⚙️ Как корректно работать с @Transactional в Spring

Аннотация @Transactional — мощный инструмент, но ее неправильное использование может привести к незаметным, но критическим ошибкам: потерянные данные, неожиданные откаты или вовсе отсутствие транзакции. Разбираем частые ошибки и их решения.

❌ @Transactional в том же классе

Если вызываете транзакционный метод внутри того же класса (this.method()), Spring-прокси не срабатывает, и транзакция не создается.

@Service
public class OrderService {
    
    @Transactional
    public void createOrder() {
        saveOrder();  // Вызов внутреннего метода - транзакция НЕ создается!
    }
    
    private void saveOrder() {
        // Сохранение заказа
    }
}

— Решение: вынести метод в другой Spring-бин.

❌ @Transactional в private-методах

Spring AOP работает через прокси, а прокси не видит private-методы. В результате @Transactional в таких методах просто игнорируется.

@Transactional
private void saveData() { // Транзакция НЕ будет работать!
    repository.save(entity);
}

— Решение: метод должен быть public и вызываться через другой Spring-бин

❌ Неправильный выбор Propagation

Уровень распространения (propagation) определяет, как транзакция будет вести себя относительно уже существующих транзакций. Выбор значения по умолчанию (REQUIRED) подходит в большинстве случаев, но в сложных сценариях важно понимать, как работают другие варианты:

— REQUIRED использует текущую транзакцию, если она есть, иначе создаёт новую.
— REQUIRES_NEW всегда создаёт новую транзакцию, независимо от текущей (может привести к неожиданным коммитам).
— NESTED создаёт вложенную транзакцию, которая откатывается отдельно от родительской.
— SUPPORTS использует существующую транзакцию, но не требует её (если транзакции нет, работает без неё).
— NOT_SUPPORTED выполняет код вне транзакции, даже если она уже существует.
— NEVER гарантирует, что код выполняется только вне транзакции, иначе выбрасывает исключение.
— MANDATORY требует, чтобы код выполнялся внутри уже существующей транзакции, иначе выбрасывает исключение.

❌ Откат только по CheckedException

Spring по умолчанию откатывает транзакции только при RuntimeException, а CheckedException (например, SQLException) его не прерывает. Однако изменение этого поведения требует осторожности.

@Transactional
public void updateUser() throws IOException { // CheckedException не откатит транзакцию!
    userRepository.save(user);
    throw new IOException("Ошибка ввода-вывода");
}

— Решение: указать rollbackFor = Exception.class, если хотите откатывать и CheckedException.

❌ @Transactional в контроллере

Spring сначала коммитит транзакцию, а потом отправляет HTTP-ответ. Если после коммита возникнет ошибка (например, сеть упала), клиент может получить 500, но изменения уже сохранены.

— Решение: транзакции должны быть в сервисах, а не в контроллерах.

💬 Какие проблемы с @Transactional встречались в практике?

🐸 Библиотека джависта #буст

👑 Магия IntelliJ IDEA

Все знают Ctrl + Alt + L (форматирование кода), но мало кто знает это сочетание:

— Ctrl + Alt + Shift + L → Гибкое форматирование

🔹 Зачем это нужно

— Позволяет выбрать, что именно форматировать: весь файл, выделенный код или даже только измененные строки.
— Можно отключить автоформатирование аннотаций, импортов или пробелов, если не хотите, чтобы IDEA ломала ваш стиль.
— Полезно, если работаете в команде с жесткими code style правилами, можно форматировать только нужные части, не трогая остальной код.

🔹 Дополнительные трюки

— Выделите код, затем Ctrl + Alt + Shift + L, чтобы форматировать только его.
— Используйте Settings → Editor → Code Style, чтобы настроить форматирование под себя.

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

📊 Чек-лист: эффективная работа с многопоточностью

Держите под рукой этот чек-лист, чтобы избежать проблем с многопоточностью и повысить производительность кода:

🔹 Синхронизация

✓ Избегайте synchronized для долгих операций
✓ Используйте ReentrantLock для гибкой блокировки
✓ Следите за возможностью deadlock

🔹 Исполнители (Executors)

✓ FixedThreadPool подходит, когда количество потоков заранее известно и ограничено
✓ CachedThreadPool динамически создает потоки, но может привести к их неконтролируемому росту
✓ ForkJoinPool для задач, разбиваемых на подзадачи

🔹 Коллекции и очереди

✓ ConcurrentHashMap потокобезопасная альтернатива HashMap, но не подходит для сценариев с частыми изменениями
✓ BlockingQueue для потокобезопасных очередей
✓ CopyOnWriteArrayList хорош при редких изменениях списка, но ⚠️ медленный при частых модификациях (из-за копирования)

🔹 Работа с Future & CompletableFuture

✓ Используйте CompletableFuture для асинхронных операций вместо Future
✓ thenApply() и thenCompose() позволяют строить цепочки вызовов без блокировки
✓ exceptionally() для обработка ошибок без использования try-catch в коде

Автоматизируйте проверку кода с помощью FindBugs, SonarQube и Checkstyle.

💬 Какие задачи на проекте решаете с помощью многопоточки?

🐸 Библиотека джависта #буст

🔍 Что посмотреть: что нового в Java 24?

Хотите узнать, какие фичи принесёт релиз Java 24 и как они повлияют на вашу разработку? Тогда это видео — must-watch 🎥

Никола Поллок, разработчик Java в Oracle, рассказывает о самых свежих изменениях в экосистеме Java:
— AOT-компиляция
— Виртуальные потоки
— Новые API для работы с байт-кодом и потоками
— GGC и ZGC

Лекция поможет быть в курсе последних трендов и нововведений Java, которые помогут оптимизировать код, улучшить производительность и использовать новые инструменты на полную.

🔗 Смотреть видео

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

❓ Lombok — да или нет?

✔️ За Lombok

— Убирает тонны шаблонного кода (геттеры, сеттеры, toString(), equals(), hashCode()).
— Делает код компактнее и читабельнее.
— Ускоряет разработку, снижает когнитивную нагрузку.

❌ Против Lombok

— Скрывает важную логику, что усложняет отладку и поддержку.
— Добавляет магию и делает код зависимым от нестандартных аннотаций.
— Может вызывать проблемы с сериализацией и совместимостью при обновлениях.

💬 За Lombok или против? Пишите в комменты

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

🆕 Java Digest: что нового в мире Java

🔹 JEP-ы в фокусе:

— JEP 450: компактные заголовки объектов

JEP направлен на уменьшение размера заголовков объектов с 96–128 до 64 бит на 64-битных платформах, перешел в статус Proposed to Target. Это изменение обещает снизить объем используемой кучи и повысить эффективность работы приложений.​

— JEP 484: API для файлов классов

В JDK 24 планируется внедрение JEP 484, который предоставит стандартный API для обработки файлов классов.

🔹 Релизы:

— Выпуск IntelliJ IDEA 2024.3 EAP 5: gоддержка функций Kotlin 2.1, улучшенная подсветка выделенных слов во всем файле, новые иконки и другое.
— Kora 1.1.20: улучшения и исправления способов настройки компонентов gRPC, ошибок обработки Cassandra UDT типа для списков, работа дискриминаторов моделей в OpenAPI-генераторе
— Native Build Tools 0.10.5: поддержка единого reachability-metadata.json, ​исправление ошибки Gradle-плагина.

🐸 Библиотека джависта #свежак

🔍 База по Spring Boot

🔹 @Transactional — оборачивает метод в транзакцию

@Transactional
public void saveData(Entity entity) {
    repository.save(entity);
}

Автооткат при исключениях, но не ловит checked-исключения без rollbackFor = Exception.class.

🔹 @Async — делает метод асинхронным

@Async
public CompletableFuture<String> fetchData() {
    return CompletableFuture.completedFuture("Hello");
}

Использует TaskExecutor, но не забываем про конфиг @EnableAsync.

🔹 @RestControllerAdvice — глобальный хендлер ошибок

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(RuntimeException.class)
    public ResponseEntity<String> handleException(RuntimeException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body(ex.getMessage());
    }
}

Вместо тонны try-catch обрабатываем ошибки централизованно.

🐸 Библиотека джависта #буст

⌛ Сохраняйте шпаргалку по командам docker compose

🐸 Библиотека джависта #буст

🧩💊 Алгоритмическая самоуспокоенность: как мы разучились думать своей головой

Каждый день мы сталкиваемся с бесконечным потоком информации, которая не просто наполняет наш день, а управляет нашими мыслями. Социальные сети, алгоритмы и вечная гонка за вниманием приводят к тому, что мы забываем, как думать собственной головой.

Это не просто влияет на настроение, но и на способность анализировать информацию, принимать решения и, главное, не становиться частью системы манипуляций.

Если вы хотите вернуться к осознанному подходу в восприятии мира и научиться фильтровать контент, то эта тема точно для вас.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

🔍 Как маппить объекты

Часто приходится конвертировать Entity -> DTO или DTO -> Model. Вот основные способы, как это сделать.

1️⃣ Ручной маппинг

Простой, но не очень масштабируемый.

public class UserMapper {
    public static UserDto toDto(User user) {
        return new UserDto(user.getId(), user.getName());
    }

    public static User toEntity(UserDto dto) {
        return new User(dto.getId(), dto.getName());
    }
}

2️⃣ MapStruct

Генерирует код на этапе компиляции → быстрее, чем рефлексия.

@Mapper
public interface UserMapper {
    UserMapper INSTANCE = Mappers.getMapper(UserMapper.class);
    
    UserDto toDto(User user);
    User toEntity(UserDto dto);
}

3️⃣ ModelMapper

Просто, но медленнее из-за рефлексии.

ModelMapper modelMapper = new ModelMapper();
UserDto dto = modelMapper.map(user, UserDto.class);

4️⃣ Record + Java 17

Используем record вместо классов DTO для упрощения кода.

record UserDto(Long id, String name) {}

UserDto dto = new UserDto(user.getId(), user.getName());

5️⃣ Stream API для маппинга коллекций

Если нужно преобразовать список объектов.

List<UserDto> dtos = users.stream()
    .map(UserMapper::toDto)
    .collect(Collectors.toList());

💬 Какой способ используете в проектах?

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

⚙️ Улучшаем производительность кода с AI

Обнаружили в профилировщике тормозящий код? Попробуйте этот промпт, чтобы AI помог вам оптимизировать его:

📝 Промпт:

Analyze the following Java code and suggest optimizations for better performance. Identify bottlenecks, improve memory usage, and recommend alternative approaches.

// Вставьте ваш код здесь

💡 Дополнительные возможности:

— Добавьте Refactor it using Streams and functional programming, если хотите более элегантный код.
— Добавьте Optimize it for multi-threading and concurrency, если ваш код нагружен задачами.
— Добавьте Suggest a profiling strategy to measure performance issues, если нужна диагностика.

💬 Какие инструменты вы используете для профилирования кода?

🐸 Библиотека джависта #буст