Лучший способ использовать методы запросов Spring Data

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Зачем использовать `@ConditionalOnProperty`?

- Включение или отключение бинов и конфигураций на основе значений в `application.properties` без изменения кода
- Загрузка разных бинов для разных сред с помощью конфигурационных параметров
- Исключение лишних бинов снижает потребление памяти и упрощает логику

🔸Включить бин, если свойство существует:
Используется аннотация @ConditionalOnProperty(name="my.prop").
Бин будет создан, если свойство my.prop существует и его значение не "false".

🔸Включить бин, если свойство равно определённому значению:
Добавляется параметр havingValue="yes".
Бин будет создан только в том случае, если значение свойства строго равно "yes".

🔸Включить бин, если свойство отсутствует:
Используется параметр matchIfMissing=true.
Бин будет создан даже в случае, если соответствующее свойство вообще не определено в конфигурации.

🔸Переключение реализаций в зависимости от значения свойства:
Определяются несколько бинов с разными значениями havingValue.
Будет создан только тот бин, значение которого соответствует текущему значению свойства.


👉 Java Portal

Лучшие практики работы с транзакциями Spring

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Spring Boot Actuator это мощный набор инструментов в составе Spring Boot, который помогает мониторить и управлять приложением в продакшене. Он предоставляет доступ к различным endpoint'ам, через которые можно получить информацию о внутреннем состоянии приложения - метрики, окружение, дампы потоков и т.д.

Что даёт Actuator:

- статус, метрики, окружение и прочее
- Поддержка мониторинга и управления через HTTP, JMX или кастомные endpoint'ы
- Повышенная наблюдаемость, особенно в связке с Prometheus, Grafana, Micrometer или Spring Boot Admin

Часто используемые endpoint'ы:

🔸/actuator/health
Показывает статус работоспособности приложения
Доступ по умолчанию: Public

🔸/actuator/info
Выводит информацию из application.properties
Доступ по умолчанию: Public

🔸/actuator/metrics
Показывает различные метрики производительности
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/env
Показывает переменные окружения
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/beans
Показывает все Spring Beans
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/threaddump
Дамп потоков приложения
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/loggers
Просмотр или изменение уровней логирования на лету
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/heapdump
Скачивание heap dump
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/prometheus
Метрики в формате Prometheus (если подключён micrometer-registry-prometheus)
Доступ по умолчанию: Public

👉 Java Portal

Лучшие практики для микросервисов

1. Отдельное хранилище данных
🔸Каждый микросервис должен использовать свою собственную базу данных, чтобы обеспечить изоляцию данных и слабую связанность.

2. Единый уровень зрелости кода
🔸Старайтесь поддерживать код всех сервисов примерно на одинаковом уровне зрелости (тестируемость, покрытие, качество).

3. Отдельная сборка для каждого микросервиса
🔸У каждого сервиса должна быть своя сборочная цепочка (CI/CD pipeline), чтобы обеспечить независимость деплоя.

4. Принцип единственной ответственности
🔸Один сервис — одна бизнес-задача. Не смешивайте домены и обязанности в рамках одного микросервиса.

5. Развёртывание в контейнерах
🔸Используйте контейнеры (например, Docker) для упаковки и запуска каждого микросервиса независимо.

6. Обрабатывайте серверы как статeless
🔸Сервисы не должны хранить состояние между запросами. Состояние — либо в БД, либо во внешнем хранилище.

7. Domain-Driven Design (DDD)
🔸Стройте архитектуру на основе бизнес-домена: делите систему на логически обоснованные сервисы, а не технические модули.

8. Микрофронтенд
🔸Разделяйте frontend-приложения по тому же принципу, что и backend: независимые фронты взаимодействуют через API Gateway.

9. Оркестрация микросервисов
🔸Используйте системы оркестрации (например, Kubernetes), чтобы управлять масштабированием, деплоем и связью между сервисами.

👉 Java Portal

Проект на Spring Boot + Spring AI + OpenAI.

Он принимает текст или файл с заметками встречи и автоматически генерирует JSON-тикеты с классификацией (баг, фича и т.д.).

Теперь в open source: чистый код и готовность к импорту в JIRA.

GitHub: https://github.com/ayushstwt/smart-ticket-ai.git

👉 Java Portal