#microservices — Public Fediverse posts

Microservices Masterclass by David Farley is the featured course 🎓 on Leanpub!

Microservices are a great approach for building software at scale. But although the ideas at the root of microservices may sound simple, this is not a simple approach. There are several big traps along the way, and it's important to avoid them...

Link: https://leanpub.com/courses/leanpub/microservicesmasterclass

#computer_programming #microservices #digital_transformation

Is it really a micro service with tight boundaries if you need to make a change to 3 other services to handle your change?

#microservices #softwaredevelopment

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Я работаю в большой продуктовой компании с тысячей микросервисов. В такой системе даже небольшая фича часто проходит через несколько сервисов, событий и внутренних контрактов. Spec-driven development с LLM уже применяется в некоторых командах для планирования и ревью фич, поэтому мне было важно понять, где этот подход помогает, а где начинает ошибаться. Пока задача живёт внутри одного сервиса, всё обычно идёт быстро: спека короткая, описание и реализация помещаются в контекст модели. Но как только фича проходит через несколько сервисов, начинаются проблемы. По отдельности каждый кусок выглядит нормально: разбиение на слои, именование по код стайлу, прохождение тестов и ревью. Но в целом система не работает должным образом. Типичные ошибки: нет идемпотентности, LLM упускает сценарии и edge case-ы, появляются циклические вызовы сервисов. Чем больше делаешь правок, тем больше ошибок она допускает. Для эксперимента я собрал отдельный стенд: Go-проект - платформа для поиска фрилансеров . Внутри 12 микросервисов, связанных через gRPC и брокер сообщений; в этом проекте брокером выступает NATS. Одни сервисы хранят задачи и профили исполнителей, другие подбирают кандидатов, считают расстояния, проверяют портфолио и отправляют уведомления. Проект специально спроектирован с шестью категориями архитектурных ловушек: они проявляются не внутри одного сервиса, а на границах между сервисами. Фича для эксперимента была такой: если выбранный фрилансер отказался от оффера, платформа должна автоматически найти следующего подходящего кандидата, отправить ему новый оффер и уведомить заказчика о переназначении. Claude написал спеку, реализацию и юнит-тесты, но полный сценарий отказа и переназначения не сошёлся. Два независимых ревью нашли одну и ту же группу ошибок: по отдельности сервисы выглядели нормально, а вместе работали не так, как нужно. На это можно ответить, что нужен end-to-end тест на весь сценарий, но это не закрывает проблему целиком. End-to-end тесты есть не везде, их дорого поддерживать, и они не покрывают все развилки: особенно редкие edge case-ы, дубликаты событий, гонки и редкие комбинации условий. Главное же в другом: на этапе spec-driven разработки модель должна помочь собрать требования, ограничения и контекст, а именно там она часто ошибается. Разработчик тоже не всегда заранее знает, где спрятана проблема. Он может помнить про Outbox, дедупликацию уведомлений или особые требования конкретного сервиса к входным данным, но не сформулировать это как ограничение для новой фичи. LLM читает документы по сервисам, задаёт уточняющие вопросы и всё равно может пропустить связь между ними. В итоге спека получается подробной, но неполной: в ней есть локальные изменения по сервисам, зато нет системных инвариантов, которые живут между сервисами. Реализация может быть нормально разложена по слоям, тесты отдельных компонентов проходят, а ошибка обнаруживается уже на уровне сценария или ревью. Где LLM теряет контекст

https://habr.com/ru/articles/1033510/

#claude_code #specdriven_development #microservices #system_design #llm #архитектура #code_review #go #clean_architecture

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Я работаю в большой продуктовой компании с тысячей микросервисов. В такой системе даже небольшая фича часто проходит через несколько сервисов, событий и внутренних контрактов. Spec-driven development с LLM уже применяется в некоторых командах для планирования и ревью фич, поэтому мне было важно понять, где этот подход помогает, а где начинает ошибаться. Пока задача живёт внутри одного сервиса, всё обычно идёт быстро: спека короткая, описание и реализация помещаются в контекст модели. Но как только фича проходит через несколько сервисов, начинаются проблемы. По отдельности каждый кусок выглядит нормально: разбиение на слои, именование по код стайлу, прохождение тестов и ревью. Но в целом система не работает должным образом. Типичные ошибки: нет идемпотентности, LLM упускает сценарии и edge case-ы, появляются циклические вызовы сервисов. Чем больше делаешь правок, тем больше ошибок она допускает. Для эксперимента я собрал отдельный стенд: Go-проект - платформа для поиска фрилансеров . Внутри 12 микросервисов, связанных через gRPC и брокер сообщений; в этом проекте брокером выступает NATS. Одни сервисы хранят задачи и профили исполнителей, другие подбирают кандидатов, считают расстояния, проверяют портфолио и отправляют уведомления. Проект специально спроектирован с шестью категориями архитектурных ловушек: они проявляются не внутри одного сервиса, а на границах между сервисами. Фича для эксперимента была такой: если выбранный фрилансер отказался от оффера, платформа должна автоматически найти следующего подходящего кандидата, отправить ему новый оффер и уведомить заказчика о переназначении. Claude написал спеку, реализацию и юнит-тесты, но полный сценарий отказа и переназначения не сошёлся. Два независимых ревью нашли одну и ту же группу ошибок: по отдельности сервисы выглядели нормально, а вместе работали не так, как нужно. На это можно ответить, что нужен end-to-end тест на весь сценарий, но это не закрывает проблему целиком. End-to-end тесты есть не везде, их дорого поддерживать, и они не покрывают все развилки: особенно редкие edge case-ы, дубликаты событий, гонки и редкие комбинации условий. Главное же в другом: на этапе spec-driven разработки модель должна помочь собрать требования, ограничения и контекст, а именно там она часто ошибается. Разработчик тоже не всегда заранее знает, где спрятана проблема. Он может помнить про Outbox, дедупликацию уведомлений или особые требования конкретного сервиса к входным данным, но не сформулировать это как ограничение для новой фичи. LLM читает документы по сервисам, задаёт уточняющие вопросы и всё равно может пропустить связь между ними. В итоге спека получается подробной, но неполной: в ней есть локальные изменения по сервисам, зато нет системных инвариантов, которые живут между сервисами. Реализация может быть нормально разложена по слоям, тесты отдельных компонентов проходят, а ошибка обнаруживается уже на уровне сценария или ревью. Где LLM теряет контекст

https://habr.com/ru/articles/1033510/

#claude_code #specdriven_development #microservices #system_design #llm #архитектура #code_review #go #clean_architecture

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Я работаю в большой продуктовой компании с тысячей микросервисов. В такой системе даже небольшая фича часто проходит через несколько сервисов, событий и внутренних контрактов. Spec-driven development с LLM уже применяется в некоторых командах для планирования и ревью фич, поэтому мне было важно понять, где этот подход помогает, а где начинает ошибаться. Пока задача живёт внутри одного сервиса, всё обычно идёт быстро: спека короткая, описание и реализация помещаются в контекст модели. Но как только фича проходит через несколько сервисов, начинаются проблемы. По отдельности каждый кусок выглядит нормально: разбиение на слои, именование по код стайлу, прохождение тестов и ревью. Но в целом система не работает должным образом. Типичные ошибки: нет идемпотентности, LLM упускает сценарии и edge case-ы, появляются циклические вызовы сервисов. Чем больше делаешь правок, тем больше ошибок она допускает. Для эксперимента я собрал отдельный стенд: Go-проект - платформа для поиска фрилансеров . Внутри 12 микросервисов, связанных через gRPC и брокер сообщений; в этом проекте брокером выступает NATS. Одни сервисы хранят задачи и профили исполнителей, другие подбирают кандидатов, считают расстояния, проверяют портфолио и отправляют уведомления. Проект специально спроектирован с шестью категориями архитектурных ловушек: они проявляются не внутри одного сервиса, а на границах между сервисами. Фича для эксперимента была такой: если выбранный фрилансер отказался от оффера, платформа должна автоматически найти следующего подходящего кандидата, отправить ему новый оффер и уведомить заказчика о переназначении. Claude написал спеку, реализацию и юнит-тесты, но полный сценарий отказа и переназначения не сошёлся. Два независимых ревью нашли одну и ту же группу ошибок: по отдельности сервисы выглядели нормально, а вместе работали не так, как нужно. На это можно ответить, что нужен end-to-end тест на весь сценарий, но это не закрывает проблему целиком. End-to-end тесты есть не везде, их дорого поддерживать, и они не покрывают все развилки: особенно редкие edge case-ы, дубликаты событий, гонки и редкие комбинации условий. Главное же в другом: на этапе spec-driven разработки модель должна помочь собрать требования, ограничения и контекст, а именно там она часто ошибается. Разработчик тоже не всегда заранее знает, где спрятана проблема. Он может помнить про Outbox, дедупликацию уведомлений или особые требования конкретного сервиса к входным данным, но не сформулировать это как ограничение для новой фичи. LLM читает документы по сервисам, задаёт уточняющие вопросы и всё равно может пропустить связь между ними. В итоге спека получается подробной, но неполной: в ней есть локальные изменения по сервисам, зато нет системных инвариантов, которые живут между сервисами. Реализация может быть нормально разложена по слоям, тесты отдельных компонентов проходят, а ошибка обнаруживается уже на уровне сценария или ревью. Где LLM теряет контекст

https://habr.com/ru/articles/1033510/

#claude_code #specdriven_development #microservices #system_design #llm #архитектура #code_review #go #clean_architecture

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Я работаю в большой продуктовой компании с тысячей микросервисов. В такой системе даже небольшая фича часто проходит через несколько сервисов, событий и внутренних контрактов. Spec-driven development с LLM уже применяется в некоторых командах для планирования и ревью фич, поэтому мне было важно понять, где этот подход помогает, а где начинает ошибаться. Пока задача живёт внутри одного сервиса, всё обычно идёт быстро: спека короткая, описание и реализация помещаются в контекст модели. Но как только фича проходит через несколько сервисов, начинаются проблемы. По отдельности каждый кусок выглядит нормально: разбиение на слои, именование по код стайлу, прохождение тестов и ревью. Но в целом система не работает должным образом. Типичные ошибки: нет идемпотентности, LLM упускает сценарии и edge case-ы, появляются циклические вызовы сервисов. Чем больше делаешь правок, тем больше ошибок она допускает. Для эксперимента я собрал отдельный стенд: Go-проект - платформа для поиска фрилансеров . Внутри 12 микросервисов, связанных через gRPC и брокер сообщений; в этом проекте брокером выступает NATS. Одни сервисы хранят задачи и профили исполнителей, другие подбирают кандидатов, считают расстояния, проверяют портфолио и отправляют уведомления. Проект специально спроектирован с шестью категориями архитектурных ловушек: они проявляются не внутри одного сервиса, а на границах между сервисами. Фича для эксперимента была такой: если выбранный фрилансер отказался от оффера, платформа должна автоматически найти следующего подходящего кандидата, отправить ему новый оффер и уведомить заказчика о переназначении. Claude написал спеку, реализацию и юнит-тесты, но полный сценарий отказа и переназначения не сошёлся. Два независимых ревью нашли одну и ту же группу ошибок: по отдельности сервисы выглядели нормально, а вместе работали не так, как нужно. На это можно ответить, что нужен end-to-end тест на весь сценарий, но это не закрывает проблему целиком. End-to-end тесты есть не везде, их дорого поддерживать, и они не покрывают все развилки: особенно редкие edge case-ы, дубликаты событий, гонки и редкие комбинации условий. Главное же в другом: на этапе spec-driven разработки модель должна помочь собрать требования, ограничения и контекст, а именно там она часто ошибается. Разработчик тоже не всегда заранее знает, где спрятана проблема. Он может помнить про Outbox, дедупликацию уведомлений или особые требования конкретного сервиса к входным данным, но не сформулировать это как ограничение для новой фичи. LLM читает документы по сервисам, задаёт уточняющие вопросы и всё равно может пропустить связь между ними. В итоге спека получается подробной, но неполной: в ней есть локальные изменения по сервисам, зато нет системных инвариантов, которые живут между сервисами. Реализация может быть нормально разложена по слоям, тесты отдельных компонентов проходят, а ошибка обнаруживается уже на уровне сценария или ревью. Где LLM теряет контекст

https://habr.com/ru/articles/1033510/

#claude_code #specdriven_development #microservices #system_design #llm #архитектура #code_review #go #clean_architecture

Kubernetes vs Docker Swarm: Which container orchestrator should you choose in 2026? Our detailed comparison covers performance, scalability, and ease of use for cloud-native applications. #Kubernetes #DockerSwarm #CloudNative #DevOps #Microservices https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

Kubernetes vs Docker Swarm: Which container orchestrator should you choose in 2026? Our detailed comparison covers performance, scalability, and ease of use for cloud-native applications. #Kubernetes #DockerSwarm #CloudNative #DevOps #Microservices https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

Kubernetes vs Docker Swarm: Which container orchestrator should you choose in 2026? Our detailed comparison covers performance, scalability, and ease of use for cloud-native applications. #Kubernetes #DockerSwarm #CloudNative #DevOps #Microservices https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

Joydip Kanjilal’s article on #InfoQ examines the Sidecar Design Pattern - its benefits & how to implement it in a microservices-based application.

He also covers common issues with sidecar implementations and how to mitigate them.

🔗 Read now: https://bit.ly/3Rwbj6m

#dotnet #SoftwareDevelopment #Microservices

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

In microservices, decomposing by business capability means defining each service around what the business does, not how technology is structured. Each capability maps to one independently deployable service with its own data and logic.

#Microservices #FinTech #DistributedSystems

Service decomposition splits a monolithic application into smaller, independent, single-responsibility services. In fintech, it enables scalability, fault isolation, and independent deployment of capabilities like payments or fraud detection.

#Microservices #FinTech #DistributedSystems

#VirtualThreads aren’t just a #Java hype feature. This article shows them powering agent calls safely in production-style #Microservices—with fallback + observability.

Steal the blueprint by @sibaspadhi: https://javapro.io/2026/01/22/java-25-genai-a-new-era-for-microservices-in-finance/

#SpringBoot #GenAI #Observability #VectorSearch

SOA and microservices are related but distinct. SOA focuses on enterprise-wide service integration. Microservices focus on small, independently deployable units within a single application boundary.

#SOA #Microservices #Architecture

Microservices architecture decomposes an app into small, independently deployable services, each with its own process and API. In fintech, it replaces monolithic systems to enable independent scaling and fault isolation.

#Microservices #Fintech #DistributedSystems

Our first #JCON2026 keynote is live: 'Java: 30 Years and Beyond' by Ana Maria Mihalceanu

#Java has stayed relevant by adapting to every shift in how we build and use software: from #monoliths to #microservices from #desktop to #web from on-prem to…

Grab your coffee and hit play: https://youtu.be/JOumBQjPNdM

TCC handles partial failures in distributed transactions. If any participant fails during the Try phase, the coordinator triggers Cancel on all participants that succeeded, ensuring no resources remain permanently reserved.

#TCC #Fintech #Microservices

Most devs jump into microservices too early
Truth: most systems don’t need it at the start.
It adds complexity—network calls, harder debugging, data issues.
Start with a monolith. Scale when needed.
Right architecture > complex architecture.

https://jaswalaryan.space/article/microservices-architecture-guide-when-to-use

#Microservices #SoftwareArchitecture #SystemDesign #CloudComputing #DevOps #Docker #Kubernetes #APIDevelopment #TechLeadership #BackendDevelopment #Scalability #MonolithVsMicroservices #SoftwareEngineering #ProgrammingTips

Most devs jump into microservices too early
Truth: most systems don’t need it at the start.
It adds complexity—network calls, harder debugging, data issues.
Start with a monolith. Scale when needed.
Right architecture > complex architecture.

https://jaswalaryan.space/article/microservices-architecture-guide-when-to-use

#Microservices #SoftwareArchitecture #SystemDesign #CloudComputing #DevOps #Docker #Kubernetes #APIDevelopment #TechLeadership #BackendDevelopment #Scalability #MonolithVsMicroservices #SoftwareEngineering #ProgrammingTips

Most devs jump into microservices too early
Truth: most systems don’t need it at the start.
It adds complexity—network calls, harder debugging, data issues.
Start with a monolith. Scale when needed.
Right architecture > complex architecture.

https://jaswalaryan.space/article/microservices-architecture-guide-when-to-use

#Microservices #SoftwareArchitecture #SystemDesign #CloudComputing #DevOps #Docker #Kubernetes #APIDevelopment #TechLeadership #BackendDevelopment #Scalability #MonolithVsMicroservices #SoftwareEngineering #ProgrammingTips

Most devs jump into microservices too early
Truth: most systems don’t need it at the start.
It adds complexity—network calls, harder debugging, data issues.
Start with a monolith. Scale when needed.
Right architecture > complex architecture.

https://jaswalaryan.space/article/microservices-architecture-guide-when-to-use

#Microservices #SoftwareArchitecture #SystemDesign #CloudComputing #DevOps #Docker #Kubernetes #APIDevelopment #TechLeadership #BackendDevelopment #Scalability #MonolithVsMicroservices #SoftwareEngineering #ProgrammingTips

Most devs jump into microservices too early
Truth: most systems don’t need it at the start.
It adds complexity—network calls, harder debugging, data issues.
Start with a monolith. Scale when needed.
Right architecture > complex architecture.

https://jaswalaryan.space/article/microservices-architecture-guide-when-to-use

#Microservices #SoftwareArchitecture #SystemDesign #CloudComputing #DevOps #Docker #Kubernetes #APIDevelopment #TechLeadership #BackendDevelopment #Scalability #MonolithVsMicroservices #SoftwareEngineering #ProgrammingTips

Choreography has no single point of failure because control is distributed. Each participant holds only its local logic and reacts to events. The overall workflow is an emergent result of all service interactions.

#Choreography #Microservices #DistributedSystems

Participants in orchestrated sagas must be idempotent: executing the same command more than once must produce the same result. This is required because the orchestrator may retry commands after transient failures.

#Orchestration #Idempotency #Microservices

3 architectures back-end : monolithe modulaire (startups), microservices (scale), serverless (trafic imprévisible). #BackEnd #Architecture #Tech #Microservices #Serverless ... https://www.linkedin.com/posts/gabriel-chandesris_backend-architecture-tech-share-7455519438579363840-QWZJ

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11255081.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

How Netflix designed its global cloud architecture on AWS — and why it truly moved to the cloud-first model. Explore Netflix engineering decisions behind AWS migration, microservices transformation, distributed systems, scalability challenges, and real-world DevOps architecture patterns used at global scale.

Read more: https://shorturl.at/KlOjr

#Netflix #AWS #CloudEngineering #DevOps #SystemDesign #DistributedSystems #CloudNative #TechArchitecture #Microservices #Tech #technology

🪧 Unknown Fields in Protobuf: How Protobuf unknown fields enable seamless schema evolution and robust middleware.
https://kmcd.dev/posts/protobuf-unknown-fields/
#Protobuf #Grpc #Api #Microservices #Datapipelines #Connectrpc #Go #Typescript #Architecture

🪧 Unknown Fields in Protobuf: How Protobuf unknown fields enable seamless schema evolution and robust middleware.
https://kmcd.dev/posts/protobuf-unknown-fields/
#Protobuf #Grpc #Api #Microservices #Datapipelines #Connectrpc #Go #Typescript #Architecture

🪧 Unknown Fields in Protobuf: How Protobuf unknown fields enable seamless schema evolution and robust middleware.
https://kmcd.dev/posts/protobuf-unknown-fields/
#Protobuf #Grpc #Api #Microservices #Datapipelines #Connectrpc #Go #Typescript #Architecture

🪧 Unknown Fields in Protobuf: How Protobuf unknown fields enable seamless schema evolution and robust middleware.
https://kmcd.dev/posts/protobuf-unknown-fields/
#Protobuf #Grpc #Api #Microservices #Datapipelines #Connectrpc #Go #Typescript #Architecture

🪧 Unknown Fields in Protobuf: How Protobuf unknown fields enable seamless schema evolution and robust middleware.
https://kmcd.dev/posts/protobuf-unknown-fields/
#Protobuf #Grpc #Api #Microservices #Datapipelines #Connectrpc #Go #Typescript #Architecture

#InfoQ dives deep into #SpringFramework 7 & #SpringBoot 4 with the team behind the code.

🛠️ Key Focus: the shift toward core resilience by integrating features such as retry and concurrency throttling directly into the framework, alongside the performance benefits of modularizing auto-configurations.

🔗 Read now: https://bit.ly/3OIoz6W

#Java #AIcoding #Microservices #SoftwareDevelopment

Helidon 4.4.0 Introduces Alignment with OpenJDK Cadence and Support via Java Verified Portfolio

#framework #helidon #java #langchain4j #microservices

https://www.infoq.com/news/2026/04/helidon-4-4-released/

Microservices Masterclass by David Farley is the featured course on Leanpub!

Microservices are a great approach for building software at scale. But although the ideas at the root of microservices may sound simple, this is not a simple approach. There are several big traps along the way, and it's important to avoid them...

Link: https://leanpub.com/courses/leanpub/microservicesmasterclass

#ComputerProgramming #Microservices #DigitalTransformation

Introducing #ContextAugmentedGeneration (#CAG) - an architectural refinement of #RAG for enterprise systems.

Spring Boot-based context manager adds user identity, session state & policy checks to AI workflows, boosting traceability, consistency & governance - without altering existing retrievers or LLM infrastructure.

📰 #InfoQ article by Syed Danish Ali, Technical Architect

🔗 Read now: https://bit.ly/4bOQgnv

#Java #SpringBoot #LLMs #Microservices

What happens when one #AI call isn’t enough? You don’t add more prompts—you add agents. @kevindubois & Laura Cowen show how enterprise AI really scales.

Curious how production systems are built? Dive in: https://javapro.io/2026/03/31/agentic-ai-patterns-for-enterprise-software/

#Quarkus #LangChain4j #Microservices @QuarkusIO

Ktor Release 3.4.2

#framework #java #kotlin #microservices #webapps

https://github.com/ktorio/ktor/releases/tag/3.4.2

@visuallyperfect MAX как кейс: типичные баги, архитектурные провалы и почему это закономерно

Если отбросить маркетинг и смотреть на MAX как на инженерный продукт, то картина довольно прозрачная: перед нами типичный “быстро собранный мессенджер”, который пытаются масштабировать раньше, чем он стал устойчивым.

Разберём по слоям.

---

1. Доставка сообщений: не гарантия, а вероятность

Симптоматика знакома: — сообщения приходят пачками
— дублируются
— часть переписки просто исчезает

Это классический признак плохо настроенной eventual consistency. Судя по поведению, backend не обеспечивает строгую гарантию доставки (at-least-once / exactly-once), а плавает где-то между retry-логикой и race conditions.

Что это значит на практике: — повторная отправка → дубликаты
— сбой на клиенте → рассинхрон
— reconnect → “догоняющие” сообщения

Если система не умеет детерминированно разрешать конфликты — это не баг, это следствие архитектуры.

---

2. Push-уведомления: рассинхрон между слоями

Типичный кейс: — пуш пришёл → сообщения нет
— сообщение есть → пуша нет
— всё приходит через 10–15 минут

Основной подозреваемый — интеграция с Firebase Cloud Messaging.

Но проблема глубже: — нет единого источника истины (source of truth)
— пуш и сообщение живут в разных транзакционных контекстах
— отсутствует нормальная idempotency

В нормальной системе push — это просто триггер, а не отдельная сущность с собственной логикой.

---

3. Клиент: UI как узкое место

Фризы, дерганый скролл, зависания — это не “мелкие баги”, это сигнал:

— список сообщений плохо виртуализирован
— перерасчёт layout идёт на основном потоке
— есть memory leaks

Типичный стек-проблем: — RecyclerView захлёбывается на больших чатах
— битмапы не освобождаются
— кеширование сделано “на глаз”

В результате: UI начинает быть bottleneck быстрее, чем сеть.

---

4. Медиа: слабое место всех “быстрых” мессенджеров

Симптомы: — фото не уходят
— видео ломается
— загрузка зависает

Это почти всегда: — нестабильный upload (chunking / retry)
— проблемы на CDN
— отсутствие контроля целостности

Если нет нормального pipeline: encode → upload → verify → deliver
— медиа будет ломаться системно.

---

5. Сессии и авторизация

Самый раздражающий класс багов: — выкидывает из аккаунта
— слетает история
— “переавторизуйтесь”

Это почти гарантированно: — проблемы с токенами
— гонки при обновлении сессии
— рассинхрон между клиентом и сервером

Если auth не атомарен — вся система начинает вести себя хаотично.

---

6. Краши и память

Если приложение: — падает при отправке файлов
— жрёт RAM
— умирает в фоне

значит: — lifecycle не контролируется
— ресурсы не освобождаются
— тестирование на edge-кейсах отсутствует

Это не “надо допилить” — это долг на уровне архитектуры клиента.

---

7. Безопасность: отсутствие ясной модели

Ключевой вопрос — не “есть ли шифрование”, а: кто контролирует ключи и где происходит дешифровка?

Если нет прозрачной end-to-end модели, как у Signal, то: — сервер потенциально видит всё
— безопасность декларативная

Даже Telegram с его спорной моделью MTProto выглядит более зрелым решением на фоне MAX.

---

8. Масштабирование: система не держит нагрузку

Периодические “падения” — это не случайность.

Это означает: — нет горизонтального масштабирования
— нет нормального load balancing
— система не тестировалась под реальную нагрузку

Типичная ошибка: сначала релиз → потом попытка масштабировать → потом firefighting.

---

Итог

MAX — не “глючный мессенджер”.

MAX — это: — backend без строгих гарантий
— клиент без оптимизации
— инфраструктура без запаса прочности

Все наблюдаемые баги — не случайные. Они логично следуют из архитектурных решений.

---

Почему это важно

Такие системы создают ложное ощущение стабильности: пока нагрузка низкая — “вроде работает”.

Но при росте: — баги становятся нормой
— доверие падает
— продукт превращается в технический долг

---

Коротко

Если описать одной строкой:

MAX сейчас — это не продукт уровня production-grade мессенджера, а MVP, который по ошибке выпустили в массовое использование.

---

Если нужно, могу разобрать: — как бы выглядела нормальная архитектура такого мессенджера
— или сравнить MAX с WhatsApp / Signal / Telegram на уровне протоколов и backend-дизайна

#MAX
#Мессенджеры
#Инженерия
#SoftwareEngineering
#Backend
#DistributedSystems
#EventualConsistency
#MessageQueues
#PushNotifications
#FCM
#AndroidDev
#MobileDev
#UX
#Performance
#MemoryLeaks
#Scalability
#Reliability
#HighLoad
#DevOps
#Microservices
#CDN
#Security
#EndToEndEncryption
#Signal
#Telegram
#ITАнализ

Wenn #Microservices langsamer starten, als sie skalieren sollen, wird’s teuer. Holger Tiemeyer beschreibt, wie #Quarkus durch Build-Time-Logik & #GraalVM genau diese Kostenfalle vermeidet.

Hier weiterlesen → https://javapro.io/de/java-trifft-zukunft-wie-quarkus-architektur-performance-und-cloud-native-nahtlos-verbindet/

#SoftwareArchitecture @graalvm @quarkusio

Lucee in a Box: The Ultimate Guide to Containerized Dev Servers

2,726 words, 14 minutes read time.

The Modern ColdFusion Workspace: Transitioning to Lucee in a Box

The shift from traditional, monolithic server installations to containerized environments has fundamentally altered how we perceive modern development within the Lucee ecosystem. For years, the standard approach involved installing a heavy application server directly onto a local machine, often leading to a “polluted” operating system where various versions of Java and Lucee competed for resources and environment variables. By adopting a “Lucee in a Box” methodology, we decouple the application logic from the underlying hardware, allowing for a portable, reproducible, and lightweight development stack. This transition is not merely about convenience; it is a strategic move toward parity with production environments where high availability and rapid scaling are the norms. In this architecture, we utilize Docker to encapsulate the Lucee engine, the web server, and the necessary configuration files into a single unit that can be spun up or destroyed in seconds, ensuring that every member of a development team is working within an identical, script-driven environment.

However, the true complexity of this setup emerges when we move beyond simple “Hello World” examples and begin integrating with the existing corporate infrastructure. In my own workflow, I rely heavily on a network of internal web services that act as the primary conduit for data residing in our production databases. These services are vital because they provide a sanitized, governed layer of abstraction over raw SQL queries, ensuring that sensitive data is handled according to internal compliance standards. When we containerize Lucee, we aren’t just running a script; we are placing a small, isolated node into a complex network. The challenge then becomes ensuring this isolated container can “see” and communicate with those internal services as if it were a native part of the network, all while maintaining the security boundaries that containerization is designed to provide.

The Data Silo Crisis: Overcoming Networked Service Isolation

One of the most significant hurdles in modernizing a CFML stack is the inherent isolation of the Docker bridge network, which often creates what I call a “Data Silo” during local development. When a developer attempts to call an internal web service—perhaps a REST API that fetches real-time production metrics or user permissions—from within a container, the request often hits a wall because the container’s internal DNS does not naturally resolve local intranet addresses. This creates a frustrating disconnect where the application works perfectly in the legacy local install but fails within the containerized environment. This disconnect is more than a minor annoyance; it leads to significant delays in the development lifecycle as engineers struggle to pipe in the data necessary for testing complex business logic. Without a seamless connection to these internal services, the “Lucee in a Box” becomes an empty vessel, incapable of performing the data-intensive tasks required in a modern enterprise setting.

To resolve this, we must look at how the container perceives the outside world and how the host machine facilitates that visibility. In many corporate environments, production data is guarded behind strict firewall rules and SSL requirements that expect requests to originate from known entities. When I utilize internal web services to provide data from a production database, the Lucee container must be configured to pass through the host’s network or be explicitly granted access to the internal DNS suffixes. Failure to address this at the architectural level results in “unreachable host” errors or SSL handshake failures that can derail a project for days. By understanding that the container is a guest on your network, we can begin to implement the routing and trust certificates necessary to turn that siloed container into a fully integrated node capable of consuming live data streams securely and efficiently through modern CFScript syntax.

The Blueprint: Implementing Lucee and MariaDB via Docker Compose

To move from theory to implementation, we must define the orchestration layer that brings our environment to life. The docker-compose.yml file is the definitive source of truth for the development stack, eliminating the “it works on my machine” excuse by codifying the server version, database configuration, and network paths. In the professional workflow I advocate, this file sits at the root of your project. It defines a lucee service using the official Lucee image—optimized for performance—and a mariadb service to handle local data persistence. Crucially, we use volumes to map your local www folder directly into the container’s web root. This means that as you write your CFScript in your preferred IDE on your host machine, the changes are reflected instantly inside the container without requiring a rebuild or a manual file transfer.

The following configuration provides a professional-grade starting point. It establishes a dedicated network for our services and ensures that Lucee has the environment variables necessary to eventually automate its datasource connections. By mounting the ./www directory, we ensure our code remains on our host machine where it can be version-controlled, while the ./db_data volume ensures our MariaDB data persists even if the container is destroyed and recreated.

version: '3.8'

services:
  # The Database Engine
  mariadb:
    image: mariadb:10.6
    container_name: lucee_db
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root_password
      MYSQL_DATABASE: dev_db
      MYSQL_USER: dev_user
      MYSQL_PASSWORD: dev_password
    volumes:
      - ./db_data:/var/lib/mysql
    networks:
      - dev_network

  # The Lucee Application Server
  lucee:
    image: lucee/lucee:5.3
    container_name: lucee_app
    restart: always
    ports:
      - "8080:8888"
    environment:
      # Injecting DB credentials for CFConfig or Application.cfc
      - DB_HOST=mariadb
      - DB_NAME=dev_db
      - DB_USER=dev_user
      - DB_PASSWORD=dev_password
      - LUCEE_ADMIN_PASSWORD=server_admin_pass
    volumes:
      - ./www:/var/www
      - ./config:/opt/lucee/web
    depends_on:
      - mariadb
    networks:
      - dev_network

networks:
  dev_network:
    driver: bridge

Deployment Strategy: Running Your New Containerized Stack

Once the docker-compose.yml file is in place, initializing the environment is a matter of a single terminal command. By executing docker-compose up -d from the root of your project directory, the Docker engine pulls the specified images, creates the isolated virtual network, and establishes the volume mounts. This process ensures that your MariaDB instance is ready to receive connections before the Lucee server fully initializes. For developers who rely on internal web services, this is where the containerized approach proves its worth. Because Lucee is running in an isolated network but can be configured to have access to the host’s bridge or external DNS, it can safely consume external APIs while maintaining a clean, local database for session state or cached production data. This setup provides the exact same architectural “feel” as a high-traffic production cluster, but contained entirely within your local hardware.

The beauty of this system lies in its maintenance-free nature and the elimination of the “dependency hell” that often plagues legacy ColdFusion developers. If you need to test your CFScript against a different version of Lucee or a newer patch of MariaDB, you simply update the version tag in the YAML file and run the command again. There is no need to uninstall software, clear registry keys, or worry about Java version conflicts on your host machine. This modularity is why I utilize internal web services to provide data from production into this local box; the container acts as a secure, high-speed proxy. You can pull the data you need via an internal API call, store it in the MariaDB container, and work in an isolated state without ever risking the integrity of the actual production database.

Root Cause: Why Standard Containers Fail at Internal Service Integration

The primary reason most off-the-shelf Lucee container configurations fail when attempting to consume internal web services is a fundamental lack of trust—specifically, the absence of internal SSL certificates within the Java KeyStore. When I use web services hosted within my network to provide data from a production database, those services are almost always secured via an internal Certificate Authority (CA) that is not recognized by the default OpenJDK installation inside the Lucee container. This results in the dreaded “PKIX path building failed” error the moment a cfhttp call is initiated via CFScript to an internal endpoint. To solve this, the Dockerfile must be modified to perform a “copy and import” operation during the image build phase, where the internal CA certificate is added to the Java security folder and registered using the keytool utility. This ensures that the underlying Java Virtual Machine (JVM) trusts the internal network’s identity, allowing for encrypted, secure data transmission from the production-proxy services to the local development environment.

Beyond the cryptographic hurdles, there is the issue of routing and “Host-to-Container” communication that often stymies developers new to the Docker ecosystem. In a standard Docker setup, the container is wrapped in a layer of Network Address Translation (NAT) that makes it difficult to reach services sitting on the developer’s physical host or the wider corporate VPN. To bridge this gap, we often utilize the extra_hosts parameter within our docker-compose configuration, which effectively injects entries into the container’s /etc/hosts file. This allows us to map a friendly internal domain name, like services.internal.corp, directly to the IP address of the host machine or the VPN gateway. By explicitly defining these routes, we bypass the limitations of Docker’s isolated bridge and enable the Lucee engine to reach out to the web services that house our production data. This architectural “handshake” between the containerized Lucee instance and the physical network is the secret sauce that transforms a basic dev box into a high-fidelity replica of the production ecosystem.

Deep Dive: Consuming Internal Web Services via CFScript

With the network and security infrastructure in place, we can finally focus on the implementation layer: the CFScript that handles the data exchange. In a modern Lucee in a Box setup, I favor a service-oriented architecture where a dedicated DataService.cfc handles all interactions with the internal network. Using the http service in CFScript, we can construct requests that include the necessary authentication headers, such as JWT tokens or API keys, required by the internal production data services. The beauty of this approach is that the CFScript remains agnostic of the container’s physical location; as long as the Docker networking layer is correctly mapping the service URL to the internal network, the cfhttp call proceeds as if it were running on a native server. This allows us to maintain a clean, readable codebase that utilizes the latest CFScript features, such as cfhttp(url=targetURL, method="GET", result="local.apiResponse"), while the heavy lifting of network routing is handled by the Docker daemon.

The real power of this integration is realized when we use these internal web services to populate our local MariaDB instance with a “snapshot” of production-like data. Rather than dealing with massive, cumbersome database dumps that can compromise data privacy, we can write an initialization script in CFScript that queries the internal web services for the specific datasets required for a given task. This script can then parse the returned JSON and perform a series of queryExecute() commands to populate the local MariaDB container. This “just-in-time” data strategy ensures that the developer is always working with relevant, fresh data without the security risks associated with a direct connection to the production database. By leveraging the containerized Lucee instance as a smart bridge between internal network services and local storage, we create a development environment that is not only isolated and secure but also incredibly data-rich and performant.

Environment Variable Injection: The CFConfig and CommandBox Synergy

To achieve a truly “hands-off” configuration within a Lucee in a Box environment, we must move away from the manual web-based administrator and toward a purely scripted setup. This is where the combination of CommandBox and the CFConfig module becomes indispensable. By using a .cfconfig.json file or environment variables prefixed with LUCEE_, we can define our MariaDB datasource connections, internal web service endpoints, and mail server settings without ever clicking a button in the Lucee UI. In a professional workflow, this means the docker-compose.yml file serves as the master controller, injecting credentials and network paths directly into the Lucee engine at runtime. For instance, by setting LUCEE_DATASOURCE_MYDB as an environment variable, the containerized engine automatically constructs the connection to the MariaDB container, ensuring that our CFScript-based queryExecute() calls have a reliable target the moment the server is healthy.

This approach is particularly powerful when dealing with the internal web services that provide our production data. Since these services often require specific API keys or internal proxy settings, we can store these sensitive values in an .env file that is excluded from our Git repository. When the container starts, these values are mapped into the Lucee process, allowing our CFScript logic to access them via system.getEnv(). This ensures that our local development environment remains a mirror of our production logic while maintaining a strict separation of concerns between the application code and the infrastructure-specific secrets. By automating the configuration layer, we eliminate the risk of manual setup errors and ensure that every developer on the team can spin up a fully functional, networked-aware Lucee instance in a single command.

Advanced Networking: Bridged Access to Production-Proxy Services

The final piece of the Lucee in a Box puzzle involves fine-tuning the Docker network to handle the high-latency or high-security requirements of internal web services. When our CFScript makes a request to a service that pulls from a production database, we are often traversing multiple layers of internal routing, including VPNs and load balancers. To optimize this, we can configure our Docker bridge network to use specific MTU (Maximum Transmission Unit) settings that match our corporate network’s infrastructure, preventing packet fragmentation that can lead to mysterious request timeouts. Furthermore, by utilizing Docker’s aliases within the network configuration, we can simulate the production URL structure locally. This means our CFScript can call https://api.internal.production/ both in the dev container and the live environment, with Docker handling the redirection to the appropriate internal service endpoint based on the environment context.

Beyond simple connectivity, we must also consider the performance of these data-heavy web service calls. In a containerized environment, I often implement a caching layer within Lucee that stores the JSON payloads returned from our internal services into the local MariaDB instance or a RAM-based cache. By using CFScript’s cachePut() and cacheGet() functions, we can significantly reduce the load on our internal network and the production database proxy. This “lazy-loading” strategy allows us to develop complex features with the speed of local data access while still maintaining the accuracy of production-sourced information. This architectural decision—balancing live service integration with local persistence—represents the pinnacle of the Lucee in a Box philosophy, providing a development experience that is as fast as it is faithful to the real-world environment.

Conclusion: The Future of Scalable CFML Development

Adopting a “Lucee in a Box” strategy is more than just a trend in containerization; it is a fundamental shift toward professional-grade, reproducible engineering. By strictly defining our environment through docker-compose.yml, automating our security through SSL injection in the Dockerfile, and utilizing CFScript to bridge the gap between internal web services and local MariaDB storage, we create a stack that is resilient to “configuration drift.” This setup allows us to treat our development servers as ephemeral, disposable assets that can be rebuilt at a moment’s notice to match evolving production requirements. As the Lucee ecosystem continues to mature, the ability to orchestrate these complex data flows within a containerized boundary will remain the hallmark of a high-performing development team, ensuring that we spend less time debugging infrastructure and more time writing the logic that drives our applications forward.

Call to Action

If this post sparked your creativity, don’t just scroll past. Join the community of makers and tinkerers—people turning ideas into reality with 3D printing. Subscribe for more 3D printing guides and projects, drop a comment sharing what you’re printing, or reach out and tell me about your latest project. Let’s build together.

D. Bryan King

Sources

• Lucee Official Documentation: Lucee Docker Images
• Ortus Solutions: CommandBox Docker Documentation
• NIST SP 800-190: Application Container Security Guide
• Docker Documentation: Bridge Network Driver and Architecture
• IANA: Service Name and Transport Protocol Port Number Registry
• MITRE CWE-601: URL Redirection to Untrusted Site (Internal Service Security)
• Docker Engine: Dockerfile Reference and Best Practices
• CFConfig: Environment Variable Integration for Lucee
• CIS Benchmarks: Docker Community Edition Benchmark
• IETF RFC 7519: JSON Web Token (JWT) for Internal Service Auth
• Wireshark User Guide: Analyzing Internal Network Traffic
• Oracle Java SE Security: Standard Algorithm Names (TLS Support for Lucee)

Disclaimer:

The views and opinions expressed in this post are solely those of the author. The information provided is based on personal research, experience, and understanding of the subject matter at the time of writing. Readers should consult relevant experts or authorities for specific guidance related to their unique situations.

Related Posts

Rate this:

#ai #agentic and #microservices systems both need instrumentation. Combine them like #rockbot, and you _really_ need good metrics to identify issues before they become real problems!

https://blog.lhotka.net/2026/03/11/Tracking-Agent-Metrics

#ai #agentic and #microservices systems both need instrumentation. Combine them like #rockbot, and you _really_ need good metrics to identify issues before they become real problems! blog.lhotka.net/2026/03/11/T...

Tracking Agent Metrics

Building the backbone for something local…
that’s about to scale global 🚀
Real-time. AI-powered. Microservices deep.
War-ready from day one.

Stay tuned.
#SystemDesign #ScalableArchitecture #Microservices #AIDriven #BuildingInPublic #StartupMode #DevGrind