Михаил

1. Делаете контейнер с фронтом-балансировщиком (nginx или что-то подобное).
   
2. Запускаете второй контейнер с бэком, содержащий новую версию.
   
3. Новый контейнер подключается к балансировщику. Тут дальше возможны варианты - балансировщик автоматически начинает переводить траффик на новую версию. Или в каком-то соотношении. Или только тестовый трафик. Или переключаете балансировщик на новый контейнер вручную. Или... (в общем вариантов тут много). Идея в том, чтобы перейти в целевое состояние - запросы обрабатывает новый бэкэнд. На этом этапе старая и новая версия бэкэнда должны уметь работать параллельно, то есть часть запросов может обрабатываться старой версией, часть новой, что налагает на новую версию требование сохранения обратной совместимости со старой версией (в частности это ограничивает возможные изменения структуры БД). В любой момент, если новая версия заработала как-то не так, можно "вертать всё взад", то есть опустить контейнер с новой версией и вернуть весь трафик на старую.
   
4. Убедившись что новая версия работает стабильно, переводите с балансировщика весь трафик на новую и опускаете контейнер со старой версией, оставляя контейнер с новой единственным.
   

import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
 
public class Main {
 
    static class Task extends Thread {
 
        private final Queue<Integer> queue;
 
        public Task(Queue<Integer> queue) {
            this.queue = queue;
        }
 
        @Override
        public void run() {
            for (int i=0; i<=10; ++i) {
                queue.add(i);
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final BlockingQueue<Integer> queue1 = new ArrayBlockingQueue<Integer>(100);
        final BlockingQueue<Integer> queue2 = new ArrayBlockingQueue<Integer>(100);
 
        final Thread thread1 = new Task(queue1);
        thread1.start();
        final Thread thread2 = new Task(queue2);
        thread2.start();
 
        while(true) {
            System.out.println(queue1.take() + queue2.take());
        }
 
    }
}

1. Создать бота (статей множество)
   
2. Добавить его в канал
   
3. Узнать ID канала (бот получает его в своем сообщении, можно записать в лог, например)
   
4. Прописать ID канала боту в настройки
   
5. Написать боту логику: проверяй новые записи в БД каждые N минут. Если есть - отсылай сообщение в канал с данным ID
   
6. Готово
   

1. Главный плюс - переносимость. У нас есть VM и байт-код, работать это будет на любой платформе для которой есть VM. В частности девиз Java: write once, run anywhere.
   
2. Упрощение взаимодействия между разными языками. В случае native, например, у нас есть библиотека на C++ и код на Go - как их подружить? Это возможно, но это дополнительная сложность и трудоемкость. В случае JVM у нас есть interoperability между Java, Scala, Kotlin, Groovy и т.д. В случае JS - аналогично, между Javascript, Typescript, Kotlin.js, Dart. Конечно там есть свои особенности, например использовать Kotlin coroutines из Java-кода не так просто, но в целом, на базовом уровне все вполне пристойно работает вместе.
   
3. JIT-оптимизация. JIT-компилятор может собирать статистику работы конкретного экземпляра программы, выявлять hot paths и оптимизировать именно их. При компиляции такую оптимизацию сделать невозможно т.к. она зависит от рантайма (в частности от данных с которыми работает программа)
   

1. Зависимость от VM. Коду, очевидно, нужна VM. Во многих продуктах приходится поставлять VM вместе с продуктом, чтобы не зависеть от установленного в системе софта. Это увеличивает объем дистрибутива.
   
2. Поскольку перед стартом программы должна стартовать VM - программа стартует дольше
   
3. Производительность. В общем будет ниже чем у native кода. Хотя в очень многих случаях это не будет критично.