#project_loom — Public Fediverse posts

Сравнение моделей конкурентности JVM языков: Kotlin coroutines, ZIO runtime и Clojure

Coroutine, Fiber, Virtual thread - это всё одно и то же? Или нет ? Или нет. А если под капотом всё равно JVM, почему нельзя просто везде включить virtual threads и успокоиться? Разберемся! Coroutine, Fiber, Virtual Thread ???

https://habr.com/ru/articles/1034938/

#Java #JVM #Kotlin #Clojure #ZIO #coroutines #virtual_threads #Project_Loom #thread_pools #concurrency

Сравнение моделей конкурентности JVM языков: Треды, Пулы и Structured Concurrency

Вы пробовали что-нибудь кроме new Thread() ? Конечно пробовали: Future ! И всё ?! Разберемся с разными моделями конкурентности в Java, Kotlin, Scala/ZIO и Clojure: у всех JVM под капотом, но подходы разные. Начнём с разбора тредов, пулов, virtual threads из Project Loom и Structured Concurrency. Дальше: корутины, fibers, ZIO runtime и Clojure. Узнать что есть кроме Java Threads

https://habr.com/ru/articles/1033894/

#Java #JVM #многопоточность #Thread #Thread_Pool #ExecutorService #Virtual_Threads #Project_Loom #Structured_Concurrency #Blocking_IO

Сравнение моделей конкурентности JVM языков: Треды, Пулы и Structured Concurrency

Вы пробовали что-нибудь кроме new Thread() ? Конечно пробовали: Future ! И всё ?! Разберемся с разными моделями конкурентности в Java, Kotlin, Scala/ZIO и Clojure: у всех JVM под капотом, но подходы разные. Начнём с разбора тредов, пулов, virtual threads из Project Loom и Structured Concurrency. Дальше: корутины, fibers, ZIO runtime и Clojure. Узнать что есть кроме Java Threads

https://habr.com/ru/articles/1033894/

#Java #JVM #многопоточность #Thread #Thread_Pool #ExecutorService #Virtual_Threads #Project_Loom #Structured_Concurrency #Blocking_IO

Сравнение моделей конкурентности JVM языков: Треды, Пулы и Structured Concurrency

Вы пробовали что-нибудь кроме new Thread() ? Конечно пробовали: Future ! И всё ?! Разберемся с разными моделями конкурентности в Java, Kotlin, Scala/ZIO и Clojure: у всех JVM под капотом, но подходы разные. Начнём с разбора тредов, пулов, virtual threads из Project Loom и Structured Concurrency. Дальше: корутины, fibers, ZIO runtime и Clojure. Узнать что есть кроме Java Threads

https://habr.com/ru/articles/1033894/

#Java #JVM #многопоточность #Thread #Thread_Pool #ExecutorService #Virtual_Threads #Project_Loom #Structured_Concurrency #Blocking_IO

[Перевод] Agentis Memory — Redis-совместимое хранилище со встроенным векторным поиском и локальными эмбеддингами

В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом. Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management. Вот про memory management и пойдёт речь.

https://habr.com/ru/articles/1018784/

#Redis #AI_agents #GraalVM #ONNX #embeddings #HNSW #Java_Vector_API #SIMD #Project_Loom #LLM

[Перевод] Agentis Memory — Redis-совместимое хранилище со встроенным векторным поиском и локальными эмбеддингами

В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом. Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management. Вот про memory management и пойдёт речь.

https://habr.com/ru/articles/1018784/

#Redis #AI_agents #GraalVM #ONNX #embeddings #HNSW #Java_Vector_API #SIMD #Project_Loom #LLM

[Перевод] Agentis Memory — Redis-совместимое хранилище со встроенным векторным поиском и локальными эмбеддингами

В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом. Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management. Вот про memory management и пойдёт речь.

https://habr.com/ru/articles/1018784/

#Redis #AI_agents #GraalVM #ONNX #embeddings #HNSW #Java_Vector_API #SIMD #Project_Loom #LLM

[Перевод] Agentis Memory — Redis-совместимое хранилище со встроенным векторным поиском и локальными эмбеддингами

В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом. Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management. Вот про memory management и пойдёт речь.

https://habr.com/ru/articles/1018784/

#Redis #AI_agents #GraalVM #ONNX #embeddings #HNSW #Java_Vector_API #SIMD #Project_Loom #LLM

Java на диете: 45 МБ RAM и старт за 1.4 с. Смертный приговор классическим JVM?

Когда я впервые увидел, как мой сервис на Spring Boot с Postgres, MongoDB и Kafka «съел» всего 45 МБ оперативной памяти, я почувствовал азарт. Азарт инженера, который нашёл способ обмануть систему. Я был заряжен Axiom NIK: его эффективностью, его агрессивной компиляцией и тем, как он превращает «жирный» корпоративный стек в изящный бинарник. Многие годы нам вдалбивали: «Java — это прожорливо!». Нам говорили: «Выдели 2 ГБ под микросервис, иначе JIT не прогреется». Забудьте об этом! Я провёл R&D, который ставит точку в спорах о прожорливости Java! Это не просто тесты. Это вскрытие! Смотреть результаты вскрытия

https://habr.com/ru/articles/1004874/

#java #axiom_nik #graalvm #native_image #spring_boot_3 #project_loom #оптимизация

Виртуальные потоки в Java: эволюция, практика, подводные камни

Привет! Меня зовут Денис, я руковожу группой R&D в Naumen Service Management Platform. В этой статье — разбор виртуальных потоков (VT) в Java: почему исторически обычные потоки упирались в I/O, как и зачем появились виртуальные потоки, что пошло не так в Java 21, что исправили в JDK 24–25, а также когда виртуальные потоки необходимы, а когда — лучше от них отказаться.

https://habr.com/ru/companies/naumen/articles/953262/

#виртуальные_потоки #java #jdk24 #jdk25 #project_loom #jep_491 #scoped_values #threadlocal #tomcat

Java Digest #22

Всем привет! 👋 👋 👋 👋 Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей , Арсений , Роман , Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом. В этом выпуске: дикая сторона Java — неожиданные трюки, которые работают. Узнаем, как переключение контекста убивает продуктивность и как с этим бороться. Разберем третью и четвертую части серии про HotSpot C2 JIT Compiler: измерим время компиляции, оптимизируем циклы и ускорим JIT. Посмотрим на свежие JEP и разберемся, какие новинки ждут нас в будущих версиях Java. Погрузимся в реальные проблемы миграции баз данных: транзакционные DDL, конфликты обновлений и правильные стратегии применения изменений. А в конце — большое видео на 2,5 часа про все ключевые фичи, которые появились в Java 22 и 23. Приятного прочтения!

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/888936/

#java #kotlin #minecraft #spring #jep #project_loom #project_valhalla

Как положить приложение 21 запросом* к /actuator/health

Уточнение для въедливых :) * 21 и более параллельным запросом в определённых условиях :) Привет, сегодня поговорим о подводных камнях использования виртуальных потоков в написанных на Java веб-приложениях. В статье описан случай из жизни, сперва поставивший в тупик, но оказавшийся не столь уж и запутанным, а причина и вовсе была известна и документирована.

https://habr.com/ru/articles/832568/

#java #java21 #project_loom #многопоточность #spring_boot #feign #virtual_threads

[Перевод] Эффективность Spring-приложений в рантайме. Текущее состояние дел и планы на будущее

Несмотря на то, что данная статья была опубликована более полугода назад, команда Spring АйО по-прежнему считает ее актуальной, важной и интересной. Себастьян Делойзе, контрибьютор Spring Framework, делится обзором усилий команды Spring по оптимизации эффективности приложений во время выполнения. Он рассматривает Virtual Threads, GraalVM Native Image, Project CRaC, Project Leyden и всё это в контексте Spring!

https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/824328/

#Spring #spring_boot #java #jvm #jdk #graal_vm #aot #virtual_threads #project_loom

Java Digest #9

Всем привет! 👋 👋 👋 Мы Java-разработчики Тинькофф: Константин , Андрей и Арсений. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки — и решили делиться этим не только с коллегами, но и со всем сообществом. Читать девятый выпуск

https://habr.com/ru/companies/tinkoff/articles/792310/

#java #jvm #spring #digest #project_loom

Java News Roundup: More Log4Shell Statements, Spring and Quarkus Updates, New Value Objects JEP

https://www.infoq.com/news/2021/12/java-news-roundup-dec20-2021/
#java_news roundup dec20 2021 #Development #Architecture_& Design #DevOps #Open_JDK #Quarkus #Java #JDK #Apache_Camel #Tika #JDK_19 #Hibernate_ORM #Project_Loom #JDK_18 #log4j