Java Guru 🤓

Можно ли хранить null в стандартных коллекциях?

Все интерфейсы Collections Framework позволяют своим реализациям самостоятельно решать, поддерживать ли null-значения. Если реализация не может принять null, она выбрасывает NullPointerException или ClassCastException.

Большинство списков (LinkedList, ArrayList) принимают null без проблем. Большинство очередей (Queue и Deque) не хранят null – возвращая из читающего метода null они сообщают пользователю о пустоте коллекции.

Unmodifiable Maps не допускают null-ов совсем. Обычные изменяемые мапы обычно не испытывают трудности со значениями null. А вот с ключами дело обстоит интереснее.

HashMap не может посчитать hash-сумму от null. Но вместо этого для таких ключей просто используется бакет номер 0.

Иногда этот вопрос дается как задача с подвохом про TreeMap. Nullability её ключей зависит от готовности к этому компаратора. Натуральный порядок (который работает для Comparable ключей) не поддерживает null. Раньше в реализации был баг, который позволял положить значение по ключу null в корень дерева без выброса исключения.

Для значений Set-ов действуют те же правила, что для ключей лежащих в основе их Map-ов.

Java Guru🤓 #java

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

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

🌐 В программе курса:

▪️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.

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

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/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 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzquyZtac

Что будет результатом кода?

Устроиться бэкендером в Яндекс за несколько дней

12–17 апреля устраиваем Week Offer Backend. Ищем крутых бэкендеров с опытом работы от 3 лет на C++, Python, Java/Kotlin или Go, готовых работать в офисном или гибридном режиме в России.

До 9 апреля решите задачи в Контесте, 12–13 апреля пройдите два собеседования, а 13–17 апреля познакомьтесь с командами и получите офер.

В мероприятии участвует 6 команд: Яндекс Пэй, Яндекс ID, Яндекс Плюс, Яндекс Сплит, Яндекс Сейвы, Яндекс 360. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.

Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Что происходит внутри TreeMap.put()?

Недавно мы в деталях рассматривали, какие процессы происходят при добавлении элемента в HashMap. Теперь поговорим о TreeMap. Здесь не так много тонкостей, как в хэш-таблице.

TreeMap требует либо задать порядок ключей вручную (передать в конструктор Comparator), либо чтобы они имели собственный естественный порядок (были Comparable).

Подобно нодам в хэш-таблице, внутренняя структура дерева строится из объектов внутреннего класса узла – Entry. В каждом узле хранится информация о данных (пара key-value), и о положении в структуре (ссылки на родительский узел, левую и правую ветви).

Сама структура представляет из себя красно-чёрное дерево относительно ключей. Не будем здесь углубляться в детали его реализации. О нем важно знать два факта:

1. Это бинарное дерево поиска. Значит, каждый новый элемент начинает искать свое место в дереве, сравниваясь с узлами начиная с корневого. Меньшие элементы движутся влево, большие – вправо. Для этого и требуется наличие метода compare. Дойдя до конца, пара ключ-значение «повисает» новым узлом.

2. Это самобалансирующееся дерево. Если какая-то ветка начинает становиться слишком длинной (а её эффективность вырождаться в эффективность связного списка), происходит балансировка. В результате этой операции правило из пунтка 1 остается в силе, но нагрузка на ветки перераспределяется. Самое длинное поддерево становится выше самого короткого максимум на один элемент.

Java Guru🤓 #java

🦾 Тест по Java 🦾

📌Пройдите тест из 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе «Java Developer. Professional» от OTUS.
Сможете сдать - пройдете на курс по спеццене!

👩‍💻 В программе курса — все актуальные инструменты, необходимые Middle+ разработчику на Java. Возможна рассрочка.

⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут

👉ПРОЙТИ ТЕСТ

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🔍Тестовое собеседование на Middle Java-разработчика завтра

26 марта(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.

Как это будет:
📂 Илья Аров, старший разработчик в Т1, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Илья будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Илье

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvZy1ua

Что происходит внутри HashMap.put()?

Мы уже рассматривали хэш-таблицы в целом, теперь рассмотрим в деталях, как новые ключ и значение складываются в HashMap.

1. Вычисляется хэш ключа. Если ключ null, хэш считается равным 0. Чтобы достичь лучшего распределения, результат вызова hashCode() «перемешивается»: его старшие биты XOR-ятся на младшие.

2. Значения внутри хэш-таблицы хранятся в специальных структурах данных – нодах, в массиве. Из хэша высчитывается номер бакета – индекс для значения в этом массиве. Полученный хэш обрезается по текущей длине массива. Длина – всегда степень двойки, так что для скорости используется битовая операция &.

3. В бакете ищется нода. В ячейке массива лежит не просто одна нода, а связка всех нод, которые туда попали. Исполнение проходит по этой связке (цепочке или дереву), и ищет ноду с таким же ключом. Ключ сравнивается с имеющимися сначала на ==, затем на equals.

4. Если нода найдена – её значение просто заменяется новым. Работа метода на этом завершается.

5. Если ноды с таким же ключом в бакете пока нет – добавляемая пара ключ-значение запаковывается в новый объект типа Node, и прикрепляется к структуре существующих нод бакета. Ноды составляют структуру за счет того, что в ноде хранится ссылка на следующий элемент (для дерева – следующие элементы). Кроме самой пары и ссылок, чтобы потом не считать заново, записывается и хэш ключа.
6. В случае, когда структурой была цепочка а не дерево, и длина цепочки превысила 7 элементов – происходит процедура treeification – превращение списка в самобалансирующееся дерево. В случае коллизии это ускоряет доступ к элементам на чтение с O(n) до O(log(n)). У comparable-ключей для балансировки используется их естественный порядок. Другие ключи балансируются по порядку имен их классов и значениям identityHashCode-ов. Для маленьких хэш-таблиц (< 64 бакетов) «одеревенение» заменяется увеличением (см. п.8).

7. Если новая нода попала в пустую ячейку, заняла новый бакет – увеличивается счетчик структурных модификаций. Изменение этого счетчика сообщит всем итераторам контейнера, что при следующем обращении они должны выбросить ConcurrentModificationException.

8. Когда количество занятых бакетов массива превысило пороговое (capacity * load factor), внутренний массив увеличивается вдвое, а для всего содержимого выполняется рехэш – все имеющиеся ноды перераспределяются по бакетам по тем же правилам, но уже с учетом нового размера.

❤️ Backend Talks от Яндекс 360
17 апреля, Москва, 19:00

Поговорим про три основы, без которых невозможно создавать высоконагруженные сервисы для миллионной аудитории: инфраструктура, архитектура и команда.

В программе:

📌На пути к 9999: принципы и практики построения высоконагруженных сервисов — Игорь Обручев, руководитель группы SRE

📌Эволюция проектирования общих решений в Яндекс 360 — Евгений Ширанков, руководитель команды платформенных сервисов

📌Ценности и культура команды. Почему они важны и как их сохранить в период роста — Роман Акинфеев, руководитель бэкенд-разработки Яндекс 360

Команда Яндекс 360 работает с нагрузками >1 000 000+ RPS и создает продукты которыми пользуются 95+ млн человек каждый месяц — Диск, Почта, Телемост, Мессенджер и другие.

🍻Приходите на митап обсуждать инженерные практики, качественно нетворкаться с разработчиками и классно провести время!

Регистрируйтесь

Что выбрать, Stack или Queue?

Queue – один из основных интерфейсов Java Collections Framework. В общем случае (но не обязательно) представляет FIFO-коллекцию – элементы можно добавлять в хвост, брать или удалять из головы. Его наследник, интерфейс Deque (double ended queue, двусторонняя очередь), позволяет манипулировать элементами на обеих сторонах.

Stack – LIFO коллекция. То есть добавлять и удалять элементы можно только с одного конца. Кроме того, стек наследуется от Vector, и тоже является пересинхронизированным и устаревшим. Его документация явно рекомендует предпочесть использовать Deque.

Java Guru🤓 #java