Tester unitairement une application Java

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Un récent 13-14 m’a donné l’occasion de partager ma vision des tests unitaires avec mes collègues, qu’ils soient développeurs Java ou chefs de projet.

Au cours de cette présentation, j’ai essayé de répondre à des questions qui font régulièrement débat : « Qu’est-ce qu’un test unitaire ? A quoi çà sert ? Que dois-je tester ? ». Tester n’est pas facile. Cela demande un apprentissage. Heureusement, il existe des bonnes pratiques et des outils. J’y ai notamment présenté ceux faisant parti de notre stack technique : JUnit, Mockito, DbUnit et Spring Test.

Des exemples de code ont illustré cette présentation dont voici librement le support :


Spring Core 4.2 Certification Mock Exam

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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

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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

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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

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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.

elasticon-patis-2015-keynote

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Docker file de la database MusicBrainz

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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.fm, The 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

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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

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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

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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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