🎁 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

💬 Менеджер: важное звено разработки или скрытая угроза?😁

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🎯 Spring Boot + Docker Compose: пошаговая интеграция

В проде редко гоняют приложения напрямую — почти всегда через Docker. А с появлением spring-boot-docker-compose интеграция стала проще: можно поднимать всю инфраструктуру (Postgres, Redis, Kafka и т.д.) одной командой вместе с приложением.

1️⃣ Подготовка зависимостей

В Spring Boot 3.1 добавили официальный стартер:

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-docker-compose</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>

ИЛИ

dependencies {
runtimeOnly("org.springframework.boot:spring-boot-docker-compose")
}

2️⃣ docker-compose.yml

Определим инфраструктуру (например, Postgres + pgAdmin):

version: '3.8'
services:
postgres:
image: postgres:16-alpine
container_name: app-postgres
environment:
POSTGRES_DB: app
POSTGRES_USER: app
POSTGRES_PASSWORD: secret
ports:
- "5432:5432"
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data

pgadmin:
image: dpage/pgadmin4
environment:
PGADMIN_DEFAULT_EMAIL: [email protected]
PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD: secret
ports:
- "8081:80"
depends_on:
- postgres

volumes:
postgres_data:

3️⃣ Автоматическая интеграция

Spring Boot сам подтянет конфигурацию из docker-compose.yml. Просто укажите профиль:

./mvnw spring-boot:run -Dspring.profiles.active=compose

или

./gradlew bootRun --args='--spring.profiles.active=compose'

При старте Boot поднимет контейнеры и подставит spring.datasource.url, username, password.

4️⃣ Кастомизация application-compose.yml

Если нужны дополнительные параметры — кладём их в src/main/resources/application-compose.yml:

spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 5

5️⃣ Полезные приёмы

— Фиксируйте версии образов, а не latest (для воспроизводимости).

— Healthcheck в docker-compose.yml помогает Boot ждать готовности контейнера.

— Можно запускать docker compose up -d руками, если не хотите, чтобы Boot сам управлял контейнерами.

— Для CI/CD обычно используют отдельные docker-compose.override.yml или Helm чарты, но для дев-окружения spring-boot-docker-compose очень экономит время.

Ставьте 👍🏼, если нужен более подробный пост про настройку docker-compose.yml

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👀 Внутреннее устройства HashMap

HashMap — один из базовых и в то же время самых хитро устроенных контейнеров в JDK. На поверхности простая структура «ключ–значение», но под капотом она сочетает массивы, списки и даже деревья, чтобы оставаться быстрой в разных сценариях нагрузки.

📦 Базовая структура

HashMap хранит данные в массиве бакетов (Node<K,V>[] table). Каждый бакет — это «корзина» для элементов, чей hashCode после хеширования и применения & (n-1) (где n — длина массива) указывает на конкретный индекс.

🔑 Хэш и распределение

1. Вызов hashCode() у ключа.
2. Дополнительное хеширование (spread), чтобы снизить коллизии из-за плохой реализации hashCode.
3. Индекс бакета = hash & (table.length - 1).

🌊 Коллизии

Если несколько ключей попали в один бакет:

— до Java 8 это всегда был связанный список (linked list),

— начиная с Java 8: при росте числа элементов в бакете больше 8 и достаточном размере таблицы он превращается в сбалансированное красно-чёрное дерево. Это резко ускоряет поиск в «плохих» случаях (с O(n) до O(log n)).

⚡️ Ресайзинг

Когда количество элементов превышает capacity * loadFactor (по умолчанию 0.75), создаётся новый массив в 2 раза больше, все элементы перехешируются и раскладываются по новым бакетам. Это дорогостоящая операция, но благодаря амортизации остаётся приемлемой.

📊 Производительность

— Поиск/вставка/удаление в среднем: O(1).

— В худшем случае (плохой hashCode + коллизии): O(log n) благодаря деревьям.

⚖️ Важные нюансы

— Ключи неупорядочены. Для упорядоченности есть LinkedHashMap.

— HashMap не потокобезопасен. Для многопоточной среды нужен ConcurrentHashMap или синхронизация.

— Хорошо реализованный hashCode и equals критичны, иначе получите «забитые» бакеты и деградацию.

🧮 loadFactor и capacity

— Capacity — размер массива бакетов. По умолчанию 16.

— LoadFactor — коэффициент заполнения. По умолчанию 0.75.

Почему именно 0.75? Это компромисс: выше → меньше памяти, но больше коллизий; ниже → быстрее доступ, но больше памяти уходит впустую. Capacity всегда степень двойки, чтобы можно было вычислять индекс через hash & (n-1) вместо затратного %.

🔄 Итераторы и fail-fast

Если во время обхода карта меняется (кроме iterator.remove()), бросается ConcurrentModificationException. Под капотом это работает через счётчик модификаций (modCount), который проверяется в каждом next().

🌳 Деревья в деталях

Коллизии превращаются в красно-чёрное дерево, если размер списка в бакете > 8 и общее количество бакетов ≥ 64. Обратно в список (untreeify) при падении количества элементов < 6. Это сделано, чтобы не тратить память и CPU на лишнюю балансировку при малых размерах.

🔗 Документация: OpenJDK — HashMap source

Ставьте 🔥, если хотите такой же пост по другим коллекциям.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

Звучит как бизнес план😁

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🚀 Java Rock Stars Meetup — 25 сентября, Москва

📍 Лофт Casa Picassa (м. Бауманская)
⏰ Начало в 17:30
💸 Бесплатно, нужна регистрация

✅ Что в программе:

• Оптимизация вставки данных в PostgreSQL
• Новинки Java 25 под капотом
• Дискуссия о будущем Spring в России + секретный анонс
• Нетворкинг и розыгрыш мерча

👉 Детали и регистрация: habr.com

🐸 Библиотека джависта

#News

🔥 Вечерний холиварчик: стоит ли вообще посещать Java-конференции?

С одной стороны:

— живое общение, нетворкинг, свежие идеи и практики из первых уст
— возможность поговорить с авторами библиотек и топовыми инженерами
— комьюнити-движ и вдохновение

С другой стороны:

— иногда билеты стоят как половина MacBook'а
— многие доклады потом доступны на YouTube
— часть контента выглядит «для новичков», хотя и подаётся как «advanced»

💬 А как считаете вы: конференции — это must have или пустая трата времени?

#DevLife