Принципы SOLID

Как разработчики, мы стремимся к тому, чтобы наш код был поддерживаемым, масштабируемым и готовым к изменениям. Один из способов достичь этого — следовать принципам SOLID. Эти пять принципов проектирования помогают создавать системы, которые легко понимать и поддерживать, что ведет к более чистому и надежному коду.

Рассмотрим каждый принцип:

1️⃣ Принцип единственной ответственности (S)
Каждый класс должен иметь только одну причину для изменения, то есть он должен отвечать за одну задачу или ответственность. Это достигается за счет того, что классы фокусируются на выполнении конкретных задач. Соблюдение этого принципа делает код более модульным и простым в поддержке.

2️⃣ Принцип открытости/закрытости (O)
Классы должны быть открыты для расширения, но закрыты для изменения. Это значит, что поведение класса можно расширять, не изменяя его существующий код. В Java это часто реализуется через использование интерфейсов или абстрактных классов.

3️⃣ Принцип подстановки Барбары Лисков (L)
Объекты суперкласса должны заменяться объектами подкласса без нарушения корректности программы. В Java это особенно важно при работе с наследованием, чтобы подклассы правильно расширяли базовые классы, не изменяя их поведение.

4️⃣ Принцип разделения интерфейса (I)
Клиенты не должны зависеть от интерфейсов, которые они не используют. В Java это достигается путем разделения крупных интерфейсов на более узкоспециализированные, чтобы классы реализовывали только те методы, которые им действительно нужны.

5️⃣ Принцип инверсии зависимостей (D)
Модули высокого уровня не должны зависеть от модулей низкого уровня. Оба должны зависеть от абстракций. В Java это часто реализуется через внедрение зависимостей (Dependency Injection), которое позволяет передавать зависимости извне, что способствует слабой связности и гибкости системы.

@javalib #java

👩‍💻 Обучение для тех, кто хочет освоить Java на профессиональном уровне — JVM с профилированием и оптимизацией приложений в облаках.

Пройди тест по Java и проверь свои знания, готов ли ты к обучению на курсе.

Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Java Developer. Advanced" от OTUS по специальной цене.

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://vk.cc/cEdJt8

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👩‍💻 Открытый урок «Интернационализация и локализация в приложениях Spring»

🗓 25 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Разработчик на Spring Framework» от Otus.

Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях.

На вебинаре разберем:

✔️работу с классом Locale, использование MessageSource в Spring Boot и без него;
✔️ способы хранения и смены локали в веб-приложениях;
✔️ локализацию в шаблонах Thymeleaf и сообщений Bean Validation;
✔️ обсудим, почему не стоит локализовывать исключения;
✔️ проанализируем исходный код для лучшего понимания процессов.

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cEyO9g

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🕯 Паттерн Adapter (Адаптер)

Adapter — это структурный паттерн, который позволяет объектам с несовместимыми интерфейсами работать вместе. Он действует как обёртка между двумя классами, приводя их интерфейсы к общему виду.

Использование:

🔹 Когда необходимо использовать сторонний код, который не соответствует ожидаемому интерфейсу.
🔹 Подходит для миграции систем, когда новые и старые классы должны работать вместе.
🔹 Для интеграции различных библиотек в проект без изменения их исходного кода.

Преимущества:

1️⃣ Устраняет зависимость от конкретных интерфейсов, облегчая дальнейшее развитие системы.
2️⃣ Позволяет легко адаптировать старый код к новым условиям, не затрагивая его исходный функционал.

Недостатки:

1️⃣ Увеличивает сложность системы за счёт введения дополнительных классов.
2️⃣ Может привести к увеличению времени выполнения программы при частом использовании.

📌 Часто используется при интеграции различных систем, например, при адаптации старого API для использования с новыми клиентами или библиотеками.

@javalib #java

👩‍💻 Мечтаете научиться программировать на Java? Пора начинать!

🗓 20 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик» от Otus.

Приходите на открытый урок, где мы шаг за шагом создадим игру «Угадай число» с нуля.
Вы познакомитесь с основами языка, поймете, как изменять код и менять функционал программы, освоите первые блоки, которые нужны для старта.

Спикер Александр Фисунов — Senior Kotlin Developer в SSP Software на проекте ВТБ, опытный Java-разработчик и кандидат технических наук.

Хотите научиться создавать приложения? Узнать, как строятся программы на Java? Этот урок — ваш первый шаг в IT!

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cEAf6Y

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

⚡️ Уровни изоляции транзакций в базах данных

В многопользовательских системах критически важно обеспечить согласованность данных при параллельных транзакциях. Одним из ключевых механизмов, который помогает в этом, являются уровни изоляции транзакций. Они регулируют, как обрабатываются изменения в данных при параллельной работе транзакций, предотвращая возможные аномалии.

🔑 Что такое изоляция транзакций?

Изоляция транзакций определяет степень, до которой операции в одной транзакции изолированы от операций в других. Это предотвращает такие проблемы, как грязные чтения, неповторяемые чтения и фантомные записи, обеспечивая целостность данных.

🔒 Типы уровней изоляции:

🔹 Read Uncommitted:
Самый низкий уровень изоляции. Транзакции могут читать изменения, сделанные другими транзакциями, даже если они не были зафиксированы (грязные чтения). Быстро, но рискованно.

🔹 Read Committed:
Видны только зафиксированные данные. Это исключает грязные чтения, но могут возникать неповторяемые чтения (данные меняются между двумя запросами).

🔹 Repeatable Read:
Гарантирует, что данные, прочитанные транзакцией, не могут быть изменены другой транзакцией до завершения первой. Однако возможны фантомные чтения (новые строки появляются при повторных запросах).

🔹 Serializable:
Самый высокий уровень изоляции. Полностью изолирует транзакцию, предотвращая грязные, неповторяемые и фантомные чтения. Однако это существенно снижает производительность.

Каждый уровень предлагает компромисс между производительностью и консистентностью данных. Более высокий уровень изоляции снижает конкурентоспособность, тогда как более низкий увеличивает риск возникновения аномалий. Важно правильно подобрать уровень в зависимости от требований приложения.

💬 Какой уровень изоляции вы чаще используете в своих приложениях?

@javalib #java

👩‍💻 Открытый урок «Знакомство с виртуальными потоками Java»

🗓 21 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Advanced» от Otus.

Легковесные потоки были введены во многих языках программирования, таких как Go, Kotlin и другие. Теперь Java догнала другие языки по этой функциональности.

На вебинаре разберем:

✔️что такое виртуальные потоки;
✔️ чем они отличаются от обычных потоков;
✔️в чём плюсы и минусы их использования.

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cEEUeJ

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👀 Задачи с собеседований: Реализация метода equals() (middle)

- Как правильно переопределить метод equals()?

💡 Ключевые моменты:

▪️ Рефлексивность — объект должен быть равен самому себе.
▪️ Симметричность — если a.equals(b), то и b.equals(a) должно быть истинно.
▪️ Транзитивность — если a.equals(b) и b.equals(c), то a.equals(c) должно быть истинно.
▪️ Непротиворечивость — несколько вызовов метода equals() на одном и том же объекте должны возвращать одно и то же значение, если объекты не изменились.
▪️ null — вызов a.equals(null) должен возвращать false.

Реализация на картинке 👆

@javatasks #java

Big O Notation: Сложность алгоритмов

🔵 O(1) — Константное время
Константное время выполнения означает, что время выполнения операции не зависит от размера входных данных. Это как мгновенный доступ к элементу массива по индексу. Независимо от того, сколько данных в массиве, операция займёт одно и то же время.

🔵 O(n) — Линейное время
Линейная сложность указывает на то, что время выполнения алгоритма растёт пропорционально количеству элементов. Поиск элемента в LinkedList — классический пример. Чтобы найти нужный элемент, вам придётся пройти весь список, начиная с головы, что займёт линейное время, если искомый элемент находится в конце.

🔵 O(log n) — Логарифмическое время
В логарифмических алгоритмах задача сокращается на каждом шаге вдвое. Пример — бинарный поиск в отсортированном массиве. На каждом шаге вы делите массив пополам, и продолжаете поиск в нужной половине. Это значительно быстрее, чем линейный поиск.

🔵 O(n^2) — Квадратичное время
В алгоритмах с квадратичной сложностью каждый элемент сравнивается с каждым другим. Примером является сортировка пузырьком (Bubble Sort), где алгоритм многократно сравнивает и обменивает элементы местами, что приводит к квадратичному времени выполнения при увеличении числа элементов.

🔵 O(n^3) — Кубическое время
Кубическая сложность встречается в задачах с тройными вложенными циклами. Пример — умножение матриц, где каждый элемент одной матрицы должен быть умножен на каждый элемент другой, что приводит к тройным вложенным операциям.

🔵 O(n log n) — Линейно-логарифмическое время
Линейно-логарифмическая сложность характерна для более продвинутых алгоритмов сортировки, таких как быстрая сортировка (QuickSort) или сортировка слиянием (MergeSort). Эти алгоритмы делят массив на части и сортируют их, что делает их более эффективными по сравнению с квадратичными.

🔵 O(2^n) — Экспоненциальное время
Экспоненциальная сложность наблюдается в рекурсивных алгоритмах, таких как вычисление чисел Фибоначчи без мемоизации. На каждом шаге создаётся две новые ветви вычислений, что приводит к экспоненциальному росту времени выполнения с увеличением входных данных.

🔵 O(n!) — Факториальное время
Факториальная сложность возникает в задачах, связанных с вычислением всех возможных перестановок или комбинаций. Например, задача генерации всех перестановок строки: с увеличением длины строки число возможных комбинаций возрастает факториально.

🔵 O(√n) — Время квадратного корня
Этот тип сложности встречается, например, в алгоритмах поиска делителей числа или проверки на простоту. Например, чтобы проверить, является ли число простым, достаточно проверить делители до его квадратного корня, что сокращает количество операций по сравнению с линейным подходом.

@javalib #java