Java Books

Open in Telegram

Java Библиотека По всем вопросам- @notxxx1 @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -it 📚 № 5032728887

Network:Machinelearning Russia45 446 Technologies & Applications8 713...

📈 Analytical overview of Telegram channel Java Books

Channel Java Books (@java_library) is an active participant. Currently, the community unites 14 181 subscribers, ranking 8 713 in the Technologies & Applications category and 45 446 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 181 subscribers.

According to the latest data from 05 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -58 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 15.69%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.47% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 226 views. Within the first day, a publication typically gains 493 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 13.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as docker, собеседование, sql, boot, string.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Java Библиотека По всем вопросам- @notxxx1 @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -it 📚 № 503272888...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

14 181

Subscribers

-824 hours

-287 days

-5830 days

2 226

Post views

~ 49324 hours

~ 61248 hours

15.69%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

14 180

Repost from Java

🧠 Spring AI показал, как сделать RAG заметно умнее обычного vector search. Проблема классического RAG: похожий документ ещё не значит полезный. Новый пайплайн делает так: Question → Rewrite → MultiQuery → Vector Search → Jev Filter → Rerank → LLM Jev проверяет каждый найденный chunk: есть ли там реальный ответ, противоречие или prompt injection. В демо vector search нашёл 6 фрагментов, но до модели дошли только 2 действительно полезных. Меньше мусора в контексте → точнее ответы и меньше шансов на prompt injection. Код и разбор: https://spring.io/blog/2026/10/02/spring-ai-modular-rag-typesafe-jev/

14 180

🤺 Почему ты получаешь отказ после «норм собеса»? Дело не в знаниях — ты просто не знаешь, что реально проверяют на собеседованиях. Решение — знать, чего от тебя ждёт интервьюер, и уметь правильно донести свою мысль. Для этого ребята из ШОРТКАТ (менторской программы для разработчиков) собрали в один файл ОТВЕТЫ НА 50 СЛОЖНЫХ ВОПРОСОВ с Java-собеседований 🔥 Они проанализировали более 100 мок-интервью и собрали внутри реальные вопросы + ответы сильного кандидата. ⚠️ Забрать можно бесплатно в боте — @shortcut_sh_bot В том же боте ты сможешь зарегаться на эфир с бесплатным тестовым интервью на Java-разработчика! Эфир пройдёт 7 октября в 19:00 МСК. Его проведёт Виктор Анохин — Senior-разработчик из Wildberries, ex-Билайн. Ты сможешь вживую услышать, какие вопросы задают на собесах в топовых компаниях, и лично задать вопрос ментору из бигтеха 🔝 Всё это бесплатно, тебе нужно только нажать на ссылку и забрать все плюшки ↓ @shortcut_sh_bot Реклама. О рекламодателе.

14 180

💡 Предпочитайте делегирование наследованию Связь is-a выглядит удобно: создаём подкласс, наследуем поведение и пишем меньше кода. Но есть цена. ✅ Подкласс получает весь API родителя. ✅ Он зависит от деталей реализации суперкласса. ✅ Изменение родительского класса может неожиданно сломать потомка. И чем глубже иерархия, тем сложнее понять, откуда вообще взялось конкретное поведение. Часто безопаснее композиция:


class OrderService {
    private final PaymentService paymentService;
}

Вместо наследования:


class OrderService extends PaymentService {
}

Композиция связывает объекты. Наследование связывает их судьбы. Если объекту просто нужна чужая функциональность, чаще лучше её делегировать, а не наследовать.

14 180

Apache Kafka курс 2026: бесплатный курс по Kafka с нуля до профи на русском Kafka обучение без воды: каждый модуль состоит из понятной теории, схем, команд, которые можно запустить у себя, типичных ошибок и вопросов для самопроверки. Курс подходит, чтобы выучить Kafka с нуля, подготовиться к собеседованию на backend, data engineer или DevOps-позицию и спроектировать надёжную систему на Kafka в продакшене. https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR

14 180

🖥 Java в 2026 году: 25 лучших практических примеров кода от основ до многопоточности https://uproger.com/java-v-2026-godu-25-luchshih-prakticheskih-primerov-koda-ot-osnov-do-mnogopotochnosti/

14 180

☕ Java: в HashSet всего 10 элементов, а обход всё равно тормозит Редкий нюанс: время обхода HashSet зависит от количества элементов и размера внутренней таблицы.


var ids = new HashSet<Integer>(1_000_000);

for (int i = 0; i < 10; i++) {
    ids.add(i);
}

for (int id : ids) {
    process(id);
}

После добавления элементов внутри выделена огромная таблица. Итератор проходит по её ячейкам, включая пустые, хотя size() возвращает всего 10. Сложность обхода - O(size + capacity). Поэтому большая ёмкость «про запас» может замедлить регулярный перебор. Если коллекция уже сильно разрослась, а затем почти опустела, можно пересобрать её:


ids = new HashSet<>(ids);

Новый набор подберёт ёмкость под оставшиеся элементы. Пересборка требует времени и дополнительной памяти, поэтому имеет смысл перед многократными обходами, а не внутри каждого цикла. Документация - https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/java.base/java/util/HashSet.html

14 180

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921

14 180

☕️ Java получил практический MCP-сервер для медицинского AI-триажа На JavaOne показали систему, где жалоба пациента превращается в тикет, а AI определяет его срочность. Теперь Oracle подробно разобрала MCP-сервер, который принимает текст и возвращает оценку от 0 до 10. Сервер построен на Helidon и публикует один инструмент через @Mcp.Tool. Клиенту не нужно знать, какая модель работает внутри. Доступны два режима: * локальный MiniLM через DJL - 384-мерные эмбеддинги, без API и сети; * OpenAI text-embedding-3-small - 1536-мерные эмбеддинги. Финальную оценку в обоих случаях вычисляет локальная нейросеть DeepNetts. Важный нюанс: для каждого типа эмбеддингов нужна отдельно обученная модель оценки. Нельзя взять модель, обученную на векторах MiniLM, и передать ей векторы OpenAI, даже если привести их к одинаковому размеру. MCP-интерфейс при этом остаётся неизменным:


жалоба → эмбеддинг → DeepNetts → срочность 0–10

Локальный режим подходит для разработки и интеграционных тестов, внешний - для проверки качества на более мощной модели. https://inside.java/2026/07/25/design-java-mcp-tool/

14 180

Apache Kafka 4.x - продвинутый бесплатный практический курс 2026 года https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR/tree/main

14 180

Autobase Это инструмент, разработанный для автоматизации развёртывания и управления PostgreSQL-кластерами с использованием Ansible. Он поддерживает широкий набор функций, включая настройку репликации, автоматизацию резервного копирования с помощью инструментов, таких как pgBackRest и WAL-G, мониторинг состояния кластеров, а также настройку высокодоступной инфраструктуры (HA). Проект упрощает настройку PostgreSQL и снижает вероятность ошибок, обеспечивая удобные плейбуки для типичных задач. Его можно использовать как для новых установок, так и для работы с существующими конфигурациями. https://github.com/autobase-tech/autobase

14 180

Школа программирования Java Online Projects поздравляет с Днем Знаний!🧑‍🎓📚 Вышло наше финальное занятие курса по Микросервисной архитектуре — «Нагрузочное тестирование. Gatling». На нем мы на практике разбираем, как наше приложение ведет себя под реальной высокой нагрузкой. Вместе с ним мы запускаем последнюю акцию перед подорожанием: 🔥 Скидка 50% на курсы «Микросервисы, Kafka, Docker Spring Cloud, WebFlux» и «Деплой микросервисов в Kubernetis/Helm» ✨ Бонусы: выпускные проекты Rescue Service и TopJava2 ✨ Курс TopKotlin или DocJava в подарок Суперпредложение: скидка 55% скидка на всю линейку Микросервисов + все бонусы включены🔥 Программа на 100% покрывает продвинутый стек компетенций: ✨ Архитектура и веб-стек — начинаем с реактивных приложений: Project Reactor, Spring WebFlux, R2DBC. Дальше переходим на Spring Boot 4 — полный MVC-стек и виртуальные потоки (Virtual Threads). ✨ Инфраструктура Spring Cloud — отказоустойчивые системы на Spring Cloud Gateway и Config Server, паттерны Circuit Breaker, RateLimiter, Retry. ✨ Event-Driven & Data — асинхронное взаимодействие через Kafka, сериализация в Avro и хранение схем в Schema Registry, паттерн Outbox с Kafka Connect и Debezium поверх PostgreSQL, Hibernate/JPA и миграции Flyway. ✨ Безопасность — сквозная аутентификация и авторизация на Keycloak, OAuth 2.0, OpenID Connect и JWT, защита от CSRF, хранение сессий в Redis. ✨ Тестирование и качество — интеграционные тесты с Testcontainers, WireMock и Awaitility, проверка под высокой нагрузкой с Gatling. ✨ Observability — метрики, логи и распределенные трассировки через Micrometer, Prometheus, Loki, Tempo (или Zipkin) и визуализация всего этого в Grafana. ✨ DevOps и развертывание — пайплайны в GitHub Actions, Docker и Docker Compose, оркестрация в Kubernetes, управление релизами через Helm. 🚀 Больше 30 технологий в одной линейке! Успейте забрать курсы по суперцене до окончания акции! 💥

14 180

⚡️ «Контейнеры - это просто Linux-процессы» - полезное упрощение, но не совсем правда Обычно контейнер объясняют так: > контейнер = обычный Linux-процесс + namespaces + cgroups Для первого знакомства этого хватает. Но OCI Runtime Spec определяет контейнер шире: это изолированная среда для запуска процессов, а не сам процесс. И Linux-механизмы, только один из вариантов реализации. OCI охватывает не только Linux, но и: - Windows - FreeBSD - Solaris - z/OS - VM-based containers То есть контейнер не обязан быть «процессом в Linux». Важнее то, что среда соответствует контейнерной модели: изоляция, файловая система, ресурсы, lifecycle и правила запуска. Хороший разбор того, что контейнер представляет собой на самом деле: https://labs.iximiuz.com/tutorials/oci-containers-explained

14 180

🔥 Java: subList() может неожиданно удерживать огромный список в памяти Кажется, что:


List<Item> small = hugeList.subList(0, 10);
hugeList = null;

оставит только 10 элементов. Но subList() обычно создаёт представление исходного списка, а не независимую копию. Пока жив small, исходный ArrayList и его внутренний массив тоже могут оставаться в памяти. Если нужна отдельная маленькая коллекция: ` List<Item> small = new ArrayList<>(hugeList.subList(0, 10)); Особенно неприятный баг в кэшах и долгоживущих объектах: сохраняешь 10 элементов — а в памяти остаются сотни тысяч.

14 180

Приглашаем на курс для прокачки навыков архитектора и проектировщика, которые важны для профессионального роста программиста. 🌐 С курсом «Системный дизайн высоконагруженных проектов» вы: ▪️изучите ключевые фундаментальные паттерны и получите навыки проектирования проектов с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование апп/кешей/субд, высокая доступность и кластерные решения, шардинг, CAP/PACELS, консистентность, саги, транзакционные очереди и многое другое) ▪️поупражняетесь в проектировании и получите обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, такси/доставка, обьявления, соцсети, дейтинг, игры, википедия, мессенжер, CDN, хранилище файлов, онлайн-кинотеатр, счетчики, удаленный мониторинг, интеграционные вебхуки, рассылки и тд. ▪️ научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе ▪️ попрактикуемся в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью. Всё в формате живых онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов). 🤩 Кто мы: R&D-центр Devhands.ru, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo, с 20-летним опытом высоконагруженных проектов и управления глобальными технологическими организациями. 🗓 Старт 7 сентября, изучаем программу, записываемся здесь Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqvimBRf

14 180

Java-ловушка: почему `parallelStream()` может замедлить приложение Многие думают: «Есть stream(), добавлю parallelStream() — станет быстрее». Но не всегда. parallelStream() использует общий ForkJoinPool Java:


users.parallelStream()
     .map(this::callExternalApi)
     .toList();

Если внутри идут HTTP-запросы, SQL или ожидание внешнего сервиса, можно получить обратный эффект: забить общий пул потоков увеличить задержки замедлить другие части приложения parallelStream() хорошо подходит для: ✅ сложных CPU-вычислений ✅ обработки больших коллекций ✅ математических операций Но плохо подходит для: ❌ HTTP ❌ базы данных ❌ файлового I/O ❌ ожидания внешних сервисов Для таких задач лучше использовать отдельный пул:


ExecutorService executor =
    Executors.newFixedThreadPool(20);

и контролировать количество параллельных операций. Главное правило: parallelStream() — для вычислений. ExecutorService — для бизнес-логики и внешних вызовов. Код может идеально работать на тестах, но в production внезапно получить проблемы из-за одного parallelStream().

14 180

Вам доклады по Go или Java? VK приглашает на митап с двойной начинкой 26 августа VK собирает Go- и Java-инженеров, чтобы прокачать знания. В программе два трека — Go и Java, по три доклада в каждом. Трек Go: • «Компиляция Go в динамическую либу, или как мы ускорили выкатку фичи в два раза, но нам не понравилось», Михаил Кичигин, бэкенд-разработчик, Avito Tech • «Go-платформа VK: как мы построили единую основу для создания Go-сервисов», Александр Апанасенко, руководитель команды SDK Backend, VK • «Почтальон от Kubernetes до Palo Alto. Как осуществляется доставка информации об адресах», Дарья Кулькина, бэкенд-разработчик, Точка Банк Трек Java: • «Перформанс-трюки в поисковой платформе Ozon», Пётр Портнов, ведущий разработчик среднего поиска, Ozon • «Архитектура современного движка платёжной системы и переход к новой архитектуре», Игорь Крикунов, технический лидер разработки DBC, Альфа-Банк • «Переход от федерации S3-кластеров в пользу коммунального и мультитенантного кластера», Кирилл Боблак, ведущий разработчик One-cloud, VK А ещё будет мастер-класс по прокачке навыка, который сделает вас звездой любого вечера, и афтепати, чтобы обсудить доклады в неформальной обстановке. Встречаемся в 17:00, начало в 18:00. Участие бесплатное, регистрация обязательна.

14 180

Полезный Java-совет: Не вызывай parallelStream() просто потому, что данных много. Для коротких операций он легко оказывается медленнее обычного stream(), потому что платишь за разбиение задачи, синхронизацию и работу ForkJoinPool. Особенно неприятно то, что по умолчанию parallelStream() использует общий ForkJoinPool.commonPool(). Если приложение уже нагружает его другими задачами, производительность может внезапно просесть вообще в другом месте. Если параллелизм реально нужен, лучше контролировать executor явно, а не прятать его внутри parallelStream(). Хайповый хук для поста: parallelStream() может ускорить один метод и одновременно замедлить всё Java-приложение.

14 180

🔴 Тестовый собес с Java-разработчиком уже завтра! [+ разбор 50 сложных вопросов в подарок ] 19 августа (уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика! Собеседование проведёт Сергей Чамкин - старший разработчик из Uzum, ex-WildBerries Как это будет: 📂 Сергей задаст разработчику-добровольцу вопросы и задачи, которые могут спросить на реальном собесе 📂 После каждого ответа респондента ты услышишь подробный комментарий от ментора и поймёшь, чего на самом деле ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце сможешь задать любой вопрос Сергею и получить на него развёрнутый ответ Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы Но ты можешь посмотреть его бесплатно 🔥 Только завтра, в прямом эфире! 🎁 Подарок для всех, кто зарегается на веб — файл с ОТВЕТАМИ НА 50 СЛОЖНЫХ ВОПРОСОВ с Java-собеседований 🔥 Жми на кнопку, чтобы попасть на эфир и забрать подарок ↓ @shortcut_sh_bot Реклама. О рекламодателе.

14 180