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
Реактивное программирование для масштабируемых приложений
Работаете с высоконагруженными системами и хотите писать неблокирующий, отзывчивый код? Project Reactor — это современная реактивная библиотека для Java, которая позволяет создавать эффективные, масштабируемые и устойчивые приложения.
🟢 Зачем это нужно
— Обеспечивает асинхронную обработку данных с поддержкой backpressure — контроль потока данных, чтобы не перегружать систему.
— Улучшает использование ресурсов: вместо блокировки потоков реактивный код работает с событиями и колбэками.
— Позволяет строить сложные цепочки обработки с лаконичным и выразительным API (Flux, Mono).
— Отлично интегрируется с Spring WebFlux — современным реактивным веб-фреймворком.
🟢 Как использовать
— Подключите зависимость reactor-core в проект.
— Используйте Mono<T> для 0-1 элемента, Flux<T> — для потоков данных.
— Пример:
— Обрабатывайте ошибки реактивно с помощью операторов onErrorResume, retry.
— Используйте Schedulers для переключения потоков и оптимизации выполнения.
✅ Java библиотека #java
Работаете с высоконагруженными системами и хотите писать неблокирующий, отзывчивый код? Project Reactor — это современная реактивная библиотека для Java, которая позволяет создавать эффективные, масштабируемые и устойчивые приложения.
— Обеспечивает асинхронную обработку данных с поддержкой backpressure — контроль потока данных, чтобы не перегружать систему.
— Улучшает использование ресурсов: вместо блокировки потоков реактивный код работает с событиями и колбэками.
— Позволяет строить сложные цепочки обработки с лаконичным и выразительным API (Flux, Mono).
— Отлично интегрируется с Spring WebFlux — современным реактивным веб-фреймворком.
— Подключите зависимость reactor-core в проект.
— Используйте Mono<T> для 0-1 элемента, Flux<T> — для потоков данных.
— Пример:
Flux.just("user1", "user2", "user3")
.flatMap(this::fetchUserDetailsAsync)
.filter(user -> user.isActive())
.subscribe(user -> System.out.println("Active user: " + user.getName()));— Обрабатывайте ошибки реактивно с помощью операторов onErrorResume, retry.
— Используйте Schedulers для переключения потоков и оптимизации выполнения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤6🔥4
Forwarded from Java Guru 🤓
Что будет результатом кода?
Anonymous Quiz
16%
Ошибка компиляции
7%
Exception caught
34%
Finally block executed
31%
Exception caught и затем Finally block executed
12%
программа завершится с ошибкой
👍4🔥3❤1
🌐 JTS Topology Suite — мощная Java-библиотека для работы с геометрией. Проект предоставляет инструменты для создания и манипуляции векторной геометрией, включая пространственные операции. Входит в рабочую группу LocationTech Eclipse Foundation и служит основой для многих GIS-решений.
В комплекте идёт TestBuilder с GUI для визуализации геометрии и тестирования функций. Библиотека особенно полезна разработчикам GIS-приложений систем пространственного анализа. На базе JTS построены популярные порты для C++, .NET и JavaScript.
🖥 GitHub
✅ Java библиотека #java
В комплекте идёт TestBuilder с GUI для визуализации геометрии и тестирования функций. Библиотека особенно полезна разработчикам GIS-приложений систем пространственного анализа. На базе JTS построены популярные порты для C++, .NET и JavaScript.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4🔥4
Нужно быстро подключить Redis для кеширования, блокировок, хранения состояний или очередей задач — без лишней возни с конфигами и шаблонами? AI сгенерирует код под ключ — учитывая назначение, паттерны и лучшие практики.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot service that integrates with Redis to handle [caching / rate limiting / distributed locks / task queues] for [описание бизнес-логики].
Include configuration, connection pooling, and example use cases.
Ensure reliability with TTL management, error handling, and fallback mechanisms.
Use Spring Data Redis or Lettuce/Jedis client. Explain the trade-offs of chosen technologies and patterns (e.g., Cache Aside, Write-Through).
— Добавьте
also include support for Redis Streams (or Pub/Sub) for event-driven processing with examples для включения Redis Streams или Pub/Sub.— Добавьте
use Lua noscripts for atomic operations and provide sample use cases (e.g., rate limiting or locking) для Lua-скриптов.— Добавьте
integrate Spring Boot Actuator and Redis metrics for monitoring cache performance (hit/miss, TTL, etc.) для мониторинга кеша и статистики.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍6🔥3
Инструмент доступен для использования двумя способами: в виде Spring Boot стартера для Spring Boot приложений и в виде отдельной библиотеки для приложений, которые используют Reactor Netty HTTP Server напрямую. Настройка простая: достаточно подключить зависимость в проект и добавить файл logback-access.xml с Logback конфигурацией access-логов (appender, encoder, pattern).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3🔥3
Для настройки JWT аутентификации в Spring Boot следуйте этим шагам:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.jsonwebtoken</groupId>
<artifactId>jjwt</artifactId>
<version>0.11.5</version>
</dependency>
public class JwtTokenUtil {
private static final String SECRET_KEY = "secretKey";
public static String generateToken(String username) {
return Jwts.builder()
.setSubject(username)
.setIssuedAt(new Date())
.setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + 1000 * 60 * 60))
.signWith(SignatureAlgorithm.HS256, SECRET_KEY)
.compact();
}
public static String getUsernameFromToken(String token) {
return Jwts.parser().setSigningKey(SECRET_KEY).parseClaimsJws(token).getBody().getSubject();
}
public static boolean isTokenExpired(String token) {
return getExpirationDateFromToken(token).before(new Date());
}
private static Date getExpirationDateFromToken(String token) {
return Jwts.parser().setSigningKey(SECRET_KEY).parseClaimsJws(token).getBody().getExpiration();
}
public static boolean validateToken(String token, String username) {
return (username.equals(getUsernameFromToken(token)) && !isTokenExpired(token));
}
}public class JwtAuthenticationFilter extends OncePerRequestFilter {
private static final String HEADER_STRING = "Authorization";
private static final String TOKEN_PREFIX = "Bearer ";
@Override
protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException {
String header = request.getHeader(HEADER_STRING);
if (header != null && header.startsWith(TOKEN_PREFIX)) {
String token = header.substring(TOKEN_PREFIX.length());
try {
if (JwtTokenUtil.validateToken(token, JwtTokenUtil.getUsernameFromToken(token))) {
UsernamePasswordAuthenticationToken authentication = new UsernamePasswordAuthenticationToken(
JwtTokenUtil.getUsernameFromToken(token), null, new ArrayList<>());
SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
}
} catch (ExpiredJwtException e) {
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
}
}
filterChain.doFilter(request, response);
}
}@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http.csrf().disable()
.authorizeRequests()
.antMatchers("/login").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
.and()
.addFilter(new JwtAuthenticationFilter());
}
}
@RestController
public class AuthController {
@PostMapping("/login")
public String login(@RequestBody AuthRequest authRequest) {
if ("admin".equals(authRequest.getUsername()) && "admin123".equals(authRequest.getPassword())) {
return JwtTokenUtil.generateToken(authRequest.getUsername());
}
return "Invalid credentials";
}
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17👍12🔥5
⚠️ Чем опасен Scheduled(fixedRate) без Transactional в Spring?
Многие используют
👎 Проблема:
Если метод выполняется дольше, чем интервал
Результат — дублирование обработки, гонки, порча данных.
Пример:
💥 Через 10 секунд начнёт работать следующий вызов, даже если первый ещё не закончен.
✅ Решение: обернуть в @Transactional и использовать блокировки:
📌 Также можно:
— использовать fixedDelay вместо fixedRate — он ждёт окончания предыдущей задачи
— добавить флаг locked, чтобы явно помечать уже взятые задачи
— заменить @Scheduled на более надёжные инструменты:
🟢 Spring Batch — для сложных задач
🟢 Spring Integration / Camunda — если нужны гарантии и retry
🟢 Quartz — если важны очередь и контроль запуска
🔧 Не упирайтесь в @Scheduled, если задача критична к повторной обработке.
✅ Java библиотека #java
Многие используют
@Scheduled для запуска задач по таймеру, но забывают об одной критичной вещи — транзакциях. Особенно если указан fixedRate.👎 Проблема:
Если метод выполняется дольше, чем интервал
fixedRate, запускается второй поток, который снова возьмёт те же данные. Результат — дублирование обработки, гонки, порча данных.
Пример:
@Scheduled(fixedRate = 10_000)
public void cleanUp() {
List<Job> jobs = jobRepository.findAllByStatus(PENDING);
jobs.forEach(job -> {
job.setStatus(PROCESSING);
jobRepository.save(job);
});
}
💥 Через 10 секунд начнёт работать следующий вызов, даже если первый ещё не закончен.
✅ Решение: обернуть в @Transactional и использовать блокировки:
@Transactional
@Scheduled(fixedRate = 10_000)
public void cleanUp() {
List<Job> jobs = jobRepository.findAllByStatusForUpdate(PENDING);
...
}
📌 Также можно:
— использовать fixedDelay вместо fixedRate — он ждёт окончания предыдущей задачи
— добавить флаг locked, чтобы явно помечать уже взятые задачи
— заменить @Scheduled на более надёжные инструменты:
🔧 Не упирайтесь в @Scheduled, если задача критична к повторной обработке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍8🔥5😁1