Search
1000 results for “aio_libs”
-
👋 @bdraco is going to be running a
@pycon sprint on Monday.Come by and say hi!
The sprint link is https://us.pycon.org/2026/events/dev-sprints/#sprint-13. It has pointers to getting started.
We've also started a GH project to organize possible ideas: https://github.com/orgs/aio-libs/projects/5.
-
#PyConUS Sprints for Tuesday:
Room 308: #RouteE
Route 309: #GnuMailman
Room 310/311: #PiecesOS (#GenAI, #LLM tool), Strawberry GraphQL
Room 315: #PyPA Packaging, Cloud Custodian
Room 316: @beeware, #PyScript, #PalletsProject
Room 317: aio-libs, @ppb, @takahe, @micropython, @circuitpython, Robots
Room 318: Accelerated Python on GPU, Mesa (agent-based modeling + GIS)
Room 319: #GDSFactory
Room 320: #Python Core
Room 321: @pydantic, #LogFire, #PyO3 -
#PyConUS Sprints for Tuesday:
Room 308: #RouteE
Route 309: #GnuMailman
Room 310/311: #PiecesOS (#GenAI, #LLM tool), Strawberry GraphQL
Room 315: #PyPA Packaging, Cloud Custodian
Room 316: @beeware, #PyScript, #PalletsProject
Room 317: aio-libs, @ppb, @takahe, @micropython, @circuitpython, Robots
Room 318: Accelerated Python on GPU, Mesa (agent-based modeling + GIS)
Room 319: #GDSFactory
Room 320: #Python Core
Room 321: @pydantic, #LogFire, #PyO3 -
#PyConUS Sprints for Tuesday:
Room 308: #RouteE
Route 309: #GnuMailman
Room 310/311: #PiecesOS (#GenAI, #LLM tool), Strawberry GraphQL
Room 315: #PyPA Packaging, Cloud Custodian
Room 316: @beeware, #PyScript, #PalletsProject
Room 317: aio-libs, @ppb, @takahe, @micropython, @circuitpython, Robots
Room 318: Accelerated Python on GPU, Mesa (agent-based modeling + GIS)
Room 319: #GDSFactory
Room 320: #Python Core
Room 321: @pydantic, #LogFire, #PyO3 -
#PyConUS Sprints for Tuesday:
Room 308: #RouteE
Route 309: #GnuMailman
Room 310/311: #PiecesOS (#GenAI, #LLM tool), Strawberry GraphQL
Room 315: #PyPA Packaging, Cloud Custodian
Room 316: @beeware, #PyScript, #PalletsProject
Room 317: aio-libs, @ppb, @takahe, @micropython, @circuitpython, Robots
Room 318: Accelerated Python on GPU, Mesa (agent-based modeling + GIS)
Room 319: #GDSFactory
Room 320: #Python Core
Room 321: @pydantic, #LogFire, #PyO3 -
Great overview of #Python #async frameworks. I still like the #gevent framework as works with minimal code changes and no need for additional #asyncio libs (just run 'apt search python3-aio' to see what I mean). The monkey patching still feels like magic fairy dust to me.
https://www.bitecode.dev/p/asyncio-twisted-tornado-gevent-walk
-
Great overview of #Python #async frameworks. I still like the #gevent framework as works with minimal code changes and no need for additional #asyncio libs (just run 'apt search python3-aio' to see what I mean). The monkey patching still feels like magic fairy dust to me.
https://www.bitecode.dev/p/asyncio-twisted-tornado-gevent-walk
-
Great overview of #Python #async frameworks. I still like the #gevent framework as works with minimal code changes and no need for additional #asyncio libs (just run 'apt search python3-aio' to see what I mean). The monkey patching still feels like magic fairy dust to me.
https://www.bitecode.dev/p/asyncio-twisted-tornado-gevent-walk
-
Great overview of #Python #async frameworks. I still like the #gevent framework as works with minimal code changes and no need for additional #asyncio libs (just run 'apt search python3-aio' to see what I mean). The monkey patching still feels like magic fairy dust to me.
https://www.bitecode.dev/p/asyncio-twisted-tornado-gevent-walk
-
[Перевод] Самый простой способ устроить утечку памяти в Java
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим утечки памяти в Java. Не секрет, что GC освобождает только недостижимые объекты. Утечка в Java начинается там, где объект уже не нужен, но на него все еще есть цепочка ссылок от живого потока. Симптомы обычно одинаковые: куча растет, GC срабатывает чаще, паузы увеличиваются, финал - java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space . В целом вывод такой, что нужно смотреть график heap в VisualVM/JVisualVM/JConsole, снимать heap dump (jmap), в Eclipse MAT запускать Leak Suspects и проверять цепочки удерживающих ссылок.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1022018/
#java #kotlin #performance #spring #jdk #gc #spring_boot #spring_framework #springboot
-
[Перевод] Самый простой способ устроить утечку памяти в Java
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим утечки памяти в Java. Не секрет, что GC освобождает только недостижимые объекты. Утечка в Java начинается там, где объект уже не нужен, но на него все еще есть цепочка ссылок от живого потока. Симптомы обычно одинаковые: куча растет, GC срабатывает чаще, паузы увеличиваются, финал - java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space . В целом вывод такой, что нужно смотреть график heap в VisualVM/JVisualVM/JConsole, снимать heap dump (jmap), в Eclipse MAT запускать Leak Suspects и проверять цепочки удерживающих ссылок.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1022018/
#java #kotlin #performance #spring #jdk #gc #spring_boot #spring_framework #springboot
-
[Перевод] Самый простой способ устроить утечку памяти в Java
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим утечки памяти в Java. Не секрет, что GC освобождает только недостижимые объекты. Утечка в Java начинается там, где объект уже не нужен, но на него все еще есть цепочка ссылок от живого потока. Симптомы обычно одинаковые: куча растет, GC срабатывает чаще, паузы увеличиваются, финал - java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space . В целом вывод такой, что нужно смотреть график heap в VisualVM/JVisualVM/JConsole, снимать heap dump (jmap), в Eclipse MAT запускать Leak Suspects и проверять цепочки удерживающих ссылок.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1022018/
#java #kotlin #performance #spring #jdk #gc #spring_boot #spring_framework #springboot
-
[Перевод] Самый простой способ устроить утечку памяти в Java
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим утечки памяти в Java. Не секрет, что GC освобождает только недостижимые объекты. Утечка в Java начинается там, где объект уже не нужен, но на него все еще есть цепочка ссылок от живого потока. Симптомы обычно одинаковые: куча растет, GC срабатывает чаще, паузы увеличиваются, финал - java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space . В целом вывод такой, что нужно смотреть график heap в VisualVM/JVisualVM/JConsole, снимать heap dump (jmap), в Eclipse MAT запускать Leak Suspects и проверять цепочки удерживающих ссылок.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1022018/
#java #kotlin #performance #spring #jdk #gc #spring_boot #spring_framework #springboot
-
[Перевод] Раздувание памяти JDK 17 в контейнерах: разбор инцидента
В новом переводе от команды Spring АйО разберем тему раздувания памяти в JDK 17. Апгрейд микросервисов с JDK 8 на JDK 17 прошел dev и QA спокойно, но в проде через 2-3 часа все начало падать. Утилизация памяти выросла в 4 раза, контейнеры стали ловить OOMKill и перезапускаться, Uptime SLA просел, массовый инцидент. Раньше JVM использовала около 50% памяти контейнера и обслуживала ~400 потоков. После релиза стало 95-100% и 1600+ соответственно. При этом heap выглядел нормально, около Xmx, а раздувалась нативная память: ~800 MB -> 3,4-3,6 GB. Виноваты несколько эффектов, которые в контейнерах усиливаются: JVM начала создавать намного больше потоков, OS стала выделять JVM гораздо больше, а дефолтный GC в JDK 17 добавил накладные расходы. Всё это из-за простого бага в JDK, который при миграции утащил за собой весь production.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1019086/
#jdk_17 #jdk #java #performance #gc #kot #memory #spring #spring_boot #spring_framework
-
[Перевод] Раздувание памяти JDK 17 в контейнерах: разбор инцидента
В новом переводе от команды Spring АйО разберем тему раздувания памяти в JDK 17. Апгрейд микросервисов с JDK 8 на JDK 17 прошел dev и QA спокойно, но в проде через 2-3 часа все начало падать. Утилизация памяти выросла в 4 раза, контейнеры стали ловить OOMKill и перезапускаться, Uptime SLA просел, массовый инцидент. Раньше JVM использовала около 50% памяти контейнера и обслуживала ~400 потоков. После релиза стало 95-100% и 1600+ соответственно. При этом heap выглядел нормально, около Xmx, а раздувалась нативная память: ~800 MB -> 3,4-3,6 GB. Виноваты несколько эффектов, которые в контейнерах усиливаются: JVM начала создавать намного больше потоков, OS стала выделять JVM гораздо больше, а дефолтный GC в JDK 17 добавил накладные расходы. Всё это из-за простого бага в JDK, который при миграции утащил за собой весь production.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1019086/
#jdk_17 #jdk #java #performance #gc #kot #memory #spring #spring_boot #spring_framework
-
[Перевод] Раздувание памяти JDK 17 в контейнерах: разбор инцидента
В новом переводе от команды Spring АйО разберем тему раздувания памяти в JDK 17. Апгрейд микросервисов с JDK 8 на JDK 17 прошел dev и QA спокойно, но в проде через 2-3 часа все начало падать. Утилизация памяти выросла в 4 раза, контейнеры стали ловить OOMKill и перезапускаться, Uptime SLA просел, массовый инцидент. Раньше JVM использовала около 50% памяти контейнера и обслуживала ~400 потоков. После релиза стало 95-100% и 1600+ соответственно. При этом heap выглядел нормально, около Xmx, а раздувалась нативная память: ~800 MB -> 3,4-3,6 GB. Виноваты несколько эффектов, которые в контейнерах усиливаются: JVM начала создавать намного больше потоков, OS стала выделять JVM гораздо больше, а дефолтный GC в JDK 17 добавил накладные расходы. Всё это из-за простого бага в JDK, который при миграции утащил за собой весь production.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1019086/
#jdk_17 #jdk #java #performance #gc #kot #memory #spring #spring_boot #spring_framework
-
[Перевод] Раздувание памяти JDK 17 в контейнерах: разбор инцидента
В новом переводе от команды Spring АйО разберем тему раздувания памяти в JDK 17. Апгрейд микросервисов с JDK 8 на JDK 17 прошел dev и QA спокойно, но в проде через 2-3 часа все начало падать. Утилизация памяти выросла в 4 раза, контейнеры стали ловить OOMKill и перезапускаться, Uptime SLA просел, массовый инцидент. Раньше JVM использовала около 50% памяти контейнера и обслуживала ~400 потоков. После релиза стало 95-100% и 1600+ соответственно. При этом heap выглядел нормально, около Xmx, а раздувалась нативная память: ~800 MB -> 3,4-3,6 GB. Виноваты несколько эффектов, которые в контейнерах усиливаются: JVM начала создавать намного больше потоков, OS стала выделять JVM гораздо больше, а дефолтный GC в JDK 17 добавил накладные расходы. Всё это из-за простого бага в JDK, который при миграции утащил за собой весь production.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1019086/
#jdk_17 #jdk #java #performance #gc #kot #memory #spring #spring_boot #spring_framework
-
Анализируем heap-дампы с прода, не привлекая внимания безопасников
Heap-дампы JVM – бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же – потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и т.п. – словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу – разбираемся под катом.
-
Build a $5,000 AM5 gaming PC for just $2,771 with this Newegg combo deal — 9800X3D and RTX 5070 also come with 128GB of DDR5 RAM, 4TB SSD, X870E motherboard, and AIO cooler
-
O dia em que o Brasil ousou encarar o Google.
- bsoplvr
https://outraspalavras.net/tecnologiaemdisputa/o-dia-em-que-o-brasil-ousou-encarar-o-google/
#TecnologiaemDisputa #AIO #Bigtech #Cade #Google #Jornalismo #Publisher #Snippets #ThomsondeAndrade -
O dia em que o Brasil ousou encarar o Google
Cade reconhece, enfim: há sinais claros de que corporação apropria-se de conteúdos jornalísticos, manipula-os, monetiza-os e engorda seus lucros com ele. A quem produz, restam apenas os custos. Empresa será investigada. Pode ser primeiro passo para ampla regulação das big techshttps://outraspalavras.net/tecnologiaemdisputa/o-dia-em-que-o-brasil-ousou-encarar-o-google/
-
Kymmenet työväenpuolueen kansanedustajat vaativat Starmerin eroa
Starmer on pysynyt kannassaan, että hän ei aio erota. Britannian hallituksen on määrä kokoustaa tänään.
#Britannia #Pääministerit #Yhdistyneenkuningaskunnanpääministeri #Työväenpuolueuk
-
Pääministeri Starmer kovan vaalitappion jälkeen: En aio erota
Starmerin johtama työväenpuolue kärsi tuntuvan tappion eilisissä aluevaaleissa. Äänestäjät antoivat tukensa oikeistopopulistiselle reformipuolueelle.
#Britannia #Vaalit #Politiikka #Skotlanti #Wales #Keirstarmer #Työväenpuolueuk #Ulkomaat
-
[Перевод] Команда Spring о Spring Framework 7 и Spring Boot 4
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим выход Spring Boot 4 и Spring Framework 7. InfoQ взяли интервью у core команды Spring с целью узнать, куда движется самая популярная в Java экосистема. Spring Boot 4 модуляризировал автоконфигурацию. Теперь при запуске проверяется меньше классов в classpath, а uber-jar будет более компактным: будут подключаться только нужные модули. Параллельно Spring Boot 4 переходит на Jackson 3, но добавлен модуль совместимости с Jackson 2, потому что экосистема ещё догоняет. Spring Framework 7 тащит core resilience в ядро: RetryTemplate , @Retryable и @ConcurrencyLimit доступны без отдельной зависимости. @Retryable работает и с реактивными типами (через Retry из Project Reactor); для обычных вызовов используется RetryTemplate с политикой retry/backoff. @ConcurrencyLimit помогает ограничивать доступ к ресурсу, что особенно полезно с Virtual Threads.
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1034282/
#java #kotlin #spring #spring_boot #spring_framework #springboot #spring_data #ai #agents
-
https://www.europesays.com/at/150377/ Ocypus Sigma L36 ARGB im Test: Eine AiO-Kühlung mit futuristischem Look #AT #Austria #Community #Computer #Forum #GPU #Grafikkarte #Handy #hardware #Hilfe #Laptop #News #Notebook #Österreich #Preisvergleich #Produkttest #Review #Science #Science&Technology #Smartphone #Support #Tablet #Technik #Technology #Test #Ultrabook #Vergleich #Wissenschaft #Wissenschaft&Technik
-
[Перевод] JPA 4. Переосмысление Hibernate
Данная статья является переводом анонса Гевина Кингa о релизе первого milestone JPA 4 спецификации и общего вектора развития JPA. Полноценная 4-ая версия JPA спецификации должна выйти чуть-чуть позже в этом году. Тем не менее, то, что сейчас в Milestone это основа, которая, возможно, с небольшими доработками, но уже пойдёт в релиз в этом году. От себя скажу, что данное обновление будет довольно крупное. Я оставил свои комментарии там, где посчитал уместным. P.S: У нас в рамках Spring АйО Академии как раз есть программа посвящённая Hibernate. В ней мы тоже затронем новую версию спецификации, в частности и работу со StatelessSession и EntityAgent на практике. Я думаю, что из всего апдейта, именно стандартизация работы без Persistence Context будет самым важным для прикладных разработчиков. Остальное тоже важно, но не так как работа с EntityAgent . Приятного чтения!
-
Hibernate merge: начали за здравие, закончили за упокой
Я уже давно хотел на этот счет написать статью. Она короткая,но имхо она нужна. Давайте с места в карьер: merge в Hibernate это не универсальный save , и чаще всего он Вам не нужен . На самом деле, если абстрагироваться, то это специализированная операция для случая, когда у вас есть detached-сущность , и вы хотите перенести ее состояние в текущий Persistence Context. Проблема в том, что на практике merge очень часто используют для апдейта любой сущности ( Spring Data JPA иногда так делает ) и как следствие получают лишние SQL-запросы. Ниже разберем на мой взгляд главное - почему именно так происходит , где merge действительно нужен, а где он превращается в антипаттерн (P.S да почти везде).
-
Анализируем heap-дампы с прода, не привлекая внимания безопасников
Heap-дампы JVM – бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же – потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и т.п. – словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу – разбираемся под катом.
-
Анализируем heap-дампы с прода, не привлекая внимания безопасников
Heap-дампы JVM – бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же – потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и т.п. – словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу – разбираемся под катом.
-
Анализируем heap-дампы с прода, не привлекая внимания безопасников
Heap-дампы JVM – бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же – потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и т.п. – словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу – разбираемся под катом.