最も興味深いJoker 2018レポートの概要：EastBanc Technologiesバージョン

こんにちは、ハブロフスク市民！ この投稿では、 Joker 2018の Java開発者向けカンファレンスの印象を共有したいと思います。



これが、パブリックドメインに表示されたときに会議のビデオをナビゲートするのに役立つことを願っています。 それまでの間、可能な限りプレゼンテーションへのリンクを追加しました。

1日目

複雑さから逃げないで走る-Venkat Subramaniam

アジャイルは、変化に適応する能力です。 アジャイルを効果的に使用することは、独自に作成されたシステムの複雑さによって妨げられます。



Venkatのレポートには、システムを複雑にする問題のリストと、ソフトウェア開発に関する講演者の一般的なアドバイスが含まれています。 このレポートが啓示になることはまずありませんが、明らかなことを知る必要さえあります。メモリ内で更新して使用すると便利な場合があります。



システムを複雑にする方法：

• 可動部品
  
  不要な構成の作成、未使用のコンポーネントの作成、レイヤーの作成が多すぎるなど。
• 読めないコード
  
  「このコードは動作しますが、動作しないように見えます。」 コードが複雑になると、変更が見えなくなります。 不透明な変更はバグを生成し、オブジェクトで何が起こっているかを理解するのを妨げます。
• 依存関係が多すぎる
  
  依存関係はすぐに非互換になり、存在するほど管理が難しくなります。
• 新しいテクノロジーを導入するための無謀な情熱
  
  質問に答えてみてください：
  
  
  
  -新しいテクノロジーを導入する価格はいくらですか？
  
  -選択したテクノロジーを放棄するのはどれくらい簡単ですか？
  
  -ライブラリまたはフレームワーク？ あなたはライブラリを使用し、フレームワークは「あなたを囲む」。 フレームワークよりもライブラリを拒否する方がはるかに簡単です。 したがって、フレームワークを使用する決定は、より慎重に行う必要があります。 古いアプローチに簡単に戻り、それを証明できる場合は、それを採用する必要があります。 本当に必要ないものはダウンロードしないでください。
  
  -駆動型開発を再開します。
• ランダムな難易度
  
  たとえば、低レベルのマルチスレッド。 スレッドプールの問題を解決した場合、問題のあるプールがあります。

トランザクションカスケード、またはトランザクションマイクロサービスアーキテクチャの構築方法-Harald Wendel（ プレゼンテーション ）

Haraldは、プロジェクトがトランザクションを削除してState Machineに置き換えることで、分散トランザクションを整理する問題をどのように解決したかを語った。 マイクロサービス間の一貫性を維持するには、障害を含む条件のサポートを実装し、それらの変更に対応する必要があります。 このプロジェクトでは、Kafkaを使用してサービス間で通信します。



実際、レポートには、分散システムに切り替えるときにトランザクションを放棄するという1つのアイデアがあります。



前のトランザクション操作の仕組み：

1. まだトランザクションですが、データベースにコミットされるビジネスオペレーションは1つ（条件付き）のみです。 トランザクション内の他のユーザーは、Kafkaのデータベースを保存します。
2. また、トランザクションの一部として、新しいStateビジネストランザクションを取得します。 これは完全に正しい自己完結型の状態です。
3. ハンドラーがエンティティと同じ場所にある場合、特別なハンドラーがベースを読み取ります：エンティティのポーリングまたはコミットフック。 次に、Kafkaにメッセージを送信します。
4. Kafkaサブスクライバーはメッセージを処理します。 ここでは、標準の配信保証メカニズムが役立ちます。 メッセージは適切なタイミングでカフカにあり、いつかはサービスによって処理されます。
5. 処理中に、サブスクライバーはデータベースにコミットし、状態を変更できます。 この場合、サービスは状態を交換します。
6. ロールバックビジネストランザクション番号 そして、問題を処理するための3つのオプションがあります。
   
   
   
   
   • 最後まで、Kafkaからのメッセージが正しく処理されるのを待ちます。
   • エラー（および必要な繰り返し回数）が発生した場合、対応する「誤った」状態が変換されます。
   • ローカルトランザクションをロールバックする手段を講じるために、ビジネストランザクションの開始者（および他の参加者）によって処理されるメッセージをKafkaに送信します。

棚のJavaプロセスメモリ-Andrey Panguin

Andreyのレポートは、非ヒープメモリの例によるネイティブメモリリークの問題のデバッグに関するリファレンスおよびハウツーとして使用できます。



このレポートは、誰が何を記憶しているのかを理解するのに役立ちます。 Andreyは、Ideaに組み込まれているAsyncProfilerなどのメモリ分析ツールを示しています。「今後のIntelliJ IDEA 2018.3は、JVMおよびネイティブコードをプロファイリングできる低オーバーヘッドのサンプリングプロファイラー-非同期プロファイラーを統合します」。



誰もが同じ手順でそれを見て、モジュールとマイクロサービスを実行することをお勧めします。

パターンマッチングと彼の想像上の友人-タギルバレエフ

Tagirは、プログラミング言語の可能性について語ります。Javaに何が、どのように、いつ、どのような松葉杖が現れるのか、開発者と言語コミュニティはこの問題を解決する必要があります。 明らかな実用的な適用性はほとんどありませんが、長期的には有用です。

ソフトウェア開発の世界におけるセナーホームズとジュニアワトソンの冒険[ジョーカー版]-エフゲニーボリソフとバルークサドグルスキー（ プレゼンテーション ）

レポートの要約はすでに興味深いものでした。 ホームズとワトソンは、日々の開発からいくつかのパズルを発見することを約束しました。ツール、ライブラリ、およびフレームワークは、日常のルーチンで普通の開発者を困惑させます。



ストーリーの中で最も有用な点に注目しました。

• Spring 5では、外部のgroovyファイルにビンやその他の春のものを追加できます。 つまり 再構築する必要はなく、再起動するだけで、たとえばBeanPostProcessorを追加できます。
• Beanの名前を覚えておく必要があります。 たとえば、ConversionService Beanは作成できません。 これはすでに春の腸内にあります。
• 標準を覚えておく必要があります。 たとえば、マルチパートは投稿に対してのみ許可され、Springは監視しています。
• ドキュメントを読む必要があります。 ロブの例を使用して説明しましょう。 AllArgsConstructorは、コンストラクターにjava.beans.ConstructorProperties注釈を追加します。 さらに、注釈がない場合、Jacsonはデフォルトのコンストラクターとゲッターを使用します。 コンストラクターのパラメーター名は、コンパイル後に保存されません。 注釈がある場合、（Java Beanの規則に従って）パラメーター名が示され、Jacsonはコンストラクターを使用しますLombok SneakyThrows注釈は、チェック済み例外を未チェック例外に変更します。
• また、このレポートでは、「原則としてチェック済み例外が必要ですか？」という興味深い質問も提起されました。

2日目

リアクティブハードコア：パブリッシャーの構築方法<？>-Oleg Dokuka

これは、リアクティブプログラミングの紹介であると言えます。レポートでは、基本的な概念と抽象化について説明しています。 Olegは、推論の全体的な進化を示しています。これにより、標準のReactive StreamsライブラリからPublisherを実装できます。 足がどこから成長するかを理解するために見ることをお勧めします。

1時間でJavaの機械学習をゼロから生産まで-Derek Ferguson（ プレゼンテーション ）

機械学習を勉強すれば、それを聞くことができます。 レポートの対象者は明確ではありませんが。 人々が理解すれば、彼らにとってそれはもはや面白くない。 彼らが理解していない場合、彼らはこのレポートを理解できず、理解する情報が少なすぎます。



主なメッセージは次のとおりです。GoogleTensorFlowを使用してJavaからモデルをトレーニングできますが、トレーニングのサポートは限られています。 ただし、訓練されたモデルを使用できます。 たとえば、トレーニング済みのモデルをTensorFlowマイクロサービスにロードし、Javaまたは別のマイクロサービスから要求を送信して回答を取得します。 たとえば、写真を認識し、症状、病気の種類を教えてください...



TensorFlowチームには、TensorFlowを備えたDockerイメージもあります。これを使用して、モデルをロードし、これらのモデルを使用するためのリクエストを送信できます。 甘い！

Micronaut vs Spring Boot、またはここで一番小さいのは誰ですか？ -キリル・トルカチョフとマキシム・ゴレリコフ

CyrilとMaximは、起動速度、実行に必要なメモリ量、コーディングの複雑さの点で最新のフレームワークを比較しました。



1つの事実が注目を集めました。Micronautはコンパイル時にDIを実装し、実行時/実行時にSpringを実装します。 これにより、Micronautの起動が速くなります。 しかし、Micronautのリリースバージョンがリリースされるまで、ひと言言わなければなりません。

リアクティブディストリビューターok.ru/music-Vadim Tsesko（ プレゼンテーション ）

Vadim TseskoがOdnoklassnikiの音楽ディストリビューターのアーキテクチャについて話しています。 レポートには、サーバーとその役割の説明、バランスの説明、およびフォールトトレランスと高可用性の提供方法が含まれます。 別に-特別な技術的詳細なしの実際のケースでの事後対応アプローチについて。 OKは、リアクティブアプローチを使用した実用的な例を示しました。



ユーザーへの高速データ配信のためにデータをキャッシュするためのバランスとレプリケーション、およびその他のトリックによるフォールトトレラントサービスを受信するためのさまざまな概念、ベストプラクティス、およびアーキテクチャが提示されています。 いつものように、プレゼンテーションには、スライドのトピックをさらに詳しく調べるためのリンクがたくさんあります。

リアクティブスプリング-ジョシュロング

私たちが旅行していたレポート:)実際にはそうではありませんが、ジョシュ・ロングはカンファレンスの2つの大きなスターの1人です。 彼のレポートはクールで、ユーモアとテクノロジーの両方を兼ね備えています。



実際にレポートと呼ぶものは、Spring WebFluxを使用したリアクティブマイクロサービスの作成に関するライブコーディングセッションです。 Reactive APIとは何かを一般的に理解し、Spring 5での使用例を提供し、ボーナスは楽しいプレゼンテーションです。 Zuulの代替としてReactive Proxyを使用した例もありました。 私たちは皆に見ることをお勧めします。

世界はついに反応的になりました。 またはジョーカーレポートの全体的な印象

これに関する多くの報告があり、議論の領域でさらに議論しました。 実際、大きな問題は、世界が反応的になったのか、それとも昔のことなのかということですが、今では古いパターンに新しい名前を付け、新しい血を流しました。



反応性に関する報告の中には、あらゆる嗜好に関するものがありました。そして、純粋に技術的なもの、例えば、春に反応性を行う方法を語ったジョシュ・ロングなどです。 そして、反応性の実際の使用例-たとえば、ClassmatesのVadim Tsesko。



私たちの主な技術は春なので、ジョシュ・ロングのレポートは必見です。 （ レポートからリポジトリへのリンク ）。 Mongoと反応するリアクティブサービスの例と、別のリアクティブサービスをリアクティブにプロキシするリアクティブサービスの例があります。 見つけるのはとても役に立ちました。