Когда генератор нагрузки замирает вместе с сервером 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. 🔗 Статья на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1101598/

🪨 Прод начинается там, где заканчивается магия Наши эксперты Михаил Поливаха и Евгений Сулейманов выступили с двумя практическими разборами для JVM Dev. • Евгений показал, как Redis сначала спасает latency, а потом незаметно начинает влиять на консистентность, права доступа, релизы и отказоустойчивость. Внутри Spring Boot, PostgreSQL, код, метрики и проблемы, которые обычно приходят уже после фразы «давайте просто добавим кэш». 🤩 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE • Михаил разобрал Spring Data JDBC на примере open-source проекта Axelix. Как проектировать агрегаты, не портить доменную модель и при этом не проигрывать в производительности. 🤩 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE Приятного просмотра!

😶 Java упала до первого лога. Виноват AOT-кэш Docker-образ собрали на процессоре с AVX или SVE. JDK 25 сохранила CPU-специфичные адаптеры в AOT-кэш, а затем попыталась выполнить их на машине без этих инструкций. Результат получился на удивление нативным для Java-приложения — SIGILL. В статье разбираем путь от ~AdapterBlob в крэш-логе до бага в OpenJDK. А ещё показываем, как собрать переносимый multi-arch образ, сохранить ускорение старта и не играть в лотерею с процессорами CI-раннеров. 🔗 Статья на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1100616/