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:
- 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
- Если версия изменилась другим потоком, выбрасывается
- Минусы: нужно разруливать конфликты.
- Когда использовать: когда чтений много, а вероятность конфликтов низкая.
Какой подход ты чаще используешь в своих проектах?
👉 Java Portal
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?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
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
На собеседованиях обычно просят написать реализацию с нуля. На картинке показан один из вариантов.
Модификатор
👉 Java Portal
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().Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Почему твой бэкенд начинает тупить на 10k юзеров, хотя на 100 всё летало
Обычно причина одна из этих:
1️⃣ N+1 запросы
→ один запрос незаметно триггерит сотню походов в БД
2️⃣ Нет индексов
→ на каждом поиске полный проход по таблице
3️⃣ Тяжелая работа синхронно
→ письма, обработка картинок прямо внутри request cycle
4️⃣ Нет стратегии кеширования
→ один и тот же запрос в БД выполняется 1000 раз
5️⃣ Единая 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
Обычно причина одна из этих:
→ один запрос незаметно триггерит сотню походов в БД
→ на каждом поиске полный проход по таблице
→ письма, обработка картинок прямо внутри request cycle
→ один и тот же запрос в БД выполняется 1000 раз
→ один инстанс БД тащит на себе вообще всё
Приложение не стало внезапно медленным.
Оно просто доросло до момента, когда плохие решения стали заметны.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤2
Совет по Java:
Избавляет от
👉 Java Portal
Stream.toArray(Type[]::new) это аккуратный и типобезопасный способ получить массив из стрима.Избавляет от
Object[] и ручных кастов.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2
Вопрос для интервью по Java Spring Boot:
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:
👉 Java Portal
@Transactional + @EventListenerС 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();
}
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3