Spring Core 4.2 Certification Mock Exam

spring-pro-certFour years ago, I’ve published a first mock exam for the Spring Core 3.0 Certification. Encouraged by Michael and Alan, I’ve updated this free mock exam for the Spring Professional certification based on the Spring Core 4.2 course.

According to the Core Spring 4.2 Certification Study Guide, 3 new topics have been added to the Spring Core 4.2 mock exam: REST, Microservices and Spring Cloud. They replace older topics: JMX, JMS and Remoting.

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Les dessous du Framework Spring

Chaque jour, de nombreux développeurs utilisent le framework Spring pour l’injection de dépendances et la gestion des transactions. Majeures, ces 2 fonctionnalités ne nécessitent pas un gros effort d’apprentissage. Pour autant, leurs mises en œuvre par le framework est complexe. Par curiosité intellectuelle, mais également afin d’éviter certains pièges et de profiter pleinement des capacités de Spring, il est intéressant de comprendre les mécanismes internes du framework qu’on utilise au quotidien : cycle de vie d’un bean, proxy, intercepteur, post-processeur, fabrique de beans, hiérarchie de contextes, portée
Les slides de cette présentation ont pour objectif de vous les introduire.

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Formatez votre code

editorconfig-stickersLors du démarrage d’un projet sur lequel plusieurs développeurs vont être amenés à travailler, se pose très tôt la question des styles et règles de formatage à appliquer au code. En effet, afin de pouvoir comparer l’historique des révisions d’un fichier, une bonne pratique veut que l’on ne change pas les règles de formatage au cours de route. Si tel était le cas, les changements importants seraient noyés par les changements d’indentations et autres retours à la ligne.
Parmi les normes de développements d’une entreprise ou d’un projet Open Source, un chapitre couvre généralement les règles de formatage. C’est par exemple le cas du guide de style de code du projet Spring Framework. Ces règles peuvent également être définies au sein d’un outil de qualimétrie comme SonarQube. Chaque violation de règle entraine alors un défaut.
Ce billet propose 2 solutions permettant à des développeurs IntelliJ, Spring Tools Suite (STS) et Eclipse de travailler ensemble.

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Tout sur le Elastic{ON} Tour Paris 2015

Sur les 12 représentations mondiales, la 3ième date de la tournée européenne de la conférence Elastic{ON} a eu lieu le 5 novembre 2015 à Paris.

Invité par la société Adelean, j’ai pu y participé. Pour toutes celles et ceux qui n’ont pas eu cette chance, ce billet me permet de vous faire partager cette journée.

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Docker file de la database MusicBrainz

docker-logoLorsqu’on développe dans son coin une démo basée sur une nouvelle techno, il est fréquent d’avoir besoin de données de tests. Soit on se les construit à la main, soit on en récupère sur Internet. Le mouvement Open Data et les API mises à disposition par les grands du Web permettent de récupérer des données en temps réel. Dans les conférences, nombre de démos live utilisent les API de Twitter ou de Github. Ces données sont généralement formatées en JSON. Une connexion réseau est alors nécessaire.

Dans le cadre d’une série d’articles sur Elasticsearch et AngularJS, j’ai eu le besoin d’indexer des données de manière offline. Cherchant une source de donnée musicale, j’ai opté pour MusicBrainz qui, à l’instar d’IMDb pour le cinéma, est une plateforme ouverte collectant des méta-données sur les artistes, leurs albums et leurs chansons puis les mettant à disposition du publique. Cette plateforme est composée d’une base de données relationnelles et d’une interface web permettant d’effectuer des recherches, de consulter les données et de participer à l’enrichissement de la base. Last.fmThe Guardian ou bien encore la BBC s’interfacent avec MusicBrainz.

Dans l’article Elastifiez la base MusicBrainz sur OpenShift, je proposais 2 méthodes pour installer la base de données : récupérer une VM ou un dump de la base PostgreSQL. Dans les 2 cas, la procédure d’installation demandait une intervention humaine.
Ce billet vous en propose une 3ième : automatiser l’installation de base de données à l’aide de Docker. Après quelques lignes de commande et un peu de patience le temps de l’import du dump PostgreSQL, vous pourrez vous connecter localement à la base musicale contenant des données à jour.

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Hibernate Validator 5 sur un conteneur de Servlet 2.5

Implémentation de référence de Bean Validation 1.1, Hibernate Validator 5.x requière une implémentation d’Unified Expression Language respectant la JSR-341 (correspond aux EL 2.2).
EL 2.2 étant apparue avec Java EE 6, il n’est donc pas possible d’utiliser Hibernate Validator 5 dans un serveur d’application Java EE 5 et un conteneur de servlets 2.5. C’est pourquoi Hibernate Validator 5 ne fonctionne pas avec Tomcat 6.

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Essayer et vous tomberez au runtime sur l’exception suivante :
NoSuchMethodError: javax.el.ExpressionFactory.newInstance()Ljavax/el/ExpressionFactory)

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Benchmark de frameworks de mapping objet

logo-java-performanceCe billet a pour origine un commentaire posté dans mon précédent billet et dans lequel Laurent demandait un retour d’expérience sur l’utilisation de frameworks Java de mapping objet vers objet tels Dozer ou ModelMapper.

Dans l’architecture d’une applicative n-tiers, une couche de mapping objet / objet peut intervenir à plusieurs niveaux :

  1. En entrée ou en sortie d’un web service SOAP afin de convertir en objet métier les DTO générés à partir du WSDL, ou inversement.
  2. Entre la couche de présentation et la couche de services métiers lorsque la première expose des DTO et la seconde travaille avec des objets métiers.
  3. Entre la couche de services métiers et la couche d’accès aux données afin de mapper les entités persistances en objets métiers.

Dans le premier exemple, le développeur n’a guère le choix. Dans les 2 autres, il s’agit d’un choix d’architecture.
L’introduction d’une couche de mapping n’est pas un choix à prendre à la légère : ayant pour objectif de découpler les couches, elle complexifie l’application et peut détériorer ses performances. Le choix d’en introduire une et d’utiliser un framework pour faciliter sa mise en œuvre n’est pas non plus évident.

Ce billet est découpé en 2 parties :

  1. Une première dressant les avantages et les inconvénients d’utiliser Dozer par rapport à une approche manuelle,
  2. et une seconde présentant les résultats d’un micro-benchmark comparant plusieurs frameworks : Dozer, Orika, Selma, MapStruct et ModelMapper.

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Check-list revue de code Java

clean_code_logoRéaliser des revues de code est une activité que je pratique régulièrement sur les projets que j’encadre techniquement. De manière général, elles se déroulent sur le poste du développeur. Ce dernier me présente ses derniers changements, justifie ses choix et m’explique ses difficultés. En fonction de son expérience sur le projet, la périodicité des revues varie d’1 fois par jour à 2 fois par mois.
Les améliorations à apporter sont réalisées en séance en pair programming ou bien consignées directement dans le code à l’aide d’un TODO. Je profite de ces moments privilégiés pour expliquer et/ou échanger autour des règles de coding et d’architecture logicielle.

Dans le cadre de l’externalisation du développement d’une application, les revues de code se pratiquent différemment. En effet, la livraison du code intervient souvent après un long effet tunnel. Dès le début des développements, les développeurs doivent connaître mes attentes. Ce billet a pour objectif de les formaliser de manière synthétique.
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Plateforme LAMP avec Docker Compose

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Afin de préparer la migration technique d’un site web, j’ai eu besoin de reconstruire un environnement à l’identique de la production.

Hébergé sur un serveur Linux, ce site est propulsé par Apache 2.2, PHP 5.6 et MySQL 5.5.
C’était l’occasion parfaite pour découvrir Docker. Une première étape consiste à décomposer cette plateforme LAMP en conteneurs Docker ayant chacun leur responsabilité. Voici les 3 conteneurs identifiés :

  1. site : conteneur Apache et PHP sur lequel les pages PHP du site sont déployées
  2. database : conteneur MySQL hébergeant la base de données utilisée par les pages PHP
  3. phpmyadmin : conteneur dédié à l’outil d’administration de base de données phpMyAdmin

Pour orchestrer le démarrage des conteneurs, gérer leur configuration et définir leurs interactions, l’utilisation de l’outil Docker Compose paraissait évidente.

Dans ce billet, vous trouverez le fichier docker-compose correspondant, un Dockerfile personnalisant l’image officielle php:5.6-apache, les lignes de commandes démarrant les conteneurs sous MacOSX et alimentant la base à partir d’un script SQL.

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Personnaliser Spring Batch Admin

spring-batch-admin-screenshotPour rappel, Spring Batch Admin est une console de supervision des traitements par lots implémentés avec Spring Batch. En plus d’un frontal web, elle offre une API JSON et expose des métriques via JMX.
Bien que dépendant du projet Spring Batch, Spring Batch Admin dispose de son propre repo GitHub et de son propre cycle de vie. Cet article se base sur la version 2.0.0.M1 sortie en janvier 2015.
Développé en Spring MVC et composé de 3 JARs, Spring Batch Admin peut aussi bien être intégrée dans une application existante que déployée dans son propre WAR.

Ouvert aux extensions, Spring Batch Admin a tout pour devenir un véritable serveur de batchs : monitoring, chargement et mise à jour à chaud de la configuration des jobs, ordonnancement, exécution de jobs sur réception de fichiers …
En 3 ans, c’est la seconde fois que je suis amené à personnaliser Spring Batch Admin. Le manuel de référence fourmille d’explications. Ce billet recense quelques informations complémentaires qui, je l’espère, pourront vous être utiles :

  • Transformer Spring Batch Admin en une application auto-exécutable embarquant sa propre base de données et son propre conteneur de servlet
  • Personnaliser l’interface d’admin
  • Adapter les templates FreeMarker au besoin métier
  • Exécuter un job suite à la réception d’un fichier
  • Router un message en fonction du résultat de l’exécution d’un job
  • Ajouter un contrôleur REST

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