Java Books

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا45 528 فناوری و برنامه‌ها8 720...

📈 تحلیل کانال تلگرام Java Books

کانال Java Books (@java_library) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 227 مشترک است و جایگاه 8 720 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 45 528 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 227 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -25 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.35% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.74% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 472 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 532 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند docker, собеседование, sql, boot, string تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 سپتامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

14 227

مشترکین

-524 ساعت

-137 روز

-2530 روز

1 472

نمایش های پست

~ 53224 ساعت

~ 69348 ساعت

10.35%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

14 227

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

14 227

🖥 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/

14 227

☕ 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

14 227

🔥 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

14 227

☕️ 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/

14 227

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

14 227

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

14 227

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! 💥

14 227

⚡️ «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

14 227

🔥 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.

14 227

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

14 227

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().

14 227

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.

14 227

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.

14 227

🔴 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.

14 227

⚡️ Java-приём: не храни метаданные классов в `static Map<Class<?>, ...>` — используй `ClassValue`. Допустим, библиотека кеширует информацию о каждом классе:


private static final Map<Class<?>, Metadata> CACHE =
        new ConcurrentHashMap<>();

На первый взгляд всё нормально. Но в приложениях с динамической загрузкой классов — plugins, application servers, hot reload — такой кеш может удерживать Class, а вместе с ним и его ClassLoader. И получить неприятную утечку памяти. В Java для этого есть малоизвестный ClassValue<T>:


private static final ClassValue<Metadata> CACHE =
        new ClassValue<>() {
            @Override
            protected Metadata computeValue(Class<?> type) {
                return buildMetadata(type);
            }
        };

Использование:


Metadata metadata = CACHE.get(MyClass.class);

Что даёт ClassValue: - ленивое вычисление значения для каждого класса; - thread-safe доступ; - не нужен собственный ConcurrentHashMap; - кеш лучше согласован с жизненным циклом загруженных классов. Особенно полезно для reflection, serializers, ORM, DI-контейнеров и framework-кода, где постоянно кешируются данные по Class<?>. 🔥 Если видишь в библиотеке:


static ConcurrentHashMap<Class<?>, ...>

стоит хотя бы задать вопрос: а почему здесь не `ClassValue`? #Java #JVM #Backend #Programming

14 227

💻 Как прокачать фронтенд, бэкенд и зайти в разработку ИИ-систем Современный веб-интерфейс на React, сложные архитектуры, асинхронность или сборка RAG-пайплайнов — все эти вещи требуют плотной практики. Если планируете расти в грейде, освоить новую профессию или менять стек, скоро завершается прием документов на двухлетнюю онлайн-магистратуру ИТМО в партнерстве с Яндекс Практикумом «Фронтенд-, бэкенд‑разработка и ИИ‑решения». Учеба идет по вечерам, так что бросать текущую работу не придется. При этом сохраняются все бонусы очников, включая студенческие льготы. Что ждет студентов: — Разделение по уровням. Сетка из 9 треков на выбор: от старта с нуля на Java, Python, C++ или JS до хардовых программ для продвинутых. Там уже будут разбирать Spring Boot, Kafka, Cloud Native, C++ под Boost, NestJS и асинхронный бэкенд. — Отдельное направление «ИИ-решения в разработке». Оно заточено под проектирование LLM-систем, сборку RAG-пайплайнов и работу с мультиагентными сетями. — Практика, которой очень много. Сможете пополнить портфолио 10+ проектами, а еще будете решать реальные задачи от партнеров программы и команд Яндекса. — Применение AI с пользой. Научат отдавать нейросетям рутину: от дебага и рефакторинга до генерации тестов и документации. Выпускники получают диплом магистра ИТМО и официальный диплом о профпереподготовке от Яндекса. Отбор проходит по вступительным испытаниям или по рекомендательному письму для выпускников Практикума. Узнать подробности.

14 227

☕️ Java-совет: не запускайте блокирующий I/O через `CompletableFuture` без собственного пула Такой код выглядит асинхронным:


CompletableFuture<User> future =
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> userClient.loadUser(id));

Но без явного Executor задача обычно попадёт в общий ForkJoinPool.commonPool(). Если loadUser() ждёт HTTP, базу данных или файловую систему, поток блокируется. Несколько медленных вызовов могут занять весь общий пул и затормозить совершенно несвязанные операции приложения. Лучше выделить отдельный пул для блокирующего I/O:


private static final ExecutorService IO_POOL =
        Executors.newFixedThreadPool(32);

CompletableFuture<User> future =
        CompletableFuture.supplyAsync(
                () -> userClient.loadUser(id),
                IO_POOL
        );

И не забыть корректно его закрыть:


IO_POOL.shutdown();

Для цепочки тоже важно явно выбирать executor:


future.thenApplyAsync(
        user -> enrichUser(user),
        IO_POOL
);

Почему это полезно: - медленный внешний сервис не блокирует общий пул; - нагрузку можно ограничить размером executor; - проще наблюдать очередь и время выполнения; - разные типы задач не мешают друг другу. CompletableFuture не делает блокирующий код неблокирующим. Он лишь переносит ожидание в другой поток. Асинхронность без контроля executor - это просто блокировка в менее заметном месте.