Guilherme Biff Zarelli gbzarelli

Compact Object Headers (JEP 519): Eficiência, Impactos e Aplicações

( Artigo publicado em: https://medium.com/@guilherme.zarelli/java-25-compact-object-headers-jep-519-efici%C3%AAncia-impactos-e-aplica%C3%A7%C3%B5es-f7d6a7324621 )

1. Introdução

Compact Object Headers, introduzidos de forma experimental no Java 24 (JEP 450) e promovidos a recurso de produção no Java 25 (JEP 519), otimizam a representação dos metadados dos objetos na memória, reduzindo o tamanho do header e aumentando a eficiência de cache. Essa melhoria beneficia aplicações com milhões de objetos pequenos, reduzindo consumo de memória e pressão no GC, além de potencialmente melhorar latência e throughput.

2. Motivação

A sobrecarga de memória por objeto impacta diretamente aplicações que manipulam muitos objetos pequenos, como DTOs, eventos e modelos ricos. Com heap pressionado ou alta taxa de alocação, qualquer ganho por objeto reduz o impacto do coletor de lixo e melhora a localidade de dados.

Template Design Doc

Status: EM CONSTRUÇÃO

Objetivos

Descreva de forma clara os objetivos que desejamos alcançar com a solução proposta.
Exemplo: "Automatizar o fluxo de aprovação de pagamentos, reduzindo o tempo médio em 30%".

Critério	Arquitetura Simples (ex: MVC direto)	Arquitetura em Camadas / Hexagonal (ex: Clean Architecture)
Curva de aprendizado	Baixa. Rápida para novos devs entenderem.	Alta. Requer entendimento conceitual de camadas, dependências, DDD.
Velocidade de entrega inicial	Alta. Poucos artefatos, produtividade imediata.	Baixa. Estruturação e organização exigem mais tempo.
Complexidade do domínio	Funciona bem com domínios simples.	Brilha em domínios ricos, regras complexas, múltiplos atores.
Manutenção a longo prazo	Pode se degradar rápido sem disciplina.	Sustentável se bem aplicada. Refatorações são mais

Comparação dos Principais Garbage Collectors da JVM

Garbage Collector	Compactação e Fragmentação	STW (Stop-The-World)	Uso recomendado	Estrutura da Heap	Processos do GC	Trade-offs	Recursos Recomendados	Outros detalhes
Serial GC	✅ Compacta após Major GC ❌ Pode sofrer fragmentação antes da compactação	🔴 Alto (pausa total na coleta).	Aplicações pequenas com pouca alocação de memória.	Young Gen (Eden + Survivor) + Old Gen	Mark → Sweep → Compact	✅ Baixo consumo de memória ❌ STW muito longo	🔹 1 CPU Core 🔹 ≤ 1GB RAM	Usa uma única thread, causando longas pausas.
Parallel GC	✅ Compacta após Major GC ou Full GC ❌ Pode sofrer fragmentação antes da compactação	🔴 Alto (mas usa múlt

Configuração de Limit de CPU	Vantagens	Desvantagens	Quando Usar
Sem Limit de CPU	Permite que a JVM utilize todos os recursos disponíveis do nó, melhorando o desempenho e reduzindo contenção de CPU.	Pode causar concorrência com outras cargas de trabalho no cluster, levando a variações imprevisíveis de desempenho.	Recomendado para aplicações que requerem máximo desempenho e não competem por CPU com outras workloads.
Limit de CPU Definido	Garante que a aplicação não utilize mais CPU do que o estipulado, proporcionando maior previsibilidade e controle.	Pode causar throttling e reduzir a eficiência da JVM, especialmente para workloads de alto desempenho.	Útil para clusters compartilhados onde a CPU precisa ser alocada de forma controlada entre diferentes aplicações.

Escolha do Banco de Dados para o Serviço de Catálogo

Data: 07/01/2025
Status: Aprovado

Contexto:

Precisamos de um banco de dados para armazenar informações de produtos, incluindo descrições, preços e categorias. O sistema deve suportar um alto volume de consultas e permitir buscas eficientes.

Decisão:

(artigo recuperado do helpdev.com.br - criado em 08/2019)

Esse post vou abordar como realizar a instalação e configurações basicas do GitLab - CE , também como criar os executores de CI/CD para seu ambiente e mostrarei um caso prático de execução de uma pipeline . Não entrarei em detalhes sobre todas as coisas, pois a intenção é de uma documentação simples dos processos de instalação dessa ferramenta incrível;

É necessário para a execução do processo como um todo um ambiente linux com o Docker e docker-compose préviamente instalado, não vou abordar como realizar esses procedimentos nesse tutorial.

A instalação do Gitlab - CE é relativamente simples quando utilizamos o Docker, a seguir segue o compose já com algumas configurações de mapeamento de volumes e configuração de endereços, note que o IP representado no arquivo é da maquina local que estou realizando a configuração, caso tenha um domínio próprio basta subistituir, caso não tenha insira seu IP local.

Distribuição de eventos com Kafka e Webhook

(o projeto: https://github.com/gbzarelli/events-distribution-platform)

O projeto events-distribution-platform tem como intuito validar uma arquitetura que seja capaz de distribuir eventos utilizando o Kafka como plataforma de Streamming e notificar clientes via Webhooks.

Os webhooks serão cadastrados em uma base NoSQL baseado em filtros de tipo de eventos, assim cada usuário (associado a uma organização) poderia ter diferentes tipos de filtros para notificar diferentes endereços.

	import io.micrometer.core.instrument.Counter;
	import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
	import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
	import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
	import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
	import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
	import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
	import org.springframework.stereotype.Service;

	import java.util.Map;

	apiVersion: networking.k8s.io/v1
	kind: Ingress
	metadata:
	name: ingress-my-services
	namespace: my-services
	annotations:
	alb.ingress.kubernetes.io/actions.ssl-redirect: >
	{"Type": "redirect", "RedirectConfig": { "Protocol": "HTTPS", "Port": "443", "StatusCode": "HTTP_301"}}
	alb.ingress.kubernetes.io/certificate-arn: arn:aws:acm:us-east-1:xxxx:xxxxx
	alb.ingress.kubernetes.io/listen-ports: '[{"HTTP": 80}, {"HTTPS": 443}]'