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.

hibernate-validator-logo

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

docker-logo

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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Embarquer Jetty dans une web app

jetty-logoUne fois le développement d’une application web terminé, vient le moment (douloureux ou non) de son installation sur un serveur. En général, plusieurs pré-requis sont nécessaires : JRE, serveur d’application, base de données … Aujourd’hui, Docker et/ou des outils comme Ansible et Puppet facilitent le provisionning du middleware. Néanmoins, il est possible de simplifier encore davantage cette phase d’installation. Des applications comme Sonar et Jenkins le font depuis des années : packager l’application avec son propre conteneur de Servlets et sa propre base de données. Afin de pouvoir déployer des applications les plus légères possibles, les architectures micro-services poussent dans ce sens. Et c’est d’ailleurs ce que proposent des frameworks comme Play Framework et Spring Boot. Ce dernier permet en effet de créer un JAR exécutable démarrant au choix un Tomcat ou un Jetty.

Ce billet  explique pas à pas comment embarquer un conteneur Jetty dans sa propre application. Nul besoin d’utiliser Spring ou Scala.

Pour distribuer votre web app, vous aurez le choix entre :

  1. une archive ZIP contenant JARs, scripts shells et fichiers de configuration.
  2. ou un unique JAR auto-exécutable

Le packaging est assuré par différents plugins Maven.

Disposer d’une JVM et le seul pré-requis. Sachant qu’OpenJDK est installé sur la plupart des distributions Linux, ce n’est pas nécessairement une contrainte. Seule la version de Java devra être vérifiée avec soin. Lire la suite

Plugin exit pour LogStash

logstashCe billet a pour objectif de vous présenter un cas d’usage du plugin exit pour LogStash.
Une utilisation répandue de LogStash consiste à alimenter Elasticsearch à partir de fichiers de logs.
Extensible via un mécanisme de plugins, LogStash sait gérer plusieurs types de source et plusieurs types de destinations.
Une utilisation alternative de LogStash consiste à l’utiliser comme batch d’indexation. Le fichier à indexer a une fin. Et l’utilisateur souhaite que LogStash s’arrête une fois les données importées.

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Notes de migration vers JSF 2 et Richfaces 4

JBoss Richfaces LogoDébut 2014, j’ai étudié la faisabilité technique d’une migration de JSF 1.2 + Richfaces 3.3 vers JSF 2.1 + Richfaces 4.3 sans changer de serveur d’application.
Notre serveur JBoss 5.1 EAP étant certifié JavaEE 5, la première difficulté consistait à désinstaller l’implémentation Mojarra de JSF 1.2 embarquée dans JBoss. Cette opération est le pré-requis à l’installation de la version de JSF de son choix. Cette dernière aura alors pour unique contrainte d’être compatible avec le moteur de Servlet 2.5 sur lequel repose JBoss Web.
Plus classique, la seconde difficulté consistait à monter les versions de JSF et de Richfaces d’une application existante.
J’ai arrêté mon étude après avoir migré le premier écran de cette application. Ayant conservé quelques notes, je me suis dit qu’elles pourraient intéresser certains ou certaines d’entre vous.
Ce billet commence par expliquer comment désinstaller JSF 1.2, se poursuit par le déploiement du Showcase de Richfaces 4.3.5 dans JBoss 5.1 EAP et se termine par la mise à disposition de mes notes de migration.
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Plusieurs JBoss Messaging pour une même base

Ce billet ne devrait intéresser que les développeurs Java ou administrateurs JBoss en charge de la configuration de JBoss Messaging, le broker JMS intégré aux versions  4.3 et 5.x du serveur d’application JBoss EAP.
Pour fil conducteur, prenons l’exemple d’une application Java EE déployée dans un pseudo cluster  JBoss où, par choix d’architecture technique, chaque serveur JBoss est autonome. A ce titre, les sessions HTTP ne sont pas partagées entre les différents serveurs JBoss ; le répartiteur de charge fonctionne en affinité de session De plus, chaque serveur dispose de ses propres files JMS (clustering JBoss Messaging non mis en œuvre). Les messages JMS sont persistés dans une base de données, Oracle dans notre cas.
La persistance des messages peut se faire de 2 manières :

  1. Utiliser un schéma Oracle différent pour chaque serveur JBoss du cluster
  2. Utiliser le même schéma pour tous les serveurs JBoss du cluster

JBoss Messaging supportant le multi-tenancy, cet article explique comment mettre en œuvre la 2ième solution.

Architecture JBoss Messaging
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Memory Leak du client CXF

Les tests de charge d’une nouvelle fonctionnalité m’a récemment permis de détecter un comportement inattendu de CXF s’apparentant à une fuite mémoire. Fusion de Celtix et de XFire, le framework CXF propose une implémentation cliente et serveur de web services SOAP et REST. Le comportement suspect concerne la partie cliente d’un web service SOAP avec pièce-jointes.

Les symptômes ont été observés dans les conditions suivantes. Un tir de charge avec JMeter simule l’upload de fichiers de 4 Mo. Trente utilisateurs connectés simultanément uploadent des fichiers PDF. D’une durée de 5mn, le scénario fonctionnel mettant en jeu l’upload de fichiers est réitéré pendant 3h. A l’issu du tir, aucune erreur technique ou fonctionnelle n’est remontée. Par contre, l’analyse de l’empreinte mémoire est suspecte : non seulement cette nouvelle fonctionnalité a nécessité davantage de mémoire que lors des tirs précédents, mais surtout : la mémoire n’est jamais libérée, même après l’expiration des sessions utilisateurs.

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