Как сгенерировать хорошее случайное число?
Этот вопрос глубже, чем кажется на первый взгляд. Для начала, нужно разобраться в двух понятиях: псевдослучайные, и истинно случайные числа.
Псевдослучайные числа – это последовательность случайных на вид чисел, на самом деле полученных в результате математического алгоритма. Последовательность таких чисел можно воспроизвести, зная начальные условия (seed, энтропия) и используемый алгоритм. Метод, который используется для генерации чисел в классе java.util.Random, дает криптографически ненадежные псевдослучайные числа – злоумышленник может достаточно легко их предугадывать.
Истинно случайные числа основываются на физических свойствах, которые трудно поддаются измерению. Это могут быть, например, доли секунд текущего системного времени. Алгоритм генерации истинно случайных чисел не позволяет с хорошей точностью угадать следующее число, даже зная предыдущие.
Класс SecureRandom предоставляет доступ к криптографически надежным генераторам случайных чисел. При том, это могут быть как достаточно сложные последовательности псевдослучайных, так и истинно случайные числа. Согласно стандартам безопасности, они будут достаточно непредсказуемы.
Не все случайные числа одинаково случайны. Шанс что рост случайного человека окажется ближе к среднему высок, тогда как у игральной кости одинакова вероятность выпадения любой из граней. В математике это называется распределением вероятностей.
Внутри SecureRandom использует SPI. Мы можем выбирать из различных алгоритмов генерации и их провайдеров, указав их названия в фабричном методе getInstance. Все перечисленные выше свойства определяются именно используемым алгоритмом.
Этот вопрос глубже, чем кажется на первый взгляд. Для начала, нужно разобраться в двух понятиях: псевдослучайные, и истинно случайные числа.
Псевдослучайные числа – это последовательность случайных на вид чисел, на самом деле полученных в результате математического алгоритма. Последовательность таких чисел можно воспроизвести, зная начальные условия (seed, энтропия) и используемый алгоритм. Метод, который используется для генерации чисел в классе java.util.Random, дает криптографически ненадежные псевдослучайные числа – злоумышленник может достаточно легко их предугадывать.
Истинно случайные числа основываются на физических свойствах, которые трудно поддаются измерению. Это могут быть, например, доли секунд текущего системного времени. Алгоритм генерации истинно случайных чисел не позволяет с хорошей точностью угадать следующее число, даже зная предыдущие.
Класс SecureRandom предоставляет доступ к криптографически надежным генераторам случайных чисел. При том, это могут быть как достаточно сложные последовательности псевдослучайных, так и истинно случайные числа. Согласно стандартам безопасности, они будут достаточно непредсказуемы.
Не все случайные числа одинаково случайны. Шанс что рост случайного человека окажется ближе к среднему высок, тогда как у игральной кости одинакова вероятность выпадения любой из граней. В математике это называется распределением вероятностей.
Внутри SecureRandom использует SPI. Мы можем выбирать из различных алгоритмов генерации и их провайдеров, указав их названия в фабричном методе getInstance. Все перечисленные выше свойства определяются именно используемым алгоритмом.
👍22🔥5
Где получить практические знания по микросервисной архитектуре?
С микросервисной архитектурой можно облегчить масштабирование, ускорить разработку и сократить итеративный цикл создания сервисов. Это скилл, который кратно увеличит ваши карьерные возможности.
Начните изучение с бесплатного открытого урока «Основные паттерны аутентификации и авторизации в микросервисной архитектуре» от OTUS.
На эфире обсудим:
- Введение в микросервисную архитектуру.
- Паттерн аутентификации в микросервисах.
- Паттерн авторизации и управление доступом.
- Безопасность и мониторинг
🔥 Преподаватель Станислав Щетинников – директор по развитию в Сбербанке.
📅 Занятие пройдёт 11 октября в 20:00 мск в рамках курса «Microservice Architecture».
🚩 Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/iNR1/
С микросервисной архитектурой можно облегчить масштабирование, ускорить разработку и сократить итеративный цикл создания сервисов. Это скилл, который кратно увеличит ваши карьерные возможности.
Начните изучение с бесплатного открытого урока «Основные паттерны аутентификации и авторизации в микросервисной архитектуре» от OTUS.
На эфире обсудим:
- Введение в микросервисную архитектуру.
- Паттерн аутентификации в микросервисах.
- Паттерн авторизации и управление доступом.
- Безопасность и мониторинг
🔥 Преподаватель Станислав Щетинников – директор по развитию в Сбербанке.
📅 Занятие пройдёт 11 октября в 20:00 мск в рамках курса «Microservice Architecture».
🚩 Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/iNR1/
👍7
Каким будет результат компиляции и выполнения данного кода?
Anonymous Quiz
38%
3,3
2%
0,0
5%
0,3
19%
3,0
8%
Ошибка выполнения
29%
Ошибка компиляции
👍26🔥3🌭2🌚1
Для чего используют Kafka Streams? Она позволяет быстро и просто писать код Java/Scala на стороне клиента, при этом разворачивать и использовать распределенное приложение на сервере Kafka в соответствии с DevOps-подходом.
Изучите этот инструмент на бесплатном открытом уроке «Kafka Streams» от OTUS.
- как создать граф обработчиков с использованием DSL;
- как читать сообщения из топика;
- как фильтровать и преобразовывать сообщения;
- что происходит при изменении ключа;
- как организовать роутинг сообщений;
- как работать с состоянием, какие при этом возникают нюансы;
- как работает join потоков сообщений.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1🤨1
Какой выбрать тип для даты/времени?
В пакете java.util расположены старые классы стандартной библиотеки Java: Date (дата+время), Calendar (конвертация и манипуляция), TimeZone (смещение часового пояса). Эти классы обладали рядом известных проблем. Экземпляры были изменяемыми, что делало их потоко-небезопасными. Работа с датами через календарь была неудобной, не было нормальной поддержки часовых поясов и интернационализации.
Постепенно стандартом де-факто стала сторонняя библиотека Joda-Time. Её разработчики решили все названные выше проблемы.
В Java 8 был добавлен пакет java.time, который взял решения из Joda-Time в стандарт, создатель библиотеки участвовал в разработке. Ключевые классы пакета:
• LocalDate, LocalTime и LocalDateTime – локальные для пользователя дата/время.
• ZonedDateTime – дата/время в определенной часовой зоне.
• Period и Duration – периоды дат и времени соответственно.
Отдельно существуют классы Date и Time пакета java.sql. Это представление даты и времени для обмена данными через JDBC. Не стоит пользоваться ими вне уровня доступа к данным, хотя бы потому, что это классы-наследники старого java.util.Date.
В пакете java.util расположены старые классы стандартной библиотеки Java: Date (дата+время), Calendar (конвертация и манипуляция), TimeZone (смещение часового пояса). Эти классы обладали рядом известных проблем. Экземпляры были изменяемыми, что делало их потоко-небезопасными. Работа с датами через календарь была неудобной, не было нормальной поддержки часовых поясов и интернационализации.
Постепенно стандартом де-факто стала сторонняя библиотека Joda-Time. Её разработчики решили все названные выше проблемы.
В Java 8 был добавлен пакет java.time, который взял решения из Joda-Time в стандарт, создатель библиотеки участвовал в разработке. Ключевые классы пакета:
• LocalDate, LocalTime и LocalDateTime – локальные для пользователя дата/время.
• ZonedDateTime – дата/время в определенной часовой зоне.
• Period и Duration – периоды дат и времени соответственно.
Отдельно существуют классы Date и Time пакета java.sql. Это представление даты и времени для обмена данными через JDBC. Не стоит пользоваться ими вне уровня доступа к данным, хотя бы потому, что это классы-наследники старого java.util.Date.
👍21🔥4
Стек протоколов TCP/IP позволяет обеспечивать доставку информации в необходимое место назначения. Умение с ней работать – важный скилл для разработчика.
На эфире:
- Посмотрим, какие есть варианты реализации TCP/IP-серверного приложения в Java.
- Изучим пару примеров, их особенности и области применения.
📌 Занятие пройдёт 17 октября в 20:00 мск в рамках курса «Java Developer. Professional». После бесплатного вебинара вы сможете продолжить обучение на курсе в рассрочку.
Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥2❤1
Как сгенерировать уникальный идентификатор?
UUID (universally unique identifier) – стандарт, описывающий способ создания правильных уникальных идентификаторов. Значения генерируются на основании таких источников информации, как системное время и MAC-адрес, за счет чего они остаются с достаточной вероятностью уникальными, даже будучи сгенерированными независимо. Можно с разных машин добавлять в базу данных записи с UUID-идентификаторами, и не бояться конфликта.
UUID бывает пяти разных версий, версия определяет способ создания. Формат остается одинаковым: это строковое шестнадцатеричное представление 128-битного целого числа (два long-а), разделенное дефисами на группы фиксированного размера:
25b32eaa-3017-4ad7-9224-383f6bfa5212
В Java уникальный идентификатор представляется иммутабельным классом UUID из пакета java.util. В нём нет сложной логики, только getter-ы для описанных в стандарте составных частей, конструктор и статические фабричные методы.
Единственный конструктор позволяет создать экземпляр по двум указанным половинам значения (старшие и младшие 64 бита в виде long параметров). nameUUIDFromBytes строит из заданного массива байтов UUID версии 3. randomUUID генерирует случайный уникальный идентификатор версии 4, с применением SecureRandom.
UUID (universally unique identifier) – стандарт, описывающий способ создания правильных уникальных идентификаторов. Значения генерируются на основании таких источников информации, как системное время и MAC-адрес, за счет чего они остаются с достаточной вероятностью уникальными, даже будучи сгенерированными независимо. Можно с разных машин добавлять в базу данных записи с UUID-идентификаторами, и не бояться конфликта.
UUID бывает пяти разных версий, версия определяет способ создания. Формат остается одинаковым: это строковое шестнадцатеричное представление 128-битного целого числа (два long-а), разделенное дефисами на группы фиксированного размера:
25b32eaa-3017-4ad7-9224-383f6bfa5212
В Java уникальный идентификатор представляется иммутабельным классом UUID из пакета java.util. В нём нет сложной логики, только getter-ы для описанных в стандарте составных частей, конструктор и статические фабричные методы.
Единственный конструктор позволяет создать экземпляр по двум указанным половинам значения (старшие и младшие 64 бита в виде long параметров). nameUUIDFromBytes строит из заданного массива байтов UUID версии 3. randomUUID генерирует случайный уникальный идентификатор версии 4, с применением SecureRandom.
👍17🔥3
Освойте микросервисную архитектуру за 5 месяцев на курсе «Microservice Architecture» от OTUS
В процессе обучения вы:
- рассмотрите множество нетривиальных проблем проектирования backend-приложений и их дальнейшего сопровождения;
- изучите не только паттерны проектирования новых сервисов, но и подходы к работе с legacy-сервисами;
- научитесь решать проблемы с согласованностью изменений или с оркестрацией сервисов;
- как разработчик научитесь базовым навыкам работы с Kubernetes.
💻 Программа идеально подойдёт архитекторам, разработчикам, системным аналитикам, администраторам и DevOps-инженерам.
В конце программы вы получите практическую помощь в трудоустройстве и карьерную консультацию от эксперта.
🌐 Оцените свой уровень знаний для обучения на курсе: https://otus.pw/FmOu/
В процессе обучения вы:
- рассмотрите множество нетривиальных проблем проектирования backend-приложений и их дальнейшего сопровождения;
- изучите не только паттерны проектирования новых сервисов, но и подходы к работе с legacy-сервисами;
- научитесь решать проблемы с согласованностью изменений или с оркестрацией сервисов;
- как разработчик научитесь базовым навыкам работы с Kubernetes.
💻 Программа идеально подойдёт архитекторам, разработчикам, системным аналитикам, администраторам и DevOps-инженерам.
В конце программы вы получите практическую помощь в трудоустройстве и карьерную консультацию от эксперта.
🌐 Оцените свой уровень знаний для обучения на курсе: https://otus.pw/FmOu/
👍4🔥3🥱1
Чем IllegalArgumentException лучше чем NullPointerException?
Речь здесь идет о выборе подхода к обработке ошибки, когда пользователь передал в non-nullable параметр значение null.
Технически, оба этих исключения unchecked, оба из стандартной библиотеки, и особой разницы нет.
Однако семантически эти исключения отличаются. NullPointerException говорит пользователю о попытке обратиться к членам класса через null-ссылку. Это лишь техническое описание, без информации для пользователя о логике программы. IllegalArgumentException, напротив, явно говорит о недопустимом значении аргумента – это понятная для пользователя информация.
Семантическая разница иногда проявляется и технически. Например, в обработчиках исключений некоторых фреймворков именно IllegalArgumentException превращается в HTTP-ответ с кодом 400 Bad Request, в то время как NPE остается общим кодом «неизвестной ошибки» 500 Internal Server Error.
Кроме того, чтобы выбросить NullPointerException не требуется явного кода обработки null. Остается неизвестным, ожидаемо ли в этом случае исключение, или разработчик попросту забыл добавить корректную обработку.
Явная обработка null и выброс IllegalArgumentException для пользователя кода будет служить документацией, а сообщение об ошибке в аргументе его конструктора внесет еще больше ясности.
Речь здесь идет о выборе подхода к обработке ошибки, когда пользователь передал в non-nullable параметр значение null.
Технически, оба этих исключения unchecked, оба из стандартной библиотеки, и особой разницы нет.
Однако семантически эти исключения отличаются. NullPointerException говорит пользователю о попытке обратиться к членам класса через null-ссылку. Это лишь техническое описание, без информации для пользователя о логике программы. IllegalArgumentException, напротив, явно говорит о недопустимом значении аргумента – это понятная для пользователя информация.
Семантическая разница иногда проявляется и технически. Например, в обработчиках исключений некоторых фреймворков именно IllegalArgumentException превращается в HTTP-ответ с кодом 400 Bad Request, в то время как NPE остается общим кодом «неизвестной ошибки» 500 Internal Server Error.
Кроме того, чтобы выбросить NullPointerException не требуется явного кода обработки null. Остается неизвестным, ожидаемо ли в этом случае исключение, или разработчик попросту забыл добавить корректную обработку.
Явная обработка null и выброс IllegalArgumentException для пользователя кода будет служить документацией, а сообщение об ошибке в аргументе его конструктора внесет еще больше ясности.
👍27❤2🔥1
Как Greenplum помогает аналитикам и архитекторам?
Эта БД используется для сложной аналитики по большим объёмам данных. Она быстро выполняет сложные аналитические запросы благодаря MPP-архитектуре и сочетает в себе возможность масштабируемости на десятки терабайт, строгую консистентность данных, ANSI SQL и джойны.
Изучите эту технологию на бесплатном открытом уроке «Greenplum в высоконагруженных системах» от OTUS.
На эфире разберем:
- Обзор аналитических возможностей Greenplum
- Настройку Greenplum для высоконагруженных систем
- Пример с использованием Greenplum в реальной системе
🔥Преподаватель Дмитрий Золотов – Flutter+Kotlin Developer в Yandex.
Занятие пройдёт 16 октября в 20:00 мск в рамках курса «Highload Architect».
Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/ayHh/
Эта БД используется для сложной аналитики по большим объёмам данных. Она быстро выполняет сложные аналитические запросы благодаря MPP-архитектуре и сочетает в себе возможность масштабируемости на десятки терабайт, строгую консистентность данных, ANSI SQL и джойны.
Изучите эту технологию на бесплатном открытом уроке «Greenplum в высоконагруженных системах» от OTUS.
На эфире разберем:
- Обзор аналитических возможностей Greenplum
- Настройку Greenplum для высоконагруженных систем
- Пример с использованием Greenplum в реальной системе
🔥Преподаватель Дмитрий Золотов – Flutter+Kotlin Developer в Yandex.
Занятие пройдёт 16 октября в 20:00 мск в рамках курса «Highload Architect».
Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/ayHh/
👍5🔥1
Какой результат выведет следующая программа?
Anonymous Quiz
20%
Equal
73%
Not equal
8%
Ошибка компиляции
🥱20👍15☃2🔥2🎉1
Как Greenplum помогает аналитикам и архитекторам?
Эта БД используется для сложной аналитики по большим объёмам данных. Она быстро выполняет сложные аналитические запросы благодаря MPP-архитектуре и сочетает в себе возможность масштабируемости на десятки терабайт, строгую консистентность данных, ANSI SQL и джойны.
Изучите эту технологию на бесплатном открытом уроке «Greenplum в высоконагруженных системах» от OTUS.
На эфире разберем:
- Обзор аналитических возможностей Greenplum
- Настройку Greenplum для высоконагруженных систем
- Пример с использованием Greenplum в реальной системе
🔥Преподаватель Дмитрий Золотов – Flutter+Kotlin Developer в Yandex.
Занятие пройдёт 16 октября в 20:00 мск в рамках курса «Highload Architect».
Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/wRh6G/
Эта БД используется для сложной аналитики по большим объёмам данных. Она быстро выполняет сложные аналитические запросы благодаря MPP-архитектуре и сочетает в себе возможность масштабируемости на десятки терабайт, строгую консистентность данных, ANSI SQL и джойны.
Изучите эту технологию на бесплатном открытом уроке «Greenplum в высоконагруженных системах» от OTUS.
На эфире разберем:
- Обзор аналитических возможностей Greenplum
- Настройку Greenplum для высоконагруженных систем
- Пример с использованием Greenplum в реальной системе
🔥Преподаватель Дмитрий Золотов – Flutter+Kotlin Developer в Yandex.
Занятие пройдёт 16 октября в 20:00 мск в рамках курса «Highload Architect».
Зарегистрируйтесь на событие прямо сейчас: https://otus.pw/wRh6G/
👍4🔥2☃1
Сгенерируйте случайное число в интервале
Когда мы сталкиваемся со случайными числами, то всегда должны помнить о вопросе их распределения. Не будем здесь углубляться в теорию мат. статистики, а рассмотрим только практические следствия.
Самые стандартные классы-генераторы случайных чисел создают равномерно распределенные значения. Любое число возникает с одинаковой вероятностью – это ожидаемое поведение для большинства задач. Например, метод Random.nextInt(1) будет генерировать примерно одинаковое количество значений 0 и 1.
Однако, программист легко может "испортить" равномерность значений последующими операциями. Возьмем вместо предыдущего примера Random.nextInt(2)%2. Такая конструкция тоже будет возвращать 0 или 1. Однако, третье возможное значение из генератора, 2, будет тоже превращено в 0. Значит, ответ 0 будет возникать в два раза чаще чем 1.
Это та причина, по которой лучше не пользоваться общепринятым «школьным» арифметическим ограничением с помощью оператора %. Вместо этого следует оставить заботу о распределении разработчикам библиотеки, и пользоваться в прикладном коде готовыми методами с границами.
Если задача подразумевает более плотную работу с распределениями, стоит воспользоваться специализированной библиотекой вроде Apache Commons Math.
Когда мы сталкиваемся со случайными числами, то всегда должны помнить о вопросе их распределения. Не будем здесь углубляться в теорию мат. статистики, а рассмотрим только практические следствия.
Самые стандартные классы-генераторы случайных чисел создают равномерно распределенные значения. Любое число возникает с одинаковой вероятностью – это ожидаемое поведение для большинства задач. Например, метод Random.nextInt(1) будет генерировать примерно одинаковое количество значений 0 и 1.
Однако, программист легко может "испортить" равномерность значений последующими операциями. Возьмем вместо предыдущего примера Random.nextInt(2)%2. Такая конструкция тоже будет возвращать 0 или 1. Однако, третье возможное значение из генератора, 2, будет тоже превращено в 0. Значит, ответ 0 будет возникать в два раза чаще чем 1.
Это та причина, по которой лучше не пользоваться общепринятым «школьным» арифметическим ограничением с помощью оператора %. Вместо этого следует оставить заботу о распределении разработчикам библиотеки, и пользоваться в прикладном коде готовыми методами с границами.
Если задача подразумевает более плотную работу с распределениями, стоит воспользоваться специализированной библиотекой вроде Apache Commons Math.
👍12🔥4❤2
На бесплатном вебинаре мы:
— попрактикуемся применять принципы чистой архитектуры с использованием языка программирования Clojure и фреймворка Duct.
— познакомимся с его модульной системой, реализуем DI контейнер, подключим адаптеры во все порты и вообще сделаем все, как дедушка Боб нам завещал))
Экспертизой поделится руководитель программы и практик Сергей Ткаченко (Clojure Software developer / Team Lead).
🔥После вебинара вы сможете продолжить обучение на курсе по спеццене, в том числе, в рассрочку.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1
Когда стоит выбрать char[] вместо String?
Первая, очевидная причина – оптимизация. Если вам заранее известен размер строки, и он фиксирован, может быть полезно выбрать массив. Если программа работает с неизменяемыми подстроками, удобно представить их в виде offset-ов общего массива (как это было сделано раньше в самом String).
Следует помнить, что оптимизировать нужно осознанно и своевременно. JVM тоже прикладывает усилия по оптимизации строк (вроде интернирования), которые могут оказаться эффективнее ваших.
Вторая, менее очевидная причина – безопасность. Строки в Java иммутабельны. Это значит, что когда вы сохраняете пароль в объекте типа String, физически уничтожить его из памяти может только сборщик мусора.
Существует способ алгоритмической атаки на систему, когда хакер своими действиями вызывает переполнение памяти, и конфиденциальная информация попадает в heap dump.
Если пароль хранится в массиве, программист может самостоятельно «занулить» значение после использования.
Первая, очевидная причина – оптимизация. Если вам заранее известен размер строки, и он фиксирован, может быть полезно выбрать массив. Если программа работает с неизменяемыми подстроками, удобно представить их в виде offset-ов общего массива (как это было сделано раньше в самом String).
Следует помнить, что оптимизировать нужно осознанно и своевременно. JVM тоже прикладывает усилия по оптимизации строк (вроде интернирования), которые могут оказаться эффективнее ваших.
Вторая, менее очевидная причина – безопасность. Строки в Java иммутабельны. Это значит, что когда вы сохраняете пароль в объекте типа String, физически уничтожить его из памяти может только сборщик мусора.
Существует способ алгоритмической атаки на систему, когда хакер своими действиями вызывает переполнение памяти, и конфиденциальная информация попадает в heap dump.
Если пароль хранится в массиве, программист может самостоятельно «занулить» значение после использования.
👍21❤1
Какой результат выведет следующая программа?
Anonymous Quiz
41%
A is equal to Infinity
22%
A is equal to NaN
24%
Ошибку при выполнении
13%
Ошибку компиляции
👍15🔥2🎉2😁1
Под каким типом хранить период времени?
В стандартной библиотеке современных версий Java для этих целей есть два класса:
Period – календарный период. Количество дней, месяцев и лет. Одним днем здесь считается день в терминах ZonedDateTime.
Duration – длительность времени. Количество наносекунд, секунд, минут, часов, и тоже дней. Здесь один день – ровно 24 часа.
Оба класса реализуют общий интерфейс TemporalAmount – период времени вообще. Оба иммутабельны, и как следствие, потокобезопасны. Любая модифицирующая операция вроде plusX() возвращает новый экземпляр с измененным значением.
Экземпляры обоих классов могут быть созданы из значений отдельных компонентов, из двух моментов времени методом between, или из строки. Строковое представление Duration: "P2DT3H4M", Period: "P1Y2M3D".
До Java 8 основным способом хранения периода были числовые примитивы. В этом подходе есть много недостатков, среди которых в первую очередь неограниченность значений и ненаглядность. Чтобы в Java 8+ получить период числом, используется метод between() нужного элемента енама ChronoUnit.
В стандартной библиотеке современных версий Java для этих целей есть два класса:
Period – календарный период. Количество дней, месяцев и лет. Одним днем здесь считается день в терминах ZonedDateTime.
Duration – длительность времени. Количество наносекунд, секунд, минут, часов, и тоже дней. Здесь один день – ровно 24 часа.
Оба класса реализуют общий интерфейс TemporalAmount – период времени вообще. Оба иммутабельны, и как следствие, потокобезопасны. Любая модифицирующая операция вроде plusX() возвращает новый экземпляр с измененным значением.
Экземпляры обоих классов могут быть созданы из значений отдельных компонентов, из двух моментов времени методом between, или из строки. Строковое представление Duration: "P2DT3H4M", Period: "P1Y2M3D".
До Java 8 основным способом хранения периода были числовые примитивы. В этом подходе есть много недостатков, среди которых в первую очередь неограниченность значений и ненаглядность. Чтобы в Java 8+ получить период числом, используется метод between() нужного элемента енама ChronoUnit.
👍11🔥3