Java-подсказка: начиная с Java 11, если нужно повторить строку n раз, можно использовать метод repeat(n) у String.

👉 Java Portal

Если у тебя начинают получаться сложные вложенные подзапросы, лучше перейти на CTE , чтобы сделать запросы читабельнее.

CTE позволяет вынести часть логики в отдельный блок и использовать результат как временную таблицу. Это помогает структурировать запросы и делать их понятнее.

👉 Java Portal

Java-команды часто ищут прорывы не там.

Spring + JVM получает больше профита от Kotlin, чем от попыток перезабрести фреймворк.

Kotlin прокачивает базу.

А именно база решает, движется ли команда быстро или нет

1. Код становится проще.

Меньше шаблонного мусора.
Более безопасные дефолты.
Четче выраженные намерения.
Команда делает те же фичи быстрее и с меньшим количеством багов.

2. Работа с конкурентностью становится чище.

Коррутины стабильнее и удобнее, чем вечная возня с потоками.
Та же JVM. Тот же Spring.
Но асинхронный код наконец становится предсказуемым

3. Миграция с низкими рисками.

Никаких переписанных с нуля сервисов.
Никаких параллельных стеков.
Никакого большого взрыва.
Kotlin можно внедрять точечно - новые модули, новые сервисы, тесты, внутренние тулзы.
Эффект накапливается довольно быстро.

Так выглядит распространенный сценарий в успешных командах:

Один инженер пробует -> остальные замечают разницу -> adoption летит вверх.

4. Бизнес тоже ощущает разницу.

Меньше дефектов.
Быстрее онбординг.
Выше скорость разработки.
Лучше асинхронное поведение.
И все это без замены стека.

Kotlin не переписывает ваш проект.
Он исправляет мелочи, которые тормозят бекенд-команду годами.

Если ты уже на Spring + JVM, это самый выгодный апгрейд, который можно выкатить хоть завтра 🍌

👉 Java Portal

Какой Java Map быстрее для 1 млн обращений?

Производительность (в среднем):

HashMap get(): ~0.8 ms (O(1))

TreeMap get(): ~15 ms (O(log n))

HashMap put(): ~1.2 ms

TreeMap put(): ~18 ms

HashMap выигрывает по сырым скоростям примерно в 15–20 раз.

TreeMap жертвует производительностью ради отсортированного порядка ключей.

HashMap использует хеширование с операциями за амортизированное константное время.

TreeMap использует красно-черное дерево, гарантируя O(log n), но за счет скорости.

Используй HashMap, когда важна скорость, и TreeMap, когда нужны отсортированные ключи или диапазонные запросы.

👉 Java Portal

Быстрый Kafka consumer на виртуальных потоках.

Каждое новое сообщение, которое получает listener, обрабатывается в отдельном виртуальном потоке.

Естественно, при таком подходе теряется порядок сообщений внутри одного partition.

Выбирай, что для тебя важнее.

👉 Java Portal

Подсказка по Java: начиная с Java 11 можно использовать String.strip() вместо trim(), потому что strip() корректно обрабатывает пробелы в Unicode.

Так как trim() не обрабатывает некоторые типы пробелов, определенные в Unicode, он может оставлять неожиданные символы.

String.strip() использует Character.isWhitespace(int codePoint) для определения пробельных символов, учитывая полный стандарт Unicode, а не только ASCII, и удаляет все виды пробелов.

Пример:

String text = "\u2003Hello World\u2003";
System.out.println("trim(): [" + text.trim() + "]");
System.out.println("strip(): [" + text.strip() + "]");

👉 Java Portal

Это расширение для Chrome прям находка для тех, кто активно сидит на GitHub

Называется SimRepo и показывает похожие репозитории для любого открытого проекта.

Просто устанавливаешь и забываешь — расширение автоматически срабатывает каждый раз, когда открываешь репозиторий.

Полезно, если хочешь найти что-то лучше, посмотреть альтернативы или просто открыть для себя новые проекты во время поиска ☺️

👉 Java Portal

Совет по Java: используй WeakHashMap для кеширования, если ключи без ссылок должны автоматически очищаться сборщиком мусора.

В HashMap, пока объект карты существует, ключи и связанные с ними значения не будут собраны сборщиком мусора.

В WeakHashMap ключи хранятся через слабые ссылки, и если на ключ больше нет сильных ссылок в других частях программы, GC может освободить его, и он будет автоматически удалён из карты.

Пример:

Map<User, String> map = new WeakHashMap<>();

User u1 = new User("Mick");
map.put(u1, "Cached data");
...
u1 = null;

// Теперь ключ u1 может быть собран сборщиком мусора.

👉 Java Portal

Уменьшаем время выборки из БД с 2–3 секунд до ~100 мс:

SELECT * FROM transactions
WHERE user_id = 40
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20 OFFSET 10000;

На первый взгляд запрос нормальный?
ДА, вроде ок.

Но:

- это OFFSET-пагинация
- и это прям ПЛОХО
- БД вытягивает 10020 строк и выкидывает 10000, чтобы показать 20, лол
- чем больше OFFSET, тем больше нагрузка на БД
- со временем запрос начинает занимать больше 2 секунд, пока растет объем данных

Решение:

KEYSET (seek) пагинация: добавляем условие вида created_at < last_seen_timestamp

SELECT * FROM transactions
WHERE user_id = 40
  AND created_at < '2024-05-01 10:00:00'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

- так БД может сразу прыгнуть по индексу
- по сути это "дай следующие 20 записей после этого timestamp", где timestamp используется как ключ
- время реально падает с секунд до примерно 100–200 мс

Что если timestamp не уникален, есть дубли:

Добавляем tie-breaker: (created_at, id) и в WHERE, и в ORDER BY:

WHERE (created_at, id) < ('2024-05-01 10:00:00', 98765)
ORDER BY created_at DESC, id DESC

Так пагинация остается быстрой и детерминированной, даже при одинаковых created_at.

👉 Java Portal

Одна ключевая идея в Spring Boot, которая в 2025 отличает синьоров от staff/principal инженеров:

Большинство разработчиков думают, что Spring Boot это просто
@RestController + JPA.

Инженеры уровня staff и выше понимают, что настоящий переломный момент это относиться к потокам как к детали реализации, а не к ресурсу.

Virtual Threads (Project Loom) + Spring Boot 3 позволяют блокирующему коду масштабироваться лучше, чем это когда-либо делал реактивный стек.

Теперь не нужно выбирать упрощение или производительность. Можно иметь оба варианта сразу.

Один такой сдвиг в мышлении может поднять пропускную способность системы в 10 раз и вдвое снизить сложность.

@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
class OrderController {

    @Autowired JdbcTemplate jdbc;     // Оставляй свой старый добрый блокирующий JDBC
    @Autowired RestTemplate rest;      // Оставляй привычный блокирующий RestTemplate
    @Autowired EntityManager em;       // Оставляй JPA/Hibernate в том виде, как привык

    @GetMapping("/{id}")
    public Order get(@PathVariable Long id) {
        // 100% блокирующий код — читает БД, вызывает 3 downstream HTTP-сервиса
        // Но благодаря виртуальным потокам один этот endpoint
        // спокойно выдерживает 50k+ RPS на 2 vCPU при < 50 ms p99

        var order   = jdbc.queryForObject("SELECT * FROM orders WHERE id=?", Order.class, id);
        var payment = rest.getForObject("http://payment/{id}", Payment.class, id);
        var shipping = rest.getForObject("http://shipping/{id}", Shipping.class, id);

        return order.withPayment(payment).withShipping(shipping);
    }
}

👉 Java Portal

Приглашаем на ЮMoneyDay — бесплатную онлайн-конференцию про финтех и IT 🔥

На протяжении двух дней будем общаться с разработчиками, инженерами, тестировщиками, продактами, дизайнерами и другими специалистами из ЮMoney. Они расскажут про свой опыт работы в большом финансовом продукте, поделятся лайфхаками и секретами.

Будут доклады по 16 направлениям:

🟣 Будущее финтеха
🟣 Бэкенд
🟣 Фронтенд
🟣 Тестирование
🟣 Python
🟣 Менеджмент проектов
🟣 Менеджмент продуктов
🟣 Системный анализ
🟣 SQL
🟣 UX
🟣 ИИ
🟣 Архитектура IT-решений
🟣 Внутренние системы
🟣 Мобильная разработка
🟣 Инфраструктура
🟣 О компании

Встречаемся онлайн 5 и 6 декабря в 11:00 мск. Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь на сайте конференции ✅