Translate

середа, 19 серпня 2015 р.

Spring training in Lviv!


We are glad to inform you, that Evgeny Borisov will have two days training in Lviv!



Evgeny is well-known speaker (https://www.linkedin.com/in/evborisov,http://lanyrd.com/profile/evgeny-borisov/sessions/ - JEEConf, Joker, JavaDay Kiev, JavaDay Lviv) and trainer from Israel.
Since 2001 Evgeny was working as Java Developer, Team Leader, Java Architect and Java Trainer. Today he works at JFrog and has his own consulting company.
Two days training fully dedicated to Design Patterns and Deep Dive into Spring Framework will be held on 2nd - 3rd of October at Lohika office. For more detailed information about agenda and schedule please refer to http://evgenyborisovlviv.ticketforevent.com

For JUG & Morning@Lohika friends we have 5 promo codes (please enter Morning@Lohika) with 200UAH discount.

Also, Evgeny will share with us one of his presentation at Morning@Lohika that will be held 3rd of October, and will be free. Please, watch for news here and don`t miss the event!


четвер, 13 серпня 2015 р.

АОР & Performance tool


Що спільного в словах AOP та Performance tool ? -нічого , окрім того що задопомогою АОР ми будемо пиляти власного "валосипеда" і спробуємо ним поміря швидкодію Java аплікацій.

Отож, визначимо цілі нашого проекту :

  • Отримаувати заміри виконання методі задопомогою анотацій
  • Керувати історією викликів мотода
  • Отримувати результат в наступних форматах : String, JSON, HTML
Проект унас буде збиратися Apache Maven'ом, для імплементації АОР використаємо AspectJ а тести напишемо на JUnit.


Отже, створюємо наш проект командою : "mvn archetype:create -DgroupId=org.ar.stat4j  -DartifactId=Stat4J" з цього бидно архітектуру пакетів а також горду назву "Stat4J" (типу заявка на світове визнання 8-D ).

Додаємо залежності в pom.xml :

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>junit</groupId>
    <artifactId>junit</artifactId>
    <version>4.12</version>
    <scope>test</scope>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjrt</artifactId>
    <version>${aspectj.version}</version>
  </dependency>
</dependencies>


Створюємо пакет "org.ar.stat4j.annotations" і додаємо в в нього клас "Stat4JPoint.java", це і буде наша анотація котру ставитимемо над методом котрий будемо заміряти. Відкриваємо клас і пишемо в ньому настйпний код :

@Target(ElementType.METHOD) 
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) 
public @interface Stat4JPoint {
}



@Target - місце над яким можна буде декларувати дану анотацію , у нашому випадку це методи.
@Retention - як довго дана анотація буде зберігатися над анотованим типом, у нашому випадку напротязі усього виконання аплікації.
@interface - вказує що даний клас є анотацією

Отже тепер ми маємо анотацію яка буде вказувати на методи котрі нам треба заміряти, залишилось тільки відслідковувати коли під час виконання аплікацію будуть викликатися анотовані цією анотацією методи. Для цього нам і потрібне АОР.

Створюємо пакет "org.ar.stat4j.aspects" і додаємо туди наш аспект "Stat4JAsp.aj". Даний аспект повинен спрацьовувати коли буде викликано будь який метод анотований нашою анотацією. Для цього в середену аспекту пишемо :

@Aspectpublic class Stat4JAsp 

 @Around("execution(* *(..)) &&@annotation(org.ar.stat4j.annotations.Stat4JPoint)")  public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {

  } 

}

@Aspect - вказує AspectJ плагіну (який ми пізніше додато до конфігурації мавена) , що даний клас є аспектом.
@Around - вказує що даний аспект має виконатись навколо методу , тобто не перед чи після а саме навко методу (іншими словами його обгортаємо) а як аргумент ми передаємо умову при якій даний аспект повинен виконатись : * - будь який ретурн тип , * - будь яка назва методу , (..) - будь яка кількість аргументів,  && - а також , @annotation(<type>) - анотація типу <type>.

Тепер у нас є анотація і аспект який її відслідковуватиме.

Залишилось лише додати плагін до bild секції в pom.xml який під час компіляції проекту зробить всю ту "магію" яка називається АОР (Обгорне анотовані методи своєю іпмлементацією). Плагін має виглядати так :

<plugin>
  <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
  <artifactId>aspectj-maven-plugin</artifactId>
  <version>${aj.mvn.pg.version}</version>
  <executions>
    <execution>
      <goals>
        <goal>compile</goal><!-- to weave all your main classes -->
        <goal>test-compile</goal><!-- to weave all your test classes --> 
      </goals>
    </execution>
</executions>
<configuration>
  <sources>
    <source>
      <basedir>src/main/java/org/ar/stat4j/aspects</basedir>
      <includes>
        <include>**/*.aj</include>
      </includes>
    </source>
  </sources>
  <complianceLevel>1.8</complianceLevel>
  <outxml>false</outxml>
  <verbose>true</verbose>
  <showWeaveInfo>true</showWeaveInfo>
  <source>1.8</source>
  <target>1.8</target>
</configuration></plugin>

В даній конфігурації важливо вірно вказати пакет в якому знаходяться ваші аспекти а також версію джави (у нашому випадку 1.8).

Пробуємо білдати наш проект : mvn clean install , і якщо бачимо :

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

тоді усе гаразд. 

Тепер давайте зробимо власне нашу утиліту яка буде відповідати за початок заміру, кінець а також вивід статистики. Створюємо в пакеті "org.ar.stat4j" класс Stat4J.java і зробимо його синглтоном щоб там де він буде використовуватись він завжди був єдиним на всю систему.

public class Stat4J { 
  private static Stat4J instance;
  private Stat4J() {} 
  public static Stat4J instance() { 
    if (instance == null) { 
      synchronized (Stat4J.class) { 
        if (instance == null) { 
          instance = new Stat4J();
        } 
      } 
    } 
    return instance;
  }
}


Тепер, маючи головний клас нашої утиліти створюємо пакет "org.ar.atat4j.data" і додаємо два класи , перший для зберігання усієї статистики , а другий для зберігання статистики конкретно по одному виклику метода :

Statistic.java

public class Statistic { 
  private List<Point> stats = new ArrayList<>();
  ...
}

Point.java

public class Point implements Comparable<Point>{ 
  public static final int NANO_IN_MILIS = 1000000;
  private long startTrack;
  private long finishTrack;
  ...
}


Тепер навчимо клас Statistic.java обраховувати інформацію про свої заміри :

(приклад наводжу на одному з методів, повна версія буде доступна за посилання в кінці поста)

public long getMaxExecutionTimeInNano(){ 
  if(!stats.isEmpty()) { 
    Collections.sort(stats);
    return stats.get(stats.size()-1).executionTimeInNanoseconds();
  } 
  return 0;
}


Маючи об'єкт статистики і всю інформацію про виклики методу додамо мапу в головний об'єкт нашої утиліти котра за іменем класу зберігатиме іншу мапу , яка в свою чергу за іменем методу зберігатиме об'єкт статистики :

Stat4J.java

...
private Map<String, Map<String, Statistic>> records;
...

Також додаємо метод який розпочинатиме та закічнуватиме заміри :

public Point startTrack(String componentName, String pointName) { 
  Point point = new Point(System.nanoTime());
  if (!records.containsKey(componentName)) { 
    Statistic statistic = new Statistic();
    statistic.getPoints().add(point);
    Map<String, Statistic> pointToStat = new HashMap<>();
    pointToStat.put(pointName, statistic);
    records.put(componentName, pointToStat);
  } else if (!records.get(componentName).containsKey(pointName)) {
    Statistic statistic = new Statistic();
    statistic.getPoints().add(point);
    records.get(componentName).put(pointName, statistic);
  } else {
    records.get(componentName).get(pointName).getPoints().add(point);
  }
  return point;
}
Перший if ініціалізує цілу групу замірів відштовхуєчись від імені класу. Другий if інішіалізує групу замірів на базі методів у випадку якщо група класу вже ініціалізована. А третій if спрацює якщо група класу і методі уже є , тоді тільки додасть новий замір.


public void stopTrack(Point point) { 
  point.finish(System.nanoTime());
}


Для зупинки заміру просто проставляємо поточну дату (час закінчення) в точку заміру .

Маючи все вище написане залишаться оновити наш аспект і в його тілі вказати що перш ніж виконати метод ми повинні розпочати замір а далі виконати метод і після цього закінчити замір:

Point statisticPoint =   Stat4J.instance().startTrack(point.getTarget().getClass().getCanonicalName(), MethodSignature.class.cast(point.getSignature()).getMethod().getName());

Object result = point.proceed();
Stat4J.instance().stopTrack(statisticPoint);

return result;

У випадку якщо наш метод нічого не повертає , ми всеодно повинні повертати Object як результат виконання методу так як на даному етапі аспект нічого про сам метод не знає.


Компілюємо аплікацію і впевнюємось що унас все зроблено вірно.

Залишилось вивестинаш результат. Для цього створюємо пакет "org.ar.stat4j.printers" і додаємо в нього клас "StringPriner,java". Він повинен приймати наші об"єкти статистики та примати аргументом параметр що буде вказувати треба нам історія викликів методу чи ні . 

Ось код цього прінтера : 

public class StringPrinter implements Printer{

  public static final String COMPONENT_OUTPUT = "%1s.%2s:\tCall times: %3s,\tMax:     %4s (ns)\t|\t%5s(ms),\tMin: %6s(ns)\t|\t%7s(ms),\tAvr: %8s(ns)\t|\t%9s(ms);\n";

  public static final String POINT_OUTPUT = "\t\t%1s:\tExecution date:  
  %2s,\tExecution time: %3s\t(ns)|\t%4s(ms);\n";

  public static final SimpleDateFormat DATE_FORMAT = new SimpleDateFormat("MM.dd.yy   HH:mm:ss.SSS");

  @Override
  public String print(Map<String, Map<String, Statistic>> statistic, boolean history){
    final StringBuilder strBld = new StringBuilder();

    statistic.forEach((componentName, points) -> points.forEach((pointName, stats) 
    -> strBld.append(generateComponentStatistic(componentName, pointName, stats,
    history))));

   return strBld.toString();
  } 

  private String generateComponentStatistic(String componentName, String pointName,   Statistic statistic, boolean history) {

    StringBuilder strBld = new StringBuilder(); 
    strBld.append(String.format(COMPONENT_OUTPUT, componentName, pointName,
    statistic.getPointSize(), statistic.getMaxExecutionTimeInNano(),
    statistic.getMaxExecutionTimeInMili(),
    statistic.getMinExecutionTimeInNano(),
    statistic.getMinExecutionTimeInMili(),
    statistic.getAverageExecutionTimeInNano(),
    statistic.getAverageExecutionTimeInMili()));
    if (history && statistic.getPoints().size() > 1) { 
      statistic.getPoints().forEach((statPoint) ->
      strBld.append(String.format(POINT_OUTPUT,pointName,
      DATE_FORMAT.format(statPoint.getExecutionDate()),
      statPoint.executionTimeInNanoseconds(),
      statPoint.executionTimeInMiliseconds())));
    } 
    return strBld.toString(); 
  } 
}
Тепер потрібно додати метод в головний клас утиліти для виводу статистики який буде приймати аргументом тип прінтера (String, JSON, HTML) і вмикання / вимикання історії викликів :

private final StringPrinter stringPrinter = new StringPrinter();
...
  public String getStatistic(OutputFormatType outputFormatType, boolean history){ 
    switch(outputFormatType){ 
      case STRING: return stringPrinter.print(records,history);
... 
    } 
}
Після цього напишемо тестовий склас  методи якого нічого не робитимуть але зупинятимуть потік на якийсь час, і заанотуємо ці методи щоб виміряти їх час виконання :

public class PerformanceTestObject {
  @Stat4JPoint
  public void method2MS() throws InterruptedException { 
    Thread.sleep(2);
  }  
  
  @Stat4JPoint
  public void method25MS() throws InterruptedException {
    Thread.sleep(25);
  } 
  
  @Stat4JPoint
  public int method155MS() throws InterruptedException { 
    Thread.sleep(155);
    return 155;
  } 
  
  @Stat4JPoint
  public void method1Sec() throws InterruptedException { 
    Thread.sleep(1000);
  }
}



і відповідно сам тест :

public class Point4JAspTest { 
  @Test
  public void testPerformanceMeassuringStringOutput() throws InterruptedException {     PerformanceTestObject performanceTestObject = new PerformanceTestObject();     
    performanceTestObject.method2MS();
    performanceTestObject.method25MS();
    performanceTestObject.method25MS();
    performanceTestObject.method25MS(); 
    performanceTestObject.method25MS();
    performanceTestObject.method1Sec();
    performanceTestObject.method155MS(); 
    System.out.println(Stat4J.instance().
      getStatistic(Stat4J.OutputFormatType.STRING,true));
  }
}


Запускаємо та дивимось результат :

org.ar.sta4j.PerformanceTestObject.method25MS: Call times:   4, Max: 30011694(ns) |   30(ms), Min: 27759291(ns) |     27(ms), Avr: 28949879(ns) |       28(ms);
method25MS: Execution date: 03.03.76 14:58:04.321, Execution time: 27759291 (ns)|  27(ms);
method25MS: Execution date: 03.03.76 07:00:38.850, Execution time: 28609810 (ns)|  28(ms);
method25MS: Execution date: 03.02.76 14:27:54.968, Execution time: 29418723 (ns)|  29(ms);
method25MS: Execution date: 03.02.76 22:38:51.322, Execution time: 30011694 (ns)|  30(ms);
org.ar.sta4j.PerformanceTestObject.method2MS: Call times:   1, Max: 3253797(ns) |    3(ms), Min: 3253797(ns) |      3(ms), Avr:  3253797(ns) |        3(ms);
org.ar.sta4j.PerformanceTestObject.method1Sec: Call times:   1, Max: 1002833335(ns) | 1002(ms), Min: 1002833335(ns) |   1002(ms), Avr: 1002833335(ns) |     1002(ms);
org.ar.sta4j.PerformanceTestObject.method155MS: Call times:   1, Max: 162245276(ns) |  162(ms), Min: 162245276(ns) |    162(ms), Avr: 162245276(ns) |      162(ms);


Ось і все. Прінтери для JSON та HTML формату не став тут викладати заради економії часу проте все чого тут не вистачає ви зможене знайти тут.


Очікую ваші відгуки та пропозиції щодо даної утиліти.

П.С. Надіюсь було цікаво.



вівторок, 4 серпня 2015 р.

#JDayLviv 2015 update


19-го вересня у Львові втретє відбудеться щорічна конференція присвячена мові програмування java  та супутнім технологіям

Щороку ми намагаємось запросити нових, цікавих експертів для вибагливих українських слухачів.
Отож цього року вперше в Україні


Marco Cecconi 
 StackExchange  веб девелопер. Марко родом з Мілана, якийсь час мандрував навколо світу. Навчався в Сінгапурі, працював у Франції, Португалії і врешті осів у Великобританії.











Paris Apostolopoulos
 родом з Греції, живе та працє в Люксембурзі. Засновник Java Hellenic User Group, Java та JBoss чемпіон. Захоплюється дзюдо. Веде блог та зрідка записує подкасти











Serkan ÖZAL
 девелопер у компанії Hazelcast, Туреччина. Контрибютор у Oracle Open-Source. У вільний час працює над особистим опен сорс продуктом JIllegal











Rudy De Busscher
 працює у  contribute4j, Бельгія. JavaEE експерт, член експертної групи JSR 375 Java EE Permission











 
Grzegorz Piwowarek
 девелопер в компанії TouK. Музикант та професійний йойо гравець. Розробляє розподілені ситеми. Фанат  Docker'а









А також
 Andriy Yakovenko
 Chief Scientist у VideoGorillas,  українська зірка програмування на Java. Автор унікальних алгоритмів по обробці відео.










та інші...

Цього року конференція пройде у конференц залах стадіону Арена Львів



Більше інформації про конференцію, цих та інших спікерів ви можете знайти на нашій сторінці  www.jday.com.ua


Квитки можна придбати за посиланням

#JUGLviv: Tuning the JVM and tools for it, meetup summary


Big thank you to everyone who joined us for the meetup!

This time we had a special guest, from Poland - Tomek Borek, 
with a great presentation on how to tune the JVM.
Tomek also covered a few OS tools, which may help to identify performance bottlenecks.

Slides are available here.

Please rate the talk, at Tomek's blog, here.

Also, special thanks to Sigma Software, for supporting the event!

Pictures:






Also, congratulations to our winners:

Bohdan Hliva - won a ticket to GeeCon Microservices
Orest Gavur - won a ticket to GeeCon Prague



четвер, 30 липня 2015 р.

N-iX is hiring



Команія N-iX шукає java developerів



Senior Java Back-End developer
Our client delivers easy-to-use, online employee scheduling functions that allow you to keep up with availabilities, time-off requests, employee certifications and the daily roster.  Message your team about the schedule or important store updates using the platform, or through email and text alerting. Plus, you and your staff will have access to the best darned bilingual customer care team ever.

Senior Java Developer (AWS, Big Data)
Established UK-German company is looking to implement scalable cloud-powered information flow management system. Company serves their clientele in english speaking western world and is front-runner in their sphere of influence. Company is looking to establish core team to work with in-house DevOps engineer and their BigData expert. The greenfield project will build system from ground up, with firm domain knowledge to bump the product into next level as their client base grows. Big Data system developed will be scalable integration platform to manage multiple information flows designated to centralized storage solution for further curation and distribution according to the needs of their 200k+ end-users.

Java Developer (full stack):
Our client delivers easy-to-use, online employee scheduling functions that allow you to keep up with availabilities, time-off requests, employee certifications and the daily roster.  Message your team about the schedule or important store updates using the platform, or through email and text alerting. Plus, you and your staff will have access to the best darned bilingual customer care team ever.


За деталями - звертайтесь до Katya Syrota - ksyrota@n-ix.com


понеділок, 27 липня 2015 р.

#JUGLviv: Tuning the JVM and tools for it



28-го липня, о 18:30, відбудеться зустріч JUG Lviv 
за адресою вул. Олени Степанівни 49,

Вхід - традиційно вільний,
реєстрація обов'язкова!

Speaker:
Coder from Poland*. Hoping to learn something new every day.
Thankful to everybody who helps me while I hop along. Proud of: http://sckrk.com and http://geecon.org.
Co-leads: SCKRK, Polish JUG, Lambda Lounge Kraków.

I’m a flawed human, and unafraid to say so.
Into: people, software, music, role-playing, honesty, learning.
Dislikes: doing unnecessary things, doing “because I can”.


* I got it from me parents. They coded and so do I.

Talk:
Tuning the JVM and tools for it. 
Abstract: When performance hits bottom, everybody starts running around. Agitated questions are thrown at developers, who suddenly are required to have worked with performance in mind for last half a year (and still keep all those deadlines).

Yeah, people are irrational. So what can a dev do?

I'll show you just that. I'll tell you what it means to run a JVM process in GNU/Linux, what tools you have and how they can be used. We'll cover interesting flags, commands and utils you have on just a GNU/Linux box with Hotspot installed. How they can be used to just learn about what eats your memory, deal away with OOM errors and find out where you stall and why. If time permits, we'll go into tools that require installation. :-)

Подарунки:
Розіграш квитків на 




середа, 22 липня 2015 р.

#Hibernate:Comparing dates


Lets assume we have bean MyBean with field createTime

class MyBean{
public long id;

public Date createTime;

}


if you execute following code
MyBean bean = new MyBean(); 

Date time; 

bean.createTime = time; 

//save and get with hibernate 

save(bean); 

MyBean storedBean = getBeanById(bean.id); 

log.info("Times are equal: {}", storedBean.createTime.equals(time));

Variable 'time' was created and saved so that we can expect log will print "Times are equal true" but actually we'll see "Times are equal false" When hibernate fetch Date from DB it returns java.sql.Date
That's it
If you need such condition in code you can do like this
log.info("Times are equal: {}", storedBean.createTime.getTime()==time.getTime()); 

//returns Times are equal true