Совет: держите код рядом. Следите, чтобы вычисление было как можно ближе к месту, где используется это значение. Это улучшает читаемость и удобство рефакторинга, снижает вероятность багов и делает код более устойчивым к ошибкам.

👉 Java Portal

Совет по Java: используйте Collectors.groupingBy(...), чтобы группировать результаты стрима по классификатору.

👉 Java Portal

Пессимистическая vs оптимистическая блокировка

Частый вопрос на собеседованиях по backend.

[Пессимистическая блокировка]: -

- Запись недоступна другим потокам, пока текущий поток не закончит с ней работу.
- Даже чтение данных другими потоками невозможно, пока блокировка не снята.
- Пример: EntityManager.lock(entity, LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) в JPA.
- Минусы: снижает производительность при высоком уровне конкуренции.
- Когда использовать: когда критически важна точность данных.

[Оптимистическая блокировка]: -

- Не блокирует данные при чтении, но при сохранении проверяет версию записи.
- Пример: аннотация @Version в JPA (колонка для хранения версии).
- Если версия изменилась другим потоком, выбрасывается OptimisticLockException.
- Минусы: нужно разруливать конфликты.
- Когда использовать: когда чтений много, а вероятность конфликтов низкая.

Какой подход ты чаще используешь в своих проектах?

👉 Java Portal

Задумывался, как работают ActiveMQ и RabbitMQ?

В основе у них producer/consumer паттерн.

Как его реализовать?

Это базовая схема обмена данными между несколькими потоками. Поток-продюсер отправляет объекты на условную обработку, а потоки-консьюмеры асинхронно их получают и обрабатывают.

Общий вид решения такой:

продюсер кладет объекты в специальную коллекцию, буфер. Когда консьюмер освобождается, он запрашивает из буфера один объект. Если буфер пустой, консьюмер блокируется и ждёт; если буфер переполнен, ждёт продюсер.

Реализовать этот паттерн можно по-разному.

Самый правильный способ для продакшена: брать готовую реализацию из стандартной библиотеки, например BlockingQueue.

На собеседованиях обычно просят написать реализацию с нуля. На картинке показан один из вариантов.

Модификатор synchronized гарантирует, что в один момент времени выполняется только один из методов и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы, пока буфер не пуст и не переполнен. Когда буфер пустой или полный, управление явно передаётся продюсеру или консьюмеру соответственно через notify() и wait().

👉 Java Portal

Почему твой бэкенд начинает тупить на 10k юзеров, хотя на 100 всё летало

Обычно причина одна из этих:

1️⃣N+1 запросы
→ один запрос незаметно триггерит сотню походов в БД

2️⃣Нет индексов
→ на каждом поиске полный проход по таблице

3️⃣Тяжелая работа синхронно
→ письма, обработка картинок прямо внутри request cycle

4️⃣Нет стратегии кеширования
→ один и тот же запрос в БД выполняется 1000 раз

5️⃣Единая точка отказа
→ один инстанс БД тащит на себе вообще всё

Приложение не стало внезапно медленным.
Оно просто доросло до момента, когда плохие решения стали заметны.

👉 Java Portal

Совет по Java: Stream.toArray(Type[]::new) это аккуратный и типобезопасный способ получить массив из стрима.

Избавляет от Object[] и ручных кастов.

👉 Java Portal

Вопрос для интервью по Java Spring Boot: @Transactional + @EventListener

С тех пор как AI начал активно залезать в мир разработки, паттерны на собеседованиях меняются.
Тренд, который я недавно наблюдал: дают сниппет кода, и ты должен его проревьюить и отрефакторить логику под прод.

[Дано]:
Команда написала логику отправки письма после регистрации пользователя. На проде иногда бывает ситуация: письма приходят, а пользователя в базе нет. Найди проблему и почини:

[Задачи]:

- Объясни, в каком сценарии письмо будет отправлено, но пользователь не сохранится
- Исправь код так, чтобы событие обрабатывалось только после того, как пользователь сохранён

Код:

@Service

@RequiredArgsConstructor
public class UserService {

    private final UserRepository userRepository;
    private final ApplicationEventPublisher eventPublisher;

    
@Transactional

    public void register(UserDto dto) {
        User user = new User(https://dto.email());
        https://userRepository.save(user);

        eventPublisher.publishEvent(new UserRegisteredEvent(user));
    }
}

@Component

@RequiredArgsConstructor
public class EmailListener {

    private final EmailSender emailSender;
    private final SomeOtherService someOtherService;

    
@EventListener
 
    public void onUserRegistered(UserRegisteredEvent event) {
        emailSender.sendWelcome(event.user().getEmail());
        someOtherService.doSomething();
    }
}

👉 Java Portal

Ищу хороший репозиторий с Claude skills для Java, Spring Boot и т.п. Нашёл вот этот: https://github.com/decebals/claude-code-java.

👉 Java Portal

Spring Boot: @AutoConfigureMockMvc позволяет тестировать контроллеры, не поднимая сервер. Она говорит Spring Boot автоматически сконфигурировать экземпляр MockMvc в тестовом контексте.

@SpringBootTest
@AutoConfigureMockMvc
class UserControllerTest {

    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;

    @Test
    void shouldReturnUser() throws Exception {
        mockMvc.perform(get("/users/1"))
            .andExpect(status().isOk())
            .andExpect(jsonPath("$.id").value(1));
    }
}

1. @SpringBootTest поднимает полный application context.
2. @AutoConfigureMockMvc настраивает MockMvc.
3. Никакого Tomcat (и других встроенных серверов).
4. Запросы выполняются внутри через DispatcherServlet от Spring.


👉 Java Portal

Видел интересное видео от CTO Zerodha про то, как они масштабировали Postgres с 7+ млн таблиц.
Технология просто выносит мозг, а если копнуть глубже, становится еще веселее:

- синхронщина? не масштабируется, значит выкидываем.
- все в async. тяжелую генерацию отчетов ставим в очередь.
- независимый middleware, которому все равно на базу и на приложение.
- собрали “DungBeetle” на Go: обобщенные, независимые от СУБД HTTP API, чтобы тянуть отчеты из любой базы.
- результаты сливаем в отдельную Results DB, а приложение читает уже оттуда.

Вот так выглядит настоящий масштаб.

Смотреть видео

👉 Java Portal

Java tip: Начиная с Java 12 можно использовать String.indent(n), чтобы красиво форматировать многострочные строки, добавляя нужный отступ.

n > 0: добавляет n пробелов в начале каждой строки.
n < 0: удаляет до n ведущих пробелов 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

5 часто задаваемых вопросов на собеседованиях по Java Generics.

На сколько из них ты сможешь ответить?

1. В чем разница между Object<?> и Object в Java?

2. В чем разница между List<?> и List<Object>?

3. В чем разница между List<? extends Number> и List<? super Number>?

4. Можно ли добавлять элементы в List<?>?

5. Чем T отличается от ? в дженериках?

👉 Java Portal