Java Books

🚀 Spring Boot: не делай эту ошибку с filters / interceptors Многие используют фильтры и интерцепторы неправильно 👇 👉 Они должны быть только для cross-cutting задач (то, что применяется ко ВСЕМ запросам) Примеры нормального использования: 🟢 Filters: - CORS - Encoding 🟢 Interceptors: - аутентификация / авторизация - метрики / логирование - locale - общие headers ❌ Главная ошибка: кладут туда бизнес-логику Например: - запрос в БД - проверка подписки - сложная логика Почему это плохо: - выполняется на КАЖДЫЙ запрос - создаёт лишнюю нагрузку - ломает архитектуру - усложняет тестирование 📉 Итог: interceptor превращается в «мусорный слой» 💡 Как правильно: - бизнес-логика → в сервисах - контроллеры → orchestration ⚡️ Полезные ресурсы по Java 🚀 Max

🚀 Java 26 стала умнее — особенно в pattern matching Теперь работа с pattern matching выражениями стала заметно стабильнее и предсказуемее Что улучшили: 🟢 Более надёжный type inference компилятор лучше понимает типы в сложных условиях 🟢 Меньше edge-case ошибок меньше неожиданных падений и предупреждений 🟢 Консистентное поведение одинаковая логика в if и switch Что это даёт на практике: раньше при усложнении условий компилятор мог “теряться” теперь: - анализ потока стал умнее - переменные из pattern matching корректно распознаются - код становится чище и безопаснее Java становится всё ближе к современным языкам с удобным и предсказуемым контролем типов #Java #JavaDev ⚡️ Полезные ресурсы по Java 🚀 Max @javatg

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max Ml: https://max.ru/vistehno Max python: https://max.ru/pythonl Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Max Java: https://max.ru/javatg Max Sql: https://max.ru/sqlhub Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml C++ : https://max.ru/cpluspluc C#: https://max.ru/csharp_ci 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

PipedOutputStream PipedOutputStream используется для организации потоковой передачи данных между потоками. Он работает совместно с PipedInputStream. Один поток записывает данные в PipedOutputStream, а другой считывает их из соответствующего PipedInputStream. Это позволяет организовать обмен данными между потоками по принципу "производитель-потребитель". Для связи PipedOutputStream и PipedInputStream нужно использовать метод connect(). Метод write() используется для записи данных, как и в обычных потоках вывода. PipedOutputStream полезен, когда нужен простой способ организовать обмен данными между потоками в одной программе. Он часто используется для подключения вывода одного потока к вводу другого. #это_база

☕ Java совет: сравнение времени без ловушек точности Иногда при сравнении времени в Java проверки равенства могут неожиданно падать, потому что значения отличаются на миллисекунды или наносекунды. Например:

Instant a = Instant.parse("2025-10-01T10:42:11Z");
Instant b = Instant.parse("2025-10-01T10:42:44Z");

Если сравнивать напрямую, они разные. Но если вам важна точность до минуты, это можно легко исправить. Используйте Instant.truncatedTo():

boolean sameMinute =
    a.truncatedTo(ChronoUnit.MINUTES)
     .equals(b.truncatedTo(ChronoUnit.MINUTES));

System.out.println(sameMinute); // true

Метод truncatedTo() обрезает время до нужной точности: • ChronoUnit.MINUTES • ChronoUnit.HOURS • ChronoUnit.DAYS Это помогает избежать проблем, когда значения отличаются только в миллисекундах или наносекундах. Полезно для: • логов • временных окон • аналитики • дедупликации событий Маленький приём — но часто спасает от неочевидных багов в time-логике. #Java #JavaDev #Backend #Programming 🚀 Max

☕ Java Tip: рекурсивный обход файловой системы В Java есть удобный способ рекурсивно обойти все файлы в директории - метод Files.walk(). Он возвращает Stream<Path>, что позволяет легко фильтровать и обрабатывать файлы через Stream API. Пример - найти все .java файлы в папке src:

import java.io.IOException;
import java.nio.file.*;
import java.util.stream.Stream;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Path startPath = Paths.get("src");

        try (Stream<Path> paths = Files.walk(startPath)) {
            paths
                .filter(Files::isRegularFile)
                .filter(path -> path.toString().endsWith(".java"))
                .forEach(System.out::println);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Что происходит: • Files.walk(startPath) - рекурсивно проходит по всем папкам • filter(Files::isRegularFile) - оставляет только файлы • endsWith(".java") - фильтр по расширению • forEach - обработка найденных файлов Это намного чище, чем писать собственную рекурсивную функцию обхода директорий. #Java #JavaDev #Programming ⚡️ Полезные ресурсы по Java 🚀 Max @javatg

⚠️ Spring Boot: не включайте publish-request-params в production В Spring Boot есть настройка: spring.mvc.publish-request-params=true Она включает логирование параметров HTTP-запросов. Это удобно в dev-среде, потому что можно видеть: • request headers • query parameters • form data Обычно это используют вместе с фильтром:

@Bean
public CommonsRequestLoggingFilter logFilter() {
    CommonsRequestLoggingFilter filter = new CommonsRequestLoggingFilter();
    filter.setIncludeQueryString(true);
    filter.setIncludeHeaders(true);
    filter.setIncludePayload(true);
    filter.setMaxPayloadLength(1000);
    filter.setAfterMessagePrefix("COMPLETE REQUEST: ");
    return filter;
}

Но есть важная проблема. В production такие логи могут случайно сохранить чувствительные данные пользователей. Например:

POST /login
{
  "username": "john",
  "password": "mypassword"
}

Если включено логирование payload, такие данные могут попасть в: • application logs • log-агрегаторы • мониторинг системы А это уже серьёзная уязвимость безопасности. Поэтому правило простое: - включайте publish-request-params только в dev - никогда не логируйте request body в production - маскируйте чувствительные поля (`password`, token, `authorization`) Маленькая настройка - но может привести к утечке данных. #SpringBoot #Java #Backend #Security

Weekend Offer Multitrack: быстрый найм для опытных специалистов Приглашаем бэкенд-разработчиков с опытом от 5 лет на C++, Python, Go или Java/Kotlin получить офер за 2 дня и поработать в трёх командах Яндекса на выбор. Приходите, если вам важно видеть результат своей работы в живых системах и метриках, а не только в merged PR. Как всё проходит: 🟢 До 6 марта — регистрация на сайте. 🟢 14 марта — технические секции. 🟢 15 марта — финальная секция и офер. После получения офера у вас будет возможность выбрать три команды и в течение нескольких недель поочерёдно поработать в каждой. Такой формат позволит не только познакомиться с коллегами и технологическим стеком, но и оценить задачи и рабочие процессы в каждой команде. Подробности и форма регистрации — по ссылке.

🖥 Resilience4j - библиотека для Java, которая помогает сделать микросервисы устойчивыми к сбоям и перегрузкам. В распределённых системах ошибки — это норма: * внешние сервисы падают * запросы зависают * API начинают тормозить * нагрузка резко растёт Если не контролировать такие ситуации, один нестабильный сервис может «уронить» всю систему. Resilience4j решает эту проблему с помощью набора паттернов отказоустойчивости. Основные компоненты: Circuit Breaker Отслеживает частоту ошибок и временно блокирует обращения к нестабильному сервису, чтобы дать ему восстановиться. Rate Limiter Ограничивает количество запросов и защищает систему от перегрузки. Retry Автоматически повторяет запросы при временных сбоях, с настройкой числа попыток и интервалов. Bulkhead Ограничивает количество параллельных вызовов или потоков, чтобы сбой в одной части не заблокировал ресурсы всей системы. TimeLimiter Устанавливает таймауты выполнения, чтобы не ждать слишком долго ответы от внешних сервисов. Почему это важно: В микросервисной архитектуре надёжность — это не отсутствие ошибок, а способность системы правильно на них реагировать. Resilience4j — лёгкая, модульная библиотека с лицензией Apache-2.0, которая помогает строить стабильные и предсказуемые распределённые системы. https://github.com/resilience4j/resilience4j

🖥 Маленький, но мощный трюк для продакшена в Spring Boot. Если вы используете Hibernate, добавьте: spring.jpa.hibernate.ddl-auto=validate Что это даёт: - Приложение проверяет, совпадает ли схема БД с entity - Если есть расхождения — сервис не запустится - Никаких случайных изменений структуры в продакшене Идеальный сценарий - использовать вместе с Flyway или Liquibase: spring.jpa.hibernate.ddl-auto=validate spring.flyway.enabled=true Что в итоге: - Все изменения БД — только через migration-скрипты - Fail fast, если схема и код не совпадают - Меньше сюрпризов после деплоя Это один из тех параметров, которые могут спасти продакшен от тихих и очень дорогих ошибок. #SpringBoot #JavaDev

🚀 Spring Boot: не отдавайте JPA Entity напрямую в API - используйте DTO на границах Если возвращать Entity из контроллера, вы жёстко связываете API с внутренней моделью базы. Любое изменение в persistence-слое может сломать внешний контракт. DTO решает сразу несколько проблем: • API становится независимым от слоя данных • Избегаете ошибок LazyInitializationException • Не утечёт лишняя информация (например, password, internalNote) • Улучшается безопасность и контроль над тем, что видит клиент Идея простая: Entity - для базы DTO - для API Конвертируйте Entity → DTO в сервисе или через mapper (MapStruct / manual mapping). Чистые границы = стабильный API и меньше багов. #SpringBoot #Java #Backend #SoftwareEngineer

⚡ Spring Boot: как отключить лишнюю авто-конфигурацию Иногда Spring Boot запускает больше, чем вам нужно. Если у вас: - кастомная конфигурация - конфликт с дефолтными настройками - ошибки при старте DataSource или JPA — проблема может быть в auto-configuration. Решение — отключить ненужные модули через @SpringBootApplication. Пример:

@SpringBootApplication(
    exclude = {
        DataSourceAutoConfiguration.class,
        HibernateJpaAutoConfiguration.class
    }
)
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}

Когда это полезно: • вы используете свою конфигурацию базы • приложение не работает с БД, но зависимости есть • тестовые или lightweight-сервисы • миграция старого проекта Spring Boot умный. Но иногда ему нужно сказать: “не делай это за меня”. #SpringBoot #Java #Backend

💡 Java-совет: давайте каждому потоку своё значение по умолчанию Если у вас многопоточное приложение и нужно хранить данные отдельно для каждого потока — используйте ThreadLocal.withInitial(...). Что это даёт: - У каждого потока своя независимая копия переменной - Не нужны синхронизация и блокировки - Значение создаётся лениво — только при первом обращении Пример:

ThreadLocal<Integer> counter =
    ThreadLocal.withInitial(() -> 0);

counter.get();  // 0
counter.set(70);
counter.get();  // 70

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые живут в проде. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают от мелких правок на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё сами по расписанию • обходят ограничения и баны • выглядят как сервис, а не хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • делать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

⚡️ grep по-настоящему - практическое руководство с примерами Если вы используете grep только для простого поиска по файлам — вы теряете половину его возможностей. Разбор *grep by example* — это набор реальных сценариев, которые показывают, как использовать инструмент для повседневных задач разработчика и DevOps. Что можно делать с grep - Поиск по нескольким файлам и каталогам - Фильтрация логов и больших текстов - Поиск по шаблонам и регулярным выражениям - Игнорирование регистра - Подсветка совпадений - Показ строк до и после совпадения Полезные примеры Поиск слова во всех файлах: antonz.org/grep-by-example/

🔴 Завтра тестовое собеседование с Java-разработчиком 11 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика. Как это будет: 📂 Сергей Чамкин, старший разработчик из Uzum, ex-WildBerries, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Cергей будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Сергею 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. О рекламодателе.

⚡️ Java совет: Отправка email в Spring Boot за 5 минут Если в вашем Spring Boot-приложении нужно отправлять email — не пишите SMTP-логику вручную. Используйте spring-boot-starter-mail. Он уже включает все зависимости и автоконфигурацию, поэтому вам нужно только указать настройки и вызвать отправку. Это самый быстрый способ добавить: - подтверждение регистрации - уведомления пользователям - отчёты и алерты - сервисные письма Главный плюс минимум кода и никакой ручной настройки JavaMail. Spring Boot сам создаёт JavaMailSender и управляет соединением.

<!-- Dependency -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId>
</dependency>
⚡️<!-- application.properties -->
spring.mail.host=smtp.gmail.com
spring.mail.port=587
spring.mail.username=your_email@gmail.com
spring.mail.password=your_app_password
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true

// Service
@Autowired
private JavaMailSender mailSender;

public void sendEmail(String to, String subject, String text) {
    SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();
    message.setTo(to);
    message.setSubject(subject);
    message.setText(text);
    message.setFrom("your_email@gmail.com");

    mailSender.send(message);
}

⚡️ Spring Boot умеет валидировать входные DTO буквально парой аннотаций - без ручных if и простыней кода. Вместо самописных проверок используем Bean Validation прямо в модели запроса. Пример DTO: - @Email — проверяет формат почты - @NotBlank — поле обязательно - @Size(min, max) — ограничения длины - @Pattern — проверка по regex Spring автоматически: - валидирует входящий JSON - при ошибке возвращает 400 Bad Request - формирует понятный список ошибок в ответе То есть API сразу становится “самозащищающимся” от кривых данных. Важно: логику валидации мы держим рядом с данными, а не размазываем по контроллерам. Если нужно — формат ответа с ошибками можно полностью переопределить через глобальный exception handler. Итог: меньше бойлерплейта, чище контроллеры и предсказуемое поведение API. @javatg

🖥 Java 25: апгрейд, который экономит до 30% RAM (без правок кода) В JDK 25 завезли одну из самых “жирных” оптимизаций за долгое время - Compact Object Headers (JEP 519). Что меняется: - размер заголовка объекта уменьшается примерно с ~12 байт до 8 байт - меньше памяти на каждый объект = меньше heap - меньше heap = меньше давления на GC - меньше GC = быстрее сервис + дешевле облако Где профит максимальный: Spring Boot, микросервисы, DTO, records, кэши - всё где очень много мелких объектов. Включается одной опцией: -XX:+UseCompactObjectHeaders По отзывам в реальных системах: 15–30% снижения heap - обычная история. Просто протестируй на своих сервисах - и забирай бесплатную экономию.

🚀 Spring совет: таймауты RestTemplate лучше настраивать централизованно Если в проекте много REST-запросов через RestTemplate, не разбрасывай таймауты по коду. ✅ Правильнее сделать конфигурацию через RestTemplateBuilder: - один общий RestTemplate с дефолтными timeout - плюс отдельные клиенты под “медленные” сервисы (через `@Qualifier`) Так у тебя: - единая точка настройки - меньше багов в проде из-за “вечных” запросов - проще дебажить и менять параметры 💡 Особенно полезно в микросервисах, где внешние сервисы могут подвисать. #SpringBoot #JavaDev