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import io.javalin.Javalin; public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { var app = Javalin.create(/*config*/) .get("/", ctx -> ctx.result("Hello World")) .start(7070); } } import io.javalin.Javalin fun main() { val app = Javalin.create(/*config*/) .get("/") { ctx -> ctx.result("Hello World") } .start(7070) }
jsoniter (json-iterator) is fast and flexible JSON parser available in Java and Go. Good deal of the code is ported from dsljson, and jsonparser. Faster, Much Faster! Traditional JSON parsers are slow. Jsoniter Java version could be 3x times faster than jackson/gson/fastjson. If you are doing a lot of log processing or number crunching, but stuck with JSON, you definitely need to consider dsl-json
What is it? Flogger is a fluent logging API for Java. It supports a wide variety of features, and has many benefits over existing logging APIs. Come for more self-documenting log statements: logger.atInfo().withCause(exception).log("Log message with: %s", argument); Benefits While some users prefer “fluency” as a style, this is not what the argument for Flogger rests on. Flogger offers these key,
Recently I’ve been working on a project where the execution time of short-lived JVM workloads is a critical factor in overall system performance. This isn’t a particularly common type of workload for the JVM, which is usually long-lived apps that allow HotSpot profiling and optimising to do a really amazing job of speeding your code up. In our processes only a small handful of methods were run oft
HotSpot JavaVM のベクトル化変換 最近の HotSpot JavaVM はスカラー演算の繰り返し処理をベクトル化し SIMD 命令に変換する最適化を行っています (SIMD とは何ぞやという話は後半参照)。実際に最適化が効くコードで試してみたところ 1.5～2.8 倍程度の速度向上が見られたので、大量の演算処理を行う (GPGPU に頼らない) Java ライブラリでうまく使うことが出来れば有効な最適化手段になるかもしれません。 HotSpot の SIMD 最適化は Superword-Level Parallelism (SLP) に基づいています (以降この最適化は SLP と呼びます)。元々この論文は時代を反映して SIMD 未対応の画像・音声処理をコンパイラやランタイムのレイヤーで SIMD を利用する命令に変換することを目的としていましたが、これは SIMD 命令
Red Hat Enterprise Linux 8.8 and 9.2 leverage Intel’s 5th Gen of features including higher cpu count, faster DDR5 memory, larger 3rd level caches, improved interprocessor bandwidth, and complete implementation of Intel’s Advanced Matrix Extensions. Included in this blog are two new Dell SAP HANA BW...
5 Things You Didn’t Know About Synchronization in Java and Scala Practically all server applications require some sort of synchronization between multiple threads. Most of the synchronization work is done for us at the framework level, such as by our web server, DB client or messaging framework. Java and Scala provide a multitude of components to write solid multi-threaded applications. These incl
Indeed では Java 7 から Java 8 へ移行しています。 (現段階では、移行は完了しております。）段階にわけて移行しており、まず Java 7でコンパイルされたバイナリを JRE 8 （Java 8 の実行環境）で実行するところから始めました。一度に全てを切り替えてしまうのではなく、いくつかのカナリアテストアプリを使用して、どんな問題が見つかりそうか様子を見ました。 私たちは、求人検索のウェブアプリを一つ目のカナリアテストとして選びました。昨年の 5 月に、私たちは本番環境にある 1 件の求人検索サーバーを JRE 8 に切り替えました。何も問題なく、 QA 環境で JRE 8 を数週間使用していましたが、本番環境をJRE 8 に切り替えたところ、システム負荷は 5 （通常のレベル） から 20 （異常なレベル）まであがりました。進める前に、まず修正が必要なくらいはっきりと
システムに障害が発生すると、ビジネスが止まってしまうなどの影響はもちろん、場合によっては社会問題にまで発展してしまうこともある。そんな障害を未然に防ぐためにも、テストは重要な工程の一つだ。Javaシステム開発の現場では静的解析ツールとして「FindBugs」が使われていることが多いが、同ツールでは検出できないバグがある。そこでFindBugsをより効果的に活用するため、テクマトリックス株式会社が提唱するのが「Jtest」との併用だ。なぜ、併用を推奨するのか。また、静的解析を効果的に行うコツとは何か。同社の天久慎介氏に話をうかがった。 Java対応静的解析・単体テストツール「Jtest」 関連記事 JUnitの単体テストを30秒で作成！ 工数削減への近道は「Jtest」を使った単体テストの高速化 テクマトリックス株式会社 システムエンジニアリング事業部 ソフトウェアエンジニアリング技術部 ソ
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