はじめに 本書は、なるべく手短に Spring Framework、および Spring Boot を、より実践的な構成で体験することを目的としています。また、初学者向け、自習用教材としての利用を見込んでいるため、より発展的な内容については、適宜、公式リファレンスをご覧ください。 環境 本書で紹介する内容は、以下環境を前提としています。 Mac OS X 10.11.3 El Capitan ORACLE Java 1.8.0 update 45 Spring Initializr (https://start.spring.io/ 2016-04-28 現在) $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.3 BuildVersion: 15D21 $ java -version java version "1.8.0_45"
Philipp Hauer's Blog Engineering Management, Java Ecosystem, Kotlin, Sociology of Software Development Posted on Sep 9, 2019. Updated on Dec 18, 2022 Maintainable and readable test code is crucial to establish a good test coverage which in turn enables implementing new features and performing refactorings without the fear of breaking something. This post contains many best practices that I collect
If you have ever implemented any REST API in your mobile app, you should be familiar with JSON format. JSON is an open-standard file format or data interchange format that uses human-readable text to transmit data objects consisting of attribute-value pairs and array data types. The most common way how to parse JSON-format data to java/kotlin objects is by using one of the popular libraries like J
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Full-featured local proxy tool Save all captured packets (i.e., requests and responses) and show them in the history tab Filter/Search packets in the history tab (e.g. requests==/api/v1/users to show only requests whose path contains /api/v1/users ) Modify the contents of intercepted packets before forwarding them to the destination Resend (or replay) captured packets with or without manually modi
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 先日の中村の記事で宣言してしまったので、 今回は「医師版Stack Overflow」(仮名) のSpringBootのdockerイメージを 必要最小限にまで小さくする際に試したことをまとめました。 なお、ちょっと検索すると先人の記事が色々出てきますが、 当時はまだなかったdockerイメージや、JDKの機能の違いにより、今ではちょっと古い部分もあります。 今回の記事も、半年もしないうちに古くなると思うので、2019年9月時点での方法だと思って読んでいただけると幸いです。 メットライフドームは埼玉県所沢市にあるドーム球場。本文には特に関係ありません。 小さいdockerイメージのメリット イメージのサイズを小さくしたいと書きましたが、 そもそも、そのメリットをネットで調べてみてもあまり明確な答えは見つか
(この記事は 地平線に行く とのマルチポストです) よく Java の実行バージョンを上げるだけで速くなるという話を聞きます。 でも、本当にそうなのでしょうか。また、本当だとしたらどれぐらい速くなるのでしょうか。 そこで、簡単なプログラムで実験してみました。 実験概要 実験用に、数独を解く Java のプログラムを作成しました。 このプログラムは単純な演算を繰り返し行ってるだけなので、Webアプリケーションのような複雑なプログラムとはおそらく傾向が違いますが、参考程度にはなるかなと思います。 これをJava 1.1 でコンパイルし、Java 1.1 ~ 12 の各 Oracle JDK (32bit/64bit) で数独100万問のデータセットを読み込んで解き終わるまでの時間を測定しました。1 細かい測定条件は以下の通り。 実行環境 Windwos 10 Home 1809 (64bit)
最近 JVM のヒープ領域とパラメータ、そしてコンテナの関係について調べてました。 案外まとまった情報が少なかったので簡単にまとめました。 Java のヒープサイズを設定 まずは Java のヒープサイズについて簡単なおさらいです。 本番環境で Java アプリケーションを運用する上で、JVM のヒープサイズを決定するのは非常に大事なポイントです。 ヒープ領域の最大サイズを大きくすればガベージコレクション (GC) の回数は減らすことができますが、 必要以上に大きくしすぎると無駄にリソースを消費したり、OOM killer で OS にプロセスを終了させられます。 JVM が使用できるヒープサイズは、Java API の Runtime.getRuntime().maxMemory() で確認できます。 また java の起動オプションに -XX:+PrintFlagsFinal オプショ
具象型ではなく抽象型で扱え、インタフェースを使え、みたいなお話に対して。 前置き Javaの話。他の言語だと話は変わります。 「こうするのが絶対的に正解」と言うものではありません。私の現在の選択の説明です。明日になったら違うこと言ってるかも。 主な登場人物は掲題の java.util.ArrayList および java.util.List、そして java.util.Collection と java.lang.Iterable です。 こんな世界観。他のインタフェースやクラスもたくさんありますが、この話の本筋では無いので触れません。 前提として以下を置いています。 フレームワークやライブラリではなく、一つの業務アプリケーションに閉じた話です。ゆえに不特定多数から使われる型ではなく、影響を与えるコードは全て目が届く範囲にあるものとします。 計算量は別の話です。扱うドメインにもよりますが、
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