12073
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для Java-разработчика Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4WUg
Java tip: используй Files.walk(), чтобы рекурсивно пройтись по файлам в каталоге.
public static void main(String[] args) {
Path startPath = Paths.get("src");
try (Stream<Path> paths = Files.walk(startPath)) {
paths
.filter(Files::isRegularFile)
.filter(path -> path.toString().endsWith(".java"))
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
Java-совет: когда нужно наполнять значения в Map, например списки, удобно использовать computeIfAbsent().
Классический способ:
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
if (!map.containsKey("key")) {
map.put("key", new ArrayList<>());
}
map.get("key").add("listValue");
map.computeIfAbsent("key", k -> new ArrayList<>())
.add("listValue");
Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь
Loading …
██████████████] 99%
Статья на вечер: где автор сделал свой Spring Boot Starter для разработки Telegram-ботов на Java, чтобы больше не копипастить одни и те же настройки и логику.
Он обернул работу с java-telegram-bot-api в удобный фреймворк с маршрутизацией апдейтов, хендлерами, обработкой ошибок и простым подключением к Spring-приложению.
👉 Java Portal
Java-совет : вместо HashSet для enum-типов лучше использовать EnumSet. Он работает быстрее и потребляет меньше памяти.
👉 Java Portal
Часто мы пишем public static void main и просто предполагаем, что Java сама «делает свою работу».
Но за этим стоит довольно сложная и интересная система , а именно ClassLoader’ы.
Именно они отвечают за то, чтобы находить, проверять и загружать каждый класс, который использует твоё приложение.
Без ClassLoader’ов нет JVM, нет Spring, нет плагинов, вообще ничего нет.
Что такое ClassLoader?
Это компонент JVM, который отвечает за:
- Поиск определения класса (файлы .class, JAR’ы, модули).
- Загрузку его в память.
- Проверку байткода на валидность и безопасность.
- Определение класса в изолированном пространстве.
Проще говоря, он превращает байткод в то, что JVM может исполнять.
Иерархия держит хаос под контролем
В Java используется модель делегирования вверх {parent delegation}
Это защищает от конфликтов, дублирования и неожиданных подмен классов.
Основные загрузчики:
- Bootstrap ClassLoader
Написан на C++, загружает базовые классы языка (java.lang.*, java.util.* и так далее).
Живёт прямо внутри JVM.
- Platform / Extension ClassLoader
Загружает библиотеки самого JDK и системные модули.
- Application ClassLoader
Загружает твои классы, зависимости и весь прикладной код.
Типичный поток загрузки выглядит так:
Когда ClassLoader пытается загрузить класс, он сначала делегирует запрос родителю.
Если родитель не находит класс, тогда уже текущий загрузчик пытается загрузить его сам.
Это не даёт тебе случайно переопределить String, List, Object и другие базовые классы.
Как загружается твой код?
Когда ты запускаешь JAR:
java -jar app.jar
ClassNotFoundException. Понимание ClassLoader’ов даёт отличную точку старта для отладки.ClassNotFoundException, ты точно будешь рад, что разобрался в этом заранее.
Одна идея, на которой я люблю делать акцент, это автобоксинг и анбоксинг в Java.
Java фактически дает нам два параллельных мира:
Примитивы: int, long, double = быстрые, компактные, живут на стеке.
Обертки: Integer, Long, Double = полноценные объекты в heap.
Между этими мирами Java делает одно автоматическое преобразование:
Автобоксинг - превращение примитива в объект
Анбоксинг - обратное преобразование
Работает удобно, пока в какой-то момент не начинает мешать.
Почему это может быть проблемой?
Потому что при каждой конверсии у Java появляется лишняя работа:
Создаются новые объекты
Увеличивается нагрузка на GC
CPU делает больше операций
Срываются JIT-оптимизации
В циклах с высокой нагрузкой появляются скрытые задержки
В большинстве приложений это незаметно, но если проявится, то обычно довольно резко.
Типичный пример - коллекции:
List<Integer> numeros = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
numeros.add(i);
}
Integer a = 1000;
Integer b = 1000;
if (a == b) { ... }
Stream<Integer> s = IntStream.range(0, 1_000_000)
.boxed(); // миллион автобоксингов
Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();
counter.put(key, counter.getOrDefault(key, 0) + 1);
Java-совет: ты можешь использовать LinkedHashMap, чтобы легко реализовать LRU-кеш (Least Recently Used).
Тебе просто нужно заинстанцировать это вот так:
int capacity = 3;
Map<Integer, String> cache = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, true) {
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > capacity;
}
};
cache.put(1, "one");
cache.put(2, "two");
cache.put(3, "three");
cache.get(1);
cache.put(4, "four"); // 2 удаляется (наименее недавно использованный)
System.out.println(cache);
Совет по Java: начиная с Java 19 можно потрогать фичу под названием virtual threads.
Virtual threads это лёгкие потоки, которые управляются JVM, а не операционной системой.
JVM умеет приостанавливать и возобновлять выполнение без лишней траты ресурсов ОС.
IO-вызовы не блокируют потоки ОС.
Виртуальные потоки работают поверх небольшого пула платформенных потоков.
Пример:
try (ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
executor.submit(() -> {
Thread.sleep(1000);
});
}
}
Совет по Java: старайся не шарить данные между потоками.
Используй неизменяемые объекты
Или строй взаимодействие потоков через сообщения, без прямой модификации общего состояния
С неизменяемыми объектами:
record Book(String title, int price) {} // Immutable
public class BookJob implements Runnable {
private final Book book;
... // constructor
@Override
public void run() {
System.out.println(book.title() + " " + book.price());
}
}...
new Thread(() -> {
try {
queue.put("mess1");
} catch (InterruptedException e) {}
}).start();
...
new Thread(() -> {
try {
String mess = queue.take();
} catch (InterruptedException e) {}
}).start();
Совет по Java: в JPA можно использовать native query не только для SELECT, но и для UPDATE, DELETE и INSERT. Учти, что в этом случае всё проходит мимо EntityManager и PersistenceContext.
👉 Java Portal
Java даёт много вариантов по части синтаксиса, но функциональные интерфейсы — одна из самых аккуратных и приятных фишек языка ☕️
Сегодня разберём 4 штуки, которые встречаются чаще всего. Если поймёшь их, писать код станет современнее, местами чище
Идея простая 👇
Функциональный интерфейс — это интерфейс с одним абстрактным методом. Благодаря этому его можно реализовать через лямбды.
В Java их много, но вот четыре, которые ты будешь видеть постоянно:
👉 Consumer — делает что-то
Consumer принимает значение и ничего не возвращает.
Отлично подходит для побочных эффектов: логирование, вывод в консоль, сохранение, отправка и так далее.
Consumer<String> consumer = str -> System.out.println(str);
consumer.accept("Hola");
Supplier<Double> supplier = () -> Math.random();
supplier.get();
Function<Integer, String> function = number -> "N° " + number;
function.apply(5);
Predicate<String> predicate = s -> s.length() > 5;
predicate.test("Java");
Можно использовать асинхронный логгинг в Spring Boot, настроив logback (logback-spring.xml).
Лог-сообщения отправляются в очередь и обрабатываются отдельным фоновым потоком.
Это уменьшает задержки, связанные с вводом-выводом.
Положи файл конфигурации logback в папку resources:
src/main/resources/logback-spring.xml
<configuration>
<!-- Console appender, обёрнутый в асинхронный -->
<appender name="ASYNC_CONSOLE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
<queueSize>5000</queueSize>
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
<includeCallerData>false</includeCallerData>
</appender>
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5level [%thread] %logger - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<root level="INFO">
<appender-ref ref="ASYNC_CONSOLE" />
</root>
</configuration>
Совет по Spring Boot
Когда пишешь REST API на Spring Boot, обычно используют префикс /api
Чтобы не лепить @RequestMapping("/api") в каждом контроллере, можно настроить это один раз вот так:
@Configuration
class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {
@Override
public void configurePathMatch(PathMatchConfigurer configurer) {
configurer.addPathPrefix("/api",
aClass -> aClass.getPackage().getName().startsWith("com.sivalabs.bookstore"));
}
}
Приглашаем на ЮMoneyDay — бесплатную онлайн-конференцию про финтех и IT 🔥
На протяжении двух дней будем общаться с разработчиками, инженерами, тестировщиками, продактами, дизайнерами и другими специалистами из ЮMoney. Они расскажут про свой опыт работы в большом финансовом продукте, поделятся лайфхаками и секретами.
Будут доклады по 16 направлениям:
🟣 Будущее финтеха
🟣 Бэкенд
🟣 Фронтенд
🟣 Тестирование
🟣 Python
🟣 Менеджмент проектов
🟣 Менеджмент продуктов
🟣 Системный анализ
🟣 SQL
🟣 UX
🟣 ИИ
🟣 Архитектура IT-решений
🟣 Внутренние системы
🟣 Мобильная разработка
🟣 Инфраструктура
🟣 О компании
Встречаемся онлайн 5 и 6 декабря в 11:00 мск. Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь на сайте конференции ✅
Твой Dockerfile не "простой". Он просто недописан.
Большинство девов за всю жизнь используют всего 5 инструкций Dockerfile:
FROM, COPY, RUN, EXPOSE, CMD, ну и иногда ENV, если уж прям заморочились. 😱
Вот почему твоя команда Ops и пользователи молча тебя ненавидят.
Вот несколько инструкций, про которые ты, скорее всего, не знаешь:
- HEALTHCHECK: контейнер не становится здоровым только потому, что он запущен.
Нет, Kubernetes сам не поймет, что приложение внутри уже сдохло.
Скажи ему, как это проверять. Или дай Ops’ам удовольствие дебажить цикл перезапусков контейнеров в проде.
- SHELL:
По умолчанию это /bin/sh -c. Хочешь другое, используй SHELL.
Меньше экранирования, меньше проблем с кроссплатформой.
- STOPSIGNAL: не оставляй приложение подвисшим.
Задает сигнал, который Docker отправляет при остановке контейнера.
Используй тот сигнал, который твое приложение реально обрабатывает.
Больше никаких зомби-контейнеров и сломанной "корректной остановки".
- ONBUILD
Хочешь сделать базовые образы умнее, используй это.
Хочешь развалить чужой пайплайн, используй неправильно.
- ARG vs ENV: перестань путать "во время сборки образа" и “во время запуска контейнера”,
ARG: существует только во время сборки
ENV: остается в финальном образе
Если ты не понимаешь разницу, не удивляйся, когда приложение ведет себя по-разному на dev и в prod.
- LABEL: метаданные не опциональны.
Это не для красоты. Это нужно инструментам, CI и аудиторам. Потом сам себе спасибо скажешь.
Dockerfile это не шелл-скрипт.
Это продовый код.
Он описывает систему, которую ты поставляешь.
Ты же не выкатываешь наполовину сделанное API, так перестань выкатывать наполовину сделанные образы.
Научись писать Dockerfile, который не отстой. 💩
👉 Java Portal
Вышел релиз IntelliJ IDEA 2025.3!
В этой версии завезли несколько заметных обновлений – все они подробно описаны и показаны в демках на странице “Что нового”.
Зацени
👉 Java Portal
Совет по Java: возвращайте Collections.emptyList(), List.of() или Set.of() вместо null, чтобы не плодить проверки на null в вызывающем коде.
// ❌ Нужен null-check:
public List<String> findUsers() {
if (!dataAvailable()) {
return null; // заставляет вызывающий код проверять на null
}
return loadUsers();
}
List<String> users = findUsers();
if (users != null) {
users.forEach(System.out::println);
}
// ✅ Без null-check:
public List<String> findUsers() {
if (!dataAvailable()) {
return Collections.emptyList(); // или List.of()
}
return loadUsers();
}
// Вызывающая сторона:
List<String> users = findUsers();
users.forEach(System.out::println); // проверка на null не нужна
Spring Boot не прощает клевету на Java
👉 Java Portal
Учись разрабатывать API с нуля! 🤓
Этот ресурс бесплатный и включает:
✓ Пошаговый курс по REST API и GraphQL
✓ Как добавить безопасность в свои API
✓ Как монетизировать API
→ http://rapidapi.com/learn
👉 Java Portal
Похоже, это претендент на TUI года ⭐️
gitlogue — инструмент для «кинематографичного» воспроизведения Git-коммитов прямо в терминале.
Смотри, как коммиты развертываются с анимацией ввода, подсветкой синтаксиса и живым обновлением дерева файлов.
Буквально наблюдай, как твой репозиторий пишет себя сам.
Написан на Rust
GitHub: https://github.com/unhappychoice/gitlogue
👉 Java Portal
freeCodeCamp выкатили бесплатный курс по Git и GitHub для новичков. За 1 час разберёшь базу: ветки, слияния, pull request’ы и базовую командную работу. Отличный быстрый вход для тех, кто откладывал Git «на потом».
Git-курс тут
👉 Java Portal
Нужна API, чтобы попрактиковаться в программировании?
Это, пожалуй, лучший вариант для приложений с прогнозом погоды.
✓ Полностью бесплатная
✓ Без регистрации и без API-ключа
✓ Работает по HTTPS и с включённым CORS
Можно тренироваться с JavaScript, Python, Java и чем угодно ещё:
→ open-meteo.com
👉 Java Portal
Знали, что у EnableWebSecurity есть параметр debug, который включает отладку безопасности?
🤯
Это помогает разобраться, что вообще происходит во время разработки.
Но в проде такое включать нельзя.
👉 Java Portal
Одна из самых опасных проблем в распределенных системах это двойная запись:
сохранить что-то в своей базе и параллельно опубликовать событие в другой системе, рассчитывая что оба шага пройдут вместе.
А что если нет?
Представь классический поток:
1️⃣Сохраняешь заказ в базе.
2️⃣Отправляешь событие в Kafka или делаешь запрос в другую API, чтобы сообщить что заказ создан.
Где проблема?
👉Если шаг 1 прошел, а шаг 2 упал:
База говорит заказ создан, но внешний сервис об этом не знает.
👉Если шаг 2 прошел, а шаг 1 упал:
Ты опубликовал фантомное событие о том, чего нет.
Это и есть двойная запись.
И если думаешь что это тебя не коснется, просто подожди пока прод покажет тебе реальность.
Тут и появляется Transactional Outbox Pattern.
Что именно делает этот паттерн? 🤔
Избавляет от необходимости писать в два места одновременно.
Превращает внешнюю запись в надежный процесс.
Идея простая, вот минимальный способ это реализовать:
1. Когда сохраняешь данные в базе (INSERT/UPDATE),
ты параллельно пишешь событие в отдельную таблицу, например outbox.
2. Оба INSERT выполняются в одной транзакции.
Если что-то падает, падает все.
Так достигается гарантированное консистентное состояние.
3. Затем отдельный процесс (poller или scheduler) читает эту таблицу и публикует реальное событие в Kafka, RabbitMQ или куда нужно.
4. Если публикация упала, ничего страшного.
Событие остается в таблице пока его не получится отправить.
С этим достаточно простым потоком ты получаешь консистентность без двойной записи.
Почему это так хорошо работает?
Потому что принимает неприятную правду:
Нельзя рассчитывать что два разных системы корректно обработают одну и ту же транзакцию.
❌База умеет в транзакции.
❌Kafka — нет.
❌Rabbit — нет.
❌Webhook тем более.
Поэтому решение не в том чтобы это «продавить», а в том чтобы адаптировать архитектуру к реальности:
Единственная запись, которой реально можно доверять — запись в твою базу.
Все внешнее (то что не хранится в твоей базе) должно выполняться позже, с ретраями, логами и прочим.
Но да, это не бесплатно.
Нужно:
—> Создать таблицу outbox.
—> Настроить ретраи.
—> Удалять обработанные события.
—> Мониторить poller (или любую другую реализацию).
—> Не допустить двойные вставки в outbox чтобы избежать дублей.
И ключевая мысль:
Цена Transactional Outbox намного ниже цены ручной починки рассинхрона между сервисами и системами.
А это в проде дороже золота.
👉 Java Portal
Кандидаты часто путаются, когда спрашивают:
в чем разница между rate limiting и throttling?
Разработчик выложил проект ShadowStream, систему отслеживания изменений в базе данных (CDC), построенную на PostgreSQL logical replication.
Цель проекта — ловить любые изменения в реальном времени и передавать их в потоковую инфраструктуру.
Как это работает:
- изменения в базе (INSERT, UPDATE, DELETE) сразу перехватываются через logical replication
- события сериализуются в Protobuf и отправляются в Redis Streams для быстрого доступа
- параллельно те же данные архивируются в Kafka для надежного хранения
- Kafka использует grouped consumer'ов: два обработчика работают параллельно, плюс резервная группа с отдельным offset
- поверх всего в Django Admin добавлена визуализация gRPC-вызовов
Исходники открыты на GitHub
Проект может пригодиться тем, кто работает с потоковой обработкой данных, аналитикой, репликацией или интеграцией микросервисов. 🙂
👉 Java Portal
Какой будет вывод и почему?
class Person {
String name;
}
public class Test {
static void modify(Person obj) {
obj.name = "Rahul";
obj = new Person();
obj.name = "Amit";
}
public static void main(String[] args) {
Person p = new Person();
p.name = "Sumit";
modify(p);
System.out.println(p.name);
}
}
Spring Modulith добавили поддержку Application-Module Aware миграций в Flyway.
Посмотреть, как это работает, можно тут👇
https://github.com/sivaprasadreddy/spring-modular-monolith
👉 Java Portal
Одна ключевая идея в Spring Boot, которая в 2025 отличает синьоров от staff/principal инженеров:
Большинство разработчиков думают, что Spring Boot это просто@RestController + JPA.
Инженеры уровня staff и выше понимают, что настоящий переломный момент это относиться к потокам как к детали реализации, а не к ресурсу.
Virtual Threads (Project Loom) + Spring Boot 3 позволяют блокирующему коду масштабироваться лучше, чем это когда-либо делал реактивный стек.
Теперь не нужно выбирать упрощение или производительность. Можно иметь оба варианта сразу.
Один такой сдвиг в мышлении может поднять пропускную способность системы в 10 раз и вдвое снизить сложность.
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
class OrderController {
@Autowired JdbcTemplate jdbc; // Оставляй свой старый добрый блокирующий JDBC
@Autowired RestTemplate rest; // Оставляй привычный блокирующий RestTemplate
@Autowired EntityManager em; // Оставляй JPA/Hibernate в том виде, как привык
@GetMapping("/{id}")
public Order get(@PathVariable Long id) {
// 100% блокирующий код — читает БД, вызывает 3 downstream HTTP-сервиса
// Но благодаря виртуальным потокам один этот endpoint
// спокойно выдерживает 50k+ RPS на 2 vCPU при < 50 ms p99
var order = jdbc.queryForObject("SELECT * FROM orders WHERE id=?", Order.class, id);
var payment = rest.getForObject("http://payment/{id}", Payment.class, id);
var shipping = rest.getForObject("http://shipping/{id}", Shipping.class, id);
return order.withPayment(payment).withShipping(shipping);
}
}