I have 32GB free disk space. And have 64GB swap (mostly unused) and 32GB RAM (10GB are reserved for VRAM).
Shouldn't the large swap partition be sufficient to store the #hibernate data?
Your Quarkus app might be doing way more database calls than you think.
N+1 queries are easy to miss. Hibernate Statistics makes them visible.
In this article:
- count real queries
- detect N+1 early
- fail tests on regressions
https://www.the-main-thread.com/p/hibernate-statistics-quarkus-n-plus-one-detection-java
PayU is hiring Lead Software Engineer - Java
🔧 #java #springboot #hibernate #aws #azure #gcp #techlead
🌎 Bangalore, India
⏰ Full-time
🏢 PayU
Job details https://jobsfordevelopers.com/jobs/lead-software-engineer-java-at-payu-com-nov-18-2024-9caad3?utm_source=mastodon.world&utm_medium=social&utm_campaign=posting
#jobalert #jobsearch #hiring
Распараллеливаем процесс вставки данных в PostgreSQL при помощи Spring с сохранением атомарности всей операции
Распараллеливаем процесс вставки данных в PostgreSQL при помощи Spring с сохранением атомарности всей операции Разработчики часто сталкиваются с проблемами производительности своих систем. Один из привычных способов ускорить медленный бизнес-процесс — распараллелить его. Это почти всегда работает: чем больше потоков обслуживают задачу, тем быстрее она выполняется. Но когда речь заходит о вставке данных в PostgreSQL, возникает проблема: распараллеливание действительно ускоряет операцию, но ломает ее атомарность. Данные начинают появляться в таблице частями. Для многих бизнес-процессов это неприемлемо — нужно, чтобы вся пачка данных становилась доступной одновременно. В этой статье расскажу о том, как сделать вставку данных одновременно многопоточной и атомарной.

Разработчики часто сталкиваются с проблемами производительности своих систем. Один из привычных способов ускорить медленный бизнес-процесс — распараллелить его. Это почти всегда работает: чем больше...
#JPA skaliert – wenn man’s richtig macht. Julius Mischok zeigt, welche Patterns in Produktion versagen und welche Alternativen du früh im Design bedenken solltest.
Lerne, wie du JPA für echte Lasten optimierst: https://javapro.io/de/high-speed-jpa/
Ever had a release where nothing “broke”—but the app suddenly got slower? @AdsChosen shows how to protect your codebase from creeping query regressions using expectations in tests.
Learn the exact annotations & workflow: https://javapro.io/2026/01/29/houston-we-have-problems-with-the-queries/
#Java #Frameworks #JPA #Hibernate
Hibernate with Panache Next just landed in Quarkus main.
One API.
Blocking + reactive unified.
Stateless sessions.
Type-safe @Find queries validated at build time.
This is a real shift in how we build persistence layers in Java.
I built a full bookstore REST API to show:
• Managed vs stateless sessions
• Reactive repositories
• What breaks under load
Full hands-on deep dive:
https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-panache-next-jakarta-data-hibernate
Offset Pagination Is Lying to You: Build Real Infinite Scroll with Quarkus
https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-cursor-pagination-infinite-scroll
Most teams rely on database encryption and think they’re done.
That’s not how attackers work.
In this article I show how to do field-level encryption in Java, directly at the ORM layer, using Quarkus, Hibernate, PostgreSQL, and Vault.
Sensitive fields are encrypted before they ever hit the database.
Search still works. Code stays clean.
Hands-on. End to end. Production-focused.
https://www.the-main-thread.com/p/field-level-encryption-java-quarkus-hibernate-vault
#Java #Quarkus #Security #Hibernate #PostgreSQL #Vault #DevOps