👩‍💻 Оптимизация ArrayList

Многие недооценивают, насколько ArrayList может быть узким местом в производительности, особенно при работе с большими объёмами данных. Разберём, как оптимизировать его использование 👇

⚙️ Указывайте ёмкость при создании

По умолчанию:

List<String> list = new ArrayList<>();

ArrayList начинает с небольшой ёмкости (10 элементов) и каждый раз увеличивается в 1.5 раза, когда не хватает места. Это вызывает множество копирований массива, что замедляет работу при миллионах элементов.

✔️ Оптимальный вариант:

List<String> list = new ArrayList<>(1_000_000);

Если вы знаете (или можете оценить) количество элементов заранее — выделите память сразу. Это уменьшает количество realocations и экономит до 30–40% времени при массовых вставках.

🧠 Очищайте, а не пересоздавайте

Многие делают так:

list = new ArrayList<>();

Это создаёт новый объект и выбрасывает старый в GC. При частых операциях — GC начинает тормозить систему.

✔️ Лучше:

list.clear();

Если список используется повторно, очистка быстрее и не требует новой аллокации памяти.

🔥 Не используйте remove() в цикле

Удаление элементов в цикле вручную — частая и дорогая ошибка.

Плохо:

for (String s : list) {
    if (s.startsWith("A")) list.remove(s);
}

✖️ Такой код приведёт к ConcurrentModificationException.

Даже если использовать Iterator, это безопасно, но медленно — каждый вызов remove() сдвигает все последующие элементы (O(n) на удаление).

✔️ Хорошо:

list.removeIf(s -> s.startsWith("A"));

Метод removeIf оптимизирован под внутренние операции и работает быстрее при массовом удалении.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Совет по Java: используйте

Objects.requireNonNullElse(value, defaultValue), чтобы избавиться от ручных проверок на null.

Это делает код чище, короче и безопаснее.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Как подключить Keycloak к Spring Boot проекту

Keycloak — это современный open-source Identity Provider от Red Hat, который часто используется в enterprise-проектах для SSO (Single Sign-On), OAuth2 и OpenID Connect. Ниже — пошаговая настройка интеграции Keycloak с Spring Boot 3 и Spring Security 6.

1️⃣ Зависимости

Проверьте, что в проекте есть или добавьте следующие зависимости:

— Spring Web
— Spring Security
— OAuth2 Resource Server
— OAuth2 Client

2️⃣ Разворачиваем Keycloak

Запустите Keycloak через Docker:

docker run -d \
  -p 8080:8080 \
  -e KEYCLOAK_ADMIN=admin \
  -e KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD=admin \
  quay.io/keycloak/keycloak:25.0.2 start-dev

После запуска откройте http://localhost:8080, войдите под admin/admin и создайте realm, например demo-realm.

3️⃣ Настройка клиента в Keycloak

В разделе Clients → Create client укажите:

— Client ID: spring-client
— Client Protocol: openid-connect
— Root URL: http://localhost:8081

В разделе Settings:

— Установите Access Type → confidential
— Включите Standard Flow Enabled
— Укажите Redirect URI: http://localhost:8081/login/oauth2/code/keycloak

Сохраните и перейдите на вкладку Credentials — скопируйте Client Secret.

4️⃣ Настройка application.yml

server:
  port: 8081

spring:
  security:
    oauth2:
      client:
        registration:
          keycloak:
            client-id: spring-client
            client-secret: YOUR_CLIENT_SECRET
            scope: openid, profile, email
            redirect-uri: "{baseUrl}/login/oauth2/code/{registrationId}"
        provider:
          keycloak:
            issuer-uri: http://localhost:8080/realms/demo-realm

5️⃣ Конфигурация безопасности

Настройте SecurityConfig.java:

@Configuration
public class SecurityConfig {

@Bean
public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers("/", "/public").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
)
.oauth2Login(Customizer.withDefaults())
.logout(logout -> logout
.logoutSuccessUrl("/")
.invalidateHttpSession(true)
);
return http.build();
}
}

🧠 Зачем это нужно:

Keycloak снимает с вас головную боль по хранению паролей, управлению ролями и сессиями. Он интегрируется с LDAP, AD, SAML и десятками внешних OAuth-провайдеров.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

🔥 Продвинутый SQL-совет: используйте partial indexes как «селективный ускоритель», но не только для WHERE — ещё и для JOIN-ов.

Большинство разработчиков делают частичные индексы так:
CREATE INDEX idx_active_users ON users(id) WHERE active = true;

Но фишка в том, что partial index может радикально ускорить запросы, где фильтр стоит не в WHERE, а «прячется» в JOIN-условии. Оптимизатор всё равно понимает условие и использует индекс.

Например, у вас есть таблица logs, где 95% строк — архив, и только 5% актуальные. Запрос делает join:

SELECT u.id, l.event
FROM users u
JOIN logs l ON l.user_id = u.id AND l.is_archived = false;

Если делать обычный индекс, он будет огромный. Но partial index:

CREATE INDEX idx_logs_active ON logs(user_id)
WHERE is_archived = false;

Теперь:
- индекс в 20–30 раз меньше
- cache hit rate выше
- планы меняются с seq scan на index scan
- JOIN начинает работать почти как в in-memory базе

Прикольно, что работает даже если в SELECT самого условия нет — главное, чтобы оно было в ON.

Это отличный способ ускорять «холодные» большие таблицы, где часто обращаются только к маленькому активному сегменту.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Просто о сложном: CompletableFuture

В Java 8 появился CompletableFuture — это реализация паттерна Promise, которая позволяет строить декларативные цепочки асинхронных операций.

По сути, это обёртка над Future, которая может быть завершена вручную (отсюда "Completable") и предоставляет богатый API для композиции.

🟢Зачем он нужен

Классический Future не позволяет:

— Комбинировать несколько асинхронных операций.
— Обрабатывать результат без блокировки.
— Реагировать на ошибки внутри цепочки.

CompletableFuture решает эти проблемы, предоставляя fluent API для композиции асинхронных вычислений.

🟢Базовый пример

javaCompletableFuture<String> future = CompletableFuture
    .supplyAsync(() -> fetchUserFromDB(userId))
    .thenApply(user -> user.getEmail())
    .thenApply(String::toUpperCase)
    .exceptionally(ex -> "default@example.com");

future.thenAccept(System.out::println); // не блокирует

Здесь каждый этап выполняется асинхронно. Если где-то произошла ошибка, сработает exceptionally().

🟢Ключевые методы

🔘supplyAsync() / runAsync() — запустить задачу асинхронно.
🔘thenApply() — трансформировать результат.
🔘 thenAccept() — обработать результат (void).
🔘thenCompose() — развернуть вложенный CompletableFuture.
🔘thenCombine() — объединить результаты двух независимых future.
🔘exceptionally() / handle() — обработка ошибок.
🔘allOf() / anyOf() — дождаться завершения нескольких задач.

🟢Пулы потоков

По умолчанию CompletableFuture использует ForkJoinPool.commonPool(). Для задач с блокирующими операциями (IO, БД) лучше передать свой Executor. Иначе можно заблокировать общий пул и замедлить всё приложение.

🟢Подводные камни

— Отсутствие отмены

CompletableFuture.cancel() не останавливает выполнение задачи, а только меняет статус. Реальная отмена требует проверки Thread.interrupted() внутри задачи.

— Проглатывание исключений

Если не добавить exceptionally() или handle(), исключение останется внутри future до вызова get() или join().

— Цепочки могут выполняться синхронно

Методы без суффикса Async (например, thenApply) могут выполниться в том же потоке, где завершился предыдущий этап. Если нужна гарантия асинхронности, используйте thenApplyAsync().

✔️ Когда использовать

— Для композиции нескольких асинхронных операций (API-вызовы, запросы в БД).
— Когда нужны неблокирующие обработчики результатов.
— В реактивных архитектурах (хотя там лучше Project Reactor или RxJava).

❌ Не подходит:

— Для CPU-bound задач с высокой конкуренцией (лучше использовать параллельные стримы или явное управление потоками).
— Когда важна отмена выполняющейся задачи.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Java API Совет

StackWalker - удобный инструмент для обхода стек-фреймов и их интроспекции. Полезен для дебага, профилирования и анализа поведения кода на лету. Позволяет считывать текущий стек, фильтровать фреймы, смотреть классы и методы, откуда был вызван код.

Документация

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Чек-лист Code Review

Собрали в один PDF всё, что нужно проверять при код-ревью — от архитектуры до безопасности. 75+ пунктов с цветовой маркировкой по приоритетам.

❓ Зачем?

Чтобы ничего не упустить и держать единый стандарт качества в команде.

❓ Как использовать?

Открываете при каждом PR, идёте по чек-листу. Красные пункты — критично, жёлтые — важно, белые — рекомендации.

Адаптируйте под свой проект и дополняйте на основе опыта команды.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪