-
Изучаем Java. По вопросам сотрудничества: @seniorvladislav
#вопросы_с_собеседований
Как определить, содержит ли массив определенное значение в Java с помощью потоков?
Чтобы проверить, содержит ли массив значений int, double или long значение, используйте IntStream, DoubleStream или LongStream соответственно.
#вопросы_с_собеседований
Для ArrayList или для LinkedList операция добавления элемента в середину (list.add(list.size()/2, newElement)) медленнее?
Для ArrayList:
• проверка массива на вместимость. Если вместимости недостаточно, то увеличение размера массива и копирование всех элементов в новый массив (O(N));
• копирование всех элементов, расположенных правее от позиции вставки, на одну позицию вправо (O(N));
• вставка элемента (O(1)).
Для LinkedList:
• поиск позиции вставки (O(N));
• вставка элемента (O(1)).
В худшем случае вставка в середину списка эффективнее для LinkedList. В остальных - скорее всего, для ArrayList, поскольку копирование элементов осуществляется за счет вызова быстрого системного метода System.arraycopy().
#вопросы_с_собеседований
Реализация алгоритма Raft в Java
Raft - это алгоритм для управления репликацией журнала, который обеспечивает согласованность данных в распределенной системе. Он был разработан для того, чтобы быть более понятным и простым в реализации по сравнению с другими алгоритмами, такими как Paxos.
В примере мы определяем интерфейс RaftServer и начинаем реализовывать его с помощью RaftServerImpl. Каждый сервер Raft может находиться в одном из трех состояний: leader, follower или candidate.
Важными составляющими реализации Raft являются механизмы выборов, обработки запросов от клиентов, передачи команд в журнал и согласования этих журналов между серверами.
Алгоритм Raft сложен и требует глубокого понимания теории распределенных систем, но он является одним из наиболее эффективных способов обеспечения согласованности данных в распределенной системе.
Если вы заинтересованы в глубоком погружении в тему Raft, я рекомендую ознакомиться с оригинальной статьей об алгоритме Raft ("In Search of an Understandable Consensus Algorithm") и реализацией Raft в различных открытых проектах.
Реализация механизма двухфакторной аутентификации (2FA) на Java для банковского приложения
Один из распространенных методов 2FA - Time-based One-Time Password (TOTP). Этот метод использует временные пароли на основе алгоритма HMAC-based One-Time Password (HOTP), которые меняются через определенный промежуток времени (обычно каждые 30 секунд).
1. Добавьте зависимости для Google Authenticator в ваш build.gradle
2. Создайте класс TOTPAuthenticator, который будет использоваться для генерации секретного ключа, создания QR-кода для пользовательского устройства и проверки одноразовых паролей. (рис.1)
3. В main введите значения, как в примере (рис.2)
В примере мы рассмотрели реализацию двухфакторной аутентификации на Java для банковского приложения с использованием TOTP. Это обеспечивает дополнительный уровень безопасности, который может предотвратить несанкционированный доступ к аккаунту пользователя даже в случае утечки логина и пароля.
Курс «Профессия Архитектор ПО» поможет вам систематизировать знания и получить новые навыки для перехода в профессию. За 4 месяца вы освоите лучшие практики и разберёте реальные кейсы от тимлидов «Альфа-Банка».
Что вам даст этот курс?
— Научитесь планировать архитектуру и выбирать стек в зависимости от задачи проекта.
— Сможете разделять систему на компоненты исходя из требований.
— Познакомитесь с фреймворками и паттернами API Gateway, CQRS и «Сага».
— Будете создавать безопасные приложения — работать с аутентификацией, SSL и TLS и строить интеграции.
— Научитесь презентовать архитектурные решения перед бизнесом и командой.
В конце курса — разработаете архитектуру приложения по брифу от заказчика. Такой опыт поможет вам брать на себя ответственность за ведение проектов и быстро получить повышение на работе.
Спешите приобрести курс со скидкой!
Майские скидки до 60% по промокоду «Java» по ссылке https://epic.st/oIke7k
Разработка микросервисов с Spring Cloud и Netflix OSS
Spring Cloud и Netflix OSS представляют собой набор инструментов для построения микросервисов. Они предоставляют широкий спектр функций, таких как обнаружение сервисов, балансировка нагрузки, отказоустойчивость и многое другое.
Spring Cloud включает в себя множество проектов, которые помогают разработчикам при создании распределенных систем. Netflix OSS - это набор инструментов, разработанных Netflix для поддержки их микросервисной архитектуры.
Hystrix - это библиотека из Netflix OSS, которая помогает контролировать взаимодействие между распределенными сервисами, предоставляя отказоустойчивость и временные задержки. Он также предоставляет "падающую панель" для мониторинга состояния ваших сервисов в реальном времени.
В примере мы создаем простую команду Hystrix, которая выполняет метод run(). Если что-то идет не так, Hystrix переходит к методу getFallback().
Spring Cloud и Netflix OSS предоставляют мощные инструменты для построения и управления микросервисами. Отказоустойчивость, масштабируемость и возможность мониторинга делают их отличным выбором для разработки сложных распределенных систем на Java.
Оптимизация производительности JVM для приложений, работающих с Apache Kafka
Java Virtual Machine (JVM) играет ключевую роль в эффективности работы приложений на Java, включая те, что используют Apache Kafka. Оптимизация производительности JVM может значительно улучшить работу таких приложений, особенно в условиях большого объема данных.
Один из ключевых моментов оптимизации JVM - это правильное управление памятью. Это включает в себя настройку размера кучи JVM (heap size), управление сборкой мусора (GC), а также учёт особенностей работы с памятью в Kafka.
В этом примере:
◾️Xmx6g -Xms6g определяют начальный и максимальный размер кучи. В данном случае, это 6 гигабайт. Правильный выбор размера кучи может помочь предотвратить нежелательные сборки мусора.
◾️XX:MetaspaceSize=96m устанавливает размер метаспейса (области памяти JVM для хранения метаданных классов).
◾️XX:+UseG1GC выбирает сборщик мусора G1, который хорошо подходит для приложений с большим объемом памяти и требованием к коротким паузам на сборку мусора.
◾️XX:MaxGCPauseMillis=20 ограничивает максимальное время паузы на сборку мусора до 20 миллисекунд.
◾️XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 задает порог заполнения кучи, при котором начинается сборка мусора.
Разбор конфигурации показывает, как можно подойти к настройке JVM для приложений Apache Kafka. Однако важно понимать, что каждое приложение и каждая среда исполнения уникальны. Оптимизация производительности JVM требует глубокого понимания работы JVM, особенностей вашего приложения и среды выполнения.
Работа с Kafka Streams
После того, как вы настроили своих продюсеров и потребителей с помощью Apache Kafka, следующий шаг - начать обрабатывать эти потоки данных. Для этого можно использовать библиотеку Kafka Streams.
Kafka Streams - это библиотека для обработки потоков данных в Kafka, написанная на Java. Она позволяет вам преобразовывать входящие потоки данных в выходящие потоки, которые затем могут быть прочитаны другими потребителями.
С Kafka Streams вы можете выполнять различные операции с потоками данных, такие как фильтрация, агрегация, соединение и преобразование.
В этом примере мы создаем поток данных из source-topic, фильтруем сообщения, длина которых больше 5, и отправляем результат в filtered-topic.
Kafka Streams представляет собой мощный инструмент для потоковой обработки данных, который позволяет вам выполнять сложные преобразования данных в режиме реального времени. Особенно это полезно при работе с большими объемами данных, где обычные методы обработки могут быть неэффективными.
Погружение в потоковую обработку данных с Apache Kafka и Java
Apache Kafka - это распределенная система потоковой обработки, которая позволяет разработчикам обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени. Kafka широко используется в облачных приложениях для обработки больших объемов данных.
Apache Kafka предоставляет Java API для создания продюсеров и потребителей данных. Продюсеры генерируют данные и публикуют их в Kafka, а потребители читают эти данные и обрабатывают их.
(Рисунок 1)Создание продюсера на Java для отправки сообщений
(Рисунок 2)Создание потребителя на Java для чтения сообщений
Apache Kafka представляет собой мощный инструмент для потоковой обработки данных в режиме реального времени. Его Java API позволяет разработчикам легко интегрировать Kafka в свои приложения для обработки больших объемов данных. Будьте готовы к тому, что работа с Kafka потребует глубоких знаний о его архитектуре и принципах работы.
Реализация системы расчета стоимости поездки для приложения Uber
1. Определение алгоритма расчета стоимости
Для начала определим алгоритм расчета стоимости поездки. Обычно стоимость поездки состоит из базовой стоимости, стоимости за единицу пройденного расстояния и стоимости за единицу времени в пути. Эти значения могут быть конфигурируемыми и зависеть от типа транспорта или других условий.
2. Создание класса для расчета стоимости
Создадим класс FareCalculator, который будет отвечать за расчет стоимости поездки. В этом классе определим метод calculateFare, который будет принимать параметры, такие как расстояние, время в пути и тип транспорта, и возвращать стоимость поездки.
3. Создание интерфейса для получения данных о маршруте
Для того чтобы сделать наш код более гибким и упростить интеграцию с различными сервисами маршрутизации, создадим интерфейс RouteDataService, который будет определять методы для получения данных о маршруте, такие как расстояние и время в пути.
4. Реализация интерфейса RouteDataService для интеграции с Google Maps API
Теперь создадим класс GoogleMapsRouteDataService, который будет реализовывать интерфейс RouteDataService и использовать Google Maps API для получения данных о маршруте.
5. Использование класса FareCalculator и RouteDataService
Теперь, когда у нас есть класс для расчета стоимости поездки и реализация интерфейса RouteDataService для интеграции с Google Maps API, мы можем использовать их вместе для расчета стоимости поездки на основе начальной и конечной точек и типа транспорта.
Разработка простого VPN-приложения на Java с использованием библиотеки SSLSocket
Сегодня мы рассмотрим разработку простого VPN-приложения на Java с использованием SSLSocket из пакета javax.net.ssl для обеспечения безопасного обмена данными между клиентом и сервером.
Создание SSL-соединения между клиентом и сервером
1. Создайте класс SimpleSSLServer, который будет принимать входящие SSL-соединения и перенаправлять трафик
2. Создайте класс SimpleSSLClient, который будет подключаться к SimpleSSLServer и отправлять данные через безопасное соединение
3. Запустите SimpleSSLServer и подключитесь к нему с помощью SimpleSSLClient
Данный пример демонстрирует простейшую реализацию VPN-приложения на Java с использованием SSL-соединений для обеспечения безопасности данных. Однако в реальном VPN-приложении потребуется реализовать более сложную логику, такую как аутентификация пользователей, управление доступом, поддержка различных протоколов.
Реализация распределенных транзакций в микросервисной архитектуре банковского приложения на Java
В микросервисной архитектуре транзакции часто распределяются между разными сервисами, что может вызвать проблемы с целостностью данных при сбоях или сетевых задержках.
Реализация паттерна Saga для распределенных транзакций
1. Создайте интерфейс SagaStep для представления шагов саги
2. Реализуйте пример шага саги для перевода средств между счетами
3. Создайте класс SagaOrchestrator для координации и выполнения саги
4. Используйте SagaOrchestrator для выполнения саги
В примере мы использовали паттерн Saga для реализации распределенных транзакций в микросервисной архитектуре. Saga состоит из последовательности шагов, каждый из которых выполняется на разных микросервисах. Если один из шагов завершается с ошибкой, выполняется откат всех предыдущих шагов в обратном порядке.
Важно отметить, что этот пример упрощен и не включает взаимодействие между разными микросервисами через API или другие механизмы. В реальном приложении вы можете использовать фреймворки, такие как Spring Cloud Saga или Axon, для управления и координации саги в микросервисной архитектуре.
Реализация параллельного алгоритма Fork/Join с использованием Java
Fork/Join Framework был введен в Java 7 и предназначен для решения задач, которые можно разбить на более мелкие подзадачи и затем объединить результаты. Он основан на принципе "разделяй и властвуй" и использует идею рабочего заимствования (work stealing) для управления потоками.
При выполнении этого примера, число Фибоначчи на 10-й позиции будет вычислено параллельно с использованием Fork/Join Framework. Этот подход может быть легко адаптирован для решения других параллельных задач, таких как обработка изображений, матричные операции или анализ больших объемов данных.
Настройка процессов сборки и развертывания приложений (CI/CD)
CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) - это практика автоматизации сборки, тестирования и развертывания приложений. В данном случае, мы возьмем пример настройки CI/CD для Java-приложения с использованием Jenkins, Maven и Docker.
Шаг 1: Установка и настройка Jenkins
Установите Jenkins на ваш сервер или локальную машину
Установите плагины Maven Integration, Docker и Git для Jenkins.
Шаг 2: Настройка Jenkinsfile
Создайте файл Jenkinsfile в корне вашего проекта с содержанием выше. Здесь мы создаем 4 этапа: Build, Test, Dockerize и Deploy. Этот файл будет использоваться Jenkins для автоматизации процесса CI/CD.
Шаг 3: Настройка Dockerfile
Создайте файл Dockerfile в корне вашего проекта.
Шаг 4: Настройка Jenkins
Зайдите в Jenkins и создайте новый Pipeline-проект.
В разделе "Pipeline" выберите "Pipeline script from SCM" и укажите репозиторий вашего проекта.
Укажите "Jenkinsfile" в поле "Script Path".
Сохраните настройки проекта и запустите его.
Теперь ваше приложение будет автоматически собираться, тестироваться и развертываться с использованием Jenkins, Maven и Docker.
Шаг 5: Оптимизация и мониторинг
После настройки основного процесса CI/CD, вы можете оптимизировать и улучшить процесс, добавляя дополнительные шаги, такие как:
◾️Оптимизация сборки: Вы можете настроить кеширование зависимостей и артефактов, чтобы ускорить процесс сборки вашего приложения.
◾️Автоматическое масштабирование: Вы можете настроить автоматическое масштабирование вашего приложения на основе нагрузки и ресурсов.
◾️Мониторинг: Вы можете интегрировать системы мониторинга и оповещения для отслеживания состояния вашего приложения и оперативного реагирования на возникающие проблемы.
В итоге, настройка CI/CD для Java-приложений с использованием Jenkins, Maven и Docker позволяет автоматизировать процесс разработки, тестирования и развертывания, обеспечивая непрерывную интеграцию и развертывание вашего приложения.
#вопросы_с_собеседований
Определение циклов в графе с использованием алгоритма Tarjan
Давайте рассмотрим один из сложных вопросов, который могут задать на собеседование для Senior Java разработчика.
Алгоритм Тарьяна — это алгоритм поиска в глубину, который позволяет определить сильно связные компоненты в ориентированном графе. Сильно связная компонента — это подмножество вершин графа, такое что каждая вершина достижима из любой другой вершины в этом подмножестве.
В этом примере мы создаем ориентированный граф, представленный списком смежности. Затем мы создаем объект класса TarjanAlgorithm и вызываем метод findCycles(), чтобы определить сильно связные компоненты. В результате, мы получаем список сильно связных компонент, которые представляют собой циклы в графе.
⁉️ Хотите научиться писать код без копипасты? Хотите, чтобы ваши программы были масштабируемы?
⚡️ Приглашаем на бесплатный вебинар онлайн-курса «Rust Developer. Basic» в Отус.
Тема открытого урока: «Особенности Rust: обобщённое программирование, полиморфизм в Rust»
🕰 Дата: 22.05 (мск) в 20:00
На уроке мы рассмотрим статический и динамический полиморфизм в Rust, которые позволяют писать красивые и эффективные программы.
Обсудим, чем подход Rust отличается от других языков.
Рассмотрим известные проблемы и вместе найдем для них решение, которое будет приятно писать и читать.
👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/nKCD/
Протестируйте процесс обучения и приходите учиться!
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.
У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.
Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.
✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!
Хотите легко проходить собеседования в любые IT компании мира? Подписывайтесь на новый канал от бывшего программиста Amazon и Facebook с 16 годами опыта работы в IT в четырех странах мира (Великобритании, Германии, Люксембурга и России): /channel/faangmaster
Там вы найдете разбор задач с собеседований, алгоритмы, system design. Автор канала также делится своим опытом подготовки к собеседованиям, работы и жизни в разных странах, делится своим мнением по разным вопросам связанным с IT.
Управление сложными состояниями в Kubernetes с помощью Java-операторов
Одним из ключевых преимуществ Kubernetes (K8s) является его способность автоматизировать развертывание, масштабирование и управление контейнеризованными приложениями. Однако, для управления более сложными состояниями, такими как базы данных, системы очередей сообщений или сложные распределённые системы, обычные средства K8s могут быть недостаточны. Именно для этих случаев были созданы операторы Kubernetes.
Операторы Kubernetes - это метод упаковки, развёртывания и управления приложениями Kubernetes-нативным способом. Они используют Custom Resource Definitions (CRDs) для создания новых сущностей в Kubernetes, которые они затем могут управлять.
Существуют различные фреймворки для создания операторов Kubernetes на Java, например, Java Operator SDK. Он предоставляет набор инструментов для упрощения написания операторов и включает в себя важные функции, такие как обработка событий, предикаты и согласованность.
В примере WebAppController реализует интерфейс ResourceController, который управляет жизненным циклом CRD WebApp. Методы createOrUpdateResource и deleteResource определяют, что происходит при создании/обновлении или удалении ресурса.
Операторы Kubernetes представляют собой мощный инструмент для управления сложными состояниями в Kubernetes и могут значительно упростить жизнь разработчиков. Особенно это важно для Senior Java Developers, которые работают с крупными и сложными системами.
Реализация Event Sourcing и CQRS с помощью Axon и Spring Boot
Event Sourcing и CQRS
Event Sourcing - это подход, при котором состояние приложения определяется последовательностью событий. CQRS - это разделение ответственности между командами, изменяющими состояние, и запросами, которые его читают. Это позволяет оптимизировать чтение и запись для различных потребностей.
Axon Framework
Axon - это фреймворк для реализации CQRS и ES на Java. Он предоставляет богатые API для описания команд, событий и запросов, а также интеграцию с Spring Boot.
В примере мы создаем агрегат OrderAggregate, который реагирует на команду CreateOrderCommand, применяя событие OrderCreatedEvent.
Axon предоставляет мощные инструменты для реализации CQRS и Event Sourcing на Java. Это позволяет разработчикам создавать масштабируемые, отказоустойчивые микросервисы с четким разделением ответственности между командами и запросами.
Разработка распределенных систем с gRPC и Java
gRPC - это высокопроизводительный, открытый и общий RPC-фреймворк, разработанный Google. Он позволяет разработчикам создавать общие API-сервисы с прямыми вызовами методов и поддерживает различные языки (включая Java).
gRPC базируется на HTTP/2, предоставляя поддержку многопоточности, потоковой передачи данных и отмены запросов на уровне протокола. Протокол gRPC построен на основе protobuf (protocol buffers), который служит для сериализации структурированных данных.
gRPC предоставляет прямую поддержку для Java через gRPC-Java - библиотеку RPC для JVM. Это позволяет разработчикам легко создавать сервисы, где клиенты и сервера могут общаться друг с другом непосредственно.
В этом примере мы создаем простой сервис gRPC, который принимает HelloRequest и возвращает HelloResponse. Все это выполняется с использованием библиотеки gRPC-Java.
gRPC - это мощный инструмент для создания высокопроизводительных, распределенных систем и API. Он предлагает надежные примитивы для общения между службами, что делает его отличным выбором для разработки сложных, распределенных систем на Java. В
Кастомная сериализация и десериализация
Одним из более продвинутых аспектов работы с Apache Kafka и Java является кастомная сериализация и десериализация данных. Kafka использует концепцию сериализаторов и десериализаторов для преобразования данных в байты для отправки через сеть, а затем обратно в объекты при получении.
Создание кастомного сериализатора(Рисунок 1)
Сериализатор используется для преобразования объекта в массив байтов, который затем может быть отправлен по сети. В этом примере создается класс CustomSerializer, который реализует интерфейс Serializer из Apache Kafka. Этот класс должен реализовать метод serialize(), который принимает объект CustomClass и преобразует его в массив байтов. В данном примере конкретная реализация этого преобразования не показана, поскольку она будет зависеть от структуры класса CustomClass.
Создание кастомного десериализатора(Рисунок 2)
Десериализатор выполняет обратную операцию: он преобразует массив байтов, полученных по сети, обратно в объект. В этом примере создается класс CustomDeserializer, который реализует интерфейс Deserializer из Apache Kafka. Этот класс должен реализовать метод deserialize(), который принимает массив байтов и преобразует его обратно в объект CustomClass. Как и в случае с сериализатором, конкретная реализация этого преобразования не показана, поскольку она будет зависеть от структуры класса CustomClass.
Использование кастомного сериализатора и десериализатора(Рисунок 3)
После того как сериализатор и десериализатор были созданы, они могут быть использованы при создании продюсера или потребителя Kafka. Это делается путем указания полного имени класса сериализатора и десериализатора в свойствах продюсера или потребителя.
Создание кастомных сериализаторов и десериализаторов является продвинутой темой в работе с Apache Kafka и Java. Она позволяет вам иметь полный контроль над тем, как ваши данные кодируются и декодируются, что особенно важно при работе с сложными типами данных.
Java и IBM Watson
IBM Watson предоставляет мощный инструмент для анализа изображений - Visual Recognition. Этот инструмент позволяет классифицировать изображения, обнаруживать объекты на изображениях и даже обучать свои собственные модели на основе пользовательских данных.
Java SDK для IBM Watson предоставляет простой и удобный интерфейс для работы с Visual Recognition API. Это позволяет Java-разработчикам легко интегрировать функции распознавания изображений в свои приложения.
В примере мы классифицируем изображение по URL с использованием Visual Recognition API. Результатом будет объект ClassifiedImages, который содержит информацию о классах, к которым относится изображение, и уровне уверенности для каждого класса.
Java и IBM Watson предоставляют мощные инструменты для анализа изображений. С помощью Java SDK для Watson разработчики могут легко интегрировать эти функции в свои приложения и использовать их для решения сложных задач.
Управление конкурентным доступом к "складу"
При разработке маркетплейса, такого как eBay, одним из критически важных аспектов является управление доступом к инвентарю продавцов. В ситуации, когда несколько покупателей одновременно пытаются приобрести ограниченный товар, необходимо гарантировать, что только один из них сможет успешно совершить покупку, и товар будет списан только один раз.
Одним из подходов к решению этой проблемы является использование оптимистичной блокировки, которая позволяет избегать конфликтов при параллельном доступе к данным. В Java это может быть реализовано с использованием JPA и аннотации @Version.
1. Добавьте поле version в сущность товара (Product)
2. В коде обработки покупки товара обновите инвентарь продавца с использованием оптимистичной блокировки
С использованием оптимистичной блокировки и аннотации @Version мы гарантируем, что только один покупатель сможет успешно приобрести товар, и товар будет списан только один раз. Если во время операции покупки товара инвентарь изменится, возникнет исключение OptimisticLockingFailureException, которое можно обработать и предоставить соответствующий ответ пользователю.
Оптимизация поиска товаров в приложении-маркетплейсе на примере eBay с использованием Java
Сегодня мы рассмотрим тему, которая будет полезна для Senior Java Developer, работающего над разработкой маркетплейса, такого как eBay: оптимизация поиска товаров. Мы изучим пример реализации простой системы индексирования товаров на основе префиксного дерева (трие) для обеспечения эффективного поиска товаров.
Реализация префиксного дерева для индексирования товаров
1. Создайте класс TrieNode, который будет представлять узел в префиксном дереве
2. Создайте класс ProductTrie, который будет содержать методы для добавления и поиска товаров
3. Воспользуйтесь классом ProductTrie для индексирования и поиска товаров
В этом примере мы реализовали индексирование и поиск товаров с использованием префиксного дерева. Оптимизация поиска товаров важна для любого приложения-маркетплейса, такого как eBay. Этот пример может быть использован как отправная точка для оптимизации поиска товаров в вашем приложении.
Использование шифрования в Java для обеспечения безопасности данных в банковских приложениях
Шифрование является одним из ключевых методов защиты конфиденциальности и целостности данных, что особенно важно для финансовой отрасли.
Шифрование и дешифрование данных с использованием AES (Advanced Encryption Standard)
В примере мы использовали алгоритм шифрования AES для защиты данных в банковском приложении на Java. AES является широко применяемым и надежным алгоритмом шифрования, который подходит для большинства сценариев использования.
Если ваше банковское приложение предполагает использование криптографических ключей между разными системами или предприятиями, рассмотрите возможность использования протокола HSM (Hardware Security Module) для безопасного хранения, передачи и управления ключами.
В заключение, шифрование данных является критически важным аспектом безопасности для банковских приложений на Java. Убедитесь, что вы выбираете подходящий алгоритм и режим шифрования для вашего сценария использования, и обеспечиваете безопасное хранение и передачу ключей.
#вопросы_с_собеседований
Реализация кеширующего прокси для REST-сервиса
В этом посте мы рассмотрим интересный вопрос, который может возникнуть на собеседовании для Senior Java Developer в компании Microsoft.
Решение этой задачи заключается в создании прокси-класса, который будет кешировать результаты запросов к REST-сервису. Мы воспользуемся библиотекой Retrofit для работы с REST-сервисом и Caffeine для реализации кэша.
На рисунке 1 мы создали кеширующий прокси для WeatherService, который использует Caffeine для хранения кэшированных данных. Запросы к REST-сервису будут кэшироваться на 1 час, и размер кэша ограничен 1000 записями. Если данные присутствуют в кэше, они будут возвращены без дополнительного обращения к REST-сервису.
На рисунке 2 пример демонстрирует, как можно реализовать кэширующий прокси для REST-сервиса на Java, используя Retrofit и Caffeine. Это помогает снизить нагрузку на сервис и улучшить производительность клиентских приложений.
Реализация оптимистической блокировки в Java с использованием JPA и Hibernate
Оптимистическая блокировка - это подход для обеспечения согласованности данных при одновременном доступе к ним, при котором мы предполагаем, что конфликты редки и пытаемся их обнаружить.
1. Вначале создайте Product с полем version, которое будет использоваться для оптимистической блокировки.
2. Затем создайте репозиторий для работы с продуктами.
3. Создайте сервис, который будет выполнять обновление продукта и обрабатывать возможные исключения, связанные с оптимистической блокировкой.
При обновлении продукта Hibernate автоматически увеличивает значение поля version и проверяет, что оно не изменилось с момента предыдущего чтения. Если значение изменилось, это означает, что другой пользователь уже обновил продукт, и Hibernate выбросит исключение OptimisticLockingFailureException. Вы можете обработать это исключение в сервисе, чтобы определить, что делать дальше (например, повторить операцию или уведомить пользователя).
Эффективное вычисление медианы потока чисел в реальном времени с использованием Min и Max Heaps
В этом посте мы рассмотрим один из сложных вопросов, которые могут возникнуть на собеседованиях для Senior Java разработчиков в Uber.
Одним из эффективных подходов к решению этой задачи является использование двух куч (Heaps) - одна для хранения элементов меньше медианы (Max Heap), а другая для хранения элементов больше медианы (Min Heap). Это позволяет обеспечить быстрый доступ к медиане и эффективное добавление новых элементов.
В этом примере мы создаем две кучи - maxHeap и minHeap. Метод addNum() добавляет число в соответствующую кучу и вызывает balanceHeaps() для поддержания баланса между кучами. Метод findMedian() возвращает медиану, исходя из размера и элементов на вершине каждой кучи.
Таким образом, мы можем эффективно вычислять медиану потока чисел в реальном времени, поддерживая баланс между двумя кучами.
Реализация паттерна Команда с использованием Lambda-выражений в Java
В этом посте мы поговорим о паттерне Команда и его реализации с использованием Lambda-выражений в Java. Паттерн Команда является поведенческим паттерном, который позволяет инкапсулировать запросы в виде объектов, что облегчает параметризацию, очередность и хранение запросов.
Lambda-выражения, введенные в Java 8, предоставляют синтаксический сахар для представления функциональных интерфейсов и позволяют писать более лаконичный и выразительный код. Использование Lambda-выражений значительно упрощает код и делает его более гибким и выразительным.
В этом примере, вместо создания отдельных классов для каждой команды, мы используем lambda-выражения, чтобы инкапсулировать действия в виде объектов. Затем мы добавляем команды в список и выполняем их последовательно с помощью метода executeCommands().