Контейнер Optional

Optional — это контейнер, который может содержать какое-то значение или не содержать ничего.
Он используется для обозначения отсутствия значения вместо null. Это позволяет избежать ошибок NullPointerException.

Optional появился в Java 8. Он представлен классом java.util.Optional.
Чтобы создать экземпляр Optional, используются статические методы:
— empty() для пустого Optional.
— of() для Optional с заданным значением.

Для получения значения из Optional используются методы get(), или orElse() с указанием значения по умолчанию. Также есть методы фильтрации значений, например filter(), map() и flatMap().

✅ Java библиотека #java

⚙️ Spring Scheduler: Управление расписанием задач на Java

Spring Scheduler — это часть Spring Framework, которая позволяет планировать и выполнять задачи в заданное время или по расписанию. Он избавляет от необходимости интеграции сторонних библиотек, предлагая встроенные решения для управления задачами.

Виды задач:

- @Scheduled — аннотация для запуска методов по расписанию.
- TaskScheduler — интерфейс для более гибкого управления задачами.
- Cron-выражения — для сложных расписаний.

✔️ Преимущества:

- Простота использования за счёт минимальной конфигурации.
- Интеграция с другими частями Spring.
- Поддержка CRON-выражений для гибкости.

❌ Недостатки:

- Ограниченная поддержка в распределённых системах.
- Возможные сложности с тестированием задач.

✅ Java библиотека #java

🖥 Mill — новый инструмент для сборки проектов на Java/Scala

Mill стремится облегчить процесс сборки, для чего заимствует идеи из таких современных инструментов, как Maven, Gradle, Bazel и SBT.

Mill автоматизирует решение многих общих проблем, связанных с инструментами сборки, таких как кэширование, инкрементные повторные вычисления и параллелизм, что позволяет сосредоточить усилия на бизнес-логике, а Mill позаботится обо всем остальном.

🖥 GitHub
🟡 Доки

✅ Java библиотека #java

⚙️ Java — различные форматы конфигурации

🟢 YAML

— Удобочитаемый формат сериализации данных
— Использует отступы для вложенности
— Часто используется для конфигурационных файлов и обмена данными

🟢 JSON

— Лёгкий формат обмена данными с использованием пар "ключ-значение"
— Широко используется в API, конфигурационных файлах и для обмена данными

🟢 XML

— Язык разметки, использующий теги для определения элементов данных и их структуры
— Часто применяется для представления структурированных данных и хранения документов

🟢 Java Properties

— Простой формат конфигурации с парами "ключ-значение"
— Используется в Java-приложениях для хранения настроек и конфигурационных данных

💬 Какой формат вы используете чаще всего?

✅ Java библиотека #java

🖥 Собеседование: Архитектура потоковой обработки событий с откатом состояний

🟢Условие задачи:

Вам нужно спроектировать и реализовать на Java следующую систему:

1. Система подключается к непрерывному потоку событий (EventStream).
2. Каждое событие (Event) имеет структуру:

   class Event {
       String entityId;
       Instant timestamp;
       String eventType;
       Map<String, Object> payload;
   }
   

3. В реальном времени нужно собирать и поддерживать текущее состояние каждой сущности (Entity), применяя полученные события.
4. Система должна поддерживать откат состояния:
- Пользователь может запросить состояние любой сущности на любую произвольную временную точку (Instant timestamp).
- После отката система должна продолжать обрабатывать новые события без остановки и потери данных.

🟢Дополнительные требования:

- Потокобезопасность обработки событий и запросов на откат.
- Высокая производительность: обработка миллионов событий в минуту.
- Быстрый откат состояния (target: < 100 мс).
- Только стандартные библиотеки Java (java.util.concurrent, java.time, коллекции и т.д.).
- Архитектура должна позволять добавлять новые типы событий без модификации существующего кода.

🟢Бонус:

- Реализация механизма снимков (snapshot) состояний для оптимизации откатов.
- Автоматическое создание snapshot'ов каждые N событий для каждой сущности.
- Поддержка нескольких стратегий отката (например, быстрый откат по ближайшему snapshot + события, или чистая перемотка всех событий).

📌 Что оценивается:

Архитектура: Четкая декомпозиция слоёв, масштабируемость и возможность расширения системы без существенных изменений базового кода.

Работа с многопоточностью: Гарантия безопасности доступа к общим структурам данных в условиях параллельной обработки событий.

Производительность: Минимизация блокировок, эффективная работа с большими объёмами данных, оптимизация по времени отклика и использованию ресурсов.

Чистота кода: Понятные и логичные интерфейсы, чистая реализация без "грязных хака", хорошая читаемость и поддерживаемость кода.

Способность предвидеть риски: Умение анализировать потенциальные угрозы системе, например, рост очередей при перегрузке событий или замедление обработки данных.

Стратегии оптимизации: Эффективное использование snapshot'ов состояния, продуманная организация хранения и восстановления событий.

Обработка ошибок и отказоустойчивость: Умение проектировать систему так, чтобы она корректно вела себя при сбоях, сетевых ошибках и высоких нагрузках.

🟡Подводные камни:

- Проблема гонки состояний: если одновременно приходит событие и запрашивается откат — что происходит?
- Рост памяти: если хранить все события, как не "убить" память?
- Перепутанные таймстемпы: что делать, если события приходят с задержкой или не по порядку?
- Обновление типов событий: как легко добавить новый eventType без переписывания всей логики?
- Производительность при откате: как не делать полный перебор событий за годы работы?

🟢Рекомендация к решению:

- Используйте copy-on-write подход для состояний сущностей.
- Используйте параллельные структуры данных (ConcurrentHashMap, ConcurrentSkipListMap и т.д.).
- Реализуйте инкапсуляцию логики обработки событий через паттерн "Event Handler" или "Command Handler".
- Внедрите отдельный менеджер snapshot'ов и менеджер событий.

✅ Java библиотека #java

🦉 Apache ZooKeeper — координация распределенных систем без лишней сложности

В эпоху Kubernetes и сервис-мешей скромный ZooKeeper продолжает оставаться фундаментальным инструментом для управления конфигурацией и синхронизации распределенных систем. Последние версии проекта (3.5.5+) сохраняют минималистичный подход — чистые Java-бинарники, документация в Markdown и прозрачный процесс сборки через Maven.

Несмотря на появление альтернатив вроде etcd, ZooKeeper по-прежнему широко используется в Hadoop-экосистеме и как бэкенд для Apache Kafka.

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java

ℹ️ Паттерны для тех, кто уже покорил Singleton

— Порождающие паттерны:

🟢Abstract Factory: Family Creator — Создает группы взаимосвязанных объектов.
🟢Builder: Lego Master — Пошагово создает объекты.
🟢Prototype: Clone Maker — Создает копии полностью подготовленных объектов.
🟢Singleton: One and Only — Создаёт объект, который существует в единственном экземпляре.

— Структурные паттерны:

🟢Adapter: Universal Plug — Соединяет объекты с разными интерфейсами.
🟢Bridge: Function Connector — Связывает то, как объект работает, с тем, что он делает.
🟢Composite: Tree Builder — Формирует древовидные структуры из простых и сложных частей.
🟢Decorator: Customizer — Добавляет новые возможности объектам, не изменяя их основную структуру.
🟢Facade: One-Stop-Shop — Представляет всю систему через один упрощенный интерфейс.
🟢Flyweight: Space Saver — Эффективно использует небольшие, многократно используемые объекты.
🟢Proxy: Stand-In Actor — Представляет другой объект, управляя доступом или действиями.

— Поведенческие паттерны:

🟢Chain of Responsibility: Request Relay — Передает запросы через цепочку объектов до тех пор, пока он не будет обработан.
🟢Command: Task Wrapper — Превращает запрос в объект, готовый к выполнению.
🟢Iterator: Collection Explorer — Доступ к элементам коллекции по одному.
🟢Mediator: Communication Hub — Упрощает взаимодействие между различными классами.
🟢Memento: Time Capsule — Сохраняет и восстанавливает состояние объекта.
🟢Observer: News Broadcaster — Уведомляет классы о изменениях в других объектах.
🟢Visitor: Skillful Guest — Добавляет новые операции в класс, не изменяя его.

💬 Какие паттерны вы использовали в реальных кейсах?

✅ Java библиотека #java

🖥 Agrona — библиотека Java, позволяющая писать более лаконичный и производительный код

Agrona предоставляет набор структур данных и вспомогательных методов, которые часто требуются при создании высокопроизводительных приложений на Java.
Многие из этих компонентов используются, к примеру, в Aeron для эффективной и надежной передачи IPC-сообщений по протоколу UDP и обеспечивают высокопроизводительную реализацию буферов для поддержки кодека сообщений Simple Binary Encoding.

Например, с помощью Agrona можно переписать код:

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
// fill numbers somehow
Map<Integer, Integer> counters = new HashMap<>();
for (Integer x : numbers) {
    counters.compute(x, (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1);
}

вот так:

IntArrayList numbers = new IntArrayList();
// fill numbers somehow
Int2IntCounterMap counters = new Int2IntCounterMap(0);
for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) {
    counters.incrementAndGet(numbers.getInt(i));
}

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java

ℹ️ 8 архитектурных подходов

🔵 REST: Каждый ресурс системы представлен уникальным URL и взаимодействие с ними осуществляется через стандартные HTTP-методы.
🔵 SOAP: Обмен сообщениями между сервисами происходит через строго структурированные XML-запросы и ответы.
🔵 GraphQL: Позволяет клиентам формировать запросы к API, точно определяя необходимые данные, минимизируя избыточность.
🔵 gRPC: Использует протоколы буферов и HTTP/2 для создания высокопроизводительных и масштабируемых сервисов с двусторонней связью.
🔵 WebSockets: Создаёт постоянное соединение между клиентом и сервером, и обеспечивает двусторонний обмен данными в реальном времени.
🔵 Webhooks: Асинхронное взаимодействие, где сервер уведомляет клиента о событиях через HTTP-запросы, инициированные самим сервером.
🔵 MQTT: Оптимизирован для IoT-устройств, поддерживает легковесный обмен сообщениями с низким потреблением ресурсов.
🔵 AMQP: Для высоконадёжных систем, ориентирован на очереди сообщений и гарантированную доставку данных между сервисами.

✅ Java библиотека #java

⚙️ 7 эффективных стратегий для масштабирования базы данных

🟢Индексация: Анализируйте запросы вашего приложения и создавайте подходящие индексы для ускорения работы.
🟢Материализованные представления: Предварительно вычисляйте результаты сложных запросов и сохраняйте их для быстрого доступа.
🟢Денормализация: Упрощайте сложные соединения для повышения скорости выполнения запросов.
🟢Вертикальное масштабирование: Увеличивайте ресурсы сервера (процессоры, оперативную память, хранилище) для улучшения производительности.
🟢Кэширование: Храните часто запрашиваемые данные в быстром хранилище, чтобы снизить нагрузку на базу данных.
🟢Репликация: Создавайте копии основной базы данных на разных серверах для увеличения объема операций чтения.
🟢Шардинг: Разделяйте таблицы на более мелкие части и распределяйте их по серверам для улучшения работы с записью и чтением.

💬 Какие еще методы масштабирования используете вы?

✅ Java библиотека #java

🖥 Изучаешь Java - создай проект. Перезагрузка.

Выпуск 7. JAR или WAR - вот в чем вопрос.

В этом выпуске мы попробуем разобраться, что в конечном итоге вам надо собрать - JAR или WAR.

🌐🗣СМОТРЕТЬ VKVIDEO

✅ Java библиотека #java

❓ API Gateway vs. Load Balancer: В чём разница?

Отличное понимание ролей API Gateway и Load Balancer является ключевым для проектирования масштабируемых и эффективных архитектур.

— API Gateway: Почтальон цифрового мира 📬

Работает как почтальон, направляя API-запросы к нужному сервису. А также выполняет роль охранника, управляя аутентификацией и авторизацией, переводчика, преобразуя запросы и ответы, и регулировщика движения, контролируя частоту запросов.

— Load Balancer: Регулировщик движения 🚦

Его задача — равномерно распределять трафик между серверами, предотвращая их перегрузку, улучшая надежность и обеспечивая автоматическое переключение в случае сбоя одного из серверов.

Оба компонента необходимы в современных архитектурах, но выполняют разные функции! 🌐

✅ Java библиотека #java