FacebookのAsyncDisplayKit - iOSアプリ用のスムーズな非同期UIが特徴Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
HerokuのHTTP API設計ガイド
HerokuのAPIチームの一員、Wesley Beary氏がHTTP+JSON API作成のためのガイドラインを要約した形でまとめた。 これは一般的な推奨からはじまっている。 API呼び出しはすべてTLSを使う必要がある。非TLSの呼び出しには403 Forbiddenを返す。 APIには必ずバージョンを付けること。バージョンの指定にはAcceptヘッダを使う。デフォルトバージョンに頼る代わりに、クライアントはAPIバージョンを指定する必要がある。 リソースのキャッシングをサポートするために、ETagヘッダを使うこと。 X-Request-IDの付いたレスポンスを識別すること。これはログやデバッグに役立つ。 大きなレスポンスを扱うために、Range、Content-Range、Next-Rangeを使うこと。 リクエストについて、次のように述べている。 以下のような適切なステータスコード
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
Scaling with MongoDB
Sustainable Security Requirements with the ASVS Josh Grossman provides a brief overview of what the ASVS is, but takes a closer look at balancing trade-offs and prioritizing different security requirements. Josh shares how to make the process repeatable and how to implement it as part of your own organization's requirements process.
InfoQ: HTTPSコネクションの最初の数ミリ秒
ほとんどの人がHTTPSとSSL (Secure Sockets Layer) を結びつけて考えます。SSLは1990年代半ばにNetscape社が開発した仕組みですが、今ではこの事実はあまり正確でないかもしれません。Netscape社が市場のシェアを失うにしたがって、SSLのメンテナンスはインターネット技術タスクフォース(IETF)へ移管されました。Netscape社から移管されて以降の初めてバージョンはTransport Layer Security (TLS)1.0と名付けられ、1999年1月にリリースされました。TLSが使われだして10年も経っているので、純粋な"SSL"のトラフィックを見ることはほとんどありません。 Client Hello TLSはすべてのトラフィックを異なるタイプの"レコード"で包みます。ブラウザが出す先頭のバイト値は16進数表記で0x16 = 22。 これは
InfoQ: JavaScriptへのマルチスレッド・プログラミングの導入
function backgroundLoad ( ids ) { for ( var i=0; i < ids.length; i++ ) { var a = getArticleWithCache(ids[i]); backgroundLoad(a.children); } } このbackgroundLoadはIDの配列を引数に取り、その各IDに対して上で定義したgetArticleWithCacheを呼び出します。これでIDに対応する記事のデータがキャッシュされます。そして読み込んだ記事の子記事のIDに対してbackgroundLoadを再帰的に呼び出すことで、ツリー全体をキャッシュすることができます。 ここまですべてうまくいっているように見えます。しかし、一度でもAjax開発を経験したことのある方ならば、これではうまくいかないということはすでにおわかりだと思います。これまでの例で
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