Доклады

Как внедрить нативный движок на Rust в Java-приложение через Project Panama (FFI). Практика и подводные камни.

Почему сервисный слой должен возвращать Entity, а не DTO. Почему fetching небольших коллекций может привести к миллионным датасетам. Стоит ли вытаскивать deep-nested-сущности. Как выключение autocommit может разительно увеличить пропускную способность приложения.

Расскажу про устройство и работу основных инструментов дебаггинга в JVM. Приведу примеры отладки распределенных приложений, а также расскажу про другие нетривиальные способы отладки в JVM.

Современный senior-разработчик на Spring просто обязан разбираться в Kubernetes, без этих знаний уже никуда. Что необходимо знать, какие есть подводные камни, на что обратить внимание и как применять инструменты деплоя в Kubernetes — узнаете в докладе.

С появлением виртуальных потоков ThreadLocal перестал быть единственным решением для передачи контекста — в Java 21 появился ScopedValue. Но когда что использовать? Что быстрее и занимает меньше памяти?

Прослежу путь ретраев от повторных попыток в реальной жизни до их воплощения в микросервисных архитектурах. Расскажу, как ретраи эволюционировали в жизни, программировании и Java-экосистеме. Какие стратегии и инструменты помогают добиться надежности, а какие — всё ломают.

Рассмотрим разные подходы к загрузке объектов из PostgreSQL.

Расскажу, как некоторые старые (compressed oops и compressed class pointers) и новые (compact object headers) настройки влияют на реальное использование памяти, и что делать, если ваше приложение приближается к границе в 32 GB.

Если Ваше "hello world"-приложение на Spring потребляет 512 MB RAM и запускается за 10 секунд, то это не настоящее Spring Boot приложение, это memory leak с набором REST эндпоинтов.

Часто построение своего облачного решения считается чем-то на уровне ядерной физики. Покажу, что все не так страшно.

На примерах покажу, какие метрики рекомендую собирать с абстрактного веб-приложения (для каждого компонента, включая API, базы данных и очереди), чтобы проще и быстрее расследовать инциденты и различные проблемы перформанса.

Разработка высоконагруженных систем требует особых подходов. Расскажу, как мы создали платформу расчета признаков для сервисов машинного обучения с полностью асинхронным ядром на CompletableFuture для обработки тысяч событий в секунду.

Разберу подводные камни при взаимодействии с Cassandra и покажу реализацию эффективного консьюмера для множества топиков Kafka в одном потоке.

Rich Errors: переизобретение Checked Exceptions. Расскажу предысторию появления Rich Errors, какие есть альтернативы в других экосистемах и почему у нас никогда не будет настоящих Union-типов.

Как удалось почти втрое уменьшить потребление CPU, а заодно снизить время ответа на пользовательские запросы и фактическую интенсивность аллокаций.

Расскажу и покажу на примерах реального кода, как мы в SberDevices применяем корутины и flow для решения нестандартных задач. Рассмотрю наиболее интересные примеры решений, а заодно разберу проблему перехода между миром корутин и миром устаревших колбеков.

Как исходный код превращается в графы, как это используют компиляторы и как это может пригодиться разработчику? Наглядно разберем внутренние представления фронтенда компилятора на практическом примере taint-анализа.

Как пережить стихийный наплыв пользователей с новыми сценариями использования, как быстро диагностировать проблемы производительности внутри JVM, с чем вообще можно столкнуться и как избежать проблем.

Представляю разработанную мной библиотеку, позволяющую произвольно управлять системным временем в JVM. Она помогает тестировать поведение компонентов, работающих на Java, в различное время.

Обсудим вопрос разработки на Spring в связке c JPA, связанную с этим проблему производительности, а также подскажем ее решение.