💬 Удалёнщики + в комменты

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

⚙️ Byteman

Byteman — это фреймворк для «инъекций» в байткод во время выполнения. Он позволяет менять поведение Java-программ без пересборки и изменения исходного кода.

📌 Фичи:

— Правила-инъекции на DSL (можно подмешать логику в любой метод).
— Удобен для тестирования сложных сценариев (например, эмуляция исключений или задержек).
— Поддержка динамической подгрузки/удаления правил без перезапуска приложения.
— Используется для отладки, тестирования отказоустойчивости и профилирования.

💡 Особенно полезен, когда нужно воспроизвести «трудноуловимый баг» или проверить поведение системы под нестандартными условиями.

🔗 Byteman

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 Просто о сложном: ORM в Java

ORM (Object-Relational Mapping) — это мост между объектами Java и реляционными базами данных. Вместо того, чтобы писать SQL-запросы руками, вы работаете с привычными объектами и методами.

🔹 Зачем нужен ORM

В Java идет работа с классами, полями, методами. В базе данных всё хранится в виде таблиц, строк и столбцов. ORM выступает «переводчиком»:

— Таблица ↔️ Класс
— Строка ↔️ Объект
— Столбец ↔️ Поле

ORM берёт на себя «грязную работу»:

1. При создании объекта в коде (new User("Alex")) и вызове save(), ORM формирует SQL-запрос INSERT INTO users (name) VALUES ('Alex') и отправляет его в базу.

2. Когда вы хотите достать данные (userRepository.findById(1)), ORM делает SELECT * FROM users WHERE id=1, создаёт объект User и наполняет его полями из результата запроса.

3. Если вы меняете поле (user.setName("Ivan")) и сохраняете, ORM сгенерирует UPDATE users SET name='Ivan' WHERE id=1.

4. Если объект больше не нужен и вы вызываете delete(), ORM сформирует DELETE FROM users WHERE id=1.

То есть вы оперируете объектами и методами, а ORM переводит ваши действия в SQL и обратно.

🔹 Плюсы ORM

— Меньше шаблонного кода. Не нужно постоянно писать INSERT, SELECT, UPDATE.

— Более читаемо. Идет работа с методами вроде userRepository.findByEmail(), а не с SQL запросами.

— Кросс-СУБД. ORM умеет подстраиваться под разные базы (PostgreSQL, MySQL, Oracle).

— Интеграция. Легко комбинируется со Spring и другими фреймворками.

🔹 Минусы ORM

— Иллюзия простоты. Кажется, что можно забыть про SQL, но «под капотом» всё равно генерируются запросы.

— Проблема N+1. Частая ошибка, когда ORM делает сотни мелких запросов вместо одного «жирного».

— Сложные кейсы. Для тяжёлой аналитики или оптимизации всё равно пишут чистый SQL или хранят процедуры.

— Производительность. ORM добавляет прослойку, которая может стать узким местом при больших нагрузках.

🔹 Типичные ловушки ORM

— Ленивая загрузка (Lazy Loading). Может неожиданно тянуть данные из БД в середине транзакции.

— Кэширование. ORM кэширует объекты, но если работать невнимательно, то легко получить «старые» данные.

— Транзакции. Многие забывают, что ORM не волшебная палочка: без грамотной работы с транзакциями данные могут остаться в полупрозрачном состоянии.

🔹 Основные инструменты в Java

— JPA (Java Persistence API). Стандарт, описывающий, как именно должны работать ORM-инструменты.

— Hibernate. Самый популярный провайдер JPA, фактический стандарт в экосистеме Java.

— EclipseLink, OpenJPA. Альтернативные реализации, реже используемые.

— Spring Data JPA. Надстройка над JPA, позволяющая писать репозитории и автогенерировать запросы из названий методов.

🔹 ORM или не ORM

✔️ ORM полезен, если:

— Приложение типовое (CRUD, REST API, веб-сервисы)
— Важна скорость разработки и поддерживаемость
— Команда не хочет тратить часы на ручные SQL-запросы

❌ ORM мешает, если:

— Высоконагруженная система с миллионами записей
— Важен каждый миллисекундный отклик
— Есть сложная аналитика или отчёты (там SQL быстрее и прозрачнее)

📌 Итог

ORM — это «помощник», а не замена знаний SQL. Он снимает рутину и ускоряет разработку, но требует грамотного использования. Понимать, что происходит «под капотом», — ключ к тому, чтобы не наступать на грабли.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

✅ Чек-лист по Spring Boot профилям

Чтобы не путаться в окружениях и не тащить dev в прод 🚨 — держите компактный список best practices.
Карточка для сохранения👆🏻

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

⚙️ Наблюдаемость и метрики с Micrometer

Spring Boot из коробки интегрируется с Micrometer, позволяя собирать метрики и отправлять их в Prometheus, Grafana или другие системы мониторинга. Чтобы быстро поднять стек наблюдаемости — подключаем AI.

📝 Промпт:

Generate an observability integration for a Spring Boot 3 application using Micrometer and Prometheus.

— Enable Micrometer metrics in a Spring Boot application.
— Configure PrometheusMeterRegistry for collecting application metrics.
— Expose /actuator/prometheus endpoint for Prometheus scraping.
— Add custom application metrics using MeterRegistry (timers, counters, gauges).
— Configure histograms for REST API response times.
— Integrate Micrometer with Logback for unified metrics and logging.
— Enable health checks with Spring Boot Actuator (disk space, DB, cache).
— Set up Grafana dashboards for visualizing metrics and alerts.

💡 Расширения:

— Добавьте Enable Distributed Tracing with OpenTelemetry для отслеживания запросов в распределённых системах.
— Добавьте Configure Grafana Alertmanager integration для настройки алертов и уведомлений.
— Добавьте Implement custom business metrics (e.g. orders per minute) для отслеживания доменных метрик приложения.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🆕 Java Digest: Spring Security, распределённый обмен событиями и трейсинг под нагрузкой

Топ-3 статьи о Java и сопутствующих технологиях за неделю по мнению нашего канала.

1️⃣ Spring Security для начинающих

Рекомендую хорошее читабельное введение в Spring Security.

Это не просто обзор API, а систематизированный конспект, где наглядно разобраны ключевые механизмы: фильтры, аутентификация, авторизация, отличие stateful/stateless сценариев, CSRF-защита и работа с JWT.

2️⃣ Обмен событиями распределённого приложения

Реализация системы сообщений между экземплярами сервисов через общую базу данных: секционированная таблица, блокировки, планирование партиций, минимальное использование внешних систем типа Kafka/JMS.

3️⃣ Трейсинг в hh.ru

Реальный кейс построения observability / tracing-системы при росте нагрузки. Здесь и сравнение стека (Zipkin, Jaeger, ClickHouse и др.), и как решать проблемы с семплированием без потери критичных данных.

💬 Пишите, понравилась ли подборка?

🐸 Библиотека джависта

#News

❓ Что делает аннотация @Entity?

Аннотация используется для обозначения класса как сущности, которая будет сопоставлена с таблицей в базе данных при использовании JPA (Java Persistence API). Класс, помеченный этой аннотацией, становится частью модели данных, и каждый его экземпляр будет соответствовать строкам в базе данных. Также важно, чтобы такой класс имел конструктор без параметров и корректно определял идентификатор сущности с помощью аннотации @Id.

🐸 Библиотека собеса по Java

🎁 Задача на дизайн: сервис подарков

На выходных можно подумать о высоком и попрактиковать дизайн систем. Полезно для будущих собесов, а кому-то просто для тренировки. В реальной задаче функциональные и нефункциональные требования ещё нужно было бы уточнить, но в формате поста сразу добавили их.

🔹 Условие

Перед днём рождения коллеги выбирается ответственный, ему скидывают деньги, он что-то покупает, а потом надо решать, что делать со сдачей. Сервис должен:

— Позволять зарегистрированным пользователям скидываться в общую «копилку»
— Хранить средства до момента покупки
— Дать возможность выбрать товары из каталога маркетплейса
— После закрытия копилки — потратить средства на выбранное и вернуть остаток кэшбеком

🔹 Функциональные требования

— Создание и управление «копилкой»
— Пополнение копилки разными пользователями
— Привязка к каталогу и корзине маркетплейса
— Сценарий покупки и списания денег
— Возврат сдачи кэшбеком
— Уведомления участников о статусе

🔹 Нефункциональные требования

— До 200k DAU, всего ~1 млн пользователей
— Запуск MVP в течение квартала
— Масштабируемость под рост аудитории
— Интеграция с существующими сервисами: биллинг, пользователи, каталог, кэшбек, логистика
— SLA: быстрый отклик API (≤200 мс), отказоустойчивость, логирование

💡 Подсказки

— Если нужно уточнить какие-то вопросы: можете писать в комментарии, расширим вводные
— Подумайте о жизненном цикле копилки: создание → пополнение → покупка → возврат остатка → архив
— Разбейте на сущности: User, GiftPool, Contribution, Order, Refund
— Продумайте API: создание копилки, пополнение, список участников, закрытие, возврат
— Учтите рост нагрузки: кеширование, асинхронные процессы (например, списания)
— Не забудьте про безопасность: кто имеет право закрыть копилку и инициировать возврат

💬 Делитесь вашими результатами в комментариях. Можно развернуть жаркие дебаты о плюсах и минусах разных решений.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🎯 IntelliJ IDEA: Bookmarks и Context Bookmarks

Большие проекты → десятки файлов → сотни классов. Иногда нужно быстро вернуться к «тем самым» местам в коде. В ход идут Bookmarks — и особенно Context Bookmarks.

🔹 Что делает

— Позволяет отмечать строки или файлы как закладки
— Поддерживает нумерацию (быстрый переход по цифре)
— Context Bookmarks автоматически привязывают закладки к рабочему контексту (ветке, задаче)

🔹 Зачем это нужно

— Удобно при отладке: отмечаете подозрительные места и прыгаете между ними
— Можно держать список TODO прямо в коде, без комментариев
— Context Bookmarks запоминают, что именно важно для текущей задачи, и не мешают в будущем

🔹 Как использовать

— Обычная закладка: F11 (Windows/Linux) или F3 (macOS)
— Закладка с номером: Ctrl+Shift+<цифра> (Windows/Linux) или ⌘⇧<цифра> (macOS)
— Быстрый переход: Ctrl+<цифра>
— Context Bookmarks: активируются в View → Tool Windows → Bookmarks

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 JPA vs Hibernate vs Spring Data JPA — что есть что?

Используете ORM, но путаетесь в терминах: JPA, Hibernate, Spring Data JPA? Давайте разложим по полочкам.

🔹 JPA (Java Persistence API)

— Это спецификация, а не инструмент.

— Определяет, как описывать сущности (@Entity, @Id, @OneToMany и т.д.).

— Определяет стандартные операции: EntityManager.persist(), find(), remove().

— Не содержит «железа» — только контракт.

👉 JPA = «договор о том, как работать с ORM в Java».

🔹 Hibernate

— Это реализация JPA, самый популярный ORM-фреймворк.

— Реально выполняет работу: маппинг объектов ↔️ таблиц, генерация SQL.

— Добавляет много фич «поверх» JPA (например, кэширование второго уровня, собственные аннотации).

— Можно использовать напрямую, но чаще его подключают как провайдер JPA.

👉 Hibernate = «двигатель», который выполняет то, что описано в JPA.

🔹 Spring Data JPA

— Это надстройка над JPA (и Hibernate под капотом).

— Упрощает жизнь: вместо EntityManager вы пишете интерфейсы UserRepository, а Spring сам генерирует реализацию.

— Позволяет писать запросы прямо в именах методов (findByEmailAndStatus).

— Поддерживает @Query для кастомных запросов.

— Даёт дополнительные удобства: пэйджинг, сортировки, спецификации.

👉 Spring Data JPA = «фасад», который избавляет от рутины и скрывает низкоуровневые детали.

🔹 Когда что использовать

— Если нужен чистый стандарт → JPA + реализация (например, Hibernate).

— Если хотите гибкость и полный контроль → можно работать напрямую с Hibernate.

— Если важна скорость разработки и минимум кода → Spring Data JPA.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava