Spring Boot: не используй FetchType.EAGER, если реально нет необходимости.

✗ Помечая связь как EAGER, ты говоришь ORM подгружать её каждый раз вместе с сущностью, даже если ты вообще не обращаешься к этой связи (не вызываешь геттер/метод отношения).

✗ В этом примере каждый раз, когда ты загружаешь Order, ORM автоматически подтянет и Customer:

@Entity
class Order {
    @ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
    private Customer customer;
}

✗ И ещё: если не делать явный fetch, получаешь классический эффект N+1:

1. Один запрос на все Orders
2. По одному запросу на каждый Order для Customers

👉 Java Portal

HTTP/2 через TCP против HTTP/3 через QUIC

▪️HTTP/2

Мультиплексирование на уровне HTTP, сериализация на уровне TCP
Общий порядок доставки и контроль перегрузки (TCP)

Одна TCP-сессия

HTTP/2 фреймы (мультиплексированные)

* HEADERS (поток 1)
* HEADERS (поток 3)
* HEADERS (поток 2)
* DATA (поток 1)
* DATA (поток 3)
* DATA (поток 2)

TCP-пакеты: P1, P2, P3, P4, P5

TCP-пакеты смешивают данные из разных потоков
HoL-блокировка в TCP (Head-of-Line): потеря одного пакета блокирует все потоки

Клиент -> Сервер

▪️HTTP/3

Мультиплексирование на транспортном уровне (QUIC)

* Независимые потоки
* Независимый порядок доставки и восстановление

QUIC-соединение (поверх UDP)
QUIC Stream 1: QUIC Packet, QUIC Packet, QUIC Packet
QUIC Stream 2: QUIC Packet, QUIC Packet
QUIC Stream 3: QUIC Packet, QUIC Packet

Нет HoL-блокировки: потеря пакета влияет только на один поток

Клиент -> Сервер

👉 Java Portal

Java tip: для точных расчетов времени используй Duration и Instant.

✅Instant представляет конкретный момент времени в UTC с точностью до наносекунд. Получить можно так: Instant.now().

✅Duration показывает временной интервал между двумя Instant (в секундах, миллисекундах, наносекундах).

Вот пример:

Instant start = Instant.now();
...
Instant end = Instant.now();

Duration elapsed = Duration.between(start, end);

👉 Java Portal

Изучение Spring Boot у новичков часто вызывает перегруз 😵‍💫

Поэтому автор сделал Spring Boot Self Learning Guide: короткий гайд с упором на примеры, который покрывает самые часто используемые фичи Spring Boot.

👉 Java Portal

Java: с CompletableFuture.allOf(...) можно дождаться завершения сразу нескольких асинхронных задач, без ручной возни с join() по каждой.

👉 Java Portal

Осознанная стоимость абстракций: Autoboxing в современной Java

Мы живём во времена, когда на оперативной памяти для heap Java-приложений почти не экономят, а архитектурные решения, которые ещё недавно можно было назвать расточительными, всё чаще воспринимаются как best practices.

Но не все коту масленица. Благодаря AI-буму, облачным вычислениям и микросервисной архитектуре с сотнями одновременно работающих инстансов, мы можем воочию наблюдать неукротимый рост стоимости оперативной памяти, что обязывает вернуться к рассмотрению принципов её экономии.

В этих условиях привычные абстракции требуют переоценки.

Сегодня я хочу напомнить об одной из самых распространенных в Java — autoboxing — механизме автоматической упаковки примитивных типов в соответствующие объекты-обертки.

Приглашаю вас посмотреть на знакомый Java-код не глазами разработчика, а глазами JVM, сборщика мусора и процессора, и разобраться, как незаметные на уровне синтаксиса решения превращаются в аллокации, давление на GC и раздувание heap.

👉 Java Portal

Совет по Java: используйте List.copyOf(list), чтобы сделать безопасную, неизменяемую копию и избежать случайных изменений.

// До Java 10, чтобы получить независимую неизменяемую копию, приходилось писать так:
List<String> copy = Collections.unmodifiableList(new ArrayList<>(originalList));

// Начиная с Java 10 это можно сделать короче:
List<String> copy = List.copyOf(originalList);

// Любая попытка добавить/удалить элемент выбросит UnsupportedOperationException:
List<String> original = new ArrayList<>();
original.add("A");
original.add("B");
List<String> copy = List.copyOf(original);
copy.add("C"); // UnsupportedOperationException

👉 Java Portal

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

От базовых до продвинутых программ на Java

39 программ на Java, каждая из которых решает отдельную задачу, включая разворот строки, проверку на палиндром, генерацию чисел Фибоначчи, вычисление факториала, проверку простого числа, сортировку массива, удаление дубликатов, поиск наибольшего элемента, и многое другое

👉 Java Portal