📊 Как работает ConcurrentSkipListSet под капотом?

ConcurrentSkipListSet — это потокобезопасная и отсортированная реализация интерфейса NavigableSet. Она построена на основе ConcurrentSkipListMap, что позволяет ей быть не только упорядоченной, но и эффективной для параллельного доступа. В основе её работы лежит структура данных skip list (список с пропусками).

Skip list — это многослойная структура данных, состоящая из нескольких уровней связных списков. На нижнем уровне содержатся все элементы в отсортированном порядке, а верхние уровни хранят лишь часть элементов для ускорения операций поиска. Благодаря этому достигается логарифмическая сложность операций add, remove и contains — O(log n).

Пример структуры:

lvl 3: A ------- H
lvl 2: A --- D -- H
lvl 1: A - B - D - F - H - J

💡 Основные механизмы:

🔹 Skip List: Многослойная структура, где верхние уровни позволяют быстро "перепрыгивать" через диапазоны элементов. Это минимизирует количество переходов по связным спискам.
🔹 Под капотом ConcurrentSkipListSet использует ConcurrentSkipListMap, где ключи — это элементы множества, а значения — фиктивные объекты.
🔹 Потокобезопасность достигается благодаря минимальному блокированию и использованию атомарных операций (CAS — Compare-And-Swap).
🔹 Элементы всегда упорядочены в соответствии с их натуральным порядком или компаратором, переданным в конструктор.

⚠️ Особенности:

▪️ Эффективен для операций чтения (contains, iterators), так как они выполняются без блокировок.
▪️ Операции модификации (add, remove) потокобезопасны, но слегка дороже из-за использования CAS.
▪️ Поддерживает сортировку элементов в натуральном порядке или порядке, определённом компаратором.
▪️ Высокая производительность для сценариев с преобладанием чтений и умеренным количеством обновлений.

🚀 Когда использовать ConcurrentSkipListSet?

- Если нужен потокобезопасный доступ к отсортированному множеству.
- При необходимости частого чтения упорядоченных данных (например, для диапазонов).
- Для сценариев с конкурентным доступом, где важна производительность операций чтения.

🔗 Документация

👾 JOOQ против Hibernate: что выбрать для вашего проекта?

JOOQ — это «замена» Hibernate? На первый взгляд кажется, что да: compile-time проверки, прозрачные SQL-запросы и отсутствие магии аннотаций делают его заманчивым. Но так ли всё просто?

Эта статья раскрывает, почему JOOQ и Hibernate решают совершенно разные задачи и как их можно использовать вместе. Узнайте:

▪️ В чём сила JOOQ как библиотеки.
▪️ Почему Hibernate — это больше, чем инструмент ORM.
▪️ Какие подходы помогут избежать хаоса в коде.

🔗 Читайте на Хабре

🔼 Java 2024: Новые горизонты и неожиданные лидеры

В 2024 году экосистема Java продемонстрировала значительные изменения, которые отразили в своем отчёте InfoQ.
Основные тенденции:

🔹 Адаптация новых версий Java: Согласно данным New Relic, Java 17 стала наиболее используемой версией, однако её доля составляет лишь 35%, с близкими показателями у Java 11 (33%) и Java 8 (29%). Интересно, что Java 21, выпущенная в 2024 году, достигла 1,4% использования, что является самым быстрым уровнем адаптации среди LTS-версий после Java 8.

🔹 Переход к OpenJDK: Доля Oracle JDK продолжает снижаться, уступая место дистрибутивам OpenJDK, таким как Eclipse Adoptium и Amazon Corretto. Хотя Oracle остаётся лидером, его преимущество сократилось до нескольких процентов.

🔹 Использование сборщиков мусора: G1 остаётся наиболее популярным сборщиком мусора, используемым более чем в 70% случаев, что обусловлено его статусом сборщика по умолчанию в версиях Java 9 и выше. Однако в однопоточных контейнерах G1 заменяется на Serial, что может приводить к переоценке его использования.

🔹 Размеры heap-памяти: Более 30% JVM используют heap размером до 1 ГБ, а ещё 27% — от 1 до 2 ГБ, отражая тенденцию к микросервисной архитектуре с меньшими объёмами памяти.

Для более детального ознакомления с этими и другими трендами рекомендуем прочитать полный отчёт InfoQ.

🎙 Привет, джависты!

Мы ищем участников для интервью на тему «Обучение навыкам в IT»!

Кто нам нужен?
🔹 Вы недавно (в последние 6 месяцев) проходили курсы по техническим специальностям или математике.
🔹 Вы разработчик, стремящийся освоить Data Science или Machine Learning.

Что вас ждет?
Участие в интервью по Zoom, которое займет не больше 45 минут.
1500 рублей на карту за ваше время.💵
Уникальный шанс пообщаться с нашим CEO.

Как откликнуться?
📌 Напишите в личные сообщения @artem_ceo

⌛ JMH: интересный инструмент для замеров скорости кода

JMH — это фреймворк от команды разработчиков JVM (Oracle), который помогает создавать и запускать микробенчмарки для измерения производительности Java-кода. Если вы хотите точно понять, насколько быстро работает ваш код (например, сравнить эффективность разных алгоритмов или подходов), JMH — ваш незаменимый помощник.

⚙️ Основные возможности JMH:

— Точные измерения:
JMH учитывает влияние JIT-компиляции, прогрева JVM и других факторов, которые могут искажать результаты.

— Простота использования:
Написание бенчмарков интуитивно, и вы сразу видите, что влияет на производительность.

— Гибкость настройки:
Вы можете задавать параметры для тестов, такие как число итераций, потоков, warm-up период и другие.

💡 Как начать?

— Добавьте зависимость JMH в ваш проект:

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.38</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.38</version>
</dependency>

или

implementation 'org.openjdk.jmh:jmh-core:1.38'
annotationProcessor 'org.openjdk.jmh:jmh-generator-annprocess:1.38'

— Создайте бенчмарк-класс:

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Thread)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int testMethod() {
        return calculate(1000);
    }

    private int calculate(int n) {
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            sum += i;
        }
        return sum;
    }
}

— Запустите тесты:
Используйте mvn package или gradle build, чтобы собрать проект, и запустите JMH-тесты.

💬 Использовали JMH раньше? Делитесь своим опытом и результатами.

🦑 SQL-кальмар: Кто окажется мастером запросов?

Что внутри:
• 9 уровней, где сложность растёт по экспоненте.
• Полезное: отличная возможность поднять скилл SQL.
• Для новичков: на платформе есть 33 урока, чтобы подтянуть теорию перед игрой.

Готовы к челленджу?
🔗 SQL Squid Game

#тренажер

💬 ТОП-8 фраз, которые испортят впечатление о вас на собеседовании

Представьте, вы попали на собеседование мечты. Всё идёт гладко, но пара неудачных фраз могут свести на нет все ваши старания. Например, если вы слишком скромны или, наоборот, перегибаете с самоуверенностью, это может вызвать недоверие. Или фраза, которая должна показать вашу гибкость, внезапно делает акцент на недостатке опыта. Знакомо?

Есть проверенные подходы, которые помогут избежать таких ситуаций, выстроить грамотное общение и оставить положительное впечатление. Готовы узнать больше? 🌟

🔗 Читать статью

💬 Какой инструмент вы используете для управления зависимостями?

🔥 — Maven
🎉 — Gradle
👍 — Использую оба, в зависимости от проекта
👾 — Другой инструмент, напишу в комментах
😁 — Я ЗОЖ, у меня нет зависимостей.

⚙️ В чем разница между Load Balancer и API Gateway?

— NLB (Network Load Balancer) – распределяет трафик на уровне IP. Он работает на более низком уровне и не анализирует HTTP-запросы.

— ALB (Application Load Balancer) – маршрутизирует запросы на основе HTTP-заголовков или URL. ALB предлагает более сложные правила маршрутизации. Выбор между NLB и ALB зависит от ваших потребностей. Для простых сервисов в небольших масштабах одного балансировщика нагрузки может быть достаточно.

— API Gateway – работает на уровне приложений и берет на себя задачи, такие как аутентификация, ограничение скорости запросов, кэширование и другие. Его функции отличаются от Load Balancer.

Схема иллюстрирует детали работы этих компонентов. Чаще всего Load Balancer и API Gateway используются вместе, чтобы создать масштабируемую и безопасную архитектуру для современных веб-приложений.

🔹 Два подхода к архитектуре:

— Опция A: ALB + сервисы
ALB распределяет запросы между различными сервисами. Ограничение запросов, аутентификация и другие функции реализуются на уровне сервисов. Это более гибкий подход, но требует больше работы при разработке.

— Опция B: API Gateway + сервисы
API Gateway берет на себя функции аутентификации, ограничения запросов, кэширования и других задач. Это упрощает разработку сервисов, но уменьшает гибкость по сравнению с первым вариантом.

💬 Что предпочитаете — Load Balancer или API Gateway?

⭐️ Полезная библиотека для расширения Stream API: JOOλ

Если вы активно используете Stream API, стоит посмотреть на библиотеку JOOλ (jOOL). Она расширяет стандартные возможности потоков, добавляя удобные методы для более гибкой обработки данных.

🔹 Что умеет:

— Операции с парами и кортежами
— Группировка с несколькими уровнями (groupBy c несколькими ключами).
— Трансформации коллекций через удобные методы (например, zip, window, cartesianProduct).
— Функции SQL-подобного стиля, позволяющие писать более декларативный и читабельный код.

JOOλ упрощает работу с потоками и делает код более лаконичным и читаемым.

💬 Использовали JOOλ?

👀 Открытая редакция: ищем авторов для рубрики DevLife

Друзья, нас часто спрашивают про публикацию материалов о личном опыте и знаниях в IT. Пора это систематизировать!

Если у вас есть история о том, как вы:
— выросли в профессии
— освоили новые технологии
— сделали крутой карьерный скачок
— эпично лажанулись
— создали интересные проекты

✉️ присылайте свои статьи на почту [email protected] с темой DevLife

Требования простые:
— Реальный опыт
— Конкретные шаги
— От 5000 знаков
— Ссылка на Google Docs

🔥 Лучшие истории опубликуем на сайте и в наших соцсетях с общим охватом 1млн+ человек.

💬 Как часто приходится переписывать код после "революционных" изменений требований?

🔥 — никогда, требования всегда стабильные
🎉 — редко, бывает нужно немного доработать
👍 — часто, бывает перерабатываю значительные части
🌚 — требования меняются быстрее, чем успеваю писать код