Java Books

💡 Java: делегирование часто безопаснее наследования Наследование кажется удобным, пока суперкласс не начинает жить своей жизнью. Если класс наследуется от родителя, он получает весь его API. Любое изменение сверху может внезапно сломать поведение дочернего класса. С делегированием проще: объект хранит внутри helper/service и передаёт ему нужные вызовы. Плюсы: * меньше жёсткой связности * проще тестировать и мокать * легче менять реализацию * меньше риска сломаться из-за изменений в родителе Правило простое: наследуйтесь только когда связь is-a действительно железная. В остальных случаях чаще лучше композиция и делегирование.

N+1 в Spring Boot выглядит безобидно, пока прод не начинает молиться на базу данных. Классический сценарий: Вы грузите список заказов: orderRepository.findAll() А потом в цикле обращаетесь к order.getItems(). Hibernate сначала делает один запрос за заказами, а потом ещё по одному запросу на каждый заказ, чтобы достать items. 100 заказов = 101 SQL-запрос. И вот здесь спасает @EntityGraph. Он позволяет явно сказать репозиторию, какие связи нужно подтянуть сразу: @EntityGraph(attributePaths = {"items"}) В итоге Hibernate может сгенерировать один запрос с JOIN, вместо десятков лишних походов в базу. Что получаем: - меньше SQL-запросов - меньше нагрузки на БД - чище код репозитория - без ручного JPQL - fetch-стратегия управляется точечно под конкретный кейс LAZY сам по себе не зло. Зло - когда вы не контролируете, где и как он срабатывает. @EntityGraph - один из самых простых способов держать N+1 под контролем в Spring Boot.

Новая фича затрагивает десятки файлов? Тесты становятся сложнее самого кода? А когда бизнес меняет требования — приходится переписывать половину сервиса? Если это знакомо, то проблема, скорее всего, не в коде. 🚫 Проблема в архитектуре. 🔥 15 июля стартует практический курс по Domain-Driven Design и Clean Architecture на Java. За 6 недель вы научитесь: ✔️ Организовывать код так, чтобы новые требования не приводили к переписыванию половины сервиса ✔️ Изолировать бизнес-логику от HTTP, Kafka, БД и других технических деталей ✔️ Строить сервисы, которые проще поддерживать, тестировать и развивать ✔️ Писать тесты, которые проверяют поведение системы, а не набор моков ✔️ Добавлять новые интеграции без изменений в ядре приложения ✔️ Уверенно работать со сложной бизнес-логикой без постоянного роста технического долга Для этого на практике разберёте Domain-Driven Design, Aggregate, Entity и Value Object, освоите Domain Events, Clean Architecture, Hexagonal и Onion Architecture. 📦 На курсе вы соберёте полноценный сервис диспетчеризации заказов и получите готовый шаблон микросервиса, который сможете использовать в рабочих проектах. Автор курса — Кирилл Ветчинкин, архитектор Авито, ex Staff Engineer в Купер. 👉 Посмотрите первый модуль и оцените, насколько этот подход подходит для ваших проектов: https://microarch.ru/courses/ddd/languages/java?utm_source=posev&utm_medium=erid:2VtzqwyW4fK&utm_campaign=1 Реклама. ИП Ветчинкин К.Е. ИНН: 773376451099 Erid: 2VtzqwyW4fK

🖥 В Java длинные цепочки вроде `user → address → city` легко превращаются в ловушку для `NullPointerException`. Обычный вариант быстро разрастается:

User user = userRepository.findByEmail(email);

if (user != null) {
    Address address = user.getAddress();

    if (address != null) {
        return address.getCity();
    }
}

return "unknown";

Проблема не только в количестве строк. В таких вложенных if легко забыть один уровень проверки и получить NPE в самом неожиданном месте. С Optional это можно записать короче и безопаснее:

return userRepository.findByEmail(email)
    .map(User::getAddress)
    .map(Address::getCity)
    .orElse("unknown");

Каждый map() выполняется только если предыдущее значение существует. Если пользователя нет, адреса нет или город не задан - цепочка спокойно дойдёт до orElse(). Для таких случаев Optional хорошо работает как способ явно показать: значение может отсутствовать, и это нормальная часть логики. Главное не превращать Optional в новую религию. Он особенно полезен на границах методов и в цепочках, где каждый следующий шаг может вернуть null.

✔️ Java-совет, который спасает от тихих утечек ресурсов. Если работаете с BufferedReader, InputStream, OutputStream, FileReader, соединениями или другими ресурсами, которые нужно закрывать, используйте try-with-resources. Плохо:

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"));

String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}

reader.close();

На первый взгляд всё нормально. Но если внутри чтения файла вылетит исключение, reader.close() может не выполниться. В итоге останутся открытые file handles, stream’ы или соединения. Лучше так:

try (BufferedReader reader =
         new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) {

    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        System.out.println(line);
    }
}

try-with-resources автоматически вызовет close() даже при исключении. Почему это важно: * не нужен ручной finally * меньше boilerplate-кода * ниже риск утечек ресурсов * код проще читать * безопаснее работать с файлами, сетью и БД Правило простое: если объект реализует AutoCloseable или Closeable, почти всегда стоит использовать try-with-resources. Это одна из тех привычек, которые делают Java-код чище и надёжнее.

📌 Magic numbers в Java - мелкая привычка, которая потом превращает поддержку кода в археологию. Когда в коде встречается 86400, 7, 1.21 или 5000, компилятору всё равно. Человеку - нет. Через месяц уже приходится вспоминать, что это было: секунд в дне, дней сессии, НДС или задержка перед повторной попыткой. Плохой вариант выглядит так: if (sessionAgeSeconds > 86400 * 7) Формально код работает. Но смысл спрятан внутри чисел. Нормальный вариант: SECONDS_PER_DAY SESSION_DAYS VAT_RATE RETRY_DELAY_MS Теперь намерение видно прямо в месте вызова. Не нужно угадывать, почему именно 7, что означает 5000 и можно ли безопасно поменять значение. Это особенно важно в бизнес-логике, где числа редко бывают случайными. Лимиты, комиссии, таймауты, скидки, сроки жизни сессии, количество попыток - всё это правила продукта, а не просто цифры в коде. Хорошее правило простое: если число несёт смысл, дай ему имя. Исключения вроде 0, 1, индексов и простых счётчиков можно не трогать. Чистый код часто начинается не с архитектуры, а с таких скучных вещей: убрать загадочные числа и оставить будущему разработчику понятный контекст. #java #cleancode

N+1 в Spring Boot выглядит безобидно, пока прод не начинает молиться на базу данных. Классический сценарий: Вы грузите список заказов: orderRepository.findAll() А потом в цикле обращаетесь к order.getItems(). Hibernate сначала делает один запрос за заказами, а потом ещё по одному запросу на каждый заказ, чтобы достать items. 100 заказов = 101 SQL-запрос. И вот здесь спасает @EntityGraph. Он позволяет явно сказать репозиторию, какие связи нужно подтянуть сразу: @EntityGraph(attributePaths = {"items"}) В итоге Hibernate может сгенерировать один запрос с JOIN, вместо десятков лишних походов в базу. Что получаем: - меньше SQL-запросов - меньше нагрузки на БД - чище код репозитория - без ручного JPQL - fetch-стратегия управляется точечно под конкретный кейс LAZY сам по себе не зло. Зло - когда вы не контролируете, где и как он срабатывает. @EntityGraph - один из самых простых способов держать N+1 под контролем в Spring Boot.

Твой код — в сердце мощного ИИ! 💚 Команда GigaChat зовёт на One Day Offer амбициозных Java-разработчиков, которые готовы создавать AI‑продукты уровня BigTech и стать частью крупнейшего AI-комьюнити. Если ты дружишь с Java (версии 8–25), ладишь со Spring и Hibernate, а PostgreSQL и ClickHouse для тебя — не просто слова, переходи по ссылке и занимай слот на One Day Offer. Встречаемся 23 мая — очень ждём именно тебя!

Spring Boot: уберите try/catch из контроллеров В Spring Boot не нужно размазывать обработку ошибок по каждому endpoint через бесконечные try/catch. Для этого есть @RestControllerAdvice. Идея простая: вы выносите обработку исключений в один глобальный класс, а контроллеры оставляете чистыми. Например:

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {

    @ExceptionHandler(ResourceNotFoundException.class)
    public ResponseEntity<?> handleNotFound(ResourceNotFoundException ex) {
        return ResponseEntity
                .status(HttpStatus.NOT_FOUND)
                .body(new ErrorResponse("NOT_FOUND", ex.getMessage()));
    }

    @ExceptionHandler(IllegalArgumentException.class)
    public ResponseEntity<?> handleBadRequest(IllegalArgumentException ex) {
        return ResponseEntity
                .badRequest()
                .body(new ErrorResponse("BAD_REQUEST", ex.getMessage()));
    }

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<?> handleGeneric(Exception ex) {
        return ResponseEntity
                .status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(new ErrorResponse("INTERNAL_ERROR", "Something went wrong"));
    }
}

После этого контроллер может выглядеть спокойно:

@GetMapping("/users/{id}")
public User getUser(@PathVariable Long id) {
    return userService.findById(id);
}

Если пользователь не найден - сервис кидает ResourceNotFoundException, а Spring сам отправит нормальный 404. Что это даёт: • меньше мусора в контроллерах • единый формат ошибок • проще поддерживать API • легче логировать исключения • меньше копипасты в endpoint-ах Контроллер должен описывать сценарий запроса, а не превращаться в свалку обработки ошибок.

N+1 в Spring Boot выглядит безобидно, пока прод не начинает молиться на базу данных. Классический сценарий: Вы грузите список заказов: orderRepository.findAll() А потом в цикле обращаетесь к order.getItems(). Hibernate сначала делает один запрос за заказами, а потом ещё по одному запросу на каждый заказ, чтобы достать items. 100 заказов = 101 SQL-запрос. И вот здесь спасает @EntityGraph. Он позволяет явно сказать репозиторию, какие связи нужно подтянуть сразу: @EntityGraph(attributePaths = {"items"}) В итоге Hibernate может сгенерировать один запрос с JOIN, вместо десятков лишних походов в базу. Что получаем: - меньше SQL-запросов - меньше нагрузки на БД - чище код репозитория - без ручного JPQL - fetch-стратегия управляется точечно под конкретный кейс LAZY сам по себе не зло. Зло - когда вы не контролируете, где и как он срабатывает. @EntityGraph - один из самых простых способов держать N+1 под контролем в Spring Boot.

🔴 Завтра тестовое собеседование с Java-разработчиком 13 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика. Как это будет: 📂 Виктор Анохин, старший разработчик из WildBerries, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Виктор будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Виктору 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.

Небольшой, но полезный совет для Spring Boot. Если у вас есть scheduled task, не стоит хардкодить интервал прямо в аннотации:

`@Scheduled(fixedRate = 5000)`

Лучше вынести значение в конфиг:

`@Scheduled(fixedRateString = "${task.interval}")`

А в application.properties указать:

`task.interval=5000`

Почему так лучше: • интервал можно менять без правки кода; • настройки проще различать для dev, staging и production; • меньше магических чисел в бизнес-логике; • конфигурация становится прозрачнее. Мелочь, но именно из таких мелочей и складывается нормальная поддерживаемость Spring Boot-проекта.

⚡️ CORS в Spring Boot: не лечите это костылями на фронте Если frontend и backend живут на разных доменах или портах, браузер начнет резать запросы по CORS. Это не баг Spring Boot и не проблема React. Это нормальный механизм безопасности браузера. Правильный способ - настроить CORS на стороне backend. В Spring Boot это можно сделать глобально через WebMvcConfigurer: указать маршруты, разрешенные origins, HTTP-методы, заголовки и работу с credentials. Главное - не ставить бездумно * везде подряд, особенно если используете cookies, токены или allowCredentials(true). В проде лучше явно перечислять доверенные домены, например frontend-домен приложения. Такой подход дает централизованный контроль: вы один раз задаете политику CORS и не размазываете настройки по каждому контроллеру. Для Java backend-разработчика это базовая, но важная вещь: CORS должен быть частью архитектуры API, а не случайной правкой перед деплоем.

👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи» Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу. Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд. Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой. Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом. А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly. Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью. Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/

⚡️ Перестаём писать методы с 7+ параметрами Если сигнатура выглядит как: createUser(firstName, lastName, email, phone, address, city, country) Это уже сигнал, что модель данных развалилась. Проблема не только в читаемости. Такие методы сложнее поддерживать, расширять и тестировать. Любое изменение ломает сигнатуру и тянет за собой каскад правок. Нормальный вариант - собрать связанные данные в объект: UserInfo userInfo Получаем: - чище API - проще добавлять поля - меньше ошибок при передаче параметров - код начинает отражать доменную модель, а не список строк Это базовый приём, но именно на нём чаще всего экономят, а потом платят сложностью.

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»? Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше. Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человека И вот правда, о которой мало говорят: 90% таких систем умирают между ноутбуком и продом. Работает локально. Ломается в реальности. Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя. AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв. - LangGraph, AutoGen, Computer Use - архитектура агентов, а не «скрипты на коленке» - LLMOps, логирование, стабильность - деплой в Docker и работа в проде 8 модулей, 120+ шагов, всё через практику. На выходе не «сертификат ради галочки», а: - рабочий production-агент - понимание, как строить такие системы с нуля - навыки, за которые уже платят Сейчас самое окно входа. Через полгода это станет базой, а не преимуществом. Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами • MoE + MTP + MLA • Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang Код и веса уже на платформе GitVerse. Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками. В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.

Spring Boot может уронить API из-за одного лишнего поля в JSON Классика: приходит запрос с дополнительным полем, которого нет в DTO и ты ловишь UnrecognizedPropertyException. Клиент добавил поле, ты не обновил модель - всё падает. Решение в одну строку:

@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class UserDTO {
    private String name;
    private int age;
}

Теперь Jackson просто игнорирует лишние поля вместо того, чтобы ломать приложение. Полезно, когда API живёт долго, клиенты обновляются быстрее бэка, а ломать совместимость нельзя.

📌 Нашли 15 сайтов с миллионами бесплатных книг Это не просто подборка, а реально огромные библиотеки от художки до научных статей, диссертаций и учебников. И главное базы постоянно обновляются • planetebook.com • oceanofpdf.com • freecomputerbooks.com • zlibrary.to • bookboon.com • gutenberg.org • manybooks.net • pdfdrive.com • digilibraries.com • openlibrary.org • standardebooks.org • librivox.org • getfreeebooks.com • authorama.com Если читаешь и прокачиваешься сохрани, пригодится

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами • MoE + MTP + MLA • Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang Код и веса уже на платформе GitVerse. Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками. В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.