☄️ JRebel: ускоряем разработку Java-приложений

JRebel — это инструмент, который позволяет перезагружать код без перезапуска приложения. Это значительно экономит время и ускоряет процесс тестирования изменений.

⚙️ Основные фичи

— JRebel применяет изменения в коде без рестарта JVM. Он поддерживает изменения классов, аннотаций, конфигурации Spring и других фреймворков.
— Сокращает время цикла разработки, убирая необходимость на повторные запуски.
— Поддерживает множество фреймворков: Spring, Hibernate, Quarkus, Micronaut и другие.
— Совместим с IntelliJ IDEA, Eclipse и VS Code.
— Позволяет сразу видеть результат изменений в логах и UI.

💡 Как начать

1️⃣ Установить JRebel — можно скачать с официального сайта и получить пробную версию.
2️⃣ Подключить в проект — добавить JRebel Agent в JVM.
3️⃣ Настроить IDE — установить плагин и активировать JRebel для вашего проекта.
4️⃣ Изменять код и видеть изменения сразу — без необходимости перезапуска приложения!

🚩 Недостатки

— Пробный период ограничен, а полная версия JRebel стоит недешево.
— Хотя перезапуск не требуется, обновление классов занимает некоторое время.
— JRebel может некорректно обработать изменения в структуре классов (например, при добавлении нового поля в сериализуемый объект).
— В больших проектах может слегка замедлять работу приложения.

💬 Пробовали JRebel в работе? Делитесь опытом

🔥 Лайфхак: улучшаем производительность с StringBuilder

Если часто используете String для конкатенации (+), замените его на StringBuilder — это ускорит выполнение и снизит нагрузку на память.

❌ Медленно:

String result = "";
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    result += i; // Каждое сложение создаёт новый объект
}

✔️ Быстро:

StringBuilder result = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    result.append(i); // Использует один буфер, без лишних объектов
}

💬 На чём пишете бэк?

🔥 — Spring Boot
👾 — Quarkus
🎉 — Micronaut
⚡️ — Jakarta EE
🤔 — Другое, напишу в комментах

⚡️Redis — не единственный выбор: 3 достойные замены

Redis — это мощный инструмент для работы с данными в памяти, который часто используется как кэш, база данных или брокер сообщений. Однако в некоторых случаях другие решения могут оказаться более подходящими. Вот три альтернативы Redis, которые заслуживают внимания:

1️⃣ Dragonfly

Dragonfly — это современное высокопроизводительное хранилище данных в памяти, которое позиционируется как замена Redis. Оно предлагает лучшую производительность и масштабируемость, особенно для задач с высокой нагрузкой. Dragonfly поддерживает протокол Redis, что делает переход на него практически безболезненным.

• Плюсы:

➕ Высокая производительность

➕ Полная совместимость с Redis

➕ Эффективное использование ресурсов.

2️⃣ KeyDB

KeyDB — это многопоточная версия Redis, которая использует несколько ядер процессора для повышения производительности. Он полностью совместим с Redis, поэтому вам не придется переписывать код при переходе.

• Плюсы:

➕ Многопоточность для лучшей производительности

➕ Простота миграции с Redis

➕ Поддержка всех основных функций Redis.

3️⃣ Memcached

Memcached — это классическое решение для кэширования данных в памяти. Оно простое, надежное и отлично подходит для задач, где требуется высокая скорость доступа к данным. Хотя Memcached уступает Redis в функциональности, он остается популярным выбором для кэширования.

• Плюсы:

➕Простота и минимализм

➕ Высокая скорость работы

➕Широкая поддержка в экосистеме.

🐸Библиотека devops'a

ℹ️ MapStruct: быстрый и безопасный маппинг объектов

⚙️ Как это работает

MapStruct анализирует названия полей в исходном (source) и целевом (target) классах. Если поля совпадают по названию и типу, он автоматически создаёт код для их преобразования.

Когда названия полей не совпадают, нужно явно указать соответствие с помощью аннотации @Mapping:

— source — поле в исходном классе
— target — поле в целевом классе

@Mapping(source = "fullName", target = "name")
UserDTO toDTO(User user);

⌛ Как начать

1. Добавьте зависимости: mapstruct, mapstruct-processor

2. Выберите интерфейс или абстрактный класс и определите методы для преобразования объектов

3. Используйте маппер. В Spring-приложении маппер можно заинжектить как обычный бин.

❓ Абстрактный класс или интерфейс

Документация MapStruct приводит примеры с интерфейсами, но библиотека поддерживает и абстрактные классы. Выбор за вами.

Интерфейс — MapStruct сам создаёт реализацию:

@Mapper(componentModel = "spring")
public interface UserMapper {
    @Mapping(source = "fullName", target = "name")
    UserDTO toDTO(User user);
}

Абстрактный класс — позволяет добавлять кастомную логику:

@Mapper(componentModel = "spring")
public abstract class UserMapper {
    @Mapping(source = "fullName", target = "name")
    public abstract UserDTO toDTO(User user);

    public String mapAgeToString(int age) {
        return age + " лет";
    }
}

📌 Имена методов можно задавать любые. MapStruct анализирует типы аргументов и возвращаемых значений, чтобы понять, что куда маппить.

🔥 Интеграция со Spring

При использовании componentModel = "spring" маппер регистрируется как Spring-бин. Что позволяет заинжектить маппер:

@Service
public class UserService {
    private final UserMapper userMapper;

    public UserService(UserMapper userMapper) {
        this.userMapper = userMapper;
    }

    public UserDTO convertUser(User user) {
        return userMapper.toDTO(user);
    }
}

💡 Где применять

— Маппинг DTO ↔️ Entity в Spring-приложениях
— Конвертация данных между разными объектами
— Обработка вложенных структур и коллекций

💬 Используете MapStruct в своих проектах? Делитесь опытом

🔍 Что такое Virtual Threads

В Java 21 появилась революционная фича — виртуальные потоки (Virtual Threads). Это лёгкие потоки, которые управляются самой JVM, а не операционной системой. Они позволяют создавать тысячи и даже миллионы потоков без значительных затрат ресурсов.

⚙️ Как это работает

Обычные потоки (Thread) привязаны к потокам ОС и работают с тяжёлым контекстным переключением (context switching).

Virtual Threads — это user-mode потоки, управляемые JVM, а не ОС, поэтому они могут эффективно мультиплексироваться на ограниченном количестве платформенных потоков.

🔹 Ключевая особенность

Виртуальные потоки не блокируют платформенные потоки, когда выполняют блокирующие операции ввода-вывода (I/O). Они просто освобождают платформенный поток и продолжают выполнение, когда ресурс снова доступен.

Пример

public class VirtualThreadsDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
            IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> 
                executor.submit(() -> {
                    System.out.println("Task " + i + " running on " + Thread.currentThread());
                    Thread.sleep(100); 
                })
            );
        }
    }
}

Этот код создаёт 10 000 потоков, но JVM будет эффективно управлять ими без перегрузки системы.

✔️ Где применять

— Высоконагруженные I/O задачи.
— Обработка веб-запросов без перегрузки ресурсов.
— Микросервисы, которые взаимодействуют с API.
— Асинхронные операции, где ранее использовали CompletableFuture.

❌ Когда НЕ стоит использовать

— При вычислениях на процессоре.
— При работе с кодом, который активно использует synchronized.
— При глубокой интеграции со сторонними библиотеками, которые не оптимизированы под виртуальные потоки.

ℹ️ Преимущества и недостатки

— Плюсы: миллионы потоков без overhead, упрощённый асинхронный код без CompletableFuture, меньше блокировок и выше производительность, полная совместимость со старыми API.
— Минусы: может ломать старый код с synchronized, не даёт преимуществ для CPU-bound задач, требует оптимизации библиотек под Virtual Threads.

Virtual Threads — мощный инструмент, который не заменяет потоки ОС, но отлично подходит для массовых I/O-задач. Если у вас есть сервис, работающий с сетью, базами данных или API — пора внедрять Virtual Threads.

💬 Делитесь опытом работы с виртуальными потоками

🖥 Quartz уже не тот? Современные альтернативы для планирования задач

Quartz долгое время считался стандартом для планирования задач. Однако с течением времени появились более современные и эффективные альтернативы.

Например, такие инструменты, как JobRunr и db-scheduler, предлагают более простые API, лучшую производительность и встроенные возможности мониторинга.

🔗 Подробнее в статье