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

🔥 Чёрная пятница на Stepik: забери -25% на курс: "Грокаем паттерны SQL-собеседований"

Преподаватели берут то, с чем сами сталкиваются в повседневной работе Data Scientist, AI/ML Engineer, Data Engineer и Data Analyst, и превращают это в понятные практические упражнения.

Задачи в духе LeetCode, разбор живых кейсов, приёмы оптимизации. Всё, что позволяет уверенно чувствовать себя на собеседовании и дальше уже в команде.

После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме.

В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «BLACKFRIDAY25»: открыть курс на Stepik