Библиотека джависта

❓ Helidon vs Spring Boot: стоит ли переходить на лёгкий Jakarta-стек? Наш подписчик спрашивает:

Мы разрабатываем корпоративный сервис на Spring Boot 2.7, планируем переход на 3.x, но всё чаще в обсуждениях мелькает Helidon Nima и вообще подходы «lightweight без магии». Сомневаюсь: Spring привычный, предсказуемый и богатая экосистема. Но Helidon обещает минимальный overhead, предсказуемую модель и высокую производительность. Что выбрать?

🔹 Что думаете? — Есть ли те, кто работает на Helidon или Micronaut? — Оправдывает ли себя «мини-фреймворк» в корпоративных системах или выигрыша нет? — Какие подводные камни перехода? P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут. 🐸 Библиотека джависта #DevLife

🔍 MongoDB + Spring Boot Вместо того чтобы копировать чужие сниппеты с StackOverflow, вы настраиваете полноценный слой персистентности через промпт. Соединения через MongoDB Java Driver, Spring Data MongoDB для репозиториев, audit-логирование, транзакции для replica set, валидацию схемы, health checks, и observability через Micrometer. 📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + MongoDB integration with enterprise-grade configuration: — Configure MongoDB connection using MongoClientSettings: connection pool size, max idle time, socket timeout, server selection timeout, heartbeat frequency, and SSL/TLS. — Set up Spring Data MongoDB repositories: custom converters, projection interfaces, pagination, aggregation pipelines, and @Document annotations with proper indexes. — Implement schema validation using JSON Schema or validator expressions: required fields, enums, type constraints, and validation actions. — Configure replica set / sharded cluster connectivity: read preference, write concern, journal mode, retryWrites, maxStalenessSeconds, tag sets for multi-region deployments. — Add connection pooling monitoring with Micrometer: pool sizes, checkout time, wait queues, timeouts, and heartbeat metrics. — Implement MongoDB health checks with Spring Boot Actuator: ping validation, replica set status check, custom health indicators for stale secondaries. — Configure transaction management for replica set: multi-document transactions, timeout settings, retryable writes, and error classification for transient transaction errors. — Set up resilience patterns with Resilience4j: retries with exponential backoff, timeouts, circuit breaker for degraded nodes, fallback strategies for reads. — Add credentials management: environment variables, Spring Cloud Config, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Kubernetes Secrets. — Configure SSL/TLS: CA certificates, mutual TLS support, certificate revocation checks, hostname verification. — Implement audit logging: operation time, slow operations, connection churn alerts, replicated writes latency. — Add MongoDB-specific performance optimizations: index hints, collation settings, fetch size for cursors, batch inserts/updates, compression algorithms (Snappy/Zstd). — Provide Docker Compose with MongoDB 7.x replica set initialization + Mongo Express UI + Spring Boot container with proper networking. — Include integration tests using Testcontainers: replica set mode, transaction testing, TTL index validation. — Add sample @Document entities with indexes: TTL, unique, sparse, compound indexes. — Configure application.yml profiles: dev (single-node MongoDB), staging (replica set), prod (replica set with sharded cluster). — Include aggregation examples: $lookup, $facet, $project, $graphLookup, and pipeline-based projections. — Add encryption-at-rest & field-level encryption (CSFLE) configuration. Deliverables: — application.yml with environment-specific profiles — build.gradle/pom.xml with MongoDB and Spring Data dependencies — MongoConfig.java with custom MongoClientSettings — JSON Schema validation file for collections — Example @Document, repository, and service layer — Integration tests with Testcontainers (replica set) — docker-compose.yml with MongoDB replica set + Mongo Express — README with connection troubleshooting and performance tuning

💡 Расширения: — настроить Change Streams для real-time событий; — включить Queryable Encryption; — реализовать sharding: range/hash sharding, balancer tuning; 🐸 Библиотека джависта #Enterprise

🐸 Библиотека джависта #DevLife

Знаете, в чём самая частая ловушка автоматизации? Слить ресурсы в “идеальный” фреймворк, который годами будет поддерживать один энтузиаст, а ценности почти не даст. Второй сценарий — пытаться всё автоматизировать вручную, игнорируя современные инструменты на базе ИИ, и внезапно оказаться в хвосте “конвейера тестов”. Хотите выбраться из этого круга? 👨‍💻13 ноября в 20:00 собираемся на Практикум! Спикер: Павел Балахонов, 15+ лет автоматизации. Узнаем: — Что реально даёт платформа управления автотестами с ИИ, а где скрыты грабли. — Когда “универсальный фреймворк” превращается в долгострой и почему ИИ — не просто модный хайп, а must-have в современных проектах. Обсудим: — Как не слить ресурсы в “универсальный” фреймворк без профита — Почему платформа автотестирования = гибкость, а не компромисс — Как реально внедрять ИИ: практика и подводные камни — Почему распределение автотестов по потокам — это новый “золотой стандарт” — И бонус — где платформы с ИИ реально экономят время команды 🎁Бонусы для всех участников: 7% скидка на любой курс OTUS Настольный гайд: “Использование базовых команд Docker CLI” Подборка musy-have уроков для middle+ QA Дата: 13 ноября, 20:00 Органиченное количество мест - успейте: https://tglink.io/9d45888b7d1b Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFHUDAmv

⌛ Сохраняйте шпаргалку по Thread 🐸 Библиотека джависта #Enterprise

🔍 Просто о сложном: Record Class Record-классы появились в Java 14 (вначале как preview, позже стабилизированы) и стали настоящим спасением от шаблонного кода. Это лаконичный способ описать неизменяемые data-классы — без десятков строк с конструкторами, equals(), hashCode() и toString(). 🔹 Зачем они нужны Раньше, чтобы описать простой объект вроде User, нужно было писать шаблонный код:

class User { private final String name; private final int age; public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } // геттеры, equals, hashCode, toString... }

С record это выглядит так:

    
        record User(String name, int age) {}{}
    

И всё — у вас уже есть: — конструктор, геттеры, equals(), hashCode(), toString(); — неизменяемость полей; — компактность и читаемость. 🔹 Ключевые моменты ▪️ record — это специальный вид класса, унаследованный от java.lang.Record. ▪️ Все поля — final, сеттеров нет. ▪️ Можно добавить собственные методы и статические фабрики. ▪️ Можно переопределить канонический конструктор для валидации. ▪️ Можно объявлять вложенные рекорды и использовать их в switch или pattern matching. 🔹 Под капотом Record — это не просто “синтаксический сахар”. JVM видит его как финальный класс с приватными финальными полями и стандартными методами, но запрещает наследование (final) и предполагает неизменность. Так JVM и JIT могут делать агрессивные оптимизации — объекты рекордов живут меньше, быстрее создаются и не требуют избыточных проверок на изменение состояния. 🔹 Подводные камни — Record ≠ DTO везде Если вы сериализуете/десериализуете через фреймворки (Jackson, JPA), убедитесь, что они поддерживают record (современные версии — да). — Проблемы с неймингом Для рекордов автоматически создаются методы-геттеры без префикса get. Например, для record User(String name) будет метод name(), а не getName(). Это ломает привычные JavaBean-паттерны и может вызвать проблемы с библиотеками, которые ожидают именно getName(). — Не подходит, если нужен мутабельный объект. Для билдера или ORM-энтити используйте обычный класс. — Не добавляйте бизнес-логику внутрь record. Это data-контейнер, а не доменная сущность. ✔️ Когда можно использовать — DTO между слоями; — Результаты запросов к БД (projection); — Ответы REST API; — Ключи в Map и Set; — В тестах и утилитах для временных структур. ❌ Не подходит: — На практике редко используется из-за проблем с неймингом. — Для ORM-сущностей, билдера, и изменяемых структур. 🐸 Библиотека джависта #CoreJava

❓ Какие бывают гарантии доставки сообщений в Kafka? В Kafka существует три уровня гарантий доставки сообщений: 1️⃣ At most once (максимум один раз) Сообщение может быть потеряно, но никогда не будет обработано дважды. Producer отправляет сообщение и не ждет подтверждения (acks=0). Самый быстрый, но ненадежный вариант. 2️⃣ At least once (минимум один раз) Сообщение гарантированно доставлено, но может быть обработано несколько раз. Producer ждет подтверждения от лидера (acks=1) или всех реплик (acks=all). При повторной отправке возможны дубликаты. Используется чаще всего. 3️⃣ Exactly once (ровно один раз) Сообщение доставляется и обрабатывается строго один раз. Достигается через idempotent producer (enable.idempotence=true) и транзакции. Самый надежный, но с небольшим оверхедом по производительности. Выбор зависит от задачи: для логов подойдет at most once, для финансовых операций — exactly once, для большинства случаев — at least once с идемпотентной обработкой. 🐸 Библиотека собеса по Java #core

🐸 Библиотека джависта #DevLife

🤫 SOLID-принципы простыми словами Чистый, масштабируемый и поддерживаемый код — не просто идеал, а необходимость. SOLID помогает писать архитектуру, которая выдерживает рост и изменения без боли 👇 1️⃣ SRP — Single Responsibility Principle 🧩 Каждый класс отвечает за что-то одно. 📍 Пример: Employee хранит данные сотрудника, но не считает зарплату — этим занимается PayrollService. 2️⃣ OCP — Open/Closed Principle 🧱 Класс открыт для расширения, но закрыт для изменения. 📍 Пример: интерфейс Shape с методом calculateArea(). Новые фигуры (Circle, Rectangle) добавляются без правки существующего кода. 3️⃣ LSP — Liskov Substitution Principle 🦆 Подкласс должен полностью заменять родителя, не ломая логику. 📍 Пример: если Bird умеет fly(), то Sparrow должен уметь летать. Но Penguin не должен наследовать fly() — нарушает LSP. 4️⃣ ISP — Interface Segregation Principle 🔌 Не заставляй клиентов реализовывать лишние методы. 📍 Пример: вместо интерфейса Worker с work() и eat(), разделите его на Workable и Eatable. Робот реализует только Workable, человек — оба. 5️⃣ DIP — Dependency Inversion Principle ⚙️ Зависим от абстракций, а не от реализаций. 📍 Пример: Switch работает с интерфейсом Switchable. Ему всё равно, включает ли он лампу (LightBulb) или вентилятор (Fan). 💡 Освоив SOLID, вы начнёте проектировать системы, которые не боятся изменений и масштабируются без боли. 🐸 Библиотека джависта #CoreJava

🛒 Black Friday от Proglib.academy! Только до 30 ноября — скидка 40% на ВСЕ курсы. Пора добавить в корзину не носки, а новые скиллы: Python, математика для Data Science, AI, алгоритмы и структуры данных, ML. 🎓 Выбирай курс, который реально двинет тебя в карьере, и учись со скидкой. 👉 Учиться со скидкой