10986
📚 Лайфхаки, приёмы и лучшие практики для Java-разработчиков. Всё, что ускорит код и прокачает навыки. Java, Spring, Maven, Hibernate. По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3KoGeP
🎯 Java-хаки: динамический вывод с помощью printf()
Статья посвящена методу printf() в Java, который используется для создания форматированной строки вывода. В ней рассматривается синтаксис метода, различные спецификаторы формата (например, %d, %f, %s и т.д.) и то, как с их помощью управлять отображением чисел, строк и других типов данных в консоли.
Приведены примеры использования System.out.printf() с пояснениями по флагам, ширинe и точности форматирования, а также показано, как легко создавать динамический и читаемый вывод в приложениях на Java.
https://springframework.guru/java-output-printf-method/
👉@BookJava
Как масштабировать машинные модели и работать с огромными объемами данных? Откройте для себя возможности Spark ML на открытом уроке от OTUS!
Spark ML — это мощный инструмент для масштабируемого машинного обучения, который позволяет обучать модели на больших данных, не переходя на специализированные ML-системы. Мы покажем, как интеграция с Spark SQL и DataFrame API упрощает ETL-подготовку данных и фичуризацию для реальных проектов.
Убедитесь, как Spark ML решает задачи отказоустойчивости и распределённых вычислений, позволяя вам легко строить промышленные ML-пайплайны.
Посетите открытый урок 11 июня в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Spark Developer» и получите скидку на обучение: https://vk.cc/cMyLJ3
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👩💻 Java — один из самых востребованных языков, но не каждый разработчик умеет использовать его возможности по максимуму.
На курсе «Java Developer. Professional» вы научитесь создавать современные Java-приложения, освоите Spring WebFlux и Kafka, а также разберётесь в работе JVM изнутри.
Пройдите тест, проверьте, достаточно ли у вас знаний для обучения на курсе:.
🎁 Дарим промокод, который дает скидку на обучение - JAVA_06
На курсе вас ждёт практическая работа с кодом, детальные разборы, ревью от экспертов и подходы, позволяющие писать эффективный и чистый код.
Начните свой путь к уровню Middle+ и используйте Java на 100%.
➡️ Пройти вступительный тест курса: https://vk.cc/cMxZwr
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Optional.stream() появился в Java 9 и позволяет превратить Optional<T> в Stream<T> длины 0 или 1. Зачем это нужно?
📌 Когда применять?
◾️ 🧠 Интеграция с цепочками Stream API: если у вас есть коллекция Optional<T>, можно собрать все непустые значения без дополнительных проверок:
List<Optional<User>> userOptionals = …;
List<User> users = userOptionals.stream()
.flatMap(Optional::stream) // из каждого Optional либо 1 элемент, либо пусто
.collect(Collectors.toList());
Optional.stream() пришлось бы делать что-то вроде filter(Optional::isPresent).map(Optional::get).Optional<Something> и вы хотите «сливать», а не оставлять пустые обёртки.Если вы строите конвейер обработки данных, а на каком-то шаге может не быть значения — Optional.stream() поможет аккуратно пропустить «пустышки» и не ломать последующие операции.Optional, — использование stream() создаёт впечатление, что у вас реально коллекция элементов, хотя всего лишь 1 или 0. Для простых случаев ifPresent(), map(), orElse() читается понятнее.
// Менее канонично:
optionalValue.stream().forEach(v -> doSomething(v));
// Лучше:
optionalValue.ifPresent(v -> doSomething(v));
Optional.stream() создаёт объект стрима и небольшую внутреннюю структуру, что на горячем участке кода (в tight loop) может сказаться на производительности. Если вместо него можно обойтись map().orElse(), задумайтесь о легковесном варианте.Optional.stream() в одиночном случае (не в контексте объединения множества опционалов), код может стать менее очевидным. Например:
// Что тут происходит?
Stream.of(opt1, opt2, opt3)
.flatMap(Optional::stream)
.findFirst();
Optional<User> result = opt1.isPresent() ? opt1
: opt2.isPresent() ? opt2
: opt3;
flatMap и filter без промежуточных Optional.
List<Order> orders = getOrders();
// Для каждого заказа пытаемся получить пользователя из БД,
// но он может быть не найден (Optional<User>).
List<Optional<User>> maybeUsers = orders.stream()
.map(o -> userRepository.findById(o.getUserId()))
.toList();
// Теперь формируем список уже «существующих» юзеров:
List<User> users = maybeUsers.stream()
.flatMap(Optional::stream)
.collect(Collectors.toList());
Optional.stream() полностью оправдан: сразу избавляемся от «пустых» опционалов.Не используйте Optional.stream() внутри метода, который ожидает ровно одно значение или бросает исключение, если опционал пуст.
// Плохо:
User user = optionalUser.stream()
.findFirst()
.orElseThrow(() -> new NotFoundException("User not found"));
// Лучше так:
User user = optionalUser
.orElseThrow(() -> new NotFoundException("User not found"));
Optional.stream() только когда действительно нужно объединить несколько Optional-ов в один Stream и пропустить пустые.
🧠 Конфигурация Spring Boot 3 через record и @ConstructorBinding
Вместо традиционных @Data + пустого конструктора можно сразу использовать Java 17 record для настройки свойств:
📌 Почему это полезно?
🔴Полная иммутабельность: поля конфигов больше нельзя случайно перезаписать.
🔴Минимум «шаблонного» кода: не нужны геттеры, сеттеры, toString(), equals() и т.д.
🔴Чёткая связь с Java 17+ и актуальными best practices.
💡 Как сделать:
1. Подключаем зависимость:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
record с аннотацией:
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.ConstructorBinding;
@ConstructorBinding
@ConfigurationProperties(prefix = "app.mail")
public record MailProperties(
String host,
int port,
String username,
String password
) {}
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(MailProperties.class)
public class AppConfig { }
application.yml (или .properties):
app:
mail:
host: smtp.example.com
port: 587
username: user@example.com
password: secret123
@ConstructorBinding Spring не сможет смотать значения в record’ы.@Validated и JSR-303 аннотации (@NotNull, @Min и т.д.).record заменил класс с 4 полями, геттерами и конструктором.record’а с разными префиксами или используйте @Profile. В Spring Boot 3 этот подход «из коробки» работает наилучшим образом.
В асинхронных или веб-сервисах на реактиве нужно быть осторожным: SecurityContext не “переходит” автоматически в новые потоки. Для этого используют SecurityContextRepository и специальные методы в WebFlux.
⚠️ Важно: не храните SecurityContext в сессии, если у вас stateless-приложение (REST API). Вместо сессии используйте JWT или OAuth 2.0.
🧠 5. Авторизация: FilterSecurityInterceptor & AccessDecisionManagerFilterSecurityInterceptor запускается в конце цепочки фильтров и проверяет доступ к URL. Он запрашивает у SecurityMetadataSource список необходимых ролей для данного эндпоинта (Spring на основании @PreAuthorize, HttpSecurity конфигурации или XML). Затем передаёт дело в AccessDecisionManager (по умолчанию AffirmativeBased), который опрашивает список AccessDecisionVoter (например, RoleVoter для проверок ролей, WebExpressionVoter для SpEL).
FilterSecurityInterceptor
└─> SecurityMetadataSource (что нужно: ROLE_ADMIN)
└─> AccessDecisionManager.vote()
├─ RoleVoter.vote() → совпадает?
└─ WebExpressionVoter.vote() → SpEL-выражения?
AffirmativeBased отпускает запрос (по умолчанию). Можно менять стратегию на Consensus или Unanimous.@WithMockUser(roles = "ADMIN") и проверять, что нужный эндпоинт доступен.
@EnableMethodSecurity // (Spring Boot 3+) вместо @EnableGlobalMethodSecurity
public class SecurityConfig { ... }
// Где-то в сервисе:
@PreAuthorize("hasRole('ADMIN') and #id == principal.id")
public void deleteUser(Long id) { ... }
@PreAuthorize / @PostAuthorize / @Secured / @RolesAllowed — все используют тот же механизм Voter’ов, но проверяют уже на методах сервиса.PasswordEncoder с алгоритмами Argon2 или BCrypt:
@Bean
public PasswordEncoder passwordEncoder() {
return new BCryptPasswordEncoder(12);
}
SecurityContextPersistenceFilter хранит контекст в сессии. Удобно для монолитов с классическим web-приложением.SessionCreationPolicy.STATELESS, используем BearerTokenAuthenticationFilter, аутентификация и авторизация проверяются по JWT в каждом запросе.SecurityFilterChain с oauth2ResourceServer().jwt().spring-boot-starter-oauth2-resource-server.issuer-uri или jwk-set-uri в application.yml.
spring:
security:
oauth2:
resourceserver:
jwt:
issuer-uri: https://keycloak.example.com/realms/myrealm
POST, PUT, DELETE). Для stateless-API его обычно отключают:
http.csrf().disable();
<input type="hidden" name="${_csrf.parameterName}" value="${_csrf.token}"/>
logging.level.org.springframework.security=DEBUG
«Я слышу свой код»: как работает Java-программист, потерявший зрение
Константин Евтеев собирает Java-код с помощью диктора NVDA, редактирует его в Блокноте и передает на Linux по SSH через самописные bash-скрипты. После потери зрения он не потерял интереса к жизни и желания быть полезным и выстроил собственную инженерную экосистему: оглавления по строкам .txt-файлами, навигация по main и маленьким методам, отладка на слух.
https://habr.com/ru/companies/axiomjdk/articles/913748/
👉@BookJava
🚀 Подборка Telegram каналов для программистов
Системное администрирование, DevOps 📌
/channel/bash_srv Bash Советы
/channel/win_sysadmin Системный Администратор Windows
/channel/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
/channel/srv_admin_linux Админские угодья
/channel/linux_srv Типичный Сисадмин
/channel/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
/channel/linux_odmin Linux: Системный администратор
/channel/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
/channel/i_linux Системный администратор
/channel/linuxchmod Linux
/channel/sys_adminos Системный Администратор
/channel/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
/channel/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
/channel/i_odmin Все для системного администратора
/channel/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
/channel/i_odmin_chat Чат системных администраторов
/channel/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
/channel/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
/channel/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
/channel/DevLab1C 1С:Предприятие 8
/channel/razrab_1C 1C Разработчик
/channel/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
/channel/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С
Программирование C++📌
/channel/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
/channel/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
/channel/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
/channel/pythonofff Python академия.
/channel/BookPython Библиотека Python разработчика
/channel/python_real Python подборки на русском и английском
/channel/python_360 Книги по Python
Java разработка 📌
/channel/BookJava Библиотека Java разработчика
/channel/java_360 Книги по Java Rus
/channel/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
/channel/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
/channel/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
/channel/developer_mobila Мобильная разработка
/channel/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
/channel/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
/channel/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
/channel/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
/channel/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
/channel/book_for_dev Книги для программистов Rus
/channel/programmist_of Книги по программированию
/channel/proglb Библиотека программиста
/channel/bfbook Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
/channel/bigdata_1 Big Data, Machine Learning
Программирование 📌
/channel/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
/channel/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
/channel/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
/channel/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
/channel/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
/channel/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
/channel/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
/channel/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
QA, тестирование 📌
/channel/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
/channel/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
/channel/thehaking Канал о кибербезопасности
/channel/xakep_2 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
/channel/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
/channel/Pomatematike Канал по математике
/channel/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
/channel/matgeoru Математика | Геометрия | Логика
Excel лайфхак📌
/channel/Excel_lifehack
/channel/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
/channel/sysadmin_rabota Системный Администратор
/channel/progjob Вакансии в IT
🗑 Понимание различных сборщиков мусора в Java
🔵 Serial Garbage Collector: Лучший вариант для однопоточных приложений с небольшими кучами. Он использует один поток для выполнения как малых, так и больших сборок мусора, что приводит к значительным паузам, но минимальной нагрузке на систему.
🔵 Parallel Garbage Collector: Подходит для приложений с высокими требованиями к пропускной способности. Использует несколько потоков для выполнения как малых, так и больших сборок мусора, уменьшая время пауз, но при этом увеличивая использование CPU.
🔵 Concurrent Mark-Sweep (CMS) Garbage Collector: Разработан для минимизации пауз за счёт выполнения основной части работы по сборке мусора параллельно с выполнением приложений. Подходит для приложений, где критически важна низкая задержка.
🔵 G1 Garbage Collector: Сбалансированный сборщик мусора, который стремится обеспечить предсказуемое время пауз, разделяя кучу на регионы и выполняя сборку мусора поэтапно. Является хорошим выбором по умолчанию для большинства приложений.
🔵 Z Garbage Collector и Shenandoah: Сборщики мусора с ультранизкой задержкой, разработанные для работы с большими кучами. Основная часть работы по сборке мусора выполняется параллельно, что позволяет минимизировать время пауз даже при очень больших кучах.
👉@BookJava
👩💻 Хотите выйти за пределы стандартных подходов в Java-разработке? Разобраться в JVM, многопоточности и современных фреймворках?
🔥 Актуальное обучение, курс «Java Developer. Professional» — это 96 часов практики, детальный разбор технологий, код-ревью от опытных экспертов и работа с Spring WebFlux, Kafka, Kubernetes.
После обучения вы сможете разрабатывать сложные Java-приложения уровня Middle+, понимать работу JVM изнутри и писать чистый, оптимизированный код.
🎁 Дарим промокод, который дает скидку на обучение - JAVA_06
➡️ Пройдите вступительное тестирование и получите скидку: https://vk.cc/cMonpN
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🧠 Сегодня разберём Saga — паттерн, который часто всплывает на собеседованиях уровня сеньор, особенно если речь о микросервисах.
📌 Зачем нужна Saga?
Когда нужно выполнить бизнес-операцию, затрагивающую несколько микросервисов, важно обеспечить целостность данных. Классические транзакции (@Transactional) тут не подходят — нет распределённого ACID. Saga решает эту проблему через последовательность локальных транзакций с возможностью отката (compensation).
💡 Виды Saga
1. Choreography
Нет единого оркестратора. Каждый сервис реагирует на события предыдущих через очередь (Kafka, RabbitMQ).
* Простой flow
* Меньше точек отказа
2. Orchestration
Есть выделенный "оркестратор", который координирует выполнение саги, рассылая команды сервисам.
* Более явный контроль
* Лучше трассировка
⚖️ Плюсы
* Обеспечивает согласованность между сервисами
* Высокая отказоустойчивость: каждый шаг можно компенсировать
* Гибкость — легко расширять и модифицировать бизнес-логику
⚠️ Минусы
* Сложнее реализовать, чем простые транзакции
* Не моментальная консистентность — возможны временные аномалии
* Нужно проектировать compensating transactions для каждого шага
* Тяжело тестировать крайние случаи и "сорванные" шаги
🔁 Альтернативы
* Distributed Transactions (XA, 2PC) — редко используются из-за сложности и слабой поддержки в современных cloud-системах.
* Event Sourcing — другой паттерн работы с изменениями, но сложнее для чтения.
* Idempotency + Retry — иногда достаточно, если бизнес-процесс допускает.
💡 Совет: для большинства бизнес-операций с межсервисным взаимодействием, где требуется отмена — Saga остаётся самым практичным выбором. В Spring есть библиотека Axon Framework, также стоит посмотреть на Camunda.
👉@BookJava
🧠 Как быстро написать компаратор в Java и не забыть про null
Часто нужно сортировать коллекции по какому-то полю. Вместо старых анонимных классов используем лямбды и статические методы из Comparator:
List<User> users = ...;
users.sort(Comparator
.comparing(User::getName, Comparator.nullsLast(String::compareToIgnoreCase))
.thenComparingInt(User::getAge)
);
comparing — сравнивает по полю (например, name).nullsLast или nullsFirst — удобно обрабатывать возможные null.thenComparingInt — дополнительная сортировка (например, по возрасту).NullPointerException во время сортировки может неожиданно прилететь в проде.
📊 Приглашаем на открытый урок: Создание RLE архиватора на Java
Хотите узнать, как работают алгоритмы сжатия данных?
В нашем вебинаре мы шаг за шагом создадим архиватор на Java, используя алгоритм RLE. Вы разработаете интерфейс программы и поймете, как реализовать самые эффективные методы сжатия.
Протестировав алгоритм на реальных данных, вы увидите, когда он работает наилучшим образом. Присоединяйтесь к нам и погрузитесь в мир программирования и алгоритмов!
🗓 28 мая в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Алгоритмы и структуры данных».
🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - Algo5
👉 Регистрация на вебинар: https://vk.cc/cMl0ID
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🧠 10 правил безопасного Java-приложения:
1️⃣ Валидация на всех уровнях.
📌 Всегда проверяй входные данные (API, формы, запросы к БД). Используй Bean Validation (@Valid, @NotNull).
2️⃣ Используй PreparedStatement.
⚠️ Никогда не конкатенируй SQL-запросы напрямую, чтобы избежать SQL-инъекций.
3️⃣ Не раскрывай детали исключений.
📌 Отправляй клиенту общий код ошибки, а детали логируй.
4️⃣ Скрывай конфигурацию.
💡 Используй application.yml с переменными окружения для чувствительных данных (пароли, ключи API).
5️⃣ Ограничивай доступ.
📌 Spring Security — твой друг. Используй @PreAuthorize и грамотно настраивай роли и права доступа.
6️⃣ Безопасная сериализация.
⚠️ Избегай Java-стандартной сериализации. Предпочитай JSON (Jackson) с явными DTO.
7️⃣ Используй актуальные версии библиотек.
📌 Регулярно проверяй зависимости (dependency-check), чтобы избежать известных уязвимостей.
8️⃣ Грамотно логируй.
💡 Не логируй пароли, токены и персональные данные. Используй SLF4J с Logback, настрой уровень логов.
9️⃣ Безопасные куки и заголовки.
📌 Используй атрибуты куки: Secure, HttpOnly, SameSite. Spring Security поможет тебе настроить это быстро.
🔟 Настрой Security Headers.
📌 Используй заголовки:
* X-Frame-Options: DENY
* X-Content-Type-Options: nosniff
* Content-Security-Policy (CSP)
Безопасность — это не разовая задача, а процесс 💡
👉@BookJava
Spring Framework в деталях
SimpleJdbcInsert - Spring Framework JDBC
АОП в Spring Framework
XML-конфигурация АОП в Spring Framework
Транзакции - Spring Framework в деталях
источник
👉@BookJava
Структурированное логирование в Spring Boot 3.5.5
Spring Boot 3.5.5 приносит улучшенное структурированное логирование.
Чтобы его включить, добавьте следующее в ваш application.yml:
Это обеспечивает более чистые, структурированные логи, что делает их проще для разбора инструментами вроде ELK, Grafana или Datadog.
👉@BookJava
Bulkhead — это паттерн из мира устойчивых систем, цель которого — изолировать сбои в одном компоненте, чтобы они не “затопили” всю систему. Сейчас я покажу вам несколько способов его реализации и подсвечу неочевидный момент при работе с любыми паттернами.
🧠 Концепция: представьте корабль с отсековыми переборками (bulkheads). Если вода просачивается в один отсек, остальные остаются сухими, и судно всё ещё может плыть. В мире Java/Spring это означает: ограничивать ресурсы (пулы потоков, соединения, очереди) для каждого сервиса/метода, чтобы при пике нагрузки или ошибках нагрузка не разошлась по всей системе.
📌 Способ 1: отдельные пул-экзекьюторы
@Configuration
public class BulkheadConfig {
@Bean("serviceAExecutor")
public ThreadPoolTaskExecutor serviceAExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(20);
executor.setQueueCapacity(50);
executor.setThreadNamePrefix("svcA-");
executor.initialize();
return executor;
}
}
@Service
public class ServiceA {
@Autowired @Qualifier("serviceAExecutor")
private Executor executor;
public CompletableFuture<String> callExternal() {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// долгий/ненадежный вызов
return externalClient.fetchData();
}, executor);
}
}
RejectedExecutionHandler по необходимости.
resilience4j.bulkhead.instances:
myServiceBulkhead:
maxConcurrentCalls: 5
maxWaitDuration: 100ms
@Service
public class MyService {
private final Bulkhead bulkhead;
public MyService(BulkheadRegistry registry) {
this.bulkhead = registry.bulkhead("myServiceBulkhead");
}
public String process() {
return Bulkhead.decorateSupplier(bulkhead, () -> {
// защищенный вызов
return externalClient.process();
}).get();
}
}
maxConcurrentCalls слишком маленьким, часть запросов будет сразу отвергаться с BulkheadFullException. Неочевидный момент: нужно мониторить реальную нагрузку и подбирать значения, а не копировать из гугла.
@Bulkhead(name = "myServiceBulkhead", type = Bulkhead.Type.SEMAPHORE)
public String annotatedProcess() { … }
resilience4j.bulkhead.instances:
myThreadPoolBulkhead:
maxThreadPoolSize: 10
queueCapacity: 20
@Bulkhead(name = "myThreadPoolBulkhead", type = Bulkhead.Type.THREADPOOL)
public CompletionStage<String> asyncProcess() { … }
30 лет Java: от провалившегося гаджета до фундамента разработки ПО
Некоторые языки программирования, например Rust, Go и TypeScript, считаются крутыми. Другие, в том числе Cobol и Java, «скучны». Однако пусть Java, которому 23 мая этого года исполнилось тридцать лет, может, и не самый захватывающий язык, он остаётся одним из самых важных.
Путь Java начался 23 мая 1995 года, когда его выпустила компания Sun Microsystems. За прошедшее время благодаря удачному видению разработчиков и адаптивности он превратился из нишевого проекта для потребительской электроники в мощный фундамент энтерпрайз-, облачной и веб-разработки.
Хоть Java исполнилось тридцать, его история гораздо дольше. Корнями этот язык уходит в 1991 год, когда инженеры Sun Джеймс Гослинг, Майк Шеридан и Патрик Ноутон приступили к созданию языка для интерактивного телевидения и встроенных устройств. Этот проект назвали Green Project. Его цель заключалась не столько в написании нового языка, сколько в создании того, что бы мы сегодня назвали контроллером Интернета вещей. Ещё один разработчик Java Тим Линдхольм, описал его как «своего рода гибрид между КПК и универсальным пультом дистанционного управления».
https://habr.com/ru/articles/914970/
original https://www.zdnet.com/article/java-at-30-how-a-language-designed-for-a-failed-gadget-became-a-global-powerhouse/
👉@BookJava
🔍Тестовое собеседование с Java-разработчиком из Т1 Иннотех уже завтра
4 июня(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.
Как это будет:
📂 Илья Аров, старший разработчик в Т1, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Илья будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Илье
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvL6bDw
Релиз через два дня. Код готов. Почти...
Остались тесты. Ну, точнее — покрытие. Потому что QA уже дышит в затылок, а ты сидишь и выбираешь: спать или корпеть до утра.
Explyt Test умеет создавать тесты под твой код — сам. Быстро. В IDE. Без плясок.
Хочешь, чтобы релиз прошёл, а не пролетел? Попробуй бесплатно! 👉 explyt.ai
📌 Spring Security: основная архитектура
🧠 1. SecurityFilterChain & FilterChainProxy
Spring Security строит всё вокруг цепочки фильтров (FilterChainProxy). При запросе к приложению запрос проходит через набор фильтров, каждый из которых отвечает за свой кусок логики:
* ⚙️ ChannelProcessingFilter – перенаправление на HTTPS, если нужно.
* ⚙️ SecurityContextPersistenceFilter – загружает/сохраняет SecurityContext (где хранится Authentication).
* ⚙️ UsernamePasswordAuthenticationFilter – обрабатывает форму логина (если вы используете formLogin).
* ⚙️ BasicAuthenticationFilter – поддерживает HTTP Basic (для REST).
* ⚙️ BearerTokenAuthenticationFilter (Spring Boot 3+) – для JWT/OAuth2 Bearer-токенов.
* ⚙️ ExceptionTranslationFilter – перехватывает AccessDeniedException и AuthenticationException, перенаправляет на страницу логина или возвращает 401.
* ⚙️ FilterSecurityInterceptor – проверяет, есть ли у аутентифицированного пользователя разрешение (ROLE_*) для доступа к ресурсу.
Каждый фильтр решает конкретную задачу, и порядок важен: если, например, фильтр авторизации (FilterSecurityInterceptor) стоит раньше, чем фильтр аутентификации, вы получите неожиданный отказ.
💡 Современный подход (Spring Boot 3+):
@Bean
public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.csrf().disable()
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers("/public/**").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
)
.sessionManagement(sess -> sess.sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS))
.oauth2ResourceServer(oauth2 -> oauth2.jwt()); // JWT из OIDC/JWK
return http.build();
}
UsernamePasswordAuthenticationFilter (или другой аутентификатор) получает учётные данные, он создает UsernamePasswordAuthenticationToken с неверифицированными (unauthenticated) флагом. Затем передаёт этот токен в AuthenticationManager:
UsernamePasswordAuthenticationFilter → AuthenticationManager.authenticate()
AuthenticationManager по умолчанию — это ProviderManager, который хранит список AuthenticationProvider (например, DaoAuthenticationProvider для UserDetailsService или JwtAuthenticationProvider для токенов). Каждый Provider пытается аутентифицировать токен, и если успешно, возвращает уже аутентифицированный Authentication с authorities.AuthenticationProvider и зарегистрируйте его перед DaoAuthenticationProvider.DaoAuthenticationProvider опирается на UserDetailsService (или ReactiveUserDetailsService в WebFlux), чтобы получить UserDetails (имя, пароль, роли, статус аккаунта). В Java 17+ можно пользоваться Map.of(...) или List.of(...), но в реальных проектах лучше хранить в БД через JPA/Hibernate.
@Service
public class CustomUserDetailsService implements UserDetailsService {
private final UserRepository repo;
@Override
public UserDetails loadUserByUsername(String username) {
UserEntity user = repo.findByUsername(username)
.orElseThrow(() -> new UsernameNotFoundException("User not found"));
return User.withUsername(user.getUsername())
.password(user.getPassword())
.authorities(user.getRoles().toArray(new String[0]))
.accountLocked(!user.isAccountNonLocked())
.build();
}
}
SecurityContext в SecurityContextHolder. По умолчанию используется стратегия MODE_THREADLOCAL, т.е. контекст привязан к текущему потоку.Читать полностью…
SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authenticatedToken);
🧠 Чем Spring Native Image отличается от обычного Spring-приложения?
📌 Обычный Spring:
* Запускается на JVM, динамически загружает классы, использует рефлексию.
* Медленный старт (секунды), выше потребление памяти.
* Подходит для сложной логики с динамическим поведением (настройки, рефлексия, прокси).
📌 Spring Native Image (GraalVM):
* Компиляция в нативный бинарник.
* ⚡️ Мгновенный старт (миллисекунды), низкое потребление памяти.
* Отсутствие динамики: ограничения в рефлексии, прокси и динамической загрузке.
💡 Когда что использовать?
* Native Image — идеален для микросервисов и Serverless-приложений.
* Обычный JVM Spring — когда важна максимальная гибкость и динамика.
⚠️ Помни, что Native Image требует больше усилий по настройке и ограничений на библиотеки.
👉@BookJava
Как не завалить приложение из-за N+1 запросов в Hibernate 🧨
N+1 проблема — больной зуб почти любого Java-разработчика. Hibernate делает жизнь проще, пока не сталкиваешься с этим 👻
📌 Суть проблемы
Допустим, у тебя есть сущности User и связанные с ними сущности Order. При запросе пользователей:
List<User> users = userRepository.findAll(); // Один запрос
for(User user : users) {
List<Order> orders = user.getOrders(); // +1 запрос на каждого пользователя!
}
@Query("SELECT u FROM User u JOIN FETCH u.orders")
List<User> findAllWithOrders();
@EntityGraph(attributePaths = {"orders"})
List<User> findAll();
spring.jpa.properties.hibernate.default_batch_fetch_size=20
Серия статей: «Дюк, вынеси мусор!»
Все, что нужно знать о сборке мусора в Java
🔹 Если работа с JVM для тебя не просто слова, а параметры вроде Xmx и Xms ты прописываешь с закрытыми глазами, самое время разобраться, что же реально происходит с памятью в Java и как новые сборщики мусора могут повлиять на производительность твоего приложения.
🗂 В этой серии — подробный разбор всех современных GC, доступных в Java HotSpot VM: от базовых до самых продвинутых. Для каждого — объяснение принципов, сценарии применения, плюсы и минусы, а также практические советы по настройке.
Список статей:
1️⃣ Введение
2️⃣ Serial GC и Parallel GC
3️⃣ CMS и G1
4️⃣ ZGC
5️⃣ Epsilon GC
6️⃣ Shenandoah GC
👉@BookJava
🧠 Сейчас расскажу о распределённых транзакциях в Java и почему их стоит использовать с осторожностью.
Когда твое приложение работает с несколькими источниками данных (например, двумя базами или базой + очередью), часто появляется соблазн обернуть всё в одну большую транзакцию с помощью JTA (Java Transaction API) и XA-ресурсов. Но на практике это почти всегда антипаттерн.
📌 Почему?
* XA-транзакции медленные и сложно отлаживаются.
* Они ломают горизонтальное масштабирование: один сбой — откат по всем участникам.
* Могут приводить к блокировкам и deadlock-ам, если инфраструктура нестабильна.
💡 Современные альтернативы:
1. Transaction outbox pattern — сначала пишем событие/задачу в outbox-таблицу в той же БД, где меняем данные, и только потом публикуем во внешний сервис.
2. Event sourcing — строим архитектуру так, чтобы любые изменения происходили через событийную модель (и проще компенсировать сбои).
3. Idempotency & retries — делаем операции идемпотентными и безопасными к повтору.
⚠️ Не используешь JTA без реальной необходимости. Spring Boot 3+ по умолчанию уже не настраивает JTA — и правильно делает.
Если всё же нужен XA:
* Используй Atomikos, Narayana или Bitronix — это современные провайдеры.
* Но всегда сначала подумай: "Могу ли я упростить архитектуру и уйти от XA?"
Пример из кода на Spring Boot:
// НЕ рекомендуется:
@EnableTransactionManagement
public class Config {
@Bean
public JtaTransactionManager transactionManager() {
return new JtaTransactionManager();
}
}
// Лучше outbox + отдельный publisher
Ищем Java-разработчика в команду онлайн-рекомендаций AI VK 🤖
Будем вместе разрабатывать высоконагруженные микросервисы на Java. Кроме кода доверим коллеге принимать архитектурные и технические решения, гибко настраивать ML-эксперименты и рекомендательный пайплайн.
Если любите технически сложные задачи и хотите работать с большими данными, ждём ваше резюме на сайте VK Team!
Сегодня покажу вам интересный костыль, который до сих пор живёт в JDK и влияет на сортировку списков.
🧠 Если ты когда-нибудь пробовал сортировать LinkedList через Collections.sort(), знай — под капотом происходит скрытая магия.
📌 Collections.sort(list) сначала проверяет, какой это список. Если это RandomAccess-list (например, ArrayList) — используется быстрый сортировщик (TimSort) прямо по массиву.
⚠️ Но если это LinkedList (или любой не-рандом-доступ список), внутри происходит... преобразование списка в массив! Сначала все элементы копируются в массив, потом сортируются, а затем результат обратно заливается в твой список.
// Да, это реально работает так:
List<Integer> list = new LinkedList<>();
// ...заполняем...
Collections.sort(list);
Двоичная Java: CDS, CRaC и AOT для ускорения запуска и прогрева JVM
В этой статье вы узнаете о повышении перфоманса Java-приложений. Разберём:
🔹Как работает HotSpot.
🔹Процессы исполнения байт-кода и в чём же основные проблемы.
🔹Технологии для повышения перформанса: CDS, CRaC и AOT.
🔹Два мира сборки приложений: статический и динамический.
Поговорим о двух болях, которые есть в Java-приложениях — это время запуска и время достижения пиковой производительности.
https://habr.com/ru/companies/axiomjdk/articles/911568/
👉@BookJava
🔥 Хардкорный тест для разработчиков, тимлидов и архитекторов!
💻 Ответьте на 11 вопросов и узнайте, достаточно ли у вас знаний, чтобы пройти онлайн-курс «Software Architect» в OTUS по спец.цене.
🦾 Курс поможет прокачать весь арсенал навыков, необходимых архитектору ПО.
❇️ Пройти тест - https://vk.cc/cMj0Ns
💣 Знание продвинутых техник построения архитектуры — это топ-компетенции для программистов в 2025 году. За 4 месяца обучения вы изучите тактики работы с атрибутами качества и архитектурные решения, а также узнаете, как проектировать архитектуру мобильных приложений, микросервисов, баз данных и ML архитектуру пайплайнов.
🎁 Для получения спец.цены используйте промокод, который дает скидку на обучение - SoftwareArc_06
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🧠 Проверяешь аргументы вручную? Используй мощь системы типов Java!
📌 Ситуация: часто в методах видишь явные проверки вроде:
public void process(User user) {
if (user == null || user.getName() == null) {
throw new IllegalArgumentException("User или его имя не могут быть null");
}
// код обработки...
}
import java.util.Objects;
public void process(User user) {
Objects.requireNonNull(user, "User не должен быть null");
Objects.requireNonNull(user.getName(), "Имя пользователя не должно быть null");
// код обработки...
}
import lombok.NonNull;
public void process(@NonNull User user) {
// Lombok автоматически вставит проверку на null
}