9º aniversario del blog

Ya han pasado nueve años desde que el sábado 6 de febrero del 2010 cree un blog, El blog de pico.dev, que fue el precedente de Blog Bitix cambio motivado por pasar de Blogger a Octopress con GitHub Pages y posteriormente con Hugo.

Dicen que las bitácoras o blogs están en decadencia por las redes sociales como Twitter u otras formas de compartir contenido como los podcast que son más cálidos por la voz humana que los fríos blogs y vídeos de YouTube dinámicos más útiles en ciertos casos que los estáticos blogs, otras formas son a través de LinkedIn o Facebook. Sin embargo, y a pesar de todo creo que los blogs son una de las mejores formas de compartir contenido simplemente por el hecho de que es un contenido indexable por los buscadores cosa que ni los podcast ni los vídeos de YouTube cumplen en la misma medida a los cuales se llega por recomendación y no por búsqueda.

Log de SQLs y de SQLs lentas en MySQL y PostgreSQL

La información generalmente y en la mayoría de los casos es de las cosas más importantes de una aplicación. Para guardarla se suelen emplear bases de datos relacionales por sus propiedades de consistencia, transaccionalidad y propiedades ACID aunque más recientemente se ha popularizado otros sistemas no SQL como Redis o Mongo para diferentes casos de uso.

Dos de las bases de datos relacionales más usadas son PostgreSQL y MySQL. El rendimiento de una aplicación en buena parte depende del acceso a la base de datos relacional. Por ello conviene saber cuáles, cuántas consultas se están lanzando al servidor y el tiempo tardan, además suele ser útil monitorizar especialmente las consultas que consideramos lentas al superar cierto umbral de tiempo. Con la información de que consultas, cuantas y las lentas se toman tomar acciones asegurar el buen funcionamiento del sistema, para mejorar el rendimiento de la aplicación optimizando las consultas lentas u optimizando la aplicación para que realice menos consultas al servidor de base de datos si es que hay un problema de 1+N típico en las librerías ORM como Hibernate.

Convertir un JSON a objetos y objetos a JSON con JSON-B, Gson y Jackson en Java

Continuando la serie de pequeños artículos sobre cómo procesar JSON después de ver anteriormente otras dos formas, Generar, procesar y modificar documentos JSON con JSON-P en Java y Usar expresiones JSONPath para extraer datos de un JSON en Java, en este artículo hay una tercera.

En las dos primeras si los datos son muchos o son todos la tarea de recuperar los datos uno a uno requiere una buena cantidad de código. Dado que un JSON no son nada más que valores, arrays y mapas utilizando la estructuras de datos equivalentes de Java se puede hacer una correspondencia entre los datos del JSON a objetos POJO siguiendo ciertas convenciones.

Conferencia BilboStack 2019

La octava edición de la BilboStack sigue fiel a su cita en el calendario a finales de enero como en anteriores ocasiones. Tampoco cambia el formato de cuatro presentaciones en dos tracks simultáneos y de ser únicamente de media jornada a la mañana par disfrutar a la tarde del networking, comida y de Bilbao para aquellos que así quieran y aprovechar el viaje si se viene de fuera. Tampoco cambia el recinto como en la edición anterior de el Palacio Euskalduna, con un aforo bastante amplio aún así las entradas han llegado a agotarse y no han quedado prácticamente sitios libres en la sala A3.

Usar expresiones JSONPath para extraer datos de un JSON en Java

Para tratar JSON en Java hay varias alternativas una de ellas es utilizar la API de bajo nivel JSON-P, otra es JSON-B que requiere construir una o varias clases de Java a las que hacer la correspondencia entre el JSON y los objetos Java. Otra alternativa es utilizar expresiones o selectores que seleccionen los datos de JSON de forma similar a como se puede hacer con XPath para el caso de XML o jQuery con los elementos de HTML.

Reproducir audio y música MIDI y sampled (wav, mp3, ogg) con Java y FFmpeg

En la API de Java en el paquete javax.sound.sampled hay unas pocas clases que permiten reproducir archivos de música o sonidos y en el paquete java.sound.midi contiene clases para la música o sonidos digitales o sintetizados. Los tipos de archivos de música o sonidos soportados son wav, au, aif para los archivos sampled, y archivos midi para los digitales. Nativamente Java con las clases incluidas en el JDK no puede reproducir varios formatos de archivo de sonido populares como mp3 u ogg.

Generar, procesar y modificar documentos JSON con JSON-P en Java

Los servicios que ofrecen una API REST normalmente emplean JSON como formato para intercambiar datos tanto en las peticiones como en las respuestas. En Java hay varias formas de generar y procesar JSON para obtener los datos que contiene.

Una de las formas estándar es usando la especificación JSON-P que convierte un JSON a una estructura de objetos Java que representan los datos del JSON como son los objetos Json, JsonObject, JsonArray, JsonString o JsonNumber. Esta API permite convertir una cadena de texto en formato JSON a objetos de la API y una jerarquía de objetos de la API a una cadena.

Comandos para compilar código fuente y ejecutar programas Java

Aún recuerdo cuando empecé a programar con el lenguaje Java sobre el año 1997 que la compilación y ejecución del código la hacía manualmente con los comandos javac java y jar en un máquina Intel Pentium a 120 Mhz con tan solo 8 MiB, más tarde 32 MiB, con Windows 95 y Java 1.2, momento en el que ni siquiera había un IDE ni las herramientas de construcción modernas como Maven y Gradle, había que descargar manualmente las librerías de dependencias en forma de archivos jar que se requiriesen. Luego con JBuilder como IDE este se encargaba de realizar la compilación y ejecución y no hacía falta utilizar estos comandos directamente.

Acceder a hojas de cálculo de Google Docs mediante API desde una aplicación Java

Google ofrece numerosos productos de desarrollo que permiten automatizar tareas e realizar integración con servicios, aplicaciones y documentos de Google creando un programa con un lenguaje de programación. Las API que ofrece Google desde Drive, Sheets, Sides, GMail, Calendar, Contacts, Street View, AdSense, Analytics, Youtube, Speech y muchos más.

• Google API Client Libraries
• Google API Client Libraries, Java

Para acceder a los servicios mediante APIs hay que obtener unas credenciales. Un ejemplo es el siguiente usando un API key para acceder a una hoja de cálculo compartida para cualquier usuario que tenga el enlace o identificativo del documento en Google Drive. Cada servicio de Google ofrece una API distinta según su contexto y datos que maneja.

Las contraseñas e información sensible en el código fuente o bytecode de Java no son seguras

En Java el código fuente se compila a una representación en bytecode independiente de la arquitectura del procesador y sistema operativo donde posteriormente se ejecuta. Este bytecode es un formato binario pero que puede ser descompilado fácilmente con la herramienta javap incluida en el propio JDK o examinado su contenido simplemente con un editor de texto hexadecimal. Con estas herramientas es fácil ver las instrucciones del programa para la máquina virtual y los caracteres de las cadenas que fueron incluidas en el código fuente.

Hemeroteca #14

Casi 9 años publicando de forma constante un artículo a la semana, dos artículos algunas semanas. Durante casi está década creo que ha habido pocas semanas en las que no he publicado. Este último años no ha sido distinto, el siguiente espero… espero que sea parecido o mejor ahora que tengo mi propio equipo personal que he estado mucho tiempo esperando hasta que fuese comercializado, un Intel NUC Bean Canyon del que en este semestre he publicado un artículo con de su desempaquetado junto con otros artículos del monitor BenQ PD2700Q y teclado ratón pero también comentando las opciones que he barajado.

Permitir o denegar tráfico de red con el firewall UFW en GNU/Linux

Un cortafuegos o firewall hace que un sistema sea más seguro analizando todo el tráfico de red que se recibe y envía impidiéndolo o permitiéndolo según las reglas que se hayan definido. Aunque los routers con los que nos conectamos a internet también hacen la función de firewall es aconsejable instalar un cortafuegos en cada sistema, sobre todo en sistemas portátiles que podemos conectar a redes WIFI ajenas a las que pueden conectarse al mismo tiempo otros muchos usuarios que desconocemos.

Exponer las métricas de Hystrix en Grafana con Prometheus de una aplicación Spring Boot

Hystrix es una implementación del patrón circuit breaker para hacer que un servicio sea tolerante fallos cuando aquellos que utiliza fallan. Es conveniente tener una herramienta de monitorización para conocer el estado del sistema y actuar pronto o conocer si el comportamiento del sistema es diferente al hacer algún cambio. Hystrix proporciona varios datos como el número de peticiones realizadas, cuantas han fallado o cual es el estado del patrón circuit breaker. Prometheus es una herramienta de monitorización que recoge las métricas de los servicios de forma periódica y las almacena para una consulta posterior, Grafana es otra herramienta de monitorización que permite visualizar en gráficas las métricas almacenadas en Prometheus y observar los valores a lo largo del tiempo.

Monitorizar procesos que realizan lectura o escritura al almacenamiento en GNU/Linux

Hoy día los precios de los SSD son asequibles y a cada mes que pasa su coste por GB se reduce de forma significativa, son mucho más rápidos que un disco duro mecánico y es una de las mejores mejoras que se le pueden hacer a un ordenador para aumentar el rendimiento si el problema es la tasa de transferencia del almacenamiento. El sistema se inicia mucho más rápido, en segundos en vez de minutos, y las aplicaciones también tardan mucho menos en cargarse. Cambiar a un SSD significa aumentar el rendimiento notablemente y parecer que se tiene equipo nuevo.

Monitorizar una aplicación Java de Spring Boot con Micrometer, Prometheus y Grafana

Los proyectos de Spring no son tan conservadores como Java EE o ahora Jakata EE y se desarrollan a una velocidad mayor cubriendo de forma más temprana las necesidades de los programadores según evolucionan las tecnologías y se adoptan nuevos modelos de arquitectura.

Con el advenimiento de los microservicios, contenedores, la nube y aplicaciones autocontenidas Spring se ha adaptado con proyectos como Spring Boot y Spring Cloud. En el asunto que ocupa este artículo de métricas con la versión 2 de Spring Boot se ha adoptado Micrometer como librería para proporcionar las métricas.