Java Books

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya45 528 Texnologiyalar & Aralashmalar8 720...

📈 Telegram kanali Java Books analitikasi

Java Books (@java_library) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 227 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 8 720-o'rinni va Rossiya mintaqasida 45 528-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 227 obunachiga ega bo‘ldi.

15 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -25 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.35% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.74% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 472 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 532 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 4 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent docker, собеседование, sql, boot, string kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

14 227

Obunachilar

-524 soatlar

-137 kun

-2530 kun

1 472

Post ko'rishlar

~ 53224 soatlar

~ 69348 soatlar

10.35%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

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.