Forwarded from Java Guru 🤓
Что будет в результате вызова метода?
Anonymous Quiz
13%
Исключение при сохранении, но данные первой записи останутся
3%
Исключение при сохранении, но данные второй записи останутся
4%
Исключение при сохранении, но данные обеих записей останутся
5%
Spring игнорирует исключение, данные обеих записей останутся
76%
Откат транзакции, ничего не сохранено
🔥8❤4👍3
Работаете в большом проекте и устали искать, где находится метод или переменная? IntelliJ IDEA умеет молниеносно прыгать к исходному коду — всё, что нужно, это Ctrl + B (или Cmd + B на macOS).
— Вместо ручного поиска по файлам вы сразу попадаете в нужное место в коде.
— Работает с методами, классами, интерфейсами, переменными, импортами и даже с SQL-мэппингами в JPA.
— Наведите курсор на интересующий метод, переменную или класс.
— Нажмите Ctrl + B (или Cmd + B на macOS).
— IDEA мгновенно откроет определение — будь то в вашем коде, в сторонней библиотеке или в decompiled-классе.
Очень удобно, когда нужно быстро понять, что именно делает вызываемый метод, особенно если работаете с чужим кодом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍28❤7🔥4🤩1
Forwarded from Java Guru 🤓
Что будет результатом этого кода?
Anonymous Quiz
2%
Программа выведет значения в одном потоке. Только Thread-1 выполнит задачу
9%
Программа выведет значения по очереди. Сначала выполнится Thread-1, затем Thread-2
75%
Результат будет перемешан. Оба потока работают параллельно, порядок вывода строк не гарантируется
3%
Программа выбросит исключение. Использование Runnable без синхронизации вызовет ошибку
11%
Программа не выведет ничего. Потоки завершатся до выполнения задач.
👍8🔥4
Нужно быстро набросать сервис для бизнес-функции? AI поможет сэкономить часы на шаблонах, валидации и boilerplate.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot REST endpoint that handles [описание бизнес-логики]. Include request/response DTOs, validation, exception handling, and service-layer interaction. Use best practices and explain design decisions.
— Добавьте
Use Java 17+ features if possible, чтобы сразу писать современно— Добавьте
Add unit tests for controller and service, чтобы не откладывать на потом— Добавьте
Make it modular for future feature extension, если планируется масштабированиеPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍7🔥4❤1
Forwarded from Java Guru 🤓
Почему возможна ошибка во время выполнения кода?
Anonymous Quiz
10%
Метод equals вызывается от null
5%
Поле id не инициализировано
52%
Нет проверки, является ли obj экземпляром BadEquals
4%
Метод equals HE synchronized
29%
Проблема с доступом к полю id
❤5👍4🔥3
В проде важно не просто «чтобы работало», а знать, как работает. Spring Boot Actuator позволяет получать системную информацию, но по-настоящему полезным он становится с кастомными метриками.
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
Также добавьте экспорт метрик в application.yml:
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health, info, metrics, prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
Например, метрика количества обращений к сервису:
@Component
public class CustomMetrics {
private final Counter requestCounter;
public CustomMetrics(MeterRegistry registry) {
this.requestCounter = Counter.builder("custom_requests_total")
.denoscription("Total custom requests")
.register(registry);
}
public void countRequest() {
requestCounter.increment();
}
}
Теперь можно вызывать countRequest() в любом месте.
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class MetricsTestController {
private final CustomMetrics customMetrics;
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
customMetrics.countRequest();
return "Hello!";
}
}
Каждый вызов /hello увеличивает счётчик.
Откройте в браузере или через curl:
http://localhost:8080/actuator/prometheus
Найдите строку:
custom_requests_total{...} 42.0Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2🔥2❤🔥1
Фишка Lombok — @With
Знаете, как в Java обычно обновить одно поле в неизменяемом объекте? Нужно создавать копию с нужным значением. Муторно. Lombok умеет делать это элегантно.
🟢 Что делает @With
Генерирует методы withX(...), которые создают копию объекта с изменённым полем. Подходит для immutable-моделей и паттерна builder. Класс при этом должен быть final (например, через @Value или вручную).
🟢 Пример
Теперь можно:
Объекты остаются неизменяемыми, но при этом легко "обновляемыми".
🟢 Зачем это нужно
— Удобно при работе с immutable-классами.
— Простой способ "копировать с изменением".
— Чистый, декларативный стиль без boilerplate.
✅ Java библиотека #java
Знаете, как в Java обычно обновить одно поле в неизменяемом объекте? Нужно создавать копию с нужным значением. Муторно. Lombok умеет делать это элегантно.
Генерирует методы withX(...), которые создают копию объекта с изменённым полем. Подходит для immutable-моделей и паттерна builder. Класс при этом должен быть final (например, через @Value или вручную).
@Value
@With
public class User {
String name;
int age;
}
Теперь можно:
User user1 = new User("Alice", 25);
User user2 = user1.withAge(30); // создаётся новый объект с новым ageОбъекты остаются неизменяемыми, но при этом легко "обновляемыми".
— Удобно при работе с immutable-классами.
— Простой способ "копировать с изменением".
— Чистый, декларативный стиль без boilerplate.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4❤30👍18🔥6🎉3
RSocket — протокол для реактивного взаимодействия между сервисами через TCP, WebSockets и Aeron. В отличие от традиционных HTTP-запросов, он поддерживает четыре модели обмена сообщениями: запрос-ответ, поток данных, fire-and-forget и бесконечные подписки на события.
Проект обладает zero-copy режимом для снижения задержек и Java-реализацией с интеграцией в Reactor. Подходит для микросервисов, где важны двунаправленная связь и эффективная работа с потоками данных.
🖥 GitHub
✅ Java библиотека #java
Проект обладает zero-copy режимом для снижения задержек и Java-реализацией с интеграцией в Reactor. Подходит для микросервисов, где важны двунаправленная связь и эффективная работа с потоками данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥5❤4
Forwarded from Java Guru 🤓
Какое поведение будет у Spring Bean, если пометить его @Lazy?
Anonymous Quiz
3%
Бин будет создан при старте приложения
90%
Бин создаётся при первом обращении
1%
Бин создаётся параллельно с другими бинами
2%
Бин будет пропущен
5%
Бин создаётся после завершения всех операций приложения
❤4👍3🔥2
Есть бизнес-логика, которая требует многозадачности, но нужно сделать это грамотно и без лишних усилий? ИИ поможет сэкономить время на сложных аспектах работы с потоками и синхронизацией.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot service that processes [описание бизнес-логики] with multithreading support. Use Java concurrency features like ExecutorService, CompletableFuture, or @Async. Ensure thread safety, synchronization, and efficient thread pool management. Explain design decisions and trade-offs.
— Используйте
Java 17+ features, чтобы сразу писать асинхронный и многозадачный код на современном уровне— Добавьте
Add thread pool management, чтобы контролировать нагрузку и избежать перегрузок— Добавьте
Add exception handling for multithreading, чтобы предотвратить ошибки в параллельных операцияхPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥4👍3
EA Async — асинхронный код в Java без головной боли. Этот необычный проект от Electronic Arts привносит в JVM-экосистему синтаксис async/await, знакомый разработчикам из C# и JavaScript. С ним асинхронные операции с CompletableFuture выглядят как последовательный код, сохраняя при этом все преимущества неблокирующего выполнения.
Библиотека трансформирует код на этапе компиляции — вы пишете блокирующий код с await, а под капотом генерируются цепочки thenCompose/thenApply. Работает с Java 8+ и Scala, а интеграция через Maven-плагин позволяет вообще исключить runtime-зависимости.
🖥 GitHub
✅ Java библиотека #java
Библиотека трансформирует код на этапе компиляции — вы пишете блокирующий код с await, а под капотом генерируются цепочки thenCompose/thenApply. Работает с Java 8+ и Scala, а интеграция через Maven-плагин позволяет вообще исключить runtime-зависимости.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡6😁5
Чек-лист: эффективная работа с коллекциями в Java
Коллекции — база для любой бизнес-логики, но неправильный выбор структуры данных или операций приводит к тормозам и ошибкам.
🟢 Выбор структуры данных
— ArrayList быстрый доступ по индексу, но медленная вставка/удаление в середине.
— LinkedList эффективен для частых вставок и удалений, но медленный случайный доступ.
— HashSet быстрая проверка наличия элемента, но не гарантирует порядок.
— LinkedHashSet сохраняет порядок вставки, но чуть медленнее.
— TreeSet упорядоченный набор, но операции дороже из-за балансировки дерева.
🟢 Оптимизация операций
— Избегайте частых автокорректировок размера у ArrayList. Инициализируйте вместимость сразу, если размер известен.
— При массовой вставке используйте addAll() вместо последовательного add().
— Для поиска и фильтрации предпочитайте потоки (Stream API).
🟢 Коллекции и многопоточность
— Для многопоточных сценариев используйте ConcurrentHashMap или CopyOnWriteArrayList.
— Помните, что Collections.synchronizedXXX() — это обертки с блокировкой, часто неэффективные для интенсивных операций.
🟢 Память и производительность
— Помните о влиянии неизменяемых коллекций: они безопасны, но могут создавать накладные расходы по памяти.
— Профилируйте приложения, чтобы определить реальные узкие места в работе с коллекциями.
🟢 Дополнительно
— Используйте Collectors.toMap() и другие мощные инструменты Stream API для удобного преобразования и агрегации данных.
— В новых версиях Java появляются оптимизации и новые структуры (например, Immutable Collections в Java 9+).
❓ Использовали LinkedList хоть раз?
✅ Java библиотека #java
Коллекции — база для любой бизнес-логики, но неправильный выбор структуры данных или операций приводит к тормозам и ошибкам.
— ArrayList быстрый доступ по индексу, но медленная вставка/удаление в середине.
— LinkedList эффективен для частых вставок и удалений, но медленный случайный доступ.
— HashSet быстрая проверка наличия элемента, но не гарантирует порядок.
— LinkedHashSet сохраняет порядок вставки, но чуть медленнее.
— TreeSet упорядоченный набор, но операции дороже из-за балансировки дерева.
— Избегайте частых автокорректировок размера у ArrayList. Инициализируйте вместимость сразу, если размер известен.
— При массовой вставке используйте addAll() вместо последовательного add().
— Для поиска и фильтрации предпочитайте потоки (Stream API).
— Для многопоточных сценариев используйте ConcurrentHashMap или CopyOnWriteArrayList.
— Помните, что Collections.synchronizedXXX() — это обертки с блокировкой, часто неэффективные для интенсивных операций.
— Помните о влиянии неизменяемых коллекций: они безопасны, но могут создавать накладные расходы по памяти.
— Профилируйте приложения, чтобы определить реальные узкие места в работе с коллекциями.
— Используйте Collectors.toMap() и другие мощные инструменты Stream API для удобного преобразования и агрегации данных.
— В новых версиях Java появляются оптимизации и новые структуры (например, Immutable Collections в Java 9+).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍9🔥3
📚 Java & Related Concepts — полный гайд по Java-экосистеме. Этот репозиторий представляет собой целую энциклопедию для Java-разработчиков. Автор структурировал материал от основ языка до продвинутых тем: многопоточность, проектирование систем, алгоритмы и даже Kotlin с Android-разработкой.
Проект имеет полезные разделы с примерами кода: от классических паттернов вроде Singleton до задач на динамическое программирование. Для тех, кто готовится к собеседованиям, есть подборка LeetCode-шаблонов и реальных interview-задач.
🖥 GitHub
✅ Java библиотека #java
Проект имеет полезные разделы с примерами кода: от классических паттернов вроде Singleton до задач на динамическое программирование. Для тех, кто готовится к собеседованиям, есть подборка LeetCode-шаблонов и реальных interview-задач.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥4❤3
Безопасность — базовая вещь. Spring Security по умолчанию кидает вас в дефолтную форму логина. Но в реальности — нужна своя, кастомная.
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
@Bean
public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers("/login", "/css/**").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
)
.formLogin(form -> form
.loginPage("/login")
.defaultSuccessUrl("/dashboard", true)
.permitAll()
)
.logout(logout -> logout
.logoutSuccessUrl("/login?logout")
);
return http.build();
}
@Bean
public UserDetailsService userDetailsService() {
var user = User.withUsername("admin")
.password("{noop}admin123") // Для простоты, без шифрования
.roles("ADMIN")
.build();
return new InMemoryUserDetailsManager(user);
}
}
src/main/resources/templates/login.html (если используете Thymeleaf):
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><noscript>Login</noscript></head>
<body>
<h2>Login</h2>
<form method="post" action="/login">
<label>Username: <input type="text" name="username" /></label><br/>
<label>Password: <input type="password" name="password" /></label><br/>
<button type="submit">Login</button>
</form>
</body>
</html>
@RestController
public class DashboardController {
@GetMapping("/dashboard")
public String dashboard() {
return "Welcome to the dashboard!";
}
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍12🔥6
Поработать с Kafka или RabbitMQ, но нет времени вникать в тонкости конфигурации и шаблонного кода? AI справится с этим за секунды — с учётом лучших практик и особенностей выбранного брокера.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot service that integrates with [Kafka/RabbitMQ] to handle asynchronous message processing for [описание бизнес-задачи].
Include configuration, producer, and consumer code.
Ensure reliability with retry mechanisms, message acknowledgment, and error handling.
Use Spring Cloud Stream or native client APIs. Explain architectural choices and trade-offs.
— Добавьте
Dead Letter Queue (DLQ) для обработки неуспешных сообщений— Настройте
observability (Micrometer + Prometheus/Grafana) для мониторинга очередейPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍6🔥5
Работаете в большом Java-проекте и боитесь, что при переименовании метода или переменной что-то сломаете? IntelliJ IDEA умеет безопасно и быстро переименовывать элементы кода с помощью Shift + F6.
— Вместо ручного поиска и замены по всему проекту IDEA обновит все ссылки на метод, переменную или класс автоматически.
— Переименование учитывает контекст — не затронет одноимённые элементы в других частях кода.
— Работает со всеми элементами: методами, классами, переменными, параметрами и даже с ресурсами.
— Наведите курсор на имя метода, класса или переменной, которую хотите переименовать.
— Нажмите Shift + F6.
— Введите новое имя. IDEA покажет, где будет произведено переименование.
— Подтвердите и все ссылки обновятся мгновенно.
Очень удобно, когда нужно быстро рефакторить код, не опасаясь сломать логику, особенно в крупных проектах с множеством взаимосвязей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28🔥7❤4
С тех пор как в Java 8 появился Stream API, начались споры: стоит ли массово переходить на стримы или классический for-loop по-прежнему лучше?
Сторонники Stream API говорят о выразительности, лаконичности и возможностях параллелизма. Противники указывают на потерю производительности в критичных местах и сложность отладки.
⚡️ На практике:
— Stream API отлично подходит для чистых операций с коллекциями и сложных цепочек преобразований.
— For-loop даёт полный контроль над процессом и зачастую работает быстрее, что важно в системах с высокими требованиями к производительности.
Что вы используете в повседневной работе?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤5🔥2
🌳 AVL, Red-Black и обычные BST — в чём разница и что использовать
Если вы работаете с алгоритмами или backend-структурами, важно понимать, чем отличаются разные виды бинарных деревьев поиска. Они вроде бы похожи, но ведут себя по-разному под нагрузкой.
📘 1. Обычное BST (Binary Search Tree)
🟢 Это простое бинарное дерево, где:
> левый элемент < корень < правый элемент
🟢 Плюсы:
– простая реализация
– отлично работает в идеальных условиях (например, сбалансированные данные)
🟢 Минусы:
– если данные приходят в отсортированном виде — дерево вырождается в связный список
– время поиска, вставки, удаления может стать O(n) вместо O(log n)
📗 2. AVL-дерево
🟢 Это самобалансирующееся BST, в котором:
> разница высот левого и правого поддерева никогда не превышает 1
🟢 Плюсы:
– очень быстрое чтение и поиск (потому что дерево строго сбалансировано)
– гарантированное O(log n) на все операции
🟢 Минусы:
– при вставке и удалении может потребоваться много вращений, особенно при массовых изменениях
– чуть сложнее в реализации
📌 Используется, когда важна максимально быстрая навигация по дереву (например, базы данных, кэшированные индексы)
📕 3. Red-Black Tree (Красно-чёрное дерево)
🟢 Более "гибкое" самобалансирующееся дерево
> баланс поддерживается за счёт цветов узлов и набора правил
> менее строгое, чем AVL, но быстрее на изменениях
🟢 Плюсы:
– меньше вращений при вставке/удалении
– лучше масштабируется, особенно при больших объёмах данных
– используется в
🟢 Минусы:
– чуть менее сбалансировано, чем AVL
– поиск может быть чуть медленнее, но разница минимальна
📌 Используется в системах, где часто происходят вставки и удаления, и важна скорость обновлений, а не только чтения.
🧠 Итого:
🔗 Подробнее
✅ Java библиотека #java
Если вы работаете с алгоритмами или backend-структурами, важно понимать, чем отличаются разные виды бинарных деревьев поиска. Они вроде бы похожи, но ведут себя по-разному под нагрузкой.
📘 1. Обычное BST (Binary Search Tree)
> левый элемент < корень < правый элемент
– простая реализация
– отлично работает в идеальных условиях (например, сбалансированные данные)
– если данные приходят в отсортированном виде — дерево вырождается в связный список
– время поиска, вставки, удаления может стать O(n) вместо O(log n)
📗 2. AVL-дерево
> разница высот левого и правого поддерева никогда не превышает 1
– очень быстрое чтение и поиск (потому что дерево строго сбалансировано)
– гарантированное O(log n) на все операции
– при вставке и удалении может потребоваться много вращений, особенно при массовых изменениях
– чуть сложнее в реализации
📌 Используется, когда важна максимально быстрая навигация по дереву (например, базы данных, кэшированные индексы)
📕 3. Red-Black Tree (Красно-чёрное дерево)
> баланс поддерживается за счёт цветов узлов и набора правил
> менее строгое, чем AVL, но быстрее на изменениях
– меньше вращений при вставке/удалении
– лучше масштабируется, особенно при больших объёмах данных
– используется в
TreeMap (Java), std::map (C++), Linux kernel– чуть менее сбалансировано, чем AVL
– поиск может быть чуть медленнее, но разница минимальна
📌 Используется в системах, где часто происходят вставки и удаления, и важна скорость обновлений, а не только чтения.
🧠 Итого:
| Структура | Быстрее при... | Баланс | Где применяется |
|----------------|------------------------|--------|----------------------------------------|
| **BST** | — (только в идеале) | ❌ нет | учебные задачи, простые деревья |
| **AVL** | ✅ Поиске | ✅ строгий | базы данных, индексы, словари |
| **Red-Black** | ✅ Вставке/удалении | ⚠️ умеренный | языковые stdlib, ядра, runtime-структуры |🔗 Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤4🔥1