Spring АйО

👩‍💻 JEP 524 в JDK 26 — второй preview PEM API. Наконец-то работа с PEM в Java становится похожа на API, а не на набор ручного парсинга, Base64 и странных телодвижений. Справка: PEM или Privacy-Enhanced Mail - это текстовый контейнер для криптографических данных. Проще говоря – это способ хранить или передавать ключ, сертификат или другой crypto-объект не в бинарном виде, а в текстовом. Раньше с PEM работали так: String pem = "-----BEGIN PUBLIC KEY-----\n" + Base64.getMimeEncoder(64, "&#09...

#weekend_memes 😂

Для JetBrains IDE вообще есть нормальный AI без проблем в РФ? Периодически в @spring_aio_chat и на Хабре прилетают вопросы про то, какие сейчас есть варианты использования ИИ внутри IDE. Один из вариантов – Kodacode. Работает: — в OpenIDE и JetBrains IDE — в VS Code — и даже в CLI Что кажется наиболее полезным: — агентный режим: без него от ИИ-помощника смысла не так много — доступ к разным моделям: GLM, Gemini, DeepSeek, и другие — работает без танцев с VPN и оплатами: у многих это сейчас главн...

🌎 О размерах пула соединений Есть такой момент, что большой пул часто ухудшает отклик: БД упирается в ограниченные ресурсы (CPU, диск, сеть), начинается лишняя конкуренция и накладные расходы, latency растет. Действительно, ребята из Oracle в своей демке обычным уменьшением пула снизили время ответа примерно со 100 мс до 2 мс. Сама практика такая: пул держат небольшим. Потоки приложения запрашивают свободное соединение в пуле, либо ждут его появления там. Это нормальная очередь, которая защищае...

🤩 Netflix: практическое применение Vector API, которое спасло CPU Иногда одна незаметная фича может сжигать гигантский объём ресурсов. В Netflix именно так и вышло: скоринг серендипности в Ranker оказался дорогой горячей точкой, а попытка слегка его ускорить в итоге привела к большой инженерной перестройке — от батчинга до SIMD через JDK Vector API. Получился отличный разбор того, как SIMD AVX инструкции на практике позволили снизить потребление CPU. 🤓 Я сам не знал, поэтому: скоринг серендипн...

🧩 Разница между параллельными и распределёнными вычислениями Ускорение работы приложения можно получить двумя способами: распараллелить работу между ядрами одного компьютера или разнести ее по нескольким машинам. Параллельные вычисления живут внутри одного узла: части задачи выполняются одновременно на CPU-ядрах, нескольких процессорах или ускорителях GPU/TPU. Параллелизм бывает по задачам и по данным (одна операция над разными блоками), а также на уровне инструкций (конвейеризация, суперскаляр...

👩‍💻 Привет, Java 26! Встречаем 26 версию нашего любимого языка программирования. Что самое заметное: ☑️ HTTP/3 в HttpClient (JEP-517) Теперь java.net.http.HttpClient умеет HTTP/3. Для client-side кода это хороший апгрейд: меньше магии, ближе к современному вебу из коробки. ☑️ G1 стал быстрее по throughput (JEP-522) В Java 26 уменьшили синхронизацию между application threads и GC threads. Для тех, кто сидит на G1 по умолчанию, это может дать вполне практичный прирост без смены GC и без шаманств...

🍃 Copyright умер, AI против GPL, модели консистентности | Spring АйО Подкаст №54 😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE 😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО 🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE 🗯 СЛУШАТЬ НА ЯНДЕКС.МУЗЫКЕ 🤩 СЛУШАТЬ НА SPOTIFY 🤩 СЛУШАТЬ НА APPLE PODCASTS 💬 Аудио версию подкаста можно найти в комментариях

⚡️ Бесплатные ИИ-агенты для кодинга: локально и в облаке | Kilo Code, Codex, OpenCode, Qwen Code В новом видео — как запустить локальную LLM в IDE за 15 минут и четыре бесплатных облачных альтернативы. Локальный вариант: LM Studio + Qwen3-Coder + Kilo Code. Работает офлайн, без подписки и лимитов на запросы. Облачные варианты: Kilo Code со своими бесплатными моделями, Qwen Code с 1 000 запросов в день, OpenCode с ротируемыми open source free моделями и OpenAI Codex — пока бесплатный для Free-акк...

#видеозаписи Открываем новую видеозапись доклада: Михаил Поливаха — Spring AOT: кодогенерация на стероидах 😉 YouTube | 📺 VK Видео