В Spring Boot лучше заменять @Value на @ConfigurationProperties, если хочешь больше контроля и нормальную тестируемость.

▪️Когда ты используешь @Value для кучи параметров, конфиг расползается по проекту: настройки оказываются разбросаны по разным классам, их сложнее поддерживать и тестировать.
▪️@ConfigurationProperties собирает связанные параметры в один класс, позволяет навесить валидацию и делает структуру кода аккуратнее.

Разница по сути такая:

▪️С @Value это строковая инъекция свойств без валидации.
▪️С @ConfigurationProperties это type-safe конфиг с возможностью валидации.

Плюсы:

▪️автокомплит в IDE
▪️валидация
▪️проще тестировать
▪️чище структура кода

В тестах можно просто замокать объект с настройками, вместо того чтобы возиться с отдельными @Value аннотациями на каждом поле.

👉 Java Portal

Java-совет: начиная с Java 8 можно использовать ChronoUnit.between(start, end), чтобы посчитать интервал времени в конкретной единице (дни, часы, минуты) без ручных вычислений.

👉 Java Portal

Хороший блог/ресурс по структуре данных Graph

Вчера, когда я снова разбирал задачи на графы, я наткнулся на этот блог в разделе Discussions на LeetCode.

Ссылка: гугл док

👉 Java Portal

Совет по Java: начиная с Java 12, можно использовать String.indent(n), чтобы форматировать многострочные строки, добавляя отступ.

n > 0: добавляет n пробелов в начале каждой строки.

n < 0: убирает до n ведущих пробелов (пробелов в начале) из каждой строки.

Добавление пробелов:

String text = "Text\ncontent";
System.out.println(text.indent(0));
System.out.println(text.indent(4));
System.out.println(text.indent(0));

Удаление пробелов:

String text = "    Text\n    content";
System.out.println(text.indent(-4));

👉 Java Portal

Как и зачем писать свой DatabaseDialect для Kafka JDBC Sink

Я активно использую на проекте Kafka Connect Framework и в частности Kafka JDBC Sink Connector для быстрого сохранения данных из Kafka Topic в БД PostgresSQL. Для большинства задач достаточно написать простую JSON-конфигурацию и все стабильно и быстро работает из коробки. Нет необходимости в написании собственного кода. Однако в нетиповых ситуациях расширяемость Kafka Connect тоже помогает - можно переопределить и написать один из компонентов.

В конфигурации JDBC Sink Connector Task существует настройка dialect.name, которая отвечает за выбор диалекта для работы с конкретной БД. Как правило, в 99% случаев используется один из уже реализованных для популярных БД диалектов, как например в моем случае PostgresSqlDatabaseDialect для PostgreSQL.

Может показаться, что вряд ли кому-то понадобится реализовывать свой диалект, если только не имеем дело с какой-то специфичной непопулярной БД. Однако на практике оказалось, что реализация своего диалекта даже для PostgreSQL может быть полезна для решения некоторых возникающих прикладных задач.

В данной статье автор хочет показать идеи того, как реализация своего DatabaseDialect может помочь при имплементации нестандартных сценариев для вполне себе популярной БД Postgres, для которой существует PostgresSqlDatabaseDialect.

👉 Java Portal

Spring Boot: ты можешь валидировать входные DTO через @Valid плюс аннотации вроде @NotBlank, @Email и т.д.

public class RegistrationRequest {

    @Email(message = "Please provide a valid email address")
    @NotBlank(message = "Email is required")
    private String email;

    @Size(min = 8, max = 16, message = "Password must be 8–16 characters long")
    private String password;

    @Pattern(
        regexp = "^[0-9]{10,15}$",
        message = "Phone number must be 10–15 digits"
    )
    private String phone;

    // getters & setters
}

By Default, if the validation fails Spring automatically returns a 400 Bad Request with a detailed error body like:

{
  "timestamp": "2025-01-01T12:00:00Z",
  "status": 400,
  "errors": [
    "Email is required",
    "Age must be at least 18"
  ]
}

You can customize the response by implementing a global exception handler

👉 Java Portal

Аннотации Spring Boot, которые нужно знать

👉 Java Portal

Java-совет: начиная с Java 11, лучше использовать String.strip() вместо trim(), потому что он корректно обрабатывает Unicode-пробелы.

❌Поскольку trim() не обрабатывает некоторые типы пробельных символов, определённых в Unicode, он может оставлять неожиданные символы.

✅String.strip() использует Character.isWhitespace(int codePoint) для определения пробелов. Этот метод следует полному стандарту Unicode для пробельных символов, а не только ASCII, и удаляет все виды пробелов.

Пример:

String text = "\u2003Hello World\u2003";
System.out.println("trim(): [" + text.trim() + "]");
System.out.println("strip(): [" + text.strip() + "]");

Смысл сохранён полностью: trim() ограничен ASCII, strip() работает по Unicode-правилам и ведёт себя ожидаемо.

👉 Java Portal

Недавно открыл для себя learn.java — официальный сайт от Oracle для изучения Java. Здесь всё чётко и по делу 😈

> Установка JDK и настройка IDE
> Пошаговые уроки по основам Java
> Практические задания в онлайн-редакторе
> Мини-проекты для закрепления знаний
> Дополнительные ресурсы для углубленного обучения

Плюс — есть Java Playground, где можно писать и запускать код прямо в браузере, без лишних установок

👉 Java Portal

Spring Boot: аккуратно задавайте границы @ComponentScan, чтобы случайно не сканировать целые пакеты целиком.

👉 Java Portal

Следуешь DDD и подходу model-first в Spring Data JDBC? Писать миграции Flyway или Liquibase руками и держать в голове синтаксис каждой конкретной БД — утомительно и легко накосячить.

IntelliJ IDEA позволяет генерировать миграции напрямую из ваших сущностей.

Подробнее: https://jb.gg/b8o1hq

👉 Java Portal

Java-совет: используй WeakHashMap для кэширования в случаях, когда ключи мапы без внешних ссылок должны автоматически удаляться сборщиком мусора.

❌В HashMap, пока сама мапа существует, ключи и связанные с ними значения не будут удалены сборщиком мусора.

✅В WeakHashMap ключи хранятся через weak-ссылки. Если на ключ больше нет strong-ссылок в других местах программы, GC может его собрать, и он будет автоматически удалён из мапы.

Пример:

Map<User, String> map = new WeakHashMap<>();

User u1 = new User("Mick");
map.put(u1, "Cached data");
...
u1 = null;

// С этого момента ключ u1 может быть удалён сборщиком мусора.

👉 Java Portal