はじめに こんにちは、アソビューでバックエンドエンジニアをしている小原です。 アソビューのバックエンドはJava + Spring Bootで構築されており、プロダクトによってJava8かJava11が利用されています。 Java 8は、2014年3月に正式リリースされ、ラムダ式やStream、Optionalなどの機能が導入されました。皆さんもこれらの機能を活用されている事かと思われます。しかしながら、特にStreamは機能が多いためか、適切に使われてないケースをちらほら見てきました。今回は、StreamとOptionalをおさらいし、理解を深めていただければと思い、記事を書きました。 はじめに Stream 概要 特徴 Streamの生成 中間操作と終端操作 中間操作 filter() map() flatMap() distinct() sorted() peek() limit()
Press Enter, and JHipster will create your app in the current directory and run npm install to install all the dependencies specified in package.json. Verify Everything Works with Cypress and KeycloakWhen you choose OAuth 2.0 and OIDC for authentication, the users are stored outside of the application rather than in it. You need to configure an identity provider (IdP) to store your users and allow
Kotlin でコレクションの型を変えるだけでパフォーマンスが100倍以上早くなった話 - Money Forward Developers Blog
はじめまして！マネーフォワード関西開発拠点にて主にバックエンド領域を開発しているsugoikondoと申します。 普段は大阪でサーバーサイド Kotlin をメインで書くお仕事をしております。 今回のお話は、私が担当しているプロダクト「マネーフォワード クラウド連結会計」(以下、クラウド連結会計)のとある機能において、コレクション型を少し変えただけでパフォーマンスが100倍以上と大きく改善した話を紹介します。 改善した機能と元々の実装について 今回の改善対象は、クラウド連結会計における基礎的な機能である、「各種帳票のインポート機能」 1です。 取り込める帳票はいくつありますが、今回の取込対象となった帳票は行数にして数万行 ~ 数百万行程度とややデータ量が多くなるものでした。 その取込処理は、以下のような流れで行われています。 ファイルの各行を Flow に出力していく その Flow に対
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JavaのStream/Optionalに対する理解を深める - asoview! Tech Blog
Full Stack Java with React, Spring Boot, and JHipster