Класс java.lang

Класс java.lang — это базовый пакет, который автоматически импортируется в любую программу на Java.

Содержит фундаментальные классы, как Object, String, Integer и т. д., определяет общие классы-исключения, такие как NullPointerException, ArithmeticException, класс Math с математическими функциями, System для взаимодействия с системой.

Также включает класс Thread для многопоточного программирования, интерфейсы Cloneable, Runnable, Comparable, определяет класс Class, представляющий классы времени выполнения.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

Паттерн Цепочка обязанностей (Chain of Responsibility)

Chain of Responsibility — это поведенческий паттерн, который позволяет передавать запросы по цепочке обработчиков, пока один из них не обработает запрос. Каждый обработчик в цепочке решает, может ли он обработать запрос или передать его следующему по цепочке.

Использование:

🔹 Когда нужно избежать жесткой привязки отправителя запроса к получателю.
🔹 Когда запрос должен быть обработан несколькими объектами, но заранее неизвестно, кто именно обработает запрос.
🔹 Когда необходимо гибко настраивать систему, добавляя или убирая обработчиков.

Преимущества:

1️⃣ Ослабляет связанность между объектами, отправляющими запросы, и объектами, обрабатывающими их.
2️⃣ Позволяет динамически добавлять новые обработчики в цепочку.
3️⃣ Способствует соблюдению принципа единственной ответственности, позволяя каждому обработчику заниматься своей задачей.

Недостатки:

1️⃣ Может быть сложнее отслеживать, кто в конечном итоге обработал запрос, особенно при длинных цепочках.
2️⃣ Не гарантирует, что запрос будет обработан, если ни один из обработчиков не способен это сделать.
3️⃣ Может усложнить структуру программы при использовании большого числа обработчиков.

📌 Паттерн полезен, когда необходимо разделить ответственность за обработку запросов между несколькими объектами, не создавая прямых зависимостей между ними.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Multi-Level Caching в Spring Boot

Производительность enterprise-систем часто упирается в кэширование. Но один только Redis — не всегда оптимально: сетевые вызовы вносят задержки, а локальные кэши не делятся данными между инстансами. Решение — связка in-memory и распределённого кэша.

📝 Промпт:

Generate a Spring Boot 3 configuration with multi-level caching (L1 + L2).

— Integrate Caffeine as in-memory (L1) cache for ultra-fast lookups.
— Integrate Redis as distributed (L2) cache for cross-instance consistency.
— Configure CacheManager that combines Caffeine (short-lived) and Redis (longer TTL) transparently.
— Implement annotation-based caching with @Cacheable, @CachePut, and @CacheEvict.
— Add fallback to DB if both caches miss, with metrics for hit/miss ratios.
— Ensure proper serialization (Jackson or Kryo) for complex entities in Redis.
— Provide cache invalidation strategies (per entity, per tenant, global).

💡 Расширения:

— Добавьте Near-cache pattern для высоконагруженных сервисов.
— Интегрируйте с Spring Data Redis Streams для event-driven invalidation.
— Настройте Prometheus + Grafana dashboards для мониторинга кэш-слоя.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

System Design: архитектура, которая выдержит любую нагрузку

CQRS, Event Sourcing, Saga — эти шаблоны вы встречали в статьях и на собеседованиях. Но понимаете ли вы, когда и почему они действительно работают?

📌17 ноября в 20:00 МСК — открытый урок от OTUS. Разберём ключевые архитектурные паттерны, применяемые в сложных системах, обсудим их сильные и слабые стороны, а главное — научимся выбирать подход под реальные бизнес-требования.

Практические примеры, распределённые транзакции, архитектурные компромиссы — всё без воды и в контексте систем, которые выдерживают миллионы запросов.

Урок проходит в преддверии старта курса «System Design». Регистрация открыта: https://vk.cc/cRoiMC

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👩‍💻 Магия IntelliJ IDEA: Recent Locations

Когда в проекте сотни файлов и десятки классов — навигация превращается в хаос. А вы знали, что IDEA помнит все места, где вы недавно были?

🟢Что делает

— Показывает список недавних мест в коде (не просто открытых файлов)
— Можно искать по содержимому, не только по имени
— Можно найти только изменённые фрагменты

🟢Зачем это нужно

— Молниеносно возвращает к недавнему месту редактирования
— Полезно при ревью, багфиксе или исследовании сложных фрагментов
— Работает лучше, чем "Recent Files", ведь учитывает даже переходы внутри одного файла

🟢Как использовать

— Нажмите Ctrl+Shift+E (Windows/Linux) или ⌘+Shift+E (macOS)
— Появится список последних мест где вы были. Можно также искать лишь изменённые фрагменты (повторно нажмите то же сочетание)
— Начните вводить фрагмент кода или имени и IDEA сама сузит поиск

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

Инкапсуляция

Инкапсуляция — это принцип ООП, который заключается в сокрытии внутреннего представления класса от внешнего мира. Для этого используются модификаторы доступа: private, protected, public.

Обычно поля класса делаются private или protected, а методы — public. Это позволяет скрыть реализацию класса и предоставить к ней контролируемый доступ через public методы.

При запуске этой программы на выходе мы получим:
John 0

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

Конструктор по умолчанию

Конструктор по умолчанию предоставляется компилятором Java, если в классе не определен ни один другой конструктор. Конструктор по умолчанию инициализирует все поля класса значениями по умолчанию (например, 0 для числовых типов, false для типа boolean, null для ссылочных типов).

Если же в классе определен хотя бы один конструктор (с параметрами или без), компилятор не будет предоставлять конструктор по умолчанию, и его необходимо определить явно, если он нужен.

В этом примере мы определяем класс MyClass с двумя полями: x и y, а также определяем конструктор по умолчанию, который выводит сообщение при вызове. В методе main создаем экземпляр класса MyClass, используя конструктор по умолчанию, и выводим значения полей x и y, которые инициализированы значениями по умолчанию.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

🔍 Завтра тестовое собеседование с Java-разработчиком

19 ноября(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.

Как это будет:
📂 Сергей Чамкин, старший разработчик из Uzum, ex-WildBerries, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Cергей будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Сергею

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Можно ли считать Final переменную константой?

Поскольку у нас не получится присвоить новое значение для final переменной, кажется, что это переменные константы. Но это только на первый взгляд. Если тип данных, на который ссылается переменная — immutable, то да, это константа.

А если тип данных mutable, то есть изменяемый, при помощи методов и переменных можно будет изменить значение объекта, на который ссылается final переменная, и в таком случае назвать ее константой нельзя. Так вот, на примере видно, что часть финальных переменных действительно константы, а часть — нет, и их можно изменить.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Просто о сложном: JIT-компилятор

Чтобы ускорить работу приложения, JVM включает в дело Just-In-Time (JIT) компилятор.

Он превращает часто выполняемый байткод в нативные машинные инструкции прямо во время исполнения.

🟢Как это работает

— При старте приложения JVM интерпретирует байткод.

— Когда видит, например, что метод вызывается часто (т.н. hot method), — JIT компилирует его в машинный код.

— В следующий раз этот метод исполняется уже как нативный, без интерпретации.

— Всё это происходит «на лету» — поэтому Java-программы разгоняются после первых секунд работы.

🟢Зачем нужен JIT

Он сочетает плюсы интерпретации и компиляции:

— Быстрый старт приложения (интерпретация).
— Высокая производительность после разогрева (JIT).

🟢Что он умеет оптимизировать

— Inlining: подставляет код мелких методов прямо в место вызова.

— Escape Analysis: определяет, можно ли объект хранить на стеке вместо heap.

— Loop unrolling: разворачивает циклы для ускорения.

— Dead code elimination: выбрасывает ненужные операции.

— И другие алгоритмы.

⚙️ Как посмотреть, что делает JIT

Включите флаг:

-XX:+PrintCompilation

И увидите, какие методы компилируются во время исполнения.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Еще одна коварная задача на Java - с побочным эффектом

Рассмотрите этот, на первый взгляд, безобидный код:

public class SideEffectSurprise {
    static int x = 10;

    public static void main(String[] args) {
        int result = x + increment() + x;
        System.out.println("result = " + result);
        System.out.println("x = " + x);
    }

    static int increment() {
        return ++x;
    }
}

❓Вопрос:
Что выведет программа?
Почему?
Как именно вычисляется выражение x + increment() + x — слева направо или как-то иначе?

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Как быстро настроить Zero-Downtime деплой Spring Boot-приложения с помощью Docker + Traefik

Обновлять сервис без остановки — не роскошь, а необходимость. Ни пользователи, ни ваши коллеги не должны видеть "502 Bad Gateway", пока вы выкатываете новую версию.

Пошагово разберём, как сделать быстрый и бесшовный деплой с балансировкой между версиями.

1️⃣ Готовим Dockerfile

FROM eclipse-temurin:21-jdk
WORKDIR /app
COPY target/myapp.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app/app.jar"]

Собираем образ:

docker build -t myapp:1.0.0 .

2️⃣ Добавляем Traefik как reverse proxy

Создаём docker-compose.yml:

version: '3.8'

services:
  traefik:
    image: traefik:v3.1
    command:
      - "--providers.docker=true"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro"

  myapp_v1:
    image: myapp:1.0.0
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.myapp.rule=Host(`myapp.local`)"
      - "traefik.http.services.myapp.loadbalancer.server.port=8080"

Запускаем:

docker compose up -d

Traefik автоматически поднимет роутер и начнёт проксировать трафик.

3️⃣ Выкатываем новую версию без даунтайма

Создаём новый образ:

docker build -t myapp:1.1.0 .

Добавляем в docker-compose.yml рядом:

  myapp_v2:
    image: myapp:1.1.0
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.myapp.rule=Host(`myapp.local`)"
      - "traefik.http.services.myapp.loadbalancer.server.port=8080"

Теперь Traefik балансирует между двумя версиями — 1.0.0 и 1.1.0.
Можно спокойно проверить, что новая версия работает корректно.

4️⃣ Плавно отключаем старую

Если всё ок — выключаем старый контейнер:

docker compose stop myapp_v1
docker compose rm -f myapp_v1

Traefik мгновенно перестроит маршрут — без обрывов соединений.
Ни один пользователь не заметит переключения.

5️⃣ Добавляем health-checks для надёжности

В application.yml:

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health

И в Docker-compose:

healthcheck:
  test: ["CMD", "curl", "-f", "https://localhost:8080/actuator/health"]
  interval: 10s
  timeout: 3s
  retries: 3

Traefik будет держать в балансе только живые инстансы.
Всё просто и надёжно.

💡 Что мы получили:

— Обновления без простоев
— Автоматическую балансировку
— Self-healing через health-checks
— Легко масштабируемую инфраструктуру для staging/prod

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

Метод PutAll()

Метод putAll() используется для копирования всех элементов одной хэш-таблицы или Map в другую. Он принимает в качестве аргумента другую Map или хэш-таблицу, и копирует все её пары ключ-значение в исходную коллекцию.
Метод putAll() не возвращает значения и не бросает исключений.

Этот метод удобен, когда нужно быстро скопировать данные из одной коллекции в другую. Он работает быстрее, чем добавлять элементы в цикле.
Если в конечной коллекции уже есть ключи, которые содержатся в исходной Map, то значения этих ключей будут перезаписаны.

Также с помощью этого метода можно объединять данные из нескольких Map в одну целевую коллекцию.

Подписывайся на наш канал в Max 🟪

👩‍💻 Советы по Spring Boot 💡

Библиотека Spring Boot Startup Report генерирует интерактивные отчеты о работе приложений Spring Boot,и помогает понять, что влияет на время загрузки и запуска приложения, что может помочь в оптимизации

🖥 Github

Подписывайся на наш канал в Max 🟪