Если генератор и тестируемая система работают в одной JVM, пауза GC останавливает обоих. Сервер не отвечает, но и новые запросы никто не планирует. В итоге p99 выглядит лучше, чем его увидели бы реальные клиенты. Они-то сборку мусора не ждут.

В экспериментах SPECjbb2015 разница между режимами достигала 34 против 100 мс, а с Serial GC даже 278 против 1750 мс.

В статье разбираем coordinated omission и объясняем, почему для честного измерения задержек генератор нагрузки стоит вынести в отдельную JVM.

Друзья, многие любят микросервисы, особенно когда их много.

И мало кто хочет признаться, что в 2026 году он сидит на монолите с Java 8 в бэке. Но есть в этих ваших микросервисах (как и в любой распределённой системе) одна неприятная штука — согласованность данных. Вернее, их несогласованность.

Нет-нет да и разъедутся наборы каких-нибудь транзакций в двух смежных системах.
Знакомо? Наверняка. Вот об этом сегодня и поговорим.

Точнее, поговорим об одном из популярнейших решений проблем распределённых транзакций —шаблоне Transactional Outbox. Пройдём путь от поделки на коленке до prod-like версии. Попробуем сделать это без тонн кода, сиквенсов и прочей «духоты», ограничившись лишь простыми наглядными примерами.

По дороге разберём частые ошибки программистов, борющихся за консистентность своих данных, и научимся грамотно их обходить.

Я Java-разработчик (по крайне мере, пытаюсь им остаться). Пришла в профессию без классического IT-бэкграунда, прошла очень много всяких разных курсов, пробовала изучать разные языки и парадигмы, и вот однажды мне повезло, и я нашла работу. Там приходилось доучиваться на ходу, через боль, Stack Overflow и фразу «а почему это работает?». Но в целом, я думала, будет гораздо сложнее, потому что вроде как почти со всеми задачами я справлялась легко. То есть, получается, что у меня получилось. На моём предыдущем проекте я разобралась в высоконагруженной системе, написала весомую часть бизнес-логики и, внимание, ничего не сломала. Я чувствовала себя вполне уверенно. Я понимала, куда и откуда текут данные, где точка входа, почему упал тест. Это было счастье (которое не ценилось, как всегда бывает).

А потом проект закончился. И я перешла в другую команду. В аналитический контур. В команду по работе с данными.

Я думала: ну, данные, трансформации, ETL. Логично. Интересно. Справлюсь.

Я не справляюсь. Я в шоке. И сейчас расскажу, почему.

Привет, Хабр! Хотелось бы начать статью с такого вопроса: кто из нас еще не использовал чат ассистентов в своей работе и повседневной жизни? Вот и мы, команда Джеймикс, постоянно используем ИИ-агентов и ассистентов в своей рутине. Кто с нами не знаком — мы (Джеймикс, Jmix) open-source  платформа с ИИ-инструментами для стандартизации разработки корпоративных приложений на Java. И так уж вышло, что у нас есть потребность в постоянной поддержке нашего сообщества в эксплуатации и разработке на нашей же технологии. На это мы постоянно выделяли одного разработчика-дежурного, который отвечал на все вопросы наших клиентов. Понимаете куда ведет это повествование? Конечно же, как только появились языковые модели, которые научились сносно отвечать на технические темы — сразу же возникла идея о делегировании самых базовых и простых вопросов ИИ. Ну и, конечно же, мы на поезде хайпа еще в конце 2023-го года создали собственного ИИ-ассистента на базе ChatGPT 4, который отвечал на темы, связанные только с платформой Джеймикса.

Время шло, мы вводили небольшие продуктовые изменения и наш ассистент стал что-то вроде системы индексатора и поисковика для мозга-нейросети. Нас устраивала точность ответов нашего ассистента — но был нюанс. Индексатор-поисковик был нужен еще для внешних агентов, которые вызывали его через отдельный MCP — и тут было больше подводных камней.

И вот прошло 3 года, и мы решили задать вопрос с подвохом (ну бывает же такое, когда хочется спросить что-то каверзное у ИИ). Звучал вопрос так: “какое значение repeatCount заставит таймер сработать пять раз”. Ассистент уверенно выдал готовый XML, хотя такого атрибута в Jmix нет. Чтобы ИИ-ассистент отвечал точнее, мы перестроили поиск. 

Почему AOT-кэш JDK 25, собранный на одном процессоре, падает с SIGILL на другом (AOTAdapterCaching, JDK-8388703), как это исправляют JDK 25.0.5 и JDK 27 и как собрать переносимый multi-arch Docker-образ с AOT- кэшем.

Выпущен Jmix 3.1. В нём представлены два новых дополнения и несколько UI-компонентов, которые раньше приходилось создавать вручную. Кроме того, дополнение Dynamic Model выходит из экспериментального статуса, а новый инструмент командной строки позволяет создавать проекты без IDE. Spring Boot обновлён до версии 4.1, а Vaadin — до 25.3.

Ниже приведён краткий обзор основных новых возможностей. Полный список изменений, включая все критические изменения, доступен в разделе Что нового документации.

В июне 2026 года был опубликован список из 71 уязвимости в экосистеме Spring. Из них 31 получила уровень опасности High, 36 — Medium и четыре — Low. Для сравнения: за весь 2025 год было обнаружено 16 уязвимостей.

Из общего списка уязвимостей мы выбрали три, в которых сочетаются относительно понятный путь до уязвимого кода и серьёзные последствия. Нас интересовало, как ошибка проявляется в распространённых сценариях: при обработке JSON Patch, аутентификации через LDAP и передаче сообщений через Kafka.

Разберём чуть подробнее три самые интересные (по нашему мнению) уязвимости.