👀 Задача с собеса: «Single-flight» объединение запросов к внешнему API (middle+)

Компания ловит шторма трафика: десятки потоков одновременно дергают один и тот же медленный эндпоинт (например, профили клиентов). Хотят убрать дубликаты запросов и снизить нагрузку на апстрим. Задача:

Реализуйте in-memory «single-flight» слой, который:

— Для одного и того же ключа выполняет ровно ОДНУ загрузку, остальные ожидают тот же результат.
— Имеет короткоживущий кэш (TTL) для защиты от штамповки (cache stampede).
— Потокобезопасен и работает за O(1) на обращение (без полных проходов).
— Прозрачно пробрасывает исключение всем конкурентным ожидателям, если загрузчик упал.

▪️ Условия

— API: CompletableFuture<V> getOrLoad(K key, Supplier<V> loader) (или Supplier<CompletableFuture<V>>, если загрузка уже async).

— Если в кэше есть не сгоревший ключ, вернуть немедленно. Если нет — запустить единственную загрузку на ключ и раздать один и тот же Future всем конкурентным вызовам.

— По завершении загрузки положить результат в кэш с expireAt.

— Удаление сгоревших записей ленивое (на чтении/записи), без фоновых сканеров.

— Критические секции минимальные; без глобальных блокировок.

💡 Ключевые моменты

— Объединение запросов: ConcurrentHashMap<K, CompletableFuture<V>> inFlight + computeIfAbsent исключит дубликаты.

— Кэш: ConcurrentHashMap<K, Entry<V>> cache, где Entry хранит value и expireAt.

— TTL: проверка сроков строго точечная; протухшее удаляем перед использованием.

— Ошибки: один промах/ошибка должны одинаково прилететь всем конкурентным ожидающим.

— Производительность: никакой синхронизации на весь объект; один ключ — одна «тонкая» операция.

💬 Возможная реализация в комментариях. Пишите также ваши реализация и способы оптимизации.

🐸 Библиотека собеса по Java

👑 IntelliJ IDEA: Analyze Data Flow

Когда код становится сложнее, простого Find Usages уже мало. Хотите понять, откуда пришло значение переменной или куда оно утекает? Для этого есть Analyze Data Flow.

🔹 Что делает

— Позволяет проследить поток данных: где переменная инициализируется, как модифицируется и где используется
— Работает не только для переменных, но и для параметров методов, полей и возвращаемых значений
— Может анализировать как «куда идёт», так и «откуда пришло» (Forward/Backward analysis)

🔹 Зачем это нужно

— Быстро понять, почему метод получает null (и где он берётся)
— Выявить неочевидные зависимости между частями кода
— Ускорить отладку без бесконечного «шагания» по дебаггеру

🔹 Как использовать

— Выделите переменную или метод
— Analyze → Data Flow to Here / Data Flow from Here
— IDEA визуально покажет дерево зависимостей

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise