Spring АйО – Telegram
Spring АйО
9.59K subscribers
375 photos
273 videos
490 links
Русскоязычное сообщество Spring-разработчиков.

Habr: bit.ly/433IK46
YouTube: bit.ly/4h3Ci0x
VK: bit.ly/4hF0OG8
Rutube: bit.ly/4b4UeX6
Яндекс Музыка: bit.ly/3EIizWy

Чат для общения: @spring_aio_chat
Download Telegram
🔥 ORM снова в огне: почему “Вьетнам индустрии” никуда не делся — и при чём тут Spring Data JDBC

Во время подготовки к Spring Data JDBC Event, эксперт нашего сообщества, Михаил Поливаха, вновь поднял тему, которая болит у индустрии уже больше двух десятилетий. Поводом стала знаменитая статья Джеффа Отвуда (основанная на мыслях Теда Ньюарда) — та самая, где прозвучала фраза

«ORM — это Вьетнам нашей индустрии»


И что самое интересное: в 2025 году она звучит не менее актуально, чем в 2004-м.

Корневая проблема всё та же: объектная модель и реляционная модель — два мира, которые не хотят мириться друг с другом. ORM обещает стать «мостом», но чаще оказывается болотом компромиссов, где всё работает… пока не перестаёт.

Джефф перечислил 6 путей, которыми индустрия пыталась сбежать от этого несоответствия:

1. Выбросить объекты. Забить на rich-domain подход и возвращать проекции/tuple’ы. Нет объектов ⇒ нет mismatch’а. Практично, как бы цинично это ни звучало.

2. Перейти к "объектным" хранилищам. OODBMS вроде db4o пытались хранить объекты как есть. Идея жила недолго, но как попытка — эпохальная.

3. Писать маппинг руками. JDBC/JOOQ и полный контроль. Иногда это даже предпочтительнее: больно, но честно.

4. Принять ограничения ORM. Hibernate-путь: 70–80% задач закрываем ORM, остальное — raw SQL. Звучит разумно, если не забывать про кэш и согласованность.

5. Встроить реляционность в язык. LINQ, Scala, F#. Красиво, но массовым это так и не стало.

6. Сделать сами объекты реляционными. RowSet/DataSet-подходы. Интересная идея, но нишевая.


В финале Джефф говорит жёстко, но честно: уберите O или уберите R из ORM — и проблема исчезнет.

📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/972316/
🔥28👍13🤯6🤔4😁321
⚡️ JetBrains задеприкейтили K1: начиная с IntelliJ IDEA 2025.3 основным и единственным актуальным режимом становится K2

K2 — это полностью переработанный компилятор Kotlin, построенный на новой архитектуре. Он избавляет IDE от привязки к внутренностям старого компилятора и обеспечивает поддержку будущих языковых фич, стабильность и масштабируемость.

Адаптация почти завершена: среди пользователей версии 2025.2 K2 включён у 98.6% (Ultimate) и 99.5% (Community). Для редких кейсов K1 ещё можно вернуть через VM-опцию, но режим считается устаревшим.

По производительности K2 даёт заметный прирост: анализ кода ускорился в среднем на 39%, Find Usages — на 34%, автодополнение — примерно на 26% благодаря параллельной обработке. В больших файлах ускорение особенно выражено.

Стабильность также выросла: меньше обращений в поддержку, меньше исключений в EAP, положительный фидбек от команд, работающих на крупных Kotlin-кодовых базах.

Функциональный паритет с K1 почти достигнут. Не перенесены лишь малопопулярные инспекции и рефакторинги (<0.5% использования).

Для тех, кто впервые слышит про K2, прикладываем материалы сообщества на эту тему:
Новый компилятор K2 в Kotlin. Часть 1
Новый компилятор K2 в Kotlin. Часть 2. Гайд по миграции
IntelliJ IDEA 2024.3 EAP: Новые Возможности и Улучшения

@spring_aio
👍26🔥543
🙈Помогите, мой Java-объект исчез (и GC тут ни при чём)

Подготовили перевод офигенной истории от разработчика HotSpot.

Во время работы над Project Valhalla у него начали самопроизвольно пропадать Java-объекты и классы — без участия GC, без крэшей JVM, просто AssertionError, NoClassDefFoundError и странные null там, где им вообще неоткуда взяться.

Дальше начинается настоящий отладочный квест: разбор markWord и Compact Object Headers, эксперименты с флагами JVM, попытка изолировать баг между интерпретатором, C1 и C2, майнинг логов -XX:+PrintCompilation и CompileCommand, поиск подозрительных intrinsic-ов и, в итоге, выход на одну-единственную битовую маску, которая смотрела в указатель, а не в метаданные объекта.

История классная сразу в нескольких смыслах:
— по пути узнаёте, как реально устроены заголовки объектов в HotSpot и что делает Valhalla
— видите живой пример miscompilation в C2 и то, как её можно отловить
— получаете небольшой мастер-класс по методичной отладке больших систем: от минимизации тестов до аккуратной проверки гипотез

Ну а с концовки мы посмеялись) Аккуратнее, спойлер!!!

Почему объекты превращались в null и почему классы «не находились» — я не знаю.


📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/973214/
👍199🔥8😁6🤯1
Forwarded from Amplicode
🤩 Прямой эфир про Spring Data JDBC!

Трансляция уже началась, присоединяйтесь!

В программе:
– Как правильно строить и использовать агрегаты в Spring Data JDBC.
– Почему API устроено так, как устроено — взгляд изнутри от участника разработки Spring Data.
– Фильтрация данных, удобные DTO, реализация бизнес-операций.

😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE
😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО
🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍149🔥9👎1
☠️ JetBrains закрывает Fleet

— легковесную IDE нового поколения, развиваемую параллельно с IntelliJ IDEA. Несмотря на технический успех и влияние на другие продукты компании, Fleet не смог занять устойчивую нишу.

Команда признала, что поддержка двух похожих линеек IDE лишь запутывала пользователей.

Вместо этого JetBrains переориентируется на новый вектор — агентную разработку, где код пишут AI помощники.

📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/news/975182/
😁28🤯9🔥6🤔632👍2
🏎 Hibernate Validator 9.1: самый мощный апгрейд за последние годы

Что, если ваш валидатор стал бы в 3 раза быстрее и потреблял бы вдвое меньше памяти — без единой правки бизнес-логики? Именно это случилось с Hibernate Validator 9.1: ушли тяжёлые коллекции, пришёл умный стек. Каскадная валидация теперь летает, даже при циклах в графе объектов.

Плюс бонус: меньше мусора в памяти, меньше аллокаций, быстрее интерполяция сообщений. В бенчмарках — просто космос. Все это – в новом переводе от команды Spring АйО.

Комментарий Поливаха Михаила:
Несмотря на то, что с валидацией мы напрямую работаем не часто, имейте в виду, что Spring Boot и ваши @RestController-ы под капотом всё равно используют hibernate-validator. Поэтому почитайте, не поленитесь 😉.


📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/975422/
26👍19🔥12
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🍃 Фиксим баг в исходниках Java, K1 больше нет, одна аннотация JSpecify в год | Spring АйО Подкаст №44

😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE
😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО
🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE
🗯 СЛУШАТЬ НА ЯНДЕКС МУЗЫКЕ
🤩 СЛУШАТЬ НА SPOTIFY
🤩 СЛУШАТЬ НА APPLE PODCASTS

💬 Аудио версию подкаста можно найти в комментариях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10🔥10👍84
Forwarded from OpenIDE
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 OpenIDE Pro — новый продукт для сегмента B2B

Мы готовы анонсировать версию OpenIDE Pro, в состав которой войдут:

• Расширенная поддержка Go, Spring, и фронтенд-технологий
• Мощные инструменты профилирования, диагностики и анализа кода
• Официальная поддержка и SLA для компаний

Сразу ответим на повисший в воздухе вопрос – бесплатная OpenIDE остаётся, развивается и будет только расти: Marketplace, LSP, Docker-плагин, новые языки в виде плагинов.

OpenIDE Pro – это та версию, которую можно использовать в компаниях официально и без риска!

Подробнее про OpenIDE Pro мы рассказали в новой статье на Хабре

👉👉👉 ТУТ

Если хотите попасть в ранний доступ — пишите нам на: pro@openide.ru


😌Незаметно присоединяйтесь ©
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
21👎15🔥10😁10👍5🤔5
🧠 Как сократить расходы на токены и повысить точность LLM

Когда количество доступных LLM инструментов (tool-ов) разрастается, традиционные подходы к tool calling становятся непрактичными — утилизация токенов улетает ещё до начала общения. К тому же, модели становится сложнее выбрать нужный набор tool-ов для решения проблемы.

В новом переводе от команды Spring АйО читаем о паттерне Tool Search Tool, предложенном Anthropic и реализованном в Spring AI с помощью ToolSearchToolCallAdvisor. Он позволяет LLM динамически находить нужные инструменты по мере необходимости, экономя до 64% токенов и повышая точность.

📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/976178/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍65