❓В чём разница между Statement и PreparedStatement?

— Statement используется для выполнения простых SQL-запросов без параметров. Он формирует запрос как строку и каждый раз компилирует его заново, что может быть медленно и небезопасно.

— PreparedStatement предварительно компилируется базой данных и позволяет задавать параметры через плейсхолдеры. Что повышает производительность при многократном выполнении одного запроса и защищает от SQL-инъекций (данные не конкатенируются со строкой запроса, а подставляются корректно).

Поэтому в реальных проектах почти всегда используют PreparedStatement.

✅ Java библиотека #java

👩‍💻 Унификация API-ошибок в Spring Boot

Чёткая схема API помогает наладить диалог между провайдером и клиентом, а единый формат ошибок — избавить потребителей от хаоса в коде и лишних поводов для «боли».

🟢В Spring Boot по умолчанию структура ошибок выглядит так:

{
"timestamp": "2021-15-08T14:32:17.947+0000",
"status": 500,
"error": "Internal Server Error",
"path": "/test"
}

Такая форма ответа не всегда содержит тип ошибки для обработки на клиенте, а также предоставляет мало контекста для формирования пользовательских сообщений.

🟢Решение: разработать унифицированную структуру, например:

{
"error": {
"type": "USER_NOT_FOUND",
"message": "User with ID 12345 not found.",
"status": 500,
"path": "/integration/apps",
"timestamp": "2021-15-08T14:32:17.947+0000",
"data": {
"userId": "12345"
}
}
}

🟢Как внедрить:

🔘Создаём единое исключение AppException:

public final class AppException extends RuntimeException {
private final ErrorType type;
private Map<String, Object> data;
// конструктор и геттеры...
}
public enum ErrorType {
USER_NOT_FOUND(404), AUTHENTICATION_FAILED(401), …;
private final int status;
// геттеры...
}

🔘Глобальный обработчик:
Используем @ControllerAdvice с @ExceptionHandler(AppException.class) для перехвата ошибок и возвращения QErrorResponse, содержащего нужную структуру

🔘Обработка всех остальных ошибок:
Создаём свой ErrorController, заменяющий BasicErrorController, и возвращаем данные в таком же формате QErrorResponse:

@RestController
@RequestMapping("${server.error.path:${error.path:/error}}")
public class RestErrorController extends AbstractErrorController {
// логика формирования QErrorResponse…
}

Это гарантирует, что любые ошибки возвращаются в одинаковом формате .

🟢Почему это важно:

— Унификация ответа облегчает обработку ошибок на клиенте.
— Контекст в data позволяет выдавать более понятные сообщения пользователю.
— Расширяемость дает возможность добавлять новые типы ошибок при сохранении консистентности.

✅ Java библиотека #java

❓Java Guru - вопросы и задачи с собеседований. Канал с помощью которого ты точно получишь оффер!

👩‍💻 Android Developer - канал для андроид разработчиков! Статьи, вопросы и задачи с собеседований, лайфхаки.

👩‍💻 Kotlin Developer - самый топовый канал для котлин разработчика!

📕 Книги для Java программиста - канал с книгами по Java. Постоянно выходят новинки как на русском так и на английском языке!

📰 Java News - канал с последними новостями из мира Java!

TCP Log-appender на java (NIO)

В предыдущем видео TCP Log-сервер на java (NIO) был разработан TCP Log-сервер.
Сейчас для него сделаем appender для отправки логов.

🌐🗣СМОТРЕТЬ VKVIDEO

📺🗣СМОТРЕТЬ RUTUBE

✅ Java библиотека #java

Задача с собеса: Потокобезопасный LRU-кэш с TTL (middle)

Интересная задачка с реального собеседования:

Компания хочет снизить нагрузку на БД и внешние API. Реализуйте in-memory кэш, который:

— хранит не более N элементов (LRU-политика вытеснения)
— истекает срок действия записей по TTL
— потокобезопасен и работает за O(1) на get/put

🔘Условия

1. put(k, v) кладёт значение с TTL (единый для экземпляра).
2. get(k) возвращает значение или null, если пары нет или истёк TTL.
3. При переполнении удаляется «наименее недавно использованный» элемент.
4. Решение должно быть неблокирующим по чтению или, как минимум, с короткими критическими секциями.
5. Допустимо ленивое удаление устаревших записей (на чтении/записи).

💡 Ключевые моменты:

— Выбор структуры: LinkedHashMap с accessOrder=true даёт LRU «из коробки».
— TTL: храните expireAt на элемент; чистите лениво и/или периодически.
— Потоки: короткие секции под ReentrantReadWriteLock (или один ReentrantLock) вокруг критичных операций.
— Амортизация O(1): не делайте полных проходов по карте на каждом вызове.

❓ Возможная реализация в комментариях. Пишите также ваши реализация и способы оптимизации.

✅ Java библиотека #java

👩‍💻 Основные улучшения Spring Boot 4

В новой версии Spring Boot 4, которая выйдет в ноябре 2025 года, разработчики получат ряд значительных улучшений, включая поддержку Jakarta EE 11, интеграцию с GraalVM 24 и улучшенную совместимость с Kotlin 2.2.

🟢Поддержка Jakarta EE 11
Spring Boot 4 перейдёт на Jakarta EE 11, что обеспечит поддержку Servlet 6.1, JPA 3.2 с Hibernate ORM 7.0 и Bean Validation 3.1. Это улучшит работу с веб-API и базами данных, а также обеспечит лучшую поддержку Kotlin и Java records.

🟢Интеграция с GraalVM 24
Поддержка GraalVM 24 позволит создавать нативные образы с улучшенной производительностью и меньшим временем запуска, что особенно важно для микросервисной архитектуры и облачных приложений.

🟢Совместимость с Kotlin 2.2
Spring Boot 4 улучшит работу с Kotlin 2.2, включая поддержку новых возможностей языка и улучшенную интеграцию со сборкой Gradle, что упростит разработку на Kotlin.

🟢Облачные технологии и контейнеризация
Улучшенные Buildpacks и более эффективная сборка Docker-образов обеспечат лучшую поддержку облачных технологий и контейнеризации, что упростит развертывание приложений.

🟢Безопасность
Spring Boot 4 будет основан на Spring Security 7, обеспечивая улучшенную интеграцию с OAuth 2.2 и OIDC, а также улучшенные криптографические настройки по умолчанию для повышения безопасности приложений.

✅ Java библиотека #java

Архитектура микросервисного приложения, оптимизированная для продакшн-окружения

Основные компоненты:

1️⃣ API Gateway — точка входа, которая маршрутизирует запросы и балансирует нагрузку

2️⃣ Service Registry — централизованный реестр для обнаружения сервисов

3️⃣ Service Layer — набор независимых микросервисов с четким разделением задач

4️⃣ Authorization Server — безопасность через авторизацию

5️⃣ Database Layer — репликация для надежности

6️⃣ Distributed Cache — ускорение доступа к данным

7️⃣ Distributed Messaging — асинхронное взаимодействие

8️⃣ Queue Management Interface — мониторинг очередей

9️⃣ ELK Stack — сбор и анализ логов

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Магия IntelliJ IDEA: Live Templates

Хотите ускорить написание кода и избежать повторений? Используйте Live Templates для создания шаблонов кода, которые можно вставлять за пару кликов.

🟢Что делает

— Позволяет создавать шаблоны кода для часто используемых конструкций
— Поддерживает параметры и автозамену (например, поля и методы)
— Работает для Java, Kotlin, HTML, и других языков

🟢Зачем это нужно

— Сокращает время на написание повторяющихся конструкций
— Уменьшает количество ошибок за счёт предсказуемых шаблонов
— Улучшает производительность и помогает не забыть важные моменты

🟢Как использовать

— Ctrl+J (или Cmd+J на macOS) — откроет список шаблонов
— Можно создать свой шаблон в Settings → Editor → Live Templates
— Настройте шаблон под ваши нужды, и используйте его с удобным сокращением

Подписывайся на наш канал в Max 🟪