Сommand completion (..) расширяет обычный code completion. Помимо автодополнения API и postfix completion, автодополнение кода теперь включает и команды. Чтобы отфильтровать список только до команд, используйте .. Список поддерживает поиск, чтобы быстрее находить нужное.

👉 Java Portal

Java tip : старайся не шарить данные между потоками.

✅Используй immutable-объекты
✅Или пусть потоки общаются сообщениями, не лезя напрямую в общий state и не мутируя его

// With immutable objects:

record Book(String title, int price) {} //Immutable

public class BookJob implements Runnable {
    private final Book book;
    ....//constructor

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(book.title() + " " + book.price());
    }
}

// Exchanging messages:
...
new Thread(() -> {
    try {
        queue.put("mess1");
    } catch (InterruptedException e) {}
}).start();
...
new Thread(() -> {
    try {
        String mess = queue.take();
    } catch (InterruptedException e) {}
}).start();

👉 Java Portal

10 золотых правил чистого кода:

1. Избегай магических чисел и строк
2. Используй осмысленные, говорящие имена
3. Предпочитай ранние return вместо глубокой вложенности
4. Избегай длинных списков параметров
5. Делай функции маленькими и сфокусированными
6. Соблюдай DRY (Don’t Repeat Yourself) — не дублируй код
7. Применяй принцип KISS (Keep It Simple, Stupid) — делай проще
8. Отдавай предпочтение композиции, а не наследованию
9. Комментируй только там, где это действительно необходимо
10. Пиши хорошие сообщения к коммитам

Какие еще правила чистого кода ты бы добавил в этот список?

👉 Java Portal

Совет по Java: если нужна максимально хорошая производительность в общем случае, бери HashMap как реализацию Map.

✅HashMap внутри реализован как хеш-таблица, и в среднем put(), get() и remove() работают за O(1).

🪲Он не потокобезопасный (если нужна thread-safety, используй ConcurrentHashMap).

Пример:

Map<String, Integer> ages = new HashMap<>();

// Добавляем данные
ages.put("Michael", 31);
ages.put("Lisa", 25);
ages.put("Alice", 42);

// Поиск
System.out.println("Возраст Lisa: " + ages.get("Lisa"));

// Удаление
ages.remove("Alice");

// Итерация
for (Map.Entry<String, Integer> entry : ages.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}

👉 Java Portal

Если ты изучаешь Java или хочешь прокачать навыки, обрати внимание на JBook — это интерактивная книга по Java, доступная прямо на GitHub.

Что внутри:

🔸Подробное объяснение основ языка Java;
🔸Примеры кода с пояснениями;
🔸Упражнения для закрепления знаний;
🔸Поддержка Jupyter Notebook + Java (IJava kernel) — можно запускать код прямо в браузере

GitHub: https://github.com/qcha/JBook

👉 Java Portal

Java-совет: начиная с Java 14 можно использовать switch-выражения, чтобы писать многоветвистую логику короче и чище.

// Old way:
String season;
switch (month) {
    case 12:
    case 1:
    case 2:
        season = "Winter";
        break;

    case 3:
    case 4:
    case 5:
        season = "Spring";
        break;

    default:
        season = "Invalid";
}

// New switch expression:
String season = switch (month) {
    case 12, 1, 2 -> "Winter";
    case 3, 4, 5 -> "Spring";
    default -> "Invalid";
};

👉 Java Portal

Batch Processing vs Stream Processing: в чем разница?

Batch processing (пакетная обработка)

▪️Обрабатывает данные большими порциями (батчами) по расписанию.
▪️Отлично подходит для исторических данных, хранилищ (DWH) и аналитики.
▪️Примеры: расчёт зарплаты, периодические отчёты, ETL/ELT джобы.

Плюсы: эффективно на больших объёмах, дешевле по ресурсам, хорошо оптимизируется под throughput
Минусы: высокая задержка (latency), не подходит для задач, где нужно “прямо сейчас”

⚙️Инструменты: Apache Hadoop, Apache Spark, AWS Glue

Stream processing (потоковая обработка)

▪️Обрабатывает данные непрерывно, по мере поступления.
▪️Используется для real-time аналитики, антифрода, мониторинга “вживую”.
▪️Примеры: мониторинг биржи, рекомендации в реальном времени, IoT-датчики.

Плюсы: низкая задержка, инсайты в реальном времени, реактивные системы
Минусы: сложнее в реализации и поддержке, требует высокой доступности и масштабируемости

⚙️Инструменты: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Spark Streaming

Во многих современных системах делают гибрид: batch для хранения и аналитики, stream для реакций и real-time сигналов.

👉 Java Portal