Java Guru 🤓
13.4K subscribers
933 photos
15 videos
788 links
Канал с вопросами и задачами с собеседований!

По сотрудничеству и рекламе: @NadikaKir

Канал в перечне РКН: https://vk.cc/cJrSQZ

Мы на бирже: telega.in/channels/javatasks/card?r=lcDuijdm
Download Telegram
Чем отличается блокирующее чтение от неблокирующего?

В контексте Java речь в этом вопросе идет о блокирующем/неблокирующем чтении из потоков данных.

Классы блокирующего чтения находятся в пакете
java.io. Вы наверняка много раз сталкивались с ними, работая с файлами и консольным вводом-выводом (классы Reader, IOException, InputStream). При блокирующем чтении тред останавливается, пока не получит из потока необходимые данные. Для этих самых распространенных случаев использование неблокирующего чтения не несет пользы, потому что сама запись пользователем консоли и жестким диском будет последовательной.

Чтение данных из сетевого подключения – другое дело. Обычно программа обрабатывает данные быстрее, чем работает сеть. Возникают паузы, в которые поток блокирующего чтения стоит в ожидании, не принося пользы. К тому же серверное приложение работает со многими параллельными подключениями.

Блокирующее чтение можно распараллеливать на потоки, читая в пулле. Но делать это нужно вручную, а количество одновременных подключений будет всё ещё ограничено количеством потоков-обработчиков, потоки буду всё ещё останавливаться без дела.

Для случаев, когда в вашем приложении ожидается большое количество подключений, был добавлен пакет стандартной библиотеки java.nio. С помощью NIO один тред может обслуживать несколько сетевых соединений одновременно, и переключаться между ними не теряя времени на ожидание данных.
IO использует потоки. данные приходят последовательно, и сами нигде не сохраняются. Если вы не обеспечили буферизацию вручную, нет возможности откатиться назад и прочитать уже пришедшие данные еще раз.

NIO сразу читает данные в буфер. Вы можете перемещаться по этому буферу перечитывая уже прочитанную ранее информацию. Плата за это – необходимость вручную следить, что буфер заполнен достаточным объемом данных для обработки, и что он не переполнился.

В
этой статье приводится показательная аналогия. Блокирующее чтение – это телефонный разговор, неблокирующее – переписка в чате. Делая телефонный звонок, вы ждете пока собеседник ответит, можете «обрабатывать» только один звонок одновременно, получаете ответы сразу и не можете переслушать услышанный но забытый ответ. В мессенджере вы ведете несколько чатов одновременно, обращаетесь к истории переписки, но ответы на ваши сообщения приходят не всегда сразу, а порядок их получения неоднозначен.
👍19
👩‍💻 «Знакомство со Spring Cloud».

Приглашаем на открытый урок, где мы разберем:

✔️ что такое Spring Cloud и для чего он нужен;
✔️ из каких основных компонентов состоит Spring Cloud;
✔️ как использовать ключевые функции Spring Cloud для разработки.

🗓 10 октября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional»

🔗 Ссылка на регистрацию : https://vk.cc/cCcwoh

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52🔥2
Что такое инкапсуляция?

Неверно: Это когда все поля класса объявляются приватными и создаются геттеры и сеттеры.

✔️ Правильный ответ: Инкапсуляция — это принцип ООП, при котором детали реализации скрываются от внешнего мира, предоставляя доступ к данным только через публичные методы (геттеры/сеттеры или другие). Она позволяет защитить данные от некорректных изменений и обеспечить контролируемый доступ к ним.

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥32
Как реализовать паттерн producer/consumer?

Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.

Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.

На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.

На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().

Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.

Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.
👍19🔥32❤‍🔥1
Какой будет результат?
👍3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥

Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате

Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.

Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
👍3🤩1🥴1
ℹ️ Как устроен под капотом HashSet?

HashSet — это реализация множества (set), которое не допускает дублирующихся элементов. В его основе используется механизм хеширования для быстрого поиска, добавления и удаления элементов.

🔹 Хеш-таблица как основа

В основе HashSet лежит HashMap. Каждый элемент множества хранится в качестве ключа внутри объекта HashMap, а его значение всегда фиксированное — это специальный объект-заглушка. Этот объект используется для обозначения присутствия элемента, так как HashMap требует наличие пары "ключ-значение".

🔹 Хеширование
Когда вы добавляете элемент в HashSet, для него вычисляется хеш-код с помощью метода hashCode(). Этот хеш-код помогает определить, в какую "корзину" (bucket) поместится элемент. Если два элемента имеют одинаковый хеш-код (коллизия), они будут помещены в один и тот же бакет, и далее будут различаться с помощью метода equals().

🔹 Коллизии и структура бакета
До Java 8, если в бакет попадало несколько элементов (коллизия), они сохранялись в виде односвязного списка. Это приводило к тому, что в худшем случае производительность поиска и добавления элементов могла падать до O(n), если список становился слишком длинным.

С Java 8 при превышении 8 элементов в одном бакете, односвязный список преобразуется в красно-чёрное дерево, что улучшает производительность операций до O(log n). Когда количество элементов в бакете падает ниже 6, структура снова преобразуется обратно в связанный список для экономии памяти.

🔹 Добавление элементов
▪️ В среднем: добавление элемента занимает O(1), потому что благодаря хеш-кодам можно быстро находить нужную корзину для элемента.
▪️ В худшем случае: добавление элемента может занять O(n) до Java 8 (связный список) и O(log n) начиная с Java 8 (красно-чёрное дерево).

🔹 Удаление элементов
Удаление происходит также через хеш-код: ищется соответствующая корзина, а затем элемент удаляется, если он там есть. Сложность удаления аналогична добавлению: O(1) в среднем и O(n) или O(log n) в худшем случае (в зависимости от структуры бакета).

🔹 Преимущества и недостатки

▪️ Преимущества: Быстрое добавление, удаление и поиск элементов в среднем за O(1), так как используется хеширование. Улучшенная производительность с Java 8 благодаря использованию красно-чёрного дерева.
▪️ Недостатки: Не гарантирует порядок элементов, а при частых коллизиях, особенно в старых версиях Java, производительность может падать до O(n).

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12👍9🔥5
Хотите научиться разрабатывать парсеры pdf-файлов и создавать полезные приложения?

Приглашаем на открытый урок «Разработка парсера pdf-файла».

🗓 24 октября в 20:00 МСК

🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional»

На вебинаре разберем:

- как разработать парсер для выписки ВТБ банка в формате pdf;
- весь путь от идеи до практического применения;
- ответы на все возникающие вопросы.

⬇️ В результате урока вы получите практически полезное приложение с подробностями реализации.

Спикер Сергей Петрелевич — опытный Java/Kotlin-разработчик и преподаватель.

Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cCF02o

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🥰3🔥2
Что такое ForkJoinPool?

ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.

Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.

Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.

С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков
корутинах Kotlin (green threads).

Примеры практического использования ForkJoinPool.
👏8
Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и начните увлекательное путешествие в мир Java!

Изучайте основы, создавайте программы, разбирайтесь с методами и анализируйте ошибки в коде. Практика, упражнения и проверочные тесты помогут вам освоить навыки программирования.

🎓 Чему вы научитесь:
— Создавать программы с использованием основных конструкций языка.
 — Разделять код на методы для повторного использования.
 — Анализировать ошибки в коде с использованием отладочной печати.

💼 Включено в курс:
29 уроков (видео и/или текст), 35 упражнений в тренажере, 95 проверочных тестов + дополнительные материалы.

Вы с нами?😉
👍5🔥2🌚21🥴1
Чем ForkJoinPool отличается от ExecutorService?

ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.

Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.

Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.

Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.

Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.

ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.
🔥12👍5
Что выведет эта программа?

Ответ:
Программа напечатает «num1 == num2». Если мы сравниваем две ссылки на объекты с помощью ==, значение всегда будет «false». Но в этом примере переменные num1 и num2 автоупаковываются (autoboxing) из-за Integer-кэширования. Вот почему num1 == num2 возвращает значение «true». Не забудьте, что Integer-кэширование актуально только для значений от -128 до 127.

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24🔥54
Как реализовать immutable класс?

Чтобы реализовать immutable класс, необходимо сделать класс финальным, а его поля приватными и финальными. Значения полей устанавливаются через конструктор и не могут изменяться после создания объекта. Методы-сеттеры исключаются, а геттеры возвращают копии объектов, если поля содержат ссылки на изменяемые объекты. Такой подход гарантирует неизменяемость объектов, что повышает их безопасность и упрощает многопоточное программирование.

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29🔥5👏2
Какие брокеры использовать, чтобы обеспечить асинхронную связь между микросервисами?

Узнайте на открытом практическом уроке «Брокеры сообщений: RabbitMQ и Kafka» от OTUS, где мы узнаем:

что такое брокеры сообщений и как они помогают в архитектуре микросервисов
основные различия между RabbitMQ и Kafka, включая их архитектурные подходы
как развернуть и настроить RabbitMQ и Kafka для ваших приложений
практическое использование обоих брокеров на реальных примерах в live demo

🗓 Встречаемся 24 октября в 20:00 мск в преддверии старта курса «Microservice Architecture». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS!

➡️ Ссылка для регистрации: https://vk.cc/cD4UHz

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👍7🥰3🔥2
Объясните разницу между параллелизмом и многопоточностью?

Параллелизм и многопоточность — это два разных, но связанных понятия в программировании. Многопоточность означает выполнение нескольких потоков в рамках одного процесса, где каждый поток может выполняться независимо, но не обязательно одновременно. Потоки могут переключаться между собой, создавая иллюзию одновременности, однако они могут работать на одном ядре процессора.

Параллелизм, с другой стороны, означает выполнение нескольких задач одновременно на разных ядрах процессора. В контексте параллелизма, задачи действительно выполняются одновременно, что может ускорить выполнение программы, если задачи могут быть разбиты на независимые части.

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥6
⁉️Хотите повысить свою квалификацию в Java-разработке?

👩‍💻 Инвестируйте в успех своей карьеры прямо сейчас! На курсе «Java Developer. Professional» вы получите:

✔️ знание актуального стека технологий;
✔️ 96 часов практической работы с детальным разбором технологий изнутри;
✔️ понимание основ функционирования JVM (сборка мусора, byteCode);
✔️ освоение приемов применения многопоточности;
✔️ практику решения сложных задач с подробным код-ревью от экспертных Java-разработчиков;
✔️ расширение возможностей использования языка Java;
- умение использовать современные фреймворки: Spring WebFlux, Kafka, реактивный Postgres, Kubernetes.

Вы получите инструменты и знания, которые помогут вам писать код быстрее и чище. Все практические навыки вы сможете незамедлительно применять в своей работе.

Готовы прокачать свою востребованность?

➡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы получить специальную цену на обучение: https://vk.cc/cD6zxO

🎁 А еще приятный бонус: до конца октября действует скидка 10% на обучение.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32🔥2🥴1
Как работают параллельные стримы?

Основная цель, ради которой в Java 8 был добавлен Stream API – удобство многопоточной обработки.

Обычный стрим будет выполняться параллельно после вызова промежуточной операции parallel(). Некоторые стримы создаются уже многопоточными, например результат вызова Collection#parallelStream(). Для распараллеливания используется единый общий ForkJoinPool.

Внутри реализации потока его сплиттератор оборачивается в AbstractTask, который и отправляется на выполнение в пул. AbstractTask при выполнении считывает estimateSize сплиттератора и текущую степень параллелизма пула. На основе этих данных он принимает решение, распараллелить ли сплиттератор на два методом trySplit().

У удобства такого решения есть обратная сторона. Так как пул единый, нагрузка распределяется на всех пользователей параллельных стримов в программе. Если в одном потоке выполняются долгие блокирующие операции, это может ударить по производительности в совершенно не связанном с ним другом потоке.

Если всё же требуется использовать отдельный пул потоков, сам стрим выполняется как задача этого отдельного пула.
👍8🔥3
Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

Приходите на курс Интенсив по очередям: Kafka & NATS

🌐 В программе:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Обучение в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.iss.one/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 13 ноября, 5 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxiGJPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍53🔥3
В чем разница между final, finally и finalize() в Java?

Эти три термина часто путают, но они имеют принципиально разные значения:

🔹 final — это ключевое слово, используемое для ограничения:
▪️ Переменная: значение не может быть изменено после инициализации.
▪️ Метод: не может быть переопределён в подклассе.
▪️ Класс: запрещает наследование.

🔹 finally — это блок кода, который всегда выполняется после блока try-catch, независимо от того, было ли исключение выброшено или нет. Часто используется для освобождения ресурсов (например, закрытия файлов или потоков).

🔹 finalize() — это метод, который вызывается сборщиком мусора перед уничтожением объекта. Использовался для освобождения ресурсов, но сейчас его использование не рекомендуется из-за непредсказуемости момента вызова.

@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍102🔥2