12073
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для Java-разработчика Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4WUg
Концепции Spring Security: OAuth2 Resource Server
С одной декларацией OAuth2ResourceServer Spring Security будет:
1- Извлекать заголовок Authorization: Bearer <token> из каждого запроса
2- Валидировать подпись токена через публичный ключ Authorization Server’а (полученный через JWKS URI)
3 Проверять claims: срок действия (exp), issuer и audience
4- Заполнять SecurityContext аутентифицированным principal’ом
👉 Java Portal
Spring Boot: с org.hibernate.SQL=DEBUG можно получить более детальный вывод Hibernate-запросов прямо в логах.
#SpringBoot #Hibernate
👉 Java Portal
Spring Boot: используйте @Async только для небольших задач на оффлоадинг и только с явно заданным исполнителем.
#SpringBoot #SoftwareDevelopment
👉 Java Portal
POST не идемпотентен.
PUT — идемпотентен.
PATCH — зависит от реализации.
Ошибка в этих свойствах ломает ретраи.
Идемпотентность означает: один и тот же запрос даёт один и тот же результат.
Это важно, потому что сеть нестабильна, а клиенты делают повторные запросы.
Неидемпотентные эндпоинты дублируют побочные эффекты.
Два запроса могут означать две оплаты или два заказа.
GET — идемпотентен.
PUT — идемпотентен.
DELETE — идемпотентен.
POST — не идемпотентен.
PATCH — зависит (инкремент vs установка значения).
Для неидемпотентных эндпоинтов используют идемпотентные ключи:
клиент отправляет уникальный ключ,
сервер сохраняет ключ и ответ,
повтор с тем же ключом возвращает тот же результат.
Так устроены платёжные системы.
Без этого ретраи превращаются в дублирование операций.
👉 Java Portal
JetBrains использует IDE-нативные возможности понимания кода, чтобы делать ИИ-агентов эффективнее на больших кодовых базах.
Зачем тратить время и токены на grep, если в IDE уже есть семантический поиск, навигация по символам и рефакторинги?
Интересный момент: Codex, судя по наблюдениям, заметно лучше использует такие инструменты, чем Claude Code.
👉 Java Portal
Spring Boot: использование Spring Cloud Config для централизованного управления конфигурацией — важная практика.
Вместо того чтобы каждый сервис хранил свой application.yml, конфигурация подтягивается из единого источника.
Сначала нужно сконфигурировать сервер конфигурации.
Поднимается отдельное приложение сервера конфигурации с аннотацией @EnableConfigServer и Git-репозиторий, где лежат все .yml файлы.
Сервер отдает конфигурацию по HTTP, клиенты подтягивают её при старте.
<!-- Setting Up the Config Server -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
</dependency>
// Enable it with @EnableConfigServer annotation
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
}
}
# Point it to your Git repository
spring:
cloud:
config:
server:
git:
uri: https://github.com/your-org/config-repo
default-label: main
clone-on-start: true
server:
port: 8888
{application-name}-{profile}.yml{application-name}/{profile}.yml<!-- Add the client dependency -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>
# Configure the application to fetch config from the config server
spring:
application:
name: order-service
config:
import: "optional:configserver:http://localhost:8888"
cloud:
config:
profile: dev
server:
port: 8080
@RefreshScope:package ...;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.config.server.EnableConfigServer;
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
}
}
@Service
@RefreshScope
public class PricingService {
@Value("${pricing.discount.percentage:0}")
private int discountPercentage;
// This value updates when config changes, no restart needed
}
curl -X POST http://localhost:8080/actuator/refresh
Java-совет : можно использовать List.of() и Set.of() для создания неизменяемых коллекций.
✅ Это быстрый способ создать немодифицируемые списки и множества без использования Collections.unmodifiableList().
#Java #Коллекции
👉 Java Portal
В Java можно ставить метку на выражение, которое уже промечено другой меткой. И так хоть до бесконечности.
Полезно? Вряд ли.
Стоит ли использовать? Точно нет.
Но как факт — это работает
Пример:
String question;
to: be: or: not: that: is: the: question = "What?";
out.println(question);
to:, be:, or: и т.д.) игнорируются, если не используются в break или continueWhat?
Spring Boot: можно добавить глобальные метаданные OpenAPI через аннотацию @OpenAPIDefinition.
✅ Её размещают на основном классе приложения Spring Boot или в отдельном конфигурационном классе.
#SpringBoot #JavaDev
👉 Java Portal
Паттерны в Java: паттерн «Строитель» позволяет гибко и прозрачно конструировать сложные объекты. #Java #ПаттерныПроектирования
👉 Java Portal
Используй Files.isSameFile(path1, path2), чтобы проверить, указывают ли два пути на один и тот же файл. Метод также резолвит симлинки.
Проверяет, ссылаются ли два объекта Path на один и тот же реальный файл в файловой системе.
#Java #РазработкаПО
👉 Java Portal
На фото показана проблема N+1 в JPA и её решение.
🟣findAll() — вызывает 1 запрос к авторам + по 1 запросу на книги каждого автора → N+1 запросов
☑JOIN FETCH в @Query — решает проблему, загружая авторов и их книги одним SQL-запросом
Показана разница в коде и как избежать лишних запросов при загрузке связанных сущностей (Author → Book)
👉 Java Portal
Spring Boot: важно валидировать входные данные ваших API, даже внутренних.
#SpringBoot #РазработкаПО
👉 Java Portal
☕️ Optional.ifPresentOrElse()
Обрабатывает случаи, когда значение в Optional есть и когда оно отсутствует, одним вызовом.
if/else для Optional → ifPresentOrElse() (JDK 9+)
🔗https://javaevolved.github.io/streams/optional-ifpresentorelse.html
👉 Java Portal
System Design Cheat Sheet — 15 ключевых концепций
1. Сбор требований
* Определить функциональные и нефункциональные требования
* Описать пользовательские сценарии и воркфлоу
* Расставить приоритеты по бизнес-целям
* Зафиксировать зависимости и ограничения
2. Архитектура системы
* Определить компоненты системы и их взаимодействие
* Выбрать подходящие архитектурные паттерны и стиль
* Оптимизировать под масштабируемость и поддерживаемость
* Оценить трейд-оффы между монолитом и распределённой системой
3. Дизайн данных
* Спроектировать модели данных, схемы и связи
* Выбрать подходящую БД под масштаб и консистентность
* Определить политики хранения, бэкапы и архивирование
* Использовать нормализацию и денормализацию по необходимости
4. Доменная модель
* Разбить систему на бизнес-домены
* Инкапсулировать функциональность внутри доменных модулей
* Минимизировать междоменные зависимости
* Обеспечить владение данными внутри доменов
5. Масштабируемость
* Реализовать горизонтальное и вертикальное масштабирование
* Использовать балансировку нагрузки
* Оптимизировать партиционирование и шардинг
* Планировать автоскейлинг под пики нагрузки
6. Надёжность
* Проектировать отказоустойчивость и деградацию
* Настроить мониторинг, алерты и логирование
* Реализовать бэкапы и восстановление
* Использовать ретраи, circuit breaker и таймауты
7. Доступность
* Реплицировать данные между узлами
* Минимизировать даунтайм через failover
* Определить планы восстановления (RTO/RPO)
* Регулярно тестировать под нагрузкой
8. Производительность
* Оптимизировать задержки и пропускную способность
* Использовать кэширование для горячих данных
* Оптимизировать алгоритмы и запросы
* Применять сжатие для передачи данных
9. Безопасность
* Реализовать аутентификацию и авторизацию
* Шифровать данные в покое и при передаче
* Проводить сканирование уязвимостей и аудиты
* Защищать API и эндпоинты от атак
10. Поддерживаемость
* Писать модульный, читаемый и документированный код
* Автоматизировать деплой и версионирование
* Проектировать систему без ломания фич при росте
* Использовать CI/CD пайплайны
11. Тестирование
* Покрывать юнит-, интеграционные и e2e-тесты
* Проводить нагрузочное тестирование
* Валидировать API и корректность данных
* Проверять безопасность и соответствие требованиям
12. Пользовательский опыт
* Делать понятный и отзывчивый интерфейс
* Оптимизировать пользовательские сценарии
* Проводить юзабилити-тестирование
* Учитывать доступность
13. Оценка стоимости
* Считать инфраструктурные затраты
* Учитывать лицензии, масштабирование и операционные расходы
* Оптимизировать использование облачных ресурсов
* Закладывать бюджет на отказоустойчивость
14. Документация
* Поддерживать актуальные техдоки и архитектуру
* Писать API-справочники и руководства
* Использовать диаграммы
* Хранить всё с версионированием
15. План миграции
* Проверить совместимость старой и новой системы
* Составить пошаговую стратегию
* Прогнать миграцию на стенде
* Проверить целостность данных после переноса
👉 Java Portal
Завершаемые фьючеры для чистого асинхронного программирования
Устал от вложенных колбэков и шаблонного кода службы исполнения потоков. Встроенный механизм асинхронных вычислений в стандартной библиотеке версии 8 позволяет строить читаемые цепочки обработки задач без лишнего обвязочного кода.
Реальный сценарий: параллельные HTTP-вызовы к нескольким API с последующим объединением результатов, цепочкой преобразований и централизованной обработкой ошибок.
👉 Java Portal
Микросервисы — плохой выбор по умолчанию для 94% команд.
Зачем разбивать приложение на набор сервисов, которым нужно общаться через сеть.
На бумаге это выглядит как «правильный» подход. Масштабирование звучит привлекательно.
Но на практике я видел, как это ломается, шесть раз.
Команды из 5 инженеров поднимали 11 сервисов с несколькими очередями сообщений. Всё становилось медленнее.
Деплой, который занимал минуты, растягивался до 35 минут из-за зависимостей.
Отладка превращалась в кошмар: один баг — и приходится трейсить запрос через несколько сервисов и кодовых баз.
Сложность не уменьшилась. Она просто распределилась.
Микросервисы — это решение под масштабирование, но большинство команд внедряют их слишком рано, когда проблемы масштаба ещё нет.
Если ты всё ещё работаешь на localhost, основная проблема — не масштаб. Это стабильный релиз.
Когда микросервисы имеют смысл:
- команды блокируют работу друг друга
- части системы требуют независимого масштабирования
- есть нормальная трассировка в проде, и можно отлаживать без угадывания
Если этого нет — платишь налог распределённых систем без реальной выгоды.
Начинай с монолита и держи модульность. Делить стоит только тогда, когда связность начинает тормозить разработку.
Большинство обсуждений «нам нужны микросервисы» на деле не про архитектуру.
Они про грязную кодовую базу или болезненные деплои.
Сначала решаются эти проблемы.
Простые системы легче понимать. Перегруженные обычно разваливаются под собственным весом.
👉 Java Portal
Возможно, один из самых безумных репозиториев с Docker
Он позволяет запускать полноценную macOS внутри Docker -контейнера и открывать её прямо из браузера.
- Поднимается macOS одной командой Докера
- Запуск полноценной macOS на Linux через QEMU/KVM
- Открывается сразу в браузере
- Поддержка нескольких версий macOS
- Подходит для тестирования, CI и macOS-специфичных инструментов
Такие проекты хорошо показывают, насколько далеко можно зайти с Docker и виртуализацией.
Репозиторий: https://github.com/dockur/macos
👉 Java Portal
Совет по Java
Используйте осмысленные имена методов, которые отражают их назначение.
#JavaDev #CleanCode
👉 Java Portal
Java: начиная с Java 14 можно использовать records для создания коротких неизменяемых объектов, предназначенных для хранения данных.
✅ короче обычных POJO
✅ имеют встроенные equals(), hashCode(), toString()
✅ по умолчанию неизменяемые
#JavaDev #Records
👉 Java Portal
Значения области видимости финализированы в Java 25.
Более чистая альтернатива переменным, привязанным к потоку, с ограниченным временем жизни и хорошей совместимостью с виртуальными потоками.
static final ScopedValue<User> USER = ScopedValue.newInstance();
ScopedValue.where(USER, user)
.run(() -> UserService.updateUser());
В Java лямбда-выражение создаёт экземпляр функционального интерфейса. Во время выполнения этот экземпляр создаётся с помощью класса LambdaMetaFactory
Следующий код на Java создаёт объект Function<String, String>
Function<String, String> f = s -> s.toUpperCase();
@SuppressWarnings("unchecked")
void main() throws Throwable {
MethodHandles.Lookup lookup;
lookup = MethodHandles.lookup();
CallSite callSite;
callSite = LambdaMetafactory.metafactory(
lookup,
"apply",
MethodType.methodType(Function.class),
MethodType.methodType(Object.class, Object.class),
lookup.findStatic(
getClass(),
"lambda",
MethodType.methodType(String.class, String.class)
),
MethodType.methodType(String.class, String.class)
);
MethodHandle target;
target = callSite.getTarget();
Function<String, String> f;
f = (Function<String, String>) target.invokeExact();
String msg;
msg = f.apply("Hello, World!");
IO.println(msg);
}
private static String lambda(String s) {
return s.toUpperCase();
}
HELLO, WORLD! ❤️
Этот Dockerfile для Spring Boot создаёт образ, который потребляет на 33% меньше памяти по сравнению с образом, собранным с помощью Buildpacks (рекомендуемый Spring способ сборки Docker-образов) 💪
👉 Java Portal
Для кого-то неожиданно узнать, что Java не конкатенирует строки на этапе выполнения в таком кейсе:String c = "a" + "b";
Что важно:
Строка в Java хранится как byte[] + флаг кодировки:0 — LATIN1 (1 байт на символ, для ASCII экономия памяти)1 — UTF-16 (2 байта на символ)
Строки размещаются в двух областях:
- куча
- пул строковых констант (SCP)
Пример:
String a = "hello", b = "hello";
a == b → true, обе переменные указывают на один объект из пулаString a = "hello", b = new String("hello");a == b → false, разные объекты в кучеString c = "a" + "b";
String c = "ab";
java id="xq7v2m"
String a = "a", b = "b", c = a + b;
invokedynamic с StringConcatFactoryStringBuilder, где код фактически превращался в цепочку append() и финальный toString().
На собесе по Java понимание устройства JVM и управления памятью сильно влияет на оценку. Ниже — сжатое покрытие всех 25 тем без воды.
1. Heap vs Stack
Heap — аллокация объектов, шарится между потоками.
Stack — фреймы методов, локальные переменные, примитивы.
Объекты в heap, ссылки — в stack.
2. Сборка мусора
GC освобождает недостижимые объекты.
Сборщики: Serial, Parallel, CMS (устаревший), G1.
Объект попадает под GC при отсутствии достижимости по графу ссылок.
3. Области памяти JVM
Heap (Young/Old), Stack, Metaspace (вместо Method Area), Native Stack.
Metaspace хранит метаданные классов.
4. Алгоритмы GC
Minor GC — Young, Major/Full GC — Old.
Mark-and-Sweep, Copying, Mark-Compact.
5. Параметры JVM-Xms, -Xmx — размер heap.-XX:NewRatio — соотношение поколений.
GC-логи анализируются для поиска пауз и аллокаций.
6. Утечки памяти
Причины: статические коллекции, кеши без очистки, listener’ы.
Инструменты: VisualVM, JConsole, Eclipse MAT.
7. OutOfMemoryError
Heap overflow, Metaspace overflow, Direct memory.
Решения: тюнинг heap, профилинг, оптимизация аллокаций.
8. Типы ссылок
Soft — для кешей.
Weak — сборка при следующем GC.
Phantom — для пост-очистки.
9. ThreadLocal
Утечки из-за хранения значений без remove().
Проблема усиливается в пуле потоков.
10. finalize()
Непредсказуемый вызов, влияет на GC.
Замена — Cleaner или try-with-resources.
11. Direct Memory
Off-heap через ByteBuffer.allocateDirect.
Контроль сложнее, GC не управляет напрямую.
12. JEP по GC
ZGC (JEP 307) — низкие паузы.
Shenandoah (JEP 189) — конкурентная очистка.
13. Архитектура JVM
ClassLoader, Runtime Data Areas, Execution Engine, JNI.
14. Загрузка классов
Loading → Linking → Initialization.
Загрузчики: Bootstrap, Platform (бывш. Extension), System.
15. Байткод
Инструкции JVM, стековая модель исполнения.
Интерпретируется и оптимизируется JIT.
16. JIT-компилятор
Горячий код компилируется в машинный.
Оптимизации: инлайнинг, удаление мертвого кода.
17. Структура .class
Magic number, constant pool, методы, атрибуты.
18. Жизненный цикл потоков
NEW → RUNNABLE → BLOCKED/WAITING → TERMINATED.
JVM управляет планированием через ОС.
19. JNI
Связка с нативным кодом (C/C++).
Используется для low-level операций.
20. Профилинг JVM
CPU, память, потоки.
Инструменты: VisualVM, JConsole.
21. HotSpot
Основная реализация JVM.
Использует адаптивную оптимизацию и JIT.
22. Манипуляция байткодом
ASM, BCEL, Javassist.
Применяется в прокси, AOP, фреймворках.
23. Инструменты диагностики
jstack — дамп потоков.
jmap — heap dump.
jstat — статистика GC.
24. Безопасность классов
Верификация байткода.
Security Manager (устаревший, но концепт важен).
25. Java Memory Model (JMM)
Правила видимости и happens-before.
Ключевые примитивы: volatile, synchronized.
👉 Java Portal
Клёвый тренажёр+учебник по SQL
Тут можно потренироваться в хитрых джойнах, агрегациях и понабивать руку. Интерфейс очень приятный и позволяет потыкать схему БД, даёт подсказки как в коде, так и непосредственно по решению
В более сложные штуки (к примеру, в оконные функции) этот ресурс не лезет. Ну и запросы даже в самых сложных задачках получаются не сказать чтобы громоздкие
На сайте есть платная версия (которая позволяет смотреть авторские решения), но можно вполне обойтись и без неё
https://sql-academy.org/ru/trainer
👉 Java Portal
В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн
Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда?
Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России
📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия;
👩💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие;
🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое
А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах:
🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!
Основные команды Maven для Java-разработчиков
Maven — это мощный инструмент автоматизации сборки, который используется в основном для Java-проектов. Он помогает управлять зависимостями, сборкой и жизненным циклом проекта
$ mvn archetype:generate
Создание нового Maven-проекта
$ mvn clean
Очистка директории target
$ mvn compile
Компиляция исходного кода
$ mvn test
Запуск unit-тестов
$ mvn package
Сборка проекта в JAR/WAR
$ mvn install
Установка артефакта в локальный Maven-репозиторий
$ mvn install -DskipTests
Пропустить тесты при сборке
$ mvn spring-boot:run
Запуск Spring Boot приложения (если используется spring-boot-maven-plugin)
$ mvn dependency:resolve
Обновление зависимостей
$ mvn dependency:tree
Вывод дерева зависимостей
$ mvn clean compile package
Запуск целей в указанной фазе
$ mvn validate
Проверка структуры проекта
Spring Boot: эффективный способ обработки больших CSV-файлов — использовать возможности Spring Batch.
Spring Batch настраивается с такими опциями:
✅ Чанкинг
✅ Параллелизм
✅ Ретраи
#SpringBoot #РазработкаПО
👉 Java Portal
Кто-то выложил в опенсорс инструмент, который парсит бизнесы из Google Maps по всему миру.
Название, адрес, телефон, сайт, отзывы, часы работы — всё собирается. Достаточно ввести поисковый запрос, и он выгружает данные в CSV.
Проект на 100% с открытым исходным кодом.
👉 Java Portal