🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🤫 SOLID-принципы простыми словами

Чистый, масштабируемый и поддерживаемый код — не просто идеал, а необходимость. SOLID помогает писать архитектуру, которая выдерживает рост и изменения без боли 👇

1️⃣ SRP — Single Responsibility Principle
🧩 Каждый класс отвечает за что-то одно.
📍 Пример: Employee хранит данные сотрудника, но не считает зарплату — этим занимается PayrollService.

2️⃣ OCP — Open/Closed Principle
🧱 Класс открыт для расширения, но закрыт для изменения.
📍 Пример: интерфейс Shape с методом calculateArea().
Новые фигуры (Circle, Rectangle) добавляются без правки существующего кода.

3️⃣ LSP — Liskov Substitution Principle
🦆 Подкласс должен полностью заменять родителя, не ломая логику.
📍 Пример: если Bird умеет fly(), то Sparrow должен уметь летать.
Но Penguin не должен наследовать fly() — нарушает LSP.

4️⃣ ISP — Interface Segregation Principle
🔌 Не заставляй клиентов реализовывать лишние методы.
📍 Пример: вместо интерфейса Worker с work() и eat(),
разделите его на Workable и Eatable.
Робот реализует только Workable, человек — оба.

5️⃣ DIP — Dependency Inversion Principle
⚙️ Зависим от абстракций, а не от реализаций.
📍 Пример: Switch работает с интерфейсом Switchable.
Ему всё равно, включает ли он лампу (LightBulb) или вентилятор (Fan).

💡 Освоив SOLID, вы начнёте проектировать системы,
которые не боятся изменений и масштабируются без боли.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

❓ Какие бывают гарантии доставки сообщений в Kafka?

В Kafka существует три уровня гарантий доставки сообщений:

1️⃣ At most once (максимум один раз)

Сообщение может быть потеряно, но никогда не будет обработано дважды. Producer отправляет сообщение и не ждет подтверждения (acks=0). Самый быстрый, но ненадежный вариант.

2️⃣ At least once (минимум один раз)

Сообщение гарантированно доставлено, но может быть обработано несколько раз. Producer ждет подтверждения от лидера (acks=1) или всех реплик (acks=all). При повторной отправке возможны дубликаты. Используется чаще всего.

3️⃣ Exactly once (ровно один раз)

Сообщение доставляется и обрабатывается строго один раз. Достигается через idempotent producer (enable.idempotence=true) и транзакции. Самый надежный, но с небольшим оверхедом по производительности.

Выбор зависит от задачи: для логов подойдет at most once, для финансовых операций — exactly once, для большинства случаев — at least once с идемпотентной обработкой.

🐸 Библиотека собеса по Java

#core

🔍 Просто о сложном: Record Class

Record-классы появились в Java 14 (вначале как preview, позже стабилизированы) и стали настоящим спасением от шаблонного кода.

Это лаконичный способ описать неизменяемые data-классы — без десятков строк с конструкторами, equals(), hashCode() и toString().

🔹 Зачем они нужны

Раньше, чтобы описать простой объект вроде User, нужно было писать шаблонный код:

class User {
private final String name;
private final int age;

public User(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}

// геттеры, equals, hashCode, toString...
}

С record это выглядит так:

record User(String name, int age) {}

И всё — у вас уже есть:

— конструктор, геттеры, equals(), hashCode(), toString();
— неизменяемость полей;
— компактность и читаемость.

🔹 Ключевые моменты

▪️ record — это специальный вид класса, унаследованный от java.lang.Record.
▪️ Все поля — final, сеттеров нет.
▪️ Можно добавить собственные методы и статические фабрики.
▪️ Можно переопределить канонический конструктор для валидации.
▪️ Можно объявлять вложенные рекорды и использовать их в switch или pattern matching.

🔹 Под капотом

Record — это не просто “синтаксический сахар”. JVM видит его как финальный класс с приватными финальными полями и стандартными методами, но запрещает наследование (final) и предполагает неизменность.

Так JVM и JIT могут делать агрессивные оптимизации — объекты рекордов живут меньше, быстрее создаются и не требуют избыточных проверок на изменение состояния.

🔹 Подводные камни

— Record ≠ DTO везде

Если вы сериализуете/десериализуете через фреймворки (Jackson, JPA), убедитесь, что они поддерживают record (современные версии — да).

— Проблемы с неймингом

Для рекордов автоматически создаются методы-геттеры без префикса get. Например, для record User(String name) будет метод name(), а не getName().

Это ломает привычные JavaBean-паттерны и может вызвать проблемы с библиотеками, которые ожидают именно getName().

— Не подходит, если нужен мутабельный объект.

Для билдера или ORM-энтити используйте обычный класс.

— Не добавляйте бизнес-логику внутрь record.

Это data-контейнер, а не доменная сущность.

✔️ Когда можно использовать

— DTO между слоями;
— Результаты запросов к БД (projection);
— Ответы REST API;
— Ключи в Map и Set;
— В тестах и утилитах для временных структур.

❌ Не подходит:

— На практике редко используется из-за проблем с неймингом.
— Для ORM-сущностей, билдера, и изменяемых структур.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

⌛ Сохраняйте шпаргалку по Thread

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🔍 MongoDB + Spring Boot

Вместо того чтобы копировать чужие сниппеты с StackOverflow, вы настраиваете полноценный слой персистентности через промпт.

Соединения через MongoDB Java Driver, Spring Data MongoDB для репозиториев, audit-логирование, транзакции для replica set, валидацию схемы, health checks, и observability через Micrometer.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + MongoDB integration with enterprise-grade configuration:

— Configure MongoDB connection using MongoClientSettings: connection pool size, max idle time, socket timeout, server selection timeout, heartbeat frequency, and SSL/TLS.
— Set up Spring Data MongoDB repositories: custom converters, projection interfaces, pagination, aggregation pipelines, and @Document annotations with proper indexes.
— Implement schema validation using JSON Schema or validator expressions: required fields, enums, type constraints, and validation actions.
— Configure replica set / sharded cluster connectivity: read preference, write concern, journal mode, retryWrites, maxStalenessSeconds, tag sets for multi-region deployments.
— Add connection pooling monitoring with Micrometer: pool sizes, checkout time, wait queues, timeouts, and heartbeat metrics.
— Implement MongoDB health checks with Spring Boot Actuator: ping validation, replica set status check, custom health indicators for stale secondaries.
— Configure transaction management for replica set: multi-document transactions, timeout settings, retryable writes, and error classification for transient transaction errors.
— Set up resilience patterns with Resilience4j: retries with exponential backoff, timeouts, circuit breaker for degraded nodes, fallback strategies for reads.
— Add credentials management: environment variables, Spring Cloud Config, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Kubernetes Secrets.
— Configure SSL/TLS: CA certificates, mutual TLS support, certificate revocation checks, hostname verification.
— Implement audit logging: operation time, slow operations, connection churn alerts, replicated writes latency.
— Add MongoDB-specific performance optimizations: index hints, collation settings, fetch size for cursors, batch inserts/updates, compression algorithms (Snappy/Zstd).
— Provide Docker Compose with MongoDB 7.x replica set initialization + Mongo Express UI + Spring Boot container with proper networking.
— Include integration tests using Testcontainers: replica set mode, transaction testing, TTL index validation.
— Add sample @Document entities with indexes: TTL, unique, sparse, compound indexes.
— Configure application.yml profiles: dev (single-node MongoDB), staging (replica set), prod (replica set with sharded cluster).
— Include aggregation examples: $lookup, $facet, $project, $graphLookup, and pipeline-based projections.
— Add encryption-at-rest & field-level encryption (CSFLE) configuration.

Deliverables:
— application.yml with environment-specific profiles
— build.gradle/pom.xml with MongoDB and Spring Data dependencies
— MongoConfig.java with custom MongoClientSettings
— JSON Schema validation file for collections
— Example @Document, repository, and service layer
— Integration tests with Testcontainers (replica set)
— docker-compose.yml with MongoDB replica set + Mongo Express
— README with connection troubleshooting and performance tuning

💡 Расширения:

— настроить Change Streams для real-time событий;
— включить Queryable Encryption;
— реализовать sharding: range/hash sharding, balancer tuning;

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

❓ Helidon vs Spring Boot: стоит ли переходить на лёгкий Jakarta-стек?

Наш подписчик спрашивает:

Мы разрабатываем корпоративный сервис на Spring Boot 2.7, планируем переход на 3.x, но всё чаще в обсуждениях мелькает Helidon Nima и вообще подходы «lightweight без магии». Сомневаюсь: Spring привычный, предсказуемый и богатая экосистема. Но Helidon обещает минимальный overhead, предсказуемую модель и высокую производительность. Что выбрать?

🔹 Что думаете?

— Есть ли те, кто работает на Helidon или Micronaut?
— Оправдывает ли себя «мини-фреймворк» в корпоративных системах или выигрыша нет?
— Какие подводные камни перехода?

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

🐸 Библиотека джависта

#DevLife