🐸 Библиотека джависта #развлекалово

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

🆕 Java Digest: подборка материалов

🔹 Как избавиться от Flaky-тестов с помощью JMina

Рассматривается использование библиотеки JMina для стабилизации нестабильных тестов. Автор делится практиками выявления и устранения причин нестабильности, улучшая надежность тестового покрытия.

🔹 Как ZGC аллоцирует память в хипе

Анализируется поведение сборщика мусора ZGC при выделении памяти. Обсуждаются особенности работы ZGC, его преимущества и потенциальные подводные камни при использовании в различных сценариях.

🔹 Паттерны и методологии разработки

Подборка материалов, посвященных современным паттернам проектирования и методологиям разработки. Рассматриваются лучшие практики, помогающие создавать устойчивые и масштабируемые приложения.

🐸 Библиотека джависта #свежак

😮 Топ-вакансий для джавистов за неделю

Разработчик бэкенда (BDUI-платформа) — 220 000 —‍ 480 000 ₽ — гибрид (Москва)

Java-разработчик — от 100 000 до 200 000 ₽ — удалёнка

Java Developer — от 300 000 ₽ — удалёнка

Senior Java Developer — от 4 500 до 6 000 € — гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Java jobs

🎮 Код из книги: Реактивная обработка REST-запросов

Проблема: При большом количестве одновременных запросов блокирующая модель ввода-вывода приводит к исчерпанию потоков и задержкам в обработке, что негативно сказывается на отклике приложения и пользовательском опыте.

Решение: в книге Mastering Spring Boot 3.0 автор предлагает использовать Spring WebFlux — реактивный стек Spring, основанный на неблокирующей модели ввода-вывода. Это позволяет обрабатывать тысячи одновременных запросов с минимальными затратами ресурсов, обеспечивая высокую отзывчивость и масштабируемость приложения.

Пример реализации реактивного REST-контроллера с использованием Spring WebFlux:

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

    private final UserService userService;

    public UserController(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }

    @GetMapping
    public Flux<User> getAllUsers() {
        return userService.getAllUsers();
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Mono<ResponseEntity<User>> getUserById(@PathVariable String id) {
        return userService.getUserById(id)
                .map(ResponseEntity::ok)
                .defaultIfEmpty(ResponseEntity.notFound().build());
    }

    @PostMapping
    public Mono<User> createUser(@RequestBody User user) {
        return userService.createUser(user);
    }
}

В этом примере используются типы Flux и Mono из Project Reactor для представления потоков данных и одиночных значений соответственно. Это позволяет обрабатывать запросы и ответы асинхронно и неблокирующим образом.

Преимущества:

— Неблокирующая модель ввода-вывода позволяет эффективно использовать ресурсы при высоких нагрузках.
— Асинхронная обработка запросов обеспечивает быстрый отклик даже при большом количестве одновременных пользователей.
— Интеграция с другими реактивными библиотеками и потоками данных упрощает построение сложных бизнес-процессов.

Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

⚙️ Многопоточность в Spring Boot с AI

Есть бизнес-логика, которая требует многозадачности, но нужно сделать это грамотно и без лишних усилий? ИИ поможет сэкономить время на сложных аспектах работы с потоками и синхронизацией.

📝 Промпт:

Generate a Spring Boot service that processes [описание бизнес-логики] with multithreading support. Use Java concurrency features like ExecutorService, CompletableFuture, or @Async. Ensure thread safety, synchronization, and efficient thread pool management. Explain design decisions and trade-offs.

💡 Дополнительные возможности:

— Используйте Java 17+ features, чтобы сразу писать асинхронный и многозадачный код на современном уровне
— Добавьте Add thread pool management, чтобы контролировать нагрузку и избежать перегрузок
— Добавьте Add exception handling for multithreading, чтобы предотвратить ошибки в параллельных операциях

💬 Как вы используете AI при разработке?

🐸 Библиотека джависта #буст

🛠 20 нюансов PostgreSQL

PostgreSQL давно перестал быть просто популярной СУБД — сегодня это мощный, гибкий и инновационный инструмент, способный решать самые сложные задачи в масштабируемых приложениях.

Если вы серьезно занимаетесь бэкендом и хотите держать руку на пульсе самых важных особенностей и тонкостей PostgreSQL, то игнорировать эти нюансы нельзя:

— как правильно оптимизировать запросы и работу с индексами,
— тонкости работы с транзакциями и параллелизмом,
— новые возможности JSON и работы с данными,
— расширенные методы мониторинга и отладки,
— и многое другое, что реально сэкономит время и ресурсы вашего проекта.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта #буст

📊 Чек-лист: эффективная работа с коллекциями в Java

Коллекции — база для любой бизнес-логики, но неправильный выбор структуры данных или операций приводит к тормозам и ошибкам.

🔹 Выбор структуры данных

— ArrayList быстрый доступ по индексу, но медленная вставка/удаление в середине.
— LinkedList эффективен для частых вставок и удалений, но медленный случайный доступ.
— HashSet быстрая проверка наличия элемента, но не гарантирует порядок.
— LinkedHashSet сохраняет порядок вставки, но чуть медленнее.
— TreeSet упорядоченный набор, но операции дороже из-за балансировки дерева.

🔹 Оптимизация операций

— Избегайте частых автокорректировок размера у ArrayList. Инициализируйте вместимость сразу, если размер известен.
— При массовой вставке используйте addAll() вместо последовательного add().
— Для поиска и фильтрации предпочитайте потоки (Stream API).

🔹 Коллекции и многопоточность

— Для многопоточных сценариев используйте ConcurrentHashMap или CopyOnWriteArrayList.
— Помните, что Collections.synchronizedXXX() — это обертки с блокировкой, часто неэффективные для интенсивных операций.

🔹 Память и производительность

— Помните о влиянии неизменяемых коллекций: они безопасны, но могут создавать накладные расходы по памяти.
— Профилируйте приложения, чтобы определить реальные узкие места в работе с коллекциями.

🔹 Дополнительно

— Используйте Collectors.toMap() и другие мощные инструменты Stream API для удобного преобразования и агрегации данных.
— В новых версиях Java появляются оптимизации и новые структуры (например, Immutable Collections в Java 9+).

💬 Использовали LinkedList хоть раз?

🐸 Библиотека джависта #буст