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Revisiting Java's Checked Exceptions: An Underappreciated Type Safety Feature

洪 民憙 (Hong Minhee) @hongminhee@hackers.pub

Despite their bad reputation in the Java community, checked exceptions provide superior type safety comparable to Rust's Result<T, E> or Haskell's Either a b—we've been dismissing one of Java's best features all along.

Introduction

Few features in Java have been as consistently criticized as checked exceptions. Modern Java libraries and frameworks often go to great lengths to avoid them. Newer JVM languages like Kotlin have abandoned them entirely. Many experienced Java developers consider them a design mistake.

But what if this conventional wisdom is wrong? What if checked exceptions represent one of Java's most forward-thinking features?

In this post, I'll argue that Java's checked exceptions were ahead of their time, offering many of the same type safety benefits that are now celebrated in languages like Rust and Haskell. Rather than abandoning this feature, we should consider how to improve it to work better with modern Java's features.

Understanding Java's Exception Handling Model

To set the stage, let's review how Java's exception system works:

  • Unchecked exceptions (subclasses of RuntimeException or Error): These don't need to be declared or caught. They typically represent programming errors (NullPointerException, IndexOutOfBoundsException) or unrecoverable conditions (OutOfMemoryError).

  • Checked exceptions (subclasses of Exception but not RuntimeException): These must either be caught with try/catch blocks or declared in the method signature with throws. They represent recoverable conditions that are outside the normal flow of execution (IOException, SQLException).

Here's how this works in practice:

// Checked exception - compiler forces you to handle or declare it
public void readFile(String path) throws IOException {
    Files.readAllLines(Path.of(path));
}

// Unchecked exception - no compiler enforcement
public void processArray(int[] array) {
    int value = array[array.length + 1]; // May throw ArrayIndexOutOfBoundsException
}

The Type Safety Argument for Checked Exceptions

At their core, checked exceptions are a way of encoding potential failure modes into the type system via method signatures. This makes certain failure cases part of the API contract, forcing client code to explicitly handle these cases.

Consider this method signature:

public byte[] readFileContents(String filePath) throws IOException

The throws IOException clause tells us something critical: this method might fail in ways related to IO operations. The compiler ensures you can't simply ignore this fact. You must either:

  1. Handle the exception with a try-catch block
  2. Propagate it by declaring it in your own method signature

This type-level representation of potential failures aligns perfectly with principles of modern type-safe programming.

Automatic Propagation: A Hidden Advantage

One often overlooked advantage of Java's checked exceptions is their automatic propagation. Once you declare a method as throws IOException, any exception that occurs is automatically propagated to the caller without additional syntax.

Compare this with Rust, where you must use the ? operator every time you call a function that returns a Result:

// Rust requires explicit propagation with ? for each call
fn read_and_process(path: &str) -> Result<(), std::io::Error> {
    let content = std::fs::read_to_string(path)?;
    process_content(&content)?;
    Ok(())
}

// Java automatically propagates exceptions once declared
void readAndProcess(String path) throws IOException {
    String content = Files.readString(Path.of(path));
    processContent(content); // If this throws IOException, it's automatically propagated
}

In complex methods with many potential failure points, Java's approach leads to cleaner code by eliminating the need for repetitive error propagation markers.

Modern Parallels: Result Types in Rust and Haskell

The approach of encoding failure possibilities in the type system has been adopted by many modern languages, most notably Rust with its Result<T, E> type and Haskell with its Either a b type.

In Rust:

fn read_file_contents(file_path: &str) -> Result<Vec<u8>, std::io::Error> {
    std::fs::read(file_path)
}

When calling this function, you can't just ignore the potential for errors—you need to handle both the success case and the error case, often using the ? operator or pattern matching.

In Haskell:

readFileContents :: FilePath -> IO (Either IOException ByteString)
readFileContents path = try $ BS.readFile path

Again, the caller must explicitly deal with both possible outcomes.

This is fundamentally the same insight that motivated Java's checked exceptions: make failure handling explicit in the type system.

Valid Criticisms of Checked Exceptions

If checked exceptions are conceptually similar to these widely-praised error handling mechanisms, why have they fallen out of favor? There are several legitimate criticisms:

1. Excessive Boilerplate in the Call Chain

The most common complaint is the boilerplate required when propagating exceptions up the call stack:

void methodA() throws IOException {
    methodB();
}

void methodB() throws IOException {
    methodC();
}

void methodC() throws IOException {
    // Actual code that might throw IOException
}

Every method in the chain must declare the same exception, creating repetitive code. While automatic propagation works well within a method, the explicit declaration in method signatures creates overhead.

2. Poor Integration with Functional Programming

Java 8 introduced lambdas and streams, but checked exceptions don't play well with them:

// Won't compile because map doesn't expect functions that throw checked exceptions
List<String> fileContents = filePaths.stream()
    .map(path -> Files.readString(Path.of(path))) // Throws IOException
    .collect(Collectors.toList());

This forces developers to use awkward workarounds:

List<String> fileContents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new UncheckedIOException(e); // Wrap in an unchecked exception
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

3. Interface Evolution Problems

Adding a checked exception to an existing method breaks all implementing classes and calling code. This makes evolving interfaces over time difficult, especially for widely-used libraries and frameworks.

4. Catch-and-Ignore Anti-Pattern

The strictness of checked exceptions can lead to the worst possible outcome—developers simply catching and ignoring exceptions to make the compiler happy:

try {
    // Code that might throw
} catch (Exception e) {
    // Do nothing or just log
}

This is worse than having no exception checking at all because it provides a false sense of security.

Improving Checked Exceptions Without Abandoning Them

Rather than abandoning checked exceptions entirely, Java could enhance the existing system to address these legitimate concerns. Here are some potential improvements that preserve the type safety benefits while addressing the practical problems:

1. Allow lambdas to declare checked exceptions

One of the biggest pain points with checked exceptions today is their incompatibility with functional interfaces. Consider how much cleaner this would be:

// Current approach - forced to handle or wrap exceptions inline
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

// Potential future approach - lambdas can declare exceptions
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map((String path) throws IOException -> Files.readString(Path.of(path)))
    .collect(Collectors.toList());

This would require updating functional interfaces to support exception declarations:

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R, E extends Exception> {
    R apply(T t) throws E;
}

2. Generic exception types in throws clauses

Another powerful enhancement would be allowing generic type parameters in throws clauses:

public <E extends Exception> void processWithException(Supplier<Void, E> supplier) throws E {
    supplier.get();
}

This would enable much more flexible composition of methods that work with different exception types, bringing some of the flexibility of Rust's Result<T, E> to Java's existing exception system.

3. Better support for exception handling in functional contexts

Unlike Rust which requires the ? operator for error propagation, Java already automatically propagates checked exceptions when declared in the method signature. What Java needs instead is better support for checked exceptions in functional contexts:

// Current approach for handling exceptions in streams
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e); // Lose type information
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

// Hypothetical improved API
List<String> contents = filePaths.stream()
    .mapThrowing(path -> Files.readString(Path.of(path))) // Preserves checked exception
    .onException(IOException.class, e -> logError(e))
    .collect(Collectors.toList());

4. Integration with Optional<T> and Stream<T> APIs

The standard library could be enhanced to better support operations that might throw checked exceptions:

// Hypothetical API
Optional<String> content = Optional.ofThrowable(() -> Files.readString(Path.of("file.txt")));
content.ifPresentOrElse(
    this::processContent,
    exception -> log.error("Failed to read file", exception)
);

Comparison with Other Languages' Approaches

It's worth examining how other languages have addressed the error handling problem:

Rust's Result<T, E> and ? operator

Rust's approach using Result<T, E> and the ? operator shows how propagation can be made concise while keeping the type safety benefits. The ? operator automatically unwraps a successful result or returns the error to the caller, making propagation more elegant.

However, Rust's approach requires explicit propagation at each step, which can be more verbose than Java's automatic propagation in certain scenarios.

Kotlin's Approach

Kotlin made all exceptions unchecked but provides functional constructs like runCatching that bring back some type safety in a more modern way:

val result = runCatching {
    Files.readString(Path.of("file.txt"))
}

result.fold(
    onSuccess = { content -> processContent(content) },
    onFailure = { exception -> log.error("Failed to read file", exception) }
)

This approach works well with Kotlin's functional programming paradigm but lacks compile-time enforcement.

Scala's Try[T], Either[A, B], and Effect Systems

Scala offers Try[T], Either[A, B], and various effect systems that encode errors in the type system while integrating well with functional programming:

import scala.util.Try

val fileContent: Try[String] = Try {
  Source.fromFile("file.txt").mkString
}

fileContent match {
  case Success(content) => processContent(content)
  case Failure(exception) => log.error("Failed to read file", exception)
}

This approach preserves type safety while fitting well with Scala's functional paradigm.

Conclusion

Java's checked exceptions were a pioneering attempt to bring type safety to error handling. While the implementation has shortcomings, the core concept aligns with modern type-safe approaches to error handling in languages like Rust and Haskell.

Copying Rust's Result<T, E> might seem like the obvious solution, but it would represent a radical departure from Java's established paradigms. Instead, targeted enhancements to the existing checked exceptions system—like allowing lambdas to declare exceptions and supporting generic exception types—could preserve Java's unique approach while addressing its practical limitations.

The beauty of such improvements is that they'd maintain backward compatibility while making checked exceptions work seamlessly with modern Java features like lambdas and streams. They would acknowledge that the core concept of checked exceptions was sound—the problem was in the implementation details and their interaction with newer language features.

So rather than abandoning checked exceptions entirely, perhaps we should recognize them as a forward-thinking feature that was implemented before its time. As Java continues to evolve, we have an opportunity to refine this system rather than replace it.

In the meantime, next time you're tempted to disparage checked exceptions, remember: they're not just an annoying Java quirk—they're an early attempt at the same type safety paradigm that newer languages now implement with much celebration.

What do you think? Could these improvements make checked exceptions viable for modern Java development? Or is it too late to salvage this controversial feature? I'm interested in hearing your thoughts in the comments.

Read more →
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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 저는 Nix를 쓰고 있습니다. 한동안 Haskell 안쓰고있다가 오랜만에 돌아왔더니 다들 Nix 쓰고있어서 그냥 따라 쓰는 상태입니다. Nix가 해결하려는 문제와 방향은 공감하지만, Haksell + Nix가 막 엄청 좋은지는 잘 모르겠는 상태에요.

Nix로 그냥 GHC랑 Cabal, Stack 버전만 잡고 나머지는 Cabal, Stack 등의 기존 하스켈 툴링에 맡기는 방법이 있고, 또 Nix가 패키지 다운받아서 빌드하는 역할까지 대신해버리는 방법이 있는데, 제가 쓰고 있는 방법은 후자입니다.

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@arkjunJuntai Park 아… 그럼 Threads의 주제는 ActivityPub 상에서 마크업이 되진 않는 것 같네요. Threads 내부에서만 활용 가능한 기능인가 봅니다. 참고로 이찬진 님의 해당 글은 Activity Streams 객체로 아래와 같이 표현되고 있습니다:

{
  "id": "https://threads.net/ap/users/17841400639660143/post/17976118301827877/",
  "type": "Note",
  "content": "<p>이제 스레드의 &#039;주제(Topic)&#039; 기능을 &#039;해시태그&#039;라고 부를 수 없겠네요. <br /><br />게시물 작성 화면에서 &#039;해시태그&#039;를 의미하는 &#039;#&#039; 버튼이 없어졌고 대신 &#039;주제 추가&#039; 버튼이 들어갔습니다. <br /><br />물론 전에 &#039;해시태그&#039;와 비슷하게 보일 때에도<br /><br />- 게시물에 하나 밖에 쓸 수 없었고<br />- 태그에 스페이스를 쓸 수 있었고<br />- &#039;#&#039;이 없었으니<br /><br />정확하게 해시태그는 아니었지만 이제는 입력하는 방법도 그렇고 표시되는 위치도 그렇고 확실히 &#039;주제&#039; 기능이라고 불러야겠네요.<br />#스레드 개선</p>",
  "published": "2025-03-20T18:35:52-07:00",
  "contentMap": {
    "ko": "<p>이제 스레드의 &#039;주제(Topic)&#039; 기능을 &#039;해시태그&#039;라고 부를 수 없겠네요. <br /><br />게시물 작성 화면에서 &#039;해시태그&#039;를 의미하는 &#039;#&#039; 버튼이 없어졌고 대신 &#039;주제 추가&#039; 버튼이 들어갔습니다. <br /><br />물론 전에 &#039;해시태그&#039;와 비슷하게 보일 때에도<br /><br />- 게시물에 하나 밖에 쓸 수 없었고<br />- 태그에 스페이스를 쓸 수 있었고<br />- &#039;#&#039;이 없었으니<br /><br />정확하게 해시태그는 아니었지만 이제는 입력하는 방법도 그렇고 표시되는 위치도 그렇고 확실히 &#039;주제&#039; 기능이라고 불러야겠네요.<br />#스레드 개선</p>"
  },
  "attributedTo": "https://threads.net/ap/users/17841400639660143/",
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    "https://www.w3.org/ns/activitystreams"
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      "name": "Photo by 이차지 on March 20, 2025. 사람 1명, 화면 및 문구: '10:26 취소 새로운 스레드 베타 베타·페디버스에공유합니다. 페디버스메 공유합니 chanjin65 chanjin650>7 이>주제추7 스레드에추가 누구에게나답글및인용허용 인용허용 N ㅂ 2 天 世 3 C 4 ٦ 5 人 6 Η ㅔ ㅁ니ㅇ리ㅎ 2 ᄒ @ ١ ᄏ ㅏ E 天 ㅍ T AAA 123 간격 AH KIy'의 Twitter 스크린샷일 수 있음.",
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  ]
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  1. 처음 써 보는 조용한 공개. 조용한 공개는 일반 공개와 뭐가 다를까. 연합 우주에는 올라가지 않는 거려나?
  2. 블스 연동을 했는데 hackers.pub 프로필에 쓴 텍스트가 블스 프로필로는 다 옮겨지지 않는다. 글자 수 제한이 있는 걸까요.
  3. 앱 지면을 무슨 아마존처럼 탐험하며 여기도 광고 넣을 수 있겠다! 저기도! 하는 흐름에 현기증이 난다. 이게 우리 회사 임원인지 사모펀드인지⋯.
  4. 마라톤 행사만 끝나고 나면 이것저것 해 보고 싶은 게 많은데.
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C++ 표준화 위원회(WG21)에게 C++의 원 저자인 비야네 스트롭스트룹Bjarne Stroustrup이 보낸 메일이 이번 달 초에 본인에 의해 공개된 모양이다. C++가 요즘 안전하지 않은 언어라고 열심히 얻어 맞고 있는 게 싫은지 프로파일(P3081)이라고 하는 언어 부분집합을 정의하려고 했는데, 프로파일이 다루는 문제들이 아주 쉬운 것부터 연구가 필요한 것까지 한데 뒤섞여 있어 구현이 매우 까다롭기에 해당 제안이 적절하지 않음을 올해 초에 가멸차게 까는 글(P3586)이 올라 오자 거기에 대한 응답으로 작성된 것으로 보인다. 더 레지스터의 표현을 빌면 "(본지가 아는 한) 스트롭스트룹이 이 정도로 강조해서 말하는 건 2018년 이래 처음"이라나.

여론은 당연히 호의적이지 않은데, 기술적인 반론이 대부분인 P3586과는 달리 해당 메일은 원래 공개 목적이 아니었음을 감안해도 기술적인 얘기는 쏙 빼 놓고 프로파일이 "코드를 안 고치고도 안전성을 가져 갈 수 있다"는 허황된 주장에 기반해 그러니까 프로파일을 당장 집어 넣어야 한다고 주장하고 있으니 그럴 만도 하다. 스트롭스트룹이 그렇게 이름을 언급하지 않으려고 했던 러스트를 굳이 들지 않아도, 애당초 (이 또한 계속 부정하고 싶겠지만) C++의 주요 장점 중 하나였던 강력한 C 호환성이 곧 메모리 안전성의 가장 큰 적이기 때문에 프로파일이 아니라 프로파일 할아버지가 와도 안전성을 진짜로 확보하려면 코드 수정이 필수적이고, 프로파일이 그 문제를 해결한다고 주장하는 건 눈 가리고 아웅이라는 것을 이제는 충분히 많은 사람들이 깨닫지 않았는가. 스트롭스트룹이 허황된 주장을 계속 반복하는 한 C++는 안전해질 기회가 없을 듯 하다.

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Mastodon이나 Misskey 등에서 민감한 내용으로 지정한 단문의 내용이나 첨부 이미지는 이제 Hackers' Pub에서 뿌옇게 보이게 됩니다. 마우스 커서를 가져다 대면 또렷하게 보이게 됩니다. 다만, Hackers' Pub에서 쓰는 단문을 민감한 내용으로 지정하는 기능은 없습니다. (아마도 앞으로도 없을 것 같습니다.)

Hackers' Pub 타임라인에 뜬 민감한 내용으로 지정된 단문. 내용이 뿌옇게 나와서 보이지 않는다.Hackers' Pub 타임라인에 뜬 민감한 내용으로 지정된 단문. 마우스 커서를 가져다 대면 뿌옇던 내용이 또렷하게 보인다.
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Got an interesting question today about 's outgoing design!

Some users noticed we create separate queue messages for each recipient inbox rather than queuing a single message and handling the splitting later. There's a good reason for this approach.

In the , server response times vary dramatically—some respond quickly, others slowly, and some might be temporarily down. If we processed deliveries in a single task, the entire batch would be held up by the slowest server in the group.

By creating individual queue items for each recipient:

  • Fast servers get messages delivered promptly
  • Slow servers don't delay delivery to others
  • Failed deliveries can be retried independently
  • Your UI remains responsive while deliveries happen in the background

It's a classic trade-off: we generate more queue messages, but gain better resilience and user experience in return.

This is particularly important in federated networks where server behavior is unpredictable and outside our control. We'd rather optimize for making sure your posts reach their destinations as quickly as possible!

What other aspects of Fedify's design would you like to hear about? Let us know!

A flowchart comparing two approaches to message queue design. The top half shows “Fedify's Current Approach” where a single sendActivity call creates separate messages for each recipient, which are individually queued and processed independently. This results in fast delivery to working recipients while slow servers only affect their own delivery. The bottom half shows an “Alternative Approach” where sendActivity creates a single message with multiple recipients, queued as one item, and processed sequentially. This results in all recipients waiting for each delivery to complete, with slow servers blocking everyone in the queue.

Coming soon in 1.5.0: Smart fan-out for efficient activity delivery!

After getting feedback about our queue design, we're excited to introduce a significant improvement for accounts with large follower counts.

As we discussed in our previous post, Fedify currently creates separate queue messages for each recipient. While this approach offers excellent reliability and individual retry capabilities, it causes performance issues when sending activities to thousands of followers.

Our solution? A new two-stage “fan-out” approach:

  1. When you call Context.sendActivity(), we'll now enqueue just one consolidated message containing your activity payload and recipient list
  2. A background worker then processes this message and re-enqueues individual delivery tasks

The benefits are substantial:

  • Context.sendActivity() returns almost instantly, even for massive follower counts
  • Memory usage is dramatically reduced by avoiding payload duplication
  • UI responsiveness improves since web requests complete quickly
  • The same reliability for individual deliveries is maintained

For developers with specific needs, we're adding a fanout option with three settings:

  • "auto" (default): Uses fanout for large recipient lists, direct delivery for small ones
  • "skip": Bypasses fanout when you need different payload per recipient
  • "force": Always uses fanout even with few recipients
// Example with custom fanout setting
await ctx.sendActivity(
  { identifier: "alice" },
  recipients,
  activity,
  { fanout: "skip" }  // Directly enqueues individual messages
);

This change represents months of performance testing and should make Fedify work beautifully even for extremely popular accounts!

For more details, check out our docs.

What other optimizations would you like to see in future Fedify releases?

Flowchart comparing Fedify's current approach versus the new fan-out approach for activity delivery.

The current approach shows:

1. sendActivity calls create separate messages for each recipient (marked as a response time bottleneck)
2. These individual messages are queued in outbox
3. Messages are processed independently
4. Three delivery outcomes: Recipient 1 (fast delivery), Recipient 2 (fast delivery), and Recipient 3 (slow server)

The fan-out approach shows:

1. sendActivity creates a single message with multiple recipients
2. This single message is queued in fan-out queue (marked as providing quick response)
3. A background worker processes the fan-out message
4. The worker re-enqueues individual messages in outbox
5. These are then processed independently
6. Three delivery outcomes: Recipient 1 (fast delivery), Recipient 2 (fast delivery), and Recipient 3 (slow server)

The diagram highlights how the fan-out approach moves the heavy processing out of the response path, providing faster API response times while maintaining the same delivery characteristics.
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그동안 동료들한테 Cursor 쓰자고했는데 그들이 오소독스 Emacs 매니아들이란 문제가 있었다.

작년에 Nix로 nvidia gpu 지원까지 포함해서 구축해놓은 k3s 클러스터에다가, 오늘 아침에 1시간만에 aider로 쓸수있게 DeepSeek R1을 띄웠고 한번 써보자고 했다. 최근에 한 것 중 가장 가성비 좋은 작업인듯 하다.

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대-AI 시대가 열렸으면 내가 낯선 언어라도 린터, 컴파일러만 잘 되어 있으면 그걸로 피드백 줘서 PoC 하나 뚝딱할 수 있겠지? 싶어서 ReScript로 쇼기 만들어보고 있는데 아쉽게도 LLM 친구들이 ReScript를 잘 못한다

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문제가 생겼는데 이렇게 하면 다음과 같이 하독(haddock)으로 만든 라이브러리 문서를 볼 때 WSL에서 브라우저를 열 수 없다.

cabal haddock --open

이럴 때는 다음과 같은 옵션을 이용해서 문서 배포용 압축 파일을 만들고 그것을 macOS 로컬로 다운 받아 열면 된다.

cabal haddock --for-hackage

그나저나 하독이 만들어주는 문서 페이지 너무 깔끔하고 좋다.

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We're considering adding custom background task support to 1.5.0.

Want to use Fedify's worker system for your own background tasks? We're exploring ways to let you register and process custom tasks alongside jobs.

Check out the proposal: https://github.com/fedify-dev/fedify/issues/206.

Key considerations:

  • Should this be part of Fedify's scope?
  • Quick API extension vs complete worker architecture redesign
  • Integration with existing task queue systems

We'd love to hear your thoughts! Do you need this feature? How would you use it? Share your feedback in the issue thread.

We've been working on adding custom background task support to as planned for version 1.5.0. After diving deeper into implementation, we've realized this is a more substantial undertaking than initially anticipated.

The feature would require significant API changes that would be too disruptive for a minor version update. Therefore, we've decided to postpone this feature to Fedify 2.0.0.

This allows us to:

  • Design a more robust and flexible worker architecture
  • Ensure better integration with existing task queue systems
  • Properly document the new APIs without rushing

We believe this decision will result in a more stable and well-designed feature that better serves your needs. However, some smaller improvements from our work that don't require API changes will still be included in Fedify 1.5.0 or subsequent minor updates.

We appreciate your understanding and continued support.

If you have specific use cases or requirements for background task support, please share them in our GitHub issue. Your input will help shape this feature for 2.0.0.

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Patch releases for versions 1.0.21, 1.1.18, 1.2.18, 1.3.14, and 1.4.7 are now available. These updates address two important bugs across all supported release lines:

  1. Fixed a WebFinger handler bug that prevented matching acct: URIs with port numbers in the host. Thanks to @revathskumarRevath S Kumar :javascript: for reporting and debugging the bug!
  2. Resolved server errors that occurred when invalid URLs were passed to the base-url parameter of followers collections.

We recommend all users upgrade to these latest patch versions for improved stability and federation compatibility.

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  1. IT 관련 관심 있는 주제 아무거나 골라서 3~5분 정도 발표하는 자리가 생겼는데 fediverse 와 small web 중 뭘로 할지 아직도 고민중.
  2. Swift만 8년을 쓰다가 정말 간만에 html/css 쓰려니까 작업 속도가 굼벵이가 따로 없다. 이것만큼은 나도 주니어. GitHub Pages 쓰면서 jekyll 이 익숙해져서 일단은 개인 블로그도 jekyll 로 만들었는데 요즘은 Hugo가 대세라는 것 같아 언젠가는 찍먹을 해 볼지도.
  3. 폴더 내의 모든 파일에 대해 단어 replace 하기 : sed -i '' -e 's/old_word/new_word/g' *
  4. 누가 iOS 개발 어떻냐고 물어볼 때마다 "애플이 만든 프로그램 위에 애플이 만든 언어로 코드를 짜서 애플이 제작한 기기 위에 동작하는 모바일 앱을 만들 건데 그게 애플이 관리하는 마켓 심사를 통과해야 하는 게 참으로 문제"라고 우스갯소리처럼 말해 왔는데 돌이켜보면 그건 내 직군에 대한 꽤 근본적인 불만이었는지도. URL만 있으면 누구나 어디서든 접속할 수 있는 웹의 힘이 막강하다고 느낀다. 진작 이쪽으로 사이드 프로젝트 파 볼 걸 그랬나? 싶고. 누군가는 모바일의 힘을 더 크게 생각하겠지만⋯.
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  1. IT 관련 관심 있는 주제 아무거나 골라서 3~5분 정도 발표하는 자리가 생겼는데 fediverse 와 small web 중 뭘로 할지 아직도 고민중.
  2. Swift만 8년을 쓰다가 정말 간만에 html/css 쓰려니까 작업 속도가 굼벵이가 따로 없다. 이것만큼은 나도 주니어. GitHub Pages 쓰면서 jekyll 이 익숙해져서 일단은 개인 블로그도 jekyll 로 만들었는데 요즘은 Hugo가 대세라는 것 같아 언젠가는 찍먹을 해 볼지도.
  3. 폴더 내의 모든 파일에 대해 단어 replace 하기 : sed -i '' -e 's/old_word/new_word/g' *
  4. 누가 iOS 개발 어떻냐고 물어볼 때마다 "애플이 만든 프로그램 위에 애플이 만든 언어로 코드를 짜서 애플이 제작한 기기 위에 동작하는 모바일 앱을 만들 건데 그게 애플이 관리하는 마켓 심사를 통과해야 하는 게 참으로 문제"라고 우스갯소리처럼 말해 왔는데 돌이켜보면 그건 내 직군에 대한 꽤 근본적인 불만이었는지도. URL만 있으면 누구나 어디서든 접속할 수 있는 웹의 힘이 막강하다고 느낀다. 진작 이쪽으로 사이드 프로젝트 파 볼 걸 그랬나? 싶고. 누군가는 모바일의 힘을 더 크게 생각하겠지만⋯.
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오랜만에 소프트웨어 프로그래머로 일하고 있는 고등학교 동창을 만나서 몇 시간 즐겁게 수다도 떨고 자극도 받고 왔다. 취미로 분산 데이터베이스를 만드는 등 자기 계발을 아주 열심히 하고 있어서 본받아야겠다고 생각했다.

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집에서 회사에 있는 WSL에 SSH로 접근하려고 삽질을 좀 했는데 결론만 적는다. 우선 구성은 다음 그림과 같다.

G macOS macOS Windows Windows macOS->Windows VPN WSL WSL Windows->WSL

이때 다음과 같이 하면 macOS에서 WSL에 SSH로 접근이 가능하다.

  • Windows에 SSH 서버 필요 없음
  • Windows에 netsh interface portproxy 명령어로 포트 프록시 이용
  • WSL에서 sshd_config 파일에 GatewayPorts yes 설정 필요

그리고 macOS의 Visual Studio Code에서 Remote - SSH 플러그인을 이용하면 macOS에서 쾌적하게(?) 회사 WSL에 접근해서 코딩할 수 있다.

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슬슬.... 계약도 끝이 보이고 해서 취업준비 모드로 들어가려고 하는데, 이미 꼬여버린 커리어니까 다시 새 출발한답시고 어떤 방향으로 진로를 잡을지 생각중이다. 당장은 웹개발 쪽으로 가는걸 지향하는데? 백/프론트 둘 다 해본 입장에서 백엔드로 갈지 프론트엔드로 갈지 애매한 입장이다. MLOps나 DevOps도 열려있긴 하다. 사실 다 찍먹해볼 수 있는 인공지능 잘 쓰는 회사에서 일하게 된다면 정말 좋을 것 같다.

취준 공부 전략은.... 당장 내가 써먹을 수 있는 방향으로 전이될 수 있는 방향으로 가는 것이 좋을 것 같다. 인공지능에 관심이 생기긴 했으니, 통계나 ML 관련 지식은 어느 정도 감잡을 정도로 곁다리로 공부는 할 것 같다. 메인 분야를 하나 잡고 준비하는게 베스트이긴 한데, 준비할 수 있는 시간은 많으니 메인 분야는 프론트엔드로 잡고 가지 않을까 싶다. 돈이 되는 개발을 하려면 프론트엔드로 가는게 맞더라는게 이리 구르고 저리 구르다가 내린 결론이다.

뭐부터 공부할지 우선순위 정하는 것도 역시 나한테 당장 도움이 되고 바로 써먹을 수 있는 것들 중심으로 가중치를 매겨야 할텐데, 소프트웨어 설계 전략, 추상화, 시스템 디자인, javascript 런타임, 웹 퍼포먼스 등등 주제는 다양하게 있고, roadmap.sh에서도 몇가지 키워드를 주워담고 있다. 지금 밥벌이하는 동안에는 프론트엔드가 중심인 풀스택의 관점에서 접근하게 될 것 같다. 풀스택이 힘든길이 되겠지만... 전반적인 사이클 한바퀴 돌리고 개발하는게 익숙하다.

개인 프로젝트를 만들면서 포폴을 만들어나갈 것 같은데, 밀어붙이고 싶은 스택은 Django/Vue/Flutter 정도? 사실은 어떤 스택이든 상관은 없다. 먹고사니즘을 위해서라면 뭐라도 해야지... 내가 좋아하는 것을 깊게 팔 수 있으면 베스트지만, 상황이 따라주지 않는다면 그냥 하던거나 깊게하면서 내가 좋아하는 기술에 지식이 전이될 수 있는 방향으로 깊게 파볼까 싶다.

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