Java Portal | Программирование
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для Java-разработчика Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4WUg
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Java Portal | Программирование
Channel Java Portal | Программирование (@java_iibrary) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 922 subscribers, ranking 10 472 in the Technologies & Applications category and 53 940 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 922 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 288 over the last 30 days and by 14 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.39%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 239 views. Within the first day, a publication typically gains 766 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as boot, string, void, архитектура, resttemplate.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для Java-разработчика
Связь: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3H4WUg”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 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.
logging.console.enabled=false
Полезно в контейнерах, где логи собираются только из файлов или через OTLP
При необходимости можно оставить file appenders или remote appenders
👉 Java PortalThread.sleep() для ожидания выполнения работы — используйте синхронизацию или scheduler.
Это всего лишь предположение о времени: выполнение может возобновиться слишком рано или слишком поздно.
Для координации используйте wait() / notify() или CountDownLatch.
Для повторяющихся задач используйте ScheduledExecutorService.
👉 Java Portalnow() — это не «сейчас», а скорее «когда-то было сейчас».
На самом деле now() возвращает время начала текущей транзакции. Реальные часы продолжают идти, но каждый последующий вызов now(), CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIME и CURRENT_DATE внутри этой же транзакции всё равно возвращает одно и то же время.
В Postgres это называется transaction-frozen timestamp.
То есть INSERT на 10 000 строк с created_at DEFAULT now() получит один и тот же timestamp для всех строк, а не 10 000 слегка отличающихся значений.
Три варианта времени:
• now() — традиционный для Postgres вариант, хотя он есть и в других СУБД, но это не стандарт SQL. В стандарте SQL используется CURRENT_TIMESTAMP. В Postgres также есть transaction_timestamp(), который работает так же, как now(), но хотя бы честно говорит об этом своим названием.
• statement_timestamp() обновляется один раз на каждый SQL-запрос. Это полезно внутри длинной транзакции, когда вам нужно фиксировать время выполнения отдельных команд, но не переходить к реальному системному времени.
• clock_timestamp() — единственный timestamptz, который меняется даже во время выполнения одного SQL-запроса.
👉 Java Portalnow() — это не «сейчас», а скорее «когда-то было сейчас».
На самом деле now() возвращает время начала текущей транзакции. Реальные часы продолжают идти, но каждый последующий вызов now(), CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIME и CURRENT_DATE внутри этой же транзакции всё равно возвращает одно и то же время.
В Postgres это называется transaction-frozen timestamp.
То есть INSERT на 10 000 строк с created_at DEFAULT now() получит один и тот же timestamp для всех строк, а не 10 000 слегка отличающихся значений.
Три варианта времени:
• now() — традиционный для Postgres вариант, хотя он есть и в других СУБД, но это не стандарт SQL. В стандарте SQL используется CURRENT_TIMESTAMP. В Postgres также есть transaction_timestamp(), который работает так же, как now(), но хотя бы честно говорит об этом своим названием.
• statement_timestamp() обновляется один раз на каждый SQL-запрос. Это полезно внутри длинной транзакции, когда вам нужно фиксировать время выполнения отдельных команд, но не переходить к реальному системному времени.
• clock_timestamp() — единственный timestamptz, который меняется даже во время выполнения одного SQL-запроса.
👉 Java Portallogging.console.enabled=false
✅ Полезно в контейнерах, где логи собираются только из файлов или через OTLP
✅ При необходимости можно оставить файловые или удалённые appenders
#SpringBoot4 #Logging
👉 Java PortalWHERE, независимыми друг от друга.
Например, для такого SQL-запроса:
SELECT *
FROM world
WHERE country = 'Japan'
AND continent = 'Asia';
планировщик оценивает количество подходящих строк, перемножая селективность каждого условия.
Допустим, селективность условия country = 'Japan' равна 0,02, а continent = 'Asia' — 0,4. Тогда общую селективность планировщик оценит как 0,008.
В действительности эти столбцы связаны, поэтому итоговая селективность равна селективности условия country = 'Japan'.
Чтобы исправить оценку, нужно явно указать корреляцию между столбцами: выполнить CREATE STATISTICS для них вместе, а затем запустить ANALYZE.
Я проверил это на тестовом датасете, результаты видны на изображении. Изначально планировщик ожидал, что запрос вернёт 784 строки, хотя фактический результат составлял 2000 строк.
После выполнения CREATE STATISTICS планировщик спрогнозировал 1983 строки — гораздо ближе к реальному результату.
👉 Java Portalspring.data.redis.masterreplica.nodes
✅ Запросы на чтение можно отправлять на реплики
✅ Работает только с Lettuce, без поддержки Jedis
👉 Java Portal