Библиотека собеса по Java | вопросы с собеседований
Kanalga Telegram’da o‘tish
Вопросы с собеседований по Java и ответы на них. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: clc.to/3wECtA Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:6 483
Obunachilar
+324 soatlar
-57 kunlar
-530 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+31
2 kanalda
Iyun '26
+73
2 kanalda
Get PRO
May '26
+83
3 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+87
2 kanalda
Get PRO
Mart '26
+81
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+121
4 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+93
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+96
5 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+112
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+94
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+95
1 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+78
3 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+98
0 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+70
0 kanalda
Get PRO
May '25
+78
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+133
1 kanalda
Get PRO
Mart '25
+283
52 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+176
31 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+207
35 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+179
35 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+326
37 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+284
35 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+299
35 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+289
35 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+275
35 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+272
31 kanalda
Get PRO
May '24
+429
37 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+474
37 kanalda
Get PRO
Mart '24
+299
29 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+373
29 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+392
24 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+900
26 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+229
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+369
22 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+1 761
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 14 Iyul | +1 | |||
| 13 Iyul | +6 | |||
| 12 Iyul | +2 | |||
| 11 Iyul | +2 | |||
| 10 Iyul | +2 | |||
| 09 Iyul | +2 | |||
| 08 Iyul | +3 | |||
| 07 Iyul | +1 | |||
| 06 Iyul | 0 | |||
| 05 Iyul | +1 | |||
| 04 Iyul | +1 | |||
| 03 Iyul | +5 | |||
| 02 Iyul | +4 | |||
| 01 Iyul | +1 |
Kanal postlari
❓ Расскажите о нагрузочном тестировании?
Нагрузочное тестирование — это проверка поведения системы под различными уровнями нагрузки. Цель — понять, как приложение работает при большом количестве одновременных пользователей или запросов.
Основные проверки:
— время отклика при росте нагрузки;
— максимальное количество пользователей, которое система выдерживает;
— точку деградации производительности;
— стабильность при длительной работе.
Используем инструменты, например, JMeter, Gatling или K6.
🐸 Библиотека собеса по Java
#tests
| 2 |  🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе | 427 |
| 3 | ❓ Что такое propagation у @Transactional?
Propagation — политика того, как метод с аннотацией @Transactional будет взаимодействовать с существующей транзакцией.
Виды:
▪️ REQUIRED (по умолчанию): использует существующую транзакцию или создаёт новую, если её нет
▪️ REQUIRES_NEW: всегда создаёт новую транзакцию, при этом приостанавливая текущую
▪️ SUPPORTS: действует в рамках текущей транзакции, если есть, иначе без транзакции
▪️ MANDATORY: бросает исключение, если нет текущей транзакции
▪️ NEVER: запрещает наличие транзакции, если уже есть, бросает исключение
▪️ NESTED: создаёт «вложенную» транзакцию (savepoint внутри основной)
🐸 Библиотека собеса по Java
#spring | 484 |
| 4 | 💬 Обратная связь
Проверяем динамику роста комьюнити :)
Ваш текущий грейд:
🔥 — Senior
👍🏼 — Middle
❤️ — Junior
😁 — Ещё учусь
🐸 Библиотека собеса по Java | 517 |
| 5 |  🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂 | 546 |
| 6 | ✔️ Concurrency-тест: пул потоков копит задачи до OOM
Нагрузка выросла, latency пополз вверх, потом OutOfMemoryError 👇
📦 Задание — code review
Сервис обрабатывает входящие события асинхронно.
@Configuration
public class ExecutorConfig {
@Bean
public ExecutorService eventExecutor() {
return Executors.newFixedThreadPool(10);
}
}
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class EventService {
private final ExecutorService eventExecutor;
public void handle(Event event) {
eventExecutor.submit(() -> process(event));
}
}
▪️ Объясни
— Какая очередь стоит за Executors.newFixedThreadPool и почему она опасна под нагрузкой.
— Почему задачи бесконтрольно «копятся» и система падает в OutOfMemoryError, а не начинает отбрасывать нагрузку.
— Как собрать ThreadPoolExecutor руками: ограниченная очередь, RejectedExecutionHandler, backpressure. Чем плох и newCachedThreadPool в этом сценарии.
Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🌚
💬 Решения под спойлер. Сравним, какое будет лучше.
🐸 Библиотека собеса по Java
#practise | 1 771 |
| 7 | ❓ Чем отличаются BeanFactory и ApplicationContext?
BeanFactory — базовый IoC-контейнер с ленивой инициализацией: бины создаются при первом обращении.
ApplicationContext расширяет BeanFactory и добавляет почти всё, чем пользуются на практике:
— eager-инициализацию синглтонов при старте;
— интернационализацию (MessageSource);
— публикацию и обработку событий;
— автоматическую регистрацию BeanPostProcessor и BeanFactoryPostProcessor;
— интеграцию с AOP и удобную работу с ресурсами.
В реальных приложениях используют ApplicationContext. BeanFactory — нишевый вариант для крайне ресурсно-ограниченных сред.
🐸 Библиотека собеса по Java
#spring | 630 |
| 8 |  🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место | 662 |
| 9 | ❓ Что такое fail-fast итератор и как безопасно удалять элементы во время обхода?
fail-fast итератор бросает ConcurrentModificationException, если коллекцию изменили во время итерации в обход самого итератора.
Механизм: коллекция хранит счётчик modCount. Итератор запоминает его значение при создании и сверяет на каждом next(). Если структура изменилась и счётчики разошлись — бросается исключение. Это не гарантия защиты, а способ быстро отловить баг.
Чтобы безопасно удалять во время обхода:
→ iterator.remove();
→ collection.removeIf(...);
→ или конкурентные коллекции вроде CopyOnWriteArrayList.
🐸 Библиотека собеса по Java
#core | 676 |
| 10 | ❓ Что такое SOLID?
SOLID — это аббревиатура из пяти принципов объектно-ориентированного проектирования, помогающих писать поддерживаемый и расширяемый код.
▪️ S — Single Responsibility Principle (SRP)
Каждый класс должен иметь одну и только одну причину для изменения.
▪️ O — Open/Closed Principle (OCP)
Сущности должны быть открыты для расширения, но закрыты для модификации.
▪️ L — Liskov Substitution Principle (LSP)
Объекты подклассов должны заменять объекты суперклассов без нарушения логики.
▪️ I — Interface Segregation Principle (ISP)
Лучше иметь несколько специализированных интерфейсов, чем один общий.
▪️ D — Dependency Inversion Principle (DIP)
Модули верхнего уровня не должны зависеть от модулей нижнего уровня. Оба типа должны зависеть от абстракций.
🐸 Библиотека собеса по Java | 729 |
| 11 |  📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1 | 656 |
| 12 |  💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок | 687 |
| 13 | ❓ Что такое DTO и чем он отличается от Entity?
DTO (Data Transfer Object) — простой объект-контейнер для переноса данных между слоями или по сети, без бизнес-логики.
Он делает структуру данных явной и типизированной вместо ассоциативных массивов, удобен для входных и выходных контрактов API.
Отличие от Entity: у DTO нет идентичности и поведения, только данные. | 734 |
| 14 | ❓ Что такое проблема N+1 и как её решить?
N+1 возникает при ленивой загрузке связанных сущностей в ORM. Чтобы получить список из N объектов, выполняется 1 запрос на сам список плюс по 1 запросу на подгрузку связи у каждого объекта — итого N+1 запросов.
Например, 100 заказов с ленивым клиентом → 1 запрос на заказы + 100 запросов на клиентов = 101 запрос вместо одного-двух. На больших объёмах это убивает производительность.
Решения:
— JOIN FETCH или @EntityGraph, чтобы подтянуть связь одним запросом;
— batch fetching, для загрузки связей пачками;
— DTO-проекция одним запросом, без загрузки целых сущностей.
🐸 Библиотека собеса по Java
#sql | 862 |
| 15 |  🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции! | 824 |
| 16 | ✔️ Java-тест: индексация списка в Map
Напишите метод для production-кода 👇
📦 Задание
Реализуйте метод, который строит индекс «email → пользователь»:
public Map<String, User> indexByEmail(List<User> users) {
// Ваша реализация
}
📋 Требования
— На вход может прийти null или пустой список → вернуть пустую Map.
— В списке встречаются пользователи с одинаковым email → при дубле оставить последнего (и обоснуйте политику).
— email может быть null → такие записи пропускать.
— Порядок итерации сохранять.
Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🤔
💬 Решения под спойлер. Сравним, какое будет лучше.
🐸 Библиотека собеса по Java
#practise | 2 477 |
| 17 |  🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps | 823 |
| 18 |  🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку | 844 |
| 19 | ❓ Как Spring реализует AOP и какие у проксей ограничения?
AOP выносит сквозную логику (транзакции, логирование, безопасность) в аспекты, не загрязняя бизнес-код. Spring применяет advice через прокси: JDK dynamic proxy, если бин реализует интерфейс, или CGLIB (наследование класса), если интерфейса нет.
Advice срабатывает только при вызове через прокси. Отсюда ограничения:
→ self-invocation не перехватывается;
→ CGLIB не может проксировать final-классы и методы, а также private-методы;
→ работает только на бинах, управляемых Spring.
🐸 Библиотека собеса по Java
#spring | 828 |
| 20 |  🔍 ТОП-5 ошибок на алгоритмической сессии
Привет, на связи Таня Коровкина из ШОРТКАТ. Ментор по алгоритмам и backend-разработчик
Каждый месяц тысячи разработчиков совершают одни и те же ошибки на алгоритмических интервью 🚩
И продолжают готовиться... не к тому.
6 июля(понедельник) в 19:00 (МСК) проведу вебинар и покажу, что на самом деле оценивает интервьюер и какие ошибки чаще всего приводят к отказу
• дам практические советы, которые можно использовать уже на следующем собеседовании
• расскажу про специфику российского BigTech
🤘 Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для 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. | 637 |
