👩‍💻 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 🟪

OAuth 2.0 авторизация в Java Spring Boot приложении: Пошаговое руководство

В этом видео мы подробно рассмотрим процесс реализации OAuth 2.0 авторизации в Java Spring Boot приложении. 🚀

Вы узнаете, как настроить аутентификацию и обеспечить безопасность вашего приложении.🔐

Это руководство будет полезно как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже знаком с Java Spring Boot и хочет углубить свои знания в области безопасности и авторизации. 💻

📺🗣СМОТРЕТЬ RUTUBE

🌐🗣СМОТРЕТЬ VKVIDEO

Подписывайся на наш канал в Max 🟪