Java Books
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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Java Books
Channel Java Books (@java_library) is an active participant. Currently, the community unites 14 276 subscribers, ranking 9 054 in the Technologies & Applications category and 46 767 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 276 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 7 over the last 30 days and by 6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 18.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.76% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 678 views. Within the first day, a publication typically gains 679 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 05 June, 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.
null поля в JSON
Если ваш API отдаёт JSON и там постоянно летят поля вида:
"phone": null,
"email": null
это:
- засоряет ответы
- увеличивает трафик
- мешает фронту (лишние проверки)
Решение - сказать Jackson: не сериализовать null-поля.
Достаточно добавить аннотацию на DTO:
✅ @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
После этого все поля со значением null автоматически исчезнут из JSON-ответа.
Плюс: это особенно удобно для PATCH/частичных ответов.== сравнивает ссылки (объекты), а не текст
- иногда “работает” из-за String Pool, а иногда ломается в проде
- из-за этого появляются баги уровня: “на деве ок, в проде не ок”
Правило:
- ✅ для сравнения текста всегда equals()
- ✅ если строка может быть null - используй "CONST".equals(str)
- ✅ если нужно без учета регистра - equalsIgnoreCase()
Подписывайся, больше фишек каждый день !
❌ ПЛОХО: упадёт, если s == null
if (s.equals("OK")) {
handle();
}
// ✅ ЛУЧШЕ: safe equals (null-safe)
if ("OK".equals(s)) {
handle();
}
// ✅ Универсально: сравнение объектов + null-safe
if (Objects.equals(s, "OK")) {
handle();
}TextUtils, который делает только одну вещь:
- форматирование текста
- обработка строк
- простые операции над конкретной областью
❌ Плохо (God class)
Типичный DoThings, где впихнули всё подряд:
- работа с файлами
- логирование
- бизнес-операции
- управление задачами
- и ещё 20 методов “на всякий случай”
Почему это плохо:
- сложно тестировать
- сложно поддерживать
- сложно менять (ломается всё)
- растёт связанность и хаос
Правило:
Helper-класс должен иметь одну ответственность.
Если класс делает слишком много несвязанных вещей - разбивай на отдельные компоненты.
# Gradle проект с авто-структурой
mkdir my_java_app && cd my_java_app
gradle init --type java-application --dsl groovy --test-framework junit-jupiter
# быстрый запуск + тесты
./gradlew test
./gradlew runpeek() — не для логики.
Его задача — подсмотреть, что проходит по конвейеру, и помочь отладке.
Пример — посмотреть, как меняются данные по шагам:
list.stream()
.filter(x -> x > 10)
.peek(x -> System.out.println("Filter: " + x))
.map(x -> x * 2)
.peek(x -> System.out.println("Map: " + x))
.toList();
Вот, как это работает:
- filter() — отбрасывает лишнее
- peek() — просто печатает, ничего не меняя
- map() — преобразует значения
Почему важно не класть туда «настоящую» логику:
- peek() могут удалить или отключить
- порядок выполнения потоков может меняться
- код становится хрупким и непредсказуемым
Коротко:
- нужен вывод - используй peek().
- нужна логика - используй map(), filter() и другие операторы.orElseGet() вместо orElse(), когда значение считать дорого
Многие пишут так:
User user = cache.find(id).orElse(createDefaultUser());
Проблема: createDefaultUser() выполнится всегда,
даже если пользователь нашёлся в кэше.
Правильнее так:
User user = cache.find(id).orElseGet(() -> createDefaultUser());
💡 В чём фишка
orElse() сначала вызывает аргумент, потом проверяет Optional
orElseGet() вызывает лямбду только если значение пустое
📌 Когда это особенно важно
- создание объектов «по умолчанию» дорогое
- требуется загрузка из БД/сети
- есть тяжёлая сериализация или вычисления
@AutoConfigureRestTestClient
Это автоматически настраивает клиент и позволяет:
- отправлять запросы прямо из тестов
- проверять статус и тело ответа
- работать с объектами, а не “сырым” JSON
Пример
Копировать код
@SpringBootTest
@AutoConfigureRestTestClient
public class PersonControllerTests {
private static final String API_PATH = "/persons";
@Test
void add(@Autowired RestTestClient restTestClient) {
restTestClient.post().uri(API_PATH)
.body(Instancio.create(Person.class))
.exchange()
.expectStatus().is2xxSuccessful()
.expectBody(Person.class)
.value(person -> assertNotNull(person.getId()));
}
}
👉 Для TestRestTemplate есть похожая аннотация:
@AutoConfigureTestRestTemplateТесты становятся чище, короче и ближе к реальному поведению API ✨ @javatg
Files.walk().
Пример: найти все `.java`-файлы в проекте
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();
}
Почему это хороший подход:
- Рекурсивный обход «из коробки»
- Работает через Stream API
- Легко фильтровать, маппить и агрегировать
- Автоматически закрывает ресурсы (try-with-resources)
Полезно для:
- анализа исходников
- линтеров и кодогенерации
- поиска файлов по расширению
- утилит и dev-скриптов
#Java #IO
Естественный порядок
List<String> colors = Arrays.asList("red", "green", "red", "orange", "turquoise");
Set<String> colorsSet = new TreeSet<>(colors);
for (String color : colorsSet) {
System.out.println(color);
}
Сортировка по длине строки
Comparator<String> byLength = Comparator.comparingInt(String::length);
Set<String> sortedSet = new TreeSet<>(byLength);
sortedSet.addAll(colors);
for (String color : sortedSet) {
System.out.println(color);
}@Flow и @Step, а их прогресс автоматически сохраняется. Если процесс падает, можно безопасно перезапустить его без повторного выполнения шагов.
• Идея не новая, но современная Java + SQLite позволяют сделать удивительно компактное и понятное решение без тяжёлой инфраструктуры.
Почему это полезно:
• Упрощает работу с долгоживущими процессами
• Избавляет от повторных вычислений и экономит ресурсы
• Подходит для прототипов, внутренних сервисов и задач средней сложности
Что учитывать:
• Это только прототип - для реальных больших систем нужно масштабирование, отказоустойчивость, параллелизм и дополнительные инструменты
• SQLite отлично подходит для простых сценариев, но не для высоконагруженных распределённых систем
🔗 Читаем тут: morling.dev/blog/building-durable-execution-engine-with-sqlite/
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
