⚡️ 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.

Интересно почитать про алгоритмы JIT подробнее → ставь 👾

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

Какие планы на свободное время субботу и воскресенье?)

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🛰 Event-Driven Architecture с Apache Kafka

Монолиты и REST-взаимодействие упираются в масштабируемость. Event-driven архитектура с Kafka позволяет строить реактивные цепочки бизнес-логики, где события становятся мостом между сервисами.

📝 Промпт:

Generate a Spring Boot 3 microservice architecture example with Apache Kafka event-driven communication.

— Configure Kafka producer and consumer with Spring Kafka.
— Use JSON Schema/Avro for message serialization and schema validation.
— Implement a domain event publisher (e.g. OrderCreatedEvent).
— Add event listener services that react asynchronously (e.g. notification service, billing service).
— Implement idempotency strategy for consumers (deduplication of events).
— Use Kafka Transactions for exactly-once semantics.
— Add Dead Letter Queue (DLQ) handling for failed messages.

💡 Расширения:

— Настройте Kafka Streams для real-time агрегатов.
— Интегрируйте с Schema Registry для версионирования событий.
— Добавьте Observability: trace event flow with OpenTelemetry.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🆕 Java Digest: JUnit 6, Amplicode и Kotlin

Топ-3 статьи о Java и смежных технологиях за неделю по версии нашего канала.

1️⃣ JUnit 6

Крупное обновление фреймворка. Теперь требуется Java 17+, все модули объединены в единую версию, устаревшие API удалены, добавлены аннотации JSpecify для строгой null-безопасности.

2️⃣ Amplicode для IntelliJ IDEA

Мощное расширение IDE для Spring-проектов. Позволяет генерировать CRUD-код, миграции, OpenAPI и управлять сущностями прямо из IDE.

3️⃣ Kotlin для QA-автоматизации

Статья о том, почему стоит смотреть в сторону Kotlin: меньше шаблонного кода, выше читаемость и меньше ошибок. Kotlin даёт прирост скорости и лаконичности, особенно для команд, уставших от громоздкости Java.

🐸 Библиотека джависта

#News