подходах в разработке API, а именно для CodeFirst - инструменты Spring Rest Docs (а также его надстройки Spring Auto Rest Docs) и для ApiFirst - инструменты экосистемы Swagger(Open-Api).

Дисклеймер: В подробности холивара на тему что же лучше CodeFirst или ApiFirst я вдаваться не будут, всего лишь продемонстрирую возможную практику документации в обоих вариантах.

В конце прошлого года Иван Панченко предложил мне рассказать на внутреннем семинаре Postgres Pro, чего, по нашему опыту использования PostgreSQL в "кровавом энтерпрайзе" "Тензора", не хватает в этой СУБД.

С докладом пока так и не сложилось, зато появилась эта статья, в которой я постарался собрать наиболее показательные вещи, которые вызывают "напряги" при активном использовании PostgreSQL в реальном бизнесе.

• Вначале посмотрим глазами новичка. Что такое БД в памяти? Какие задачи они решают лучше дисковых БД?
• Потом посмотрим архитектурно. Как обстоит вопрос с производительностью, надёжностью, масштабированием?
• В третьей части лезем в технические вещи поглубже. Типы данных, итераторы, индексы, транзакции, ЯП, репликация, коннекторы.

«Английский язык не имеет будущего времени, потому что у него нет ни словоформ будущего времени в том виде, в котором они есть в других языках, ни других грамматических форм, которые могли бы обозначать только будущее время».

Но погодите. А чем тогда является Future Tense, который изучают уже на уровне Elementary? 

На самом деле, все сложнее, чем кажется на первый взгляд. Говорим сегодня о будущем времени в английском языке. Поехали.

В предыдущих постах серии о service mesh мы говорили о настройке инфраструктуры для модернизации нашей микросервисной архитектуры и архитектуры балансировки нагрузки, а также о том, как мы обеспечиваем высокую доступность для использования всех замечательных возможностей service mesh без перебоев.

В этом посте мы переключим внимание на то, как наши микросервисы используют service mesh для взаимодействия друг с другом. В частности, какая полезная нагрузка используется для запросов и как мы мигрировали с одной на другую. Мы сравним наши текущие полезные нагрузки на основе Representational State Transfer (REST) с высокопроизводительным Remote Procedure Call (gRPC) и рассмотрим проблемы, с которыми мы столкнулись при внедрении, использовании и миграции на gRPC.

Как сообщает telegram-канал Cross Join, в репозиторий Postgres упал комит, упрощающий работу с jsonb. Теперь можно обращаться к частям jsonb с помощью квадратных скобок, причем это работает как на чтение, так и на запись.

Прощай jsonb_set  и прочие костыли типа data = data - 'a' || '{"a":5}'

Несколько примеров:

Обновляем значение объекта по ключу. 25 здесь является числом, но взято в кавычки, потому что присваиваемое значение должно быть jsonb

-- (person_data имеет тип jsonb)
UPDATE users 
SET person_data['age'] = '25'; 

Эффективное использование многочисленных ядер современных процессоров — сложная, но всё более важная задача. Java была одним из первых языков программирования со встроенной поддержкой concurrency. Ее concurrency-модель, основанная на нативных тредах, хорошо масштабируется для тысяч параллельно выполняющихся стримов, но оказывается слишком тяжеловесной для современного реактивного программирования с сотнями тысяч параллельных потоков.

Ответ на эту проблему — Project Loom. Он определяет и реализует в Java новые легковесные параллельные примитивы.

Алан Бейтман, руководитель проекта OpenJDK Core Libraries Project, потратил большую часть последних лет на проектирование Loom таким образом, чтобы он естественно и органично вписывался в богатый набор существующих библиотек Java и парадигм программирования. Об этом он и рассказал на Joker 2020. Под катом — запись с английскими и русскими субтитрами и перевод его доклада.