📊 Почему увольнять программистов ради ИИ — путь к провалу

Мы разберем, почему компании, которые массово увольняют разработчиков в пользу ИИ, рискуют остаться у разбитого корыта. Сгенерированный код не умеет исправлять баги, а инженеры, которые действительно понимают систему, становятся редкостью и роскошью.

➡️ Что внутри статьи

▪️ Почему новые поколения программистов рискуют потерять ключевые навыки.

▪️ Как компании, заменившие инженеров ИИ, столкнутся с серьезными проблемами.

▪️ Почему опытные разработчики станут супердорогими и востребованными.

▪️ К чему приведет полная ставка на искусственный интеллект в IT.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

🔗 Читайте статью

❓ Какой AI-инструмент вы используете?

🔥 ChatGPT
👍🏼 DeepSeek
⚡️ GitHub Copilot
❤️ ЯндексГпт
👾 Я пишу код сам, без AI

⌛ WeakHashMap

WeakHashMap — это хеш-таблица, в которой ключи хранятся через слабые ссылки (WeakReference). Это значит, что если на ключ нет сильных ссылок, он становится кандидатом на удаление при следующем проходе GC.

🔹 Как работает GC с WeakHashMap

GC удаляет только ключи, на которые больше нет сильных ссылок. Значения же остаются в памяти, пока WeakHashMap не изменится (put(), remove()). Можно использовать ReferenceQueue, чтобы отслеживать удалённые ключи.

🔹 Когда используется

— Кеширование данных, которые можно безопасно сбрасывать.
— Хранение метаданных объектов без риска утечек памяти.
— Уменьшение давления на GC в высоконагруженных системах.

🔹 Отличие от HashMap

В HashMap ключ останется в памяти, пока его явно не удалят. В WeakHashMap ключ исчезнет автоматически, если на него нет ссылок.

⚠️ Когда НЕ стоит использовать

— Если кеш должен сохранять данные долго.
— Если ключи неизменяемые (String из пула строк, Integer), GC их не удалит.
— Если нужна предсказуемость хранения — WeakHashMap не гарантирует срок жизни ключей.

💬 Используете WeakHashMap в проде?

🧠 Твоя БД скоро станет умнее тебя: 5 трендов open-source баз данных 2025

БД перестают быть просто хранилищем — теперь они оптимизируют запросы, автоматически анализируют данные и даже используют AI для прогнозов.
Какие фичи перевернут мир open-source БД в 2025? Узнайте в статье👇

🫢 Прочитать статью

🐸Библиотека devops'a

💥 Разрушители мифов

Мне НЕ нужно разбираться с управлением памятью в Java, так как за меня всё делает GC

Garbage Collector (GC) действительно очищает неиспользуемые объекты, которые больше не имеют активных ссылок. Благодаря этому в Java не нужно вручную освобождать память, как в C++.

Несколько предпосылок к исходному тезису:

🔹 В других языках, где ручное управление памятью (C, C++), утечки очевидны — если забыл free(), память навсегда потеряна.
🔹 В Java GC работает автоматически, поэтому кажется, что он решает все проблемы сам.
🔹 "Ну раз GC есть, значит, про память можно не думать!" — типичная ошибка.

GC удаляет только те объекты, которые больше не имеют активных ссылок. Если же объект остаётся доступным, но фактически не используется, он будет занимать память до завершения работы приложения.

🔽 Несколько случаев утечек памяти

1️⃣ Статические коллекции (заполняем, но не чистим)

Если создать static List и постоянно добавлять в него объекты, они никогда не будут удалены GC, потому что статические поля живут весь срок жизни приложения.

public class MemoryLeak {
    private static final List<byte[]> cache = new ArrayList<>();
    
    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            cache.add(new byte[10 * 1024 * 1024]); 
            System.out.println("Добавили 10MB в кеш. Используемая память: " +
                    (Runtime.getRuntime().totalMemory() - Runtime.getRuntime().freeMemory()) / (1024 * 1024) + "MB");
        }
    }
}

Через пару минут — OutOfMemoryError

2️⃣ Потоковые переменные (ThreadLocal)

Объекты, хранящиеся в ThreadLocal, привязываются к потоку, а в пуле потоков они могут жить дольше, чем нужно.

public class ThreadLocalLeak {
    private static final ThreadLocal<byte[]> threadLocalData = new ThreadLocal<>();

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executor.execute(() -> {
                threadLocalData.set(new byte[10 * 1024 * 1024]); // 10MB на поток
                System.out.println("Память занята потоком!");
            });
        }

        executor.shutdown();
    }
}

Поток завершится, а память останется занята, потому что ThreadLocal не очищается автоматически.

3️⃣ Внутренние классы и "утекшие" ссылки

Если анонимный класс или лямбда-ссылка ссылается на внешний объект, она может мешать GC очистить его.

public class InnerClassLeak {
    private String data = "Очень важные данные";

    public void createAnonymousClass() {
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("Используем: " + data);
            }
        };
        new Thread(task).start();
    }
}

task ссылается на data, даже если InnerClassLeak больше не используется → GC не очистит объект.

👎 Миф разрушен. GC не всемогущий и даже с ним придётся изучать, как работать с памятью в Java.

⌛ Как устроен кеш в Spring Boot?

Spring Boot упрощает кеширование благодаря аннотациям и встроенной интеграции с разными кеш-провайдерами (EhCache, Caffeine, Redis и др.). Spring использует Spring Cache Abstraction, которая оборачивает кеширующую логику в аннотации:

▪️ @Cacheable — кладёт результат в кеш
▪️ @CachePut — обновляет кеш
▪️ @CacheEvict — удаляет из кеша

За кулисами используется прокси (через Spring AOP или CGLIB), который перехватывает вызовы методов, проверяет кеш и возвращает либо сохранённое значение, либо выполняет метод и кеширует результат.

🔍 Что под капотом

Если вызвать метод с @Cacheable, Spring выполняет несколько шагов:

1. Определяет ключ кеша

▪️ По умолчанию ключ формируется из параметров метода
▪️ Можно задать кастомный ключ через key = "#id"

2. Проверяет кеш-провайдер

▪️ Дефолтный провайдер — ConcurrentHashMap
▪️ Можно подключить Redis, Caffeine, EhCache и т. д.

3. Возвращает данные

▪️ Если значение есть в кеше — сразу отдаётся
▪️ Если нет – вызывается метод и результат сохраняется в кеше

⚠️ Нюансы

— Кеш работает только для Spring-управляемых бинов (если метод вызван внутри того же класса — кеш не сработает)
— Не кешируйте изменяемые объекты, иначе возможны неожиданные побочные эффекты
— Очищайте кеш, если данные меняются (@CacheEvict)

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике

Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.

➡️ Вот что вас ждет

1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.

2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.

3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.

4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.

🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».

👉 Читать статью

⚙️ Ускоряем анализ SQL-запросов с помощью AI

Часто пишете SQL-запросы и хотите быстро оптимизировать их или проверить на ошибки? Используйте этот промпт:

📝 Промпт:

Analyze the following SQL query used in Java. Explain its purpose, optimize it for performance, and suggest alternative approaches. If applicable, discuss indexing strategies and transaction handling.

String sql = "[вставьте ваш SQL-запрос сюда]";

💡 Дополнительные возможности:

— Добавьте Explain how to use PreparedStatement to prevent SQL injection и получите безопасную версию кода.
— Добавьте Suggest a Hibernate or JPA equivalent, если хотите уйти от ручного SQL.
— Добавьте Optimize this for large datasets, если у вас миллионы записей в таблице.

💬 Используете AI для помощи в написании sql-запросов?

🐸 Библиотека джависта #буст

🤝 💼 IT-конференции: как сходить на мероприятие и извлечь из него максимум пользы

🚀 IT-конференции — это не только про кофе-брейки и бесплатные стикеры. Это шанс завести полезные знакомства, узнать инсайдерскую информацию и найти новые карьерные возможности. Но для этого нужно не просто прийти, а правильно подготовиться и ловить важные моменты.

Как извлечь из мероприятия максимум пользы? Как сделать так, чтобы оно дало не только эмоции, но и реальные бонусы для вашей карьеры?

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

🔼 Оптимизация работы с JDBC в высоконагруженных приложениях

Неэффективное использование JDBC может легко стать узким местом и убить производительность. Вот пошаговый разбор, как сделать работу с JDBC быстрее и стабильнее.

1️⃣ Настраиваем connection pool

Используйте HikariCP, Apache DBCP или C3P0 вместо стандартного DriverManager. Это позволит переиспользовать соединения, а не открывать новое на каждый запрос.

2️⃣ Используем подготовленные запросы (PreparedStatement)

Во-первых, это снижает нагрузку на базу за счёт кеширования плана запроса. Во-вторых, убирает SQL-инъекции на уровне JDBC.

3️⃣ Выбираем правильный тип курсора ResultSet

— TYPE_FORWARD_ONLY, если нужно просто пробежать по данным.
— TYPE_SCROLL_INSENSITIVE позволяет скроллить данные, но требует больше памяти.
— TYPE_SCROLL_SENSITIVE редко нужен, но обновляет данные в реальном времени.

4️⃣ Ограничиваем выборку данных (LIMIT / FETCH FIRST)

Не забирайте сразу всю таблицу – старайтесь выбирать только нужные поля и ограничивать количество строк.

5️⃣ Выключаем автокоммиты

По умолчанию, каждый запрос в JDBC – это отдельная транзакция. Включите setAutoCommit(false) и коммитите изменения пачками, чтобы уменьшить нагрузку.

6️⃣ Логируем медленные запросы

Если какие-то SQL-запросы выполняются слишком долго – используйте SLF4J + P6Spy или встроенные средства логирования в пуле соединений, чтобы их отлавливать.

💬 Какие техники считаете самыми полезными?

🐸 Библиотека джависта #буст

❓ Какой фреймворк для бэка выбрать?

Сколько разработчиков – столько и мнений. Одни не видят альтернативы Spring Boot, несмотря на его "магичность" и прожорливость. Другие кайфуют от Quarkus за его скорость, но не всегда могут убедить бизнес на него перейти. А кто-то вообще пилит микросервисы на Micronaut и радуется жизни.

💬 Всё ещё Spring или пора изучать что-то новое? Пишите ваше мнение в комментариях

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

🔖 Фишка дебага в IntelliJ IDEA: Reset Frame

Если вам приходилось перезапускать весь дебаг из-за ошибки в анализе кода, есть лучший способ – Reset Frame. Он позволяет откатить выполнение метода и повторить его выполнение с начала, без полной перезагрузки приложения.

▪️ Как использовать

1. Запускаем дебаг и доходим до брейкпоинта.
2. Открываем окно Debug.
3. Во вкладке Frames (стек вызовов) выбираем нужный метод.
4. Нажимаем ПКМ → Reset Frame.
5. Код откатится на вход в метод, как будто вы только что в него зашли.

▪️ Когда это полезно

— Ошиблись при анализе и хотите пересмотреть состояние переменных
— Нужно повторно выполнить метод, не перезапуская весь процесс
— Дебажите рекурсию или сложные цепочки вызовов

⚠️ Важно

— Reset Frame не откатывает глобальные изменения (например, изменения в базе или внешних файлах).
— Он работает только в пределах одного метода – не выйдет вернуть выполнение назад на несколько вызовов.

▪️ Как использовать Reset Frame эффективнее

Можно комбинировать его с Evaluate Expression, чтобы перед повторным вызовом метода изменять переменные вручную.

💬 Пользовались Reset Frame раньше или только узнали?

🐸 Библиотека джависта #буст

🏃‍♀️ 40+ каналов, которые должен читать каждый разработчик

Отобрали для вас полезные и проверенные каналы для программистов — в них вы найдете все самое интересное, от технических новостей до практических гайдов.

IT Job Hub | Работа и вакансии в IT — избранные IT-вакансии

Библиотека программиста — новости из мира IT и технологий

Книги для программистов — самые годные книги по любым языкам и стекам

IT-мемы — мемы про жизу айтишника

Proglib Academy — обучение и курсы, чтобы стать топовым специалистом

Азбука айтишника — азы из мира разработки

Библиотека нейросетей — лайфхаки и промпты для разных задач, баттлы нейронок и новости из мира ИИ

Библиотека фронтендера — все о JS, React, Angular и не только

Библиотека мобильного разработчика — лайфхаки и новости из мира Swift и Kotlin

Библиотека хакера — уязвимости, атаки, бэкдоры и как от них защититься

Библиотека тестировщика — самое интересное о том, как крашить код

🦫 Go
Библиотека Go-разработчика
Библиотека задач по Go
Библиотека Go для собеса
Вакансии по Go

#️⃣ C#
Библиотека шарписта
Библиотека задач по C#
Библиотека собеса по C#
Вакансии по C#

🔧 DevOps
Библиотека devops’а
Библиотека задач по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE

🐘 PHP
Библиотека пхпшника
Библиотека задач по PHP
Библиотека PHP для собеса
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

🐍 Python
Библиотека питониста
Библиотека Python для собеса
Библиотека задач по Python
Вакансии по питону, Django, Flask

☕️ Java
Библиотека джависта
Библиотека задач по Java
Библиотека Java для собеса
Вакансии по Java

📊 Data Science
Библиотека дата-сайентиста
Библиотека задач по Data Science
Библиотека Data Science для собеса
Вакансии по Data Science

🎮 C++
Библиотека C/C++ разработчика
Библиотека задач по C++
Библиотека C++ для собеса
Вакансии по C++

Подписывайтесь на интересные вам каналы и сохраняйте пост в закладки, чтобы не потерять 🔑

🛠 Как внедрить CI/CD: 10 самых важных шагов

CI/CD — это ключ к быстрой, качественной и безопасной разработке ПО. Наш гайд поможет вам настроить эффективный пайплайн, автоматизировать рутину и ускорить релизы.

➡️ Что внутри статьи

▪️ Лучшие практики работы с Git
▪️ Автоматизация сборки и тестирования
▪️ Внедрение автоматизированного тестирования
▪️ Эффективное управление зависимостями
▪️ Автоматизированный деплой без простоя
▪️ Настройка мониторинга и логирования

📎 Читайте гайд

Азбука айтишника