🆕 Java Digest: паттерны, микросервисы и Jackson 3

Топ-3 статьи о Java и смежных технологиях за неделю по версии нашего канала.

1️⃣ Порождающие шаблоны на Java

Разбор Factory, Builder, Singleton и др. с практическими примерами. Главная мысль — паттерны нужны там, где реально упрощают код, а не ради “красоты”.

2️⃣ Как hh.ru выносили микросервис из монолита

Из монолита выделяли чат-сервис. Год миграции, дублирование логики, проблемы с транзакциями — но результатом стал независимый модуль и гибкость для дальнейшей разработки.

3️⃣ Jackson 3 приходит в Spring

Поддержка Java 17+, новый JsonMapper, null-safety, совместимость со Spring Boot 4. Jackson 2 уходит в прошлое — пора проверять зависимости.

🐸 Библиотека джависта

#News

✔️ Java-тест: Concurrency edition

Проверим, как вы дружите с многопоточностью 👇

У вас есть метод doWork(), который выполняет тяжёлую операцию (например, чтение и обработку файла).

📦 Задание:

Нужно запустить ровно 5 потоков, каждый из которых вызывает doWork(), и дождаться завершения всех перед продолжением выполнение основного потока.

Разрешено использовать любые инструменты.

Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🤔

💬 Решения под спойлер. Сравним, какое будет лучше.

🐸 Библиотека собеса по Java

#practise

☕️ Java && Coffee

И снова воскресная рубрика. Делитесь как прошла рабочая неделя или как проходят ваши выходные.

А я сегодня утром наблюдал эту громадину. Рядом с ним даже автобус как игрушечный😅

Есть среди нас богатые белые люди, кто был на круизе?

Отправляйте фото в комментарии👇🏻

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

👑 Магия IntelliJ IDEA: Быстрый запуск и остановка проекта

Всё ещё запускаете проект мышкой? Тогда этот пост для вас.

На самом деле IDEA умеет стартовать, дебажить и останавливать приложение полностью без кликов мышью. После пары дней привычки вы забудете, где находится зелёная кнопка ▶️.

🔹 Что делает

— Позволяет запускать и останавливать проект, не касаясь мыши
— Работает с любыми конфигурациями: Application, Maven, Gradle, Spring Boot и др.
— Поддерживает горячий перезапуск (rerun) и мгновенный переход к дебагу

🔹 Зачем это нужно

— Ускоряет цикл “правка → запуск → проверка”
— Позволяет фокусироваться на коде, не отвлекаясь на интерфейс
— Особенно удобно при работе на ноутбуке или в tmux-подобном флоу

🔹 Как использовать

▶️ Shift + F10 — запустить последнюю конфигурацию
🐞 Shift + F9 — запустить в режиме отладки
⏹️ Ctrl + F2 — остановить выполнение

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔼 Оптимизация ArrayList

Многие недооценивают, насколько ArrayList может быть узким местом в производительности, особенно при работе с большими объёмами данных. Разберём, как оптимизировать его использование 👇

⚙️ Указывайте ёмкость при создании

По умолчанию:

List<String> list = new ArrayList<>();

ArrayList начинает с небольшой ёмкости (10 элементов) и каждый раз увеличивается в 1.5 раза, когда не хватает места. Это вызывает множество копирований массива, что замедляет работу при миллионах элементов.

✔️ Оптимальный вариант:

List<String> list = new ArrayList<>(1_000_000);

Если вы знаете (или можете оценить) количество элементов заранее — выделите память сразу. Это уменьшает количество realocations и экономит до 30–40% времени при массовых вставках.

🧠 Очищайте, а не пересоздавайте

Многие делают так:

list = new ArrayList<>();

Это создаёт новый объект и выбрасывает старый в GC. При частых операциях — GC начинает тормозить систему.

✔️ Лучше:

list.clear();

Если список используется повторно, очистка быстрее и не требует новой аллокации памяти.

⚡️ Не используйте remove() в цикле

Удаление элементов в цикле вручную — частая и дорогая ошибка.

Плохо:

for (String s : list) {
    if (s.startsWith("A")) list.remove(s);
}

❌ Такой код приведёт к ConcurrentModificationException.

Даже если использовать Iterator, это безопасно, но медленно — каждый вызов remove() сдвигает все последующие элементы (O(n) на удаление).

✔️ Хорошо:

list.removeIf(s -> s.startsWith("A"));

Метод removeIf оптимизирован под внутренние операции и работает быстрее при массовом удалении.

* Кстати, у нас есть курс по Алгоритмам и структурам данных со скидкой.

Ставь → 🔥, если интересно почитать про внутреннюю реализацию стандартных методов коллекций.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🔥 Как подключить Keycloak к Spring Boot проекту

Keycloak — это современный open-source Identity Provider от Red Hat, который часто используется в enterprise-проектах для SSO (Single Sign-On), OAuth2 и OpenID Connect. Ниже — пошаговая настройка интеграции Keycloak с Spring Boot 3 и Spring Security 6.

1️⃣ Зависимости

Проверьте, что в проекте есть или добавьте следующие зависимости:

— Spring Web
— Spring Security
— OAuth2 Resource Server
— OAuth2 Client

2️⃣ Разворачиваем Keycloak

Запустите Keycloak через Docker:

docker run -d \
  -p 8080:8080 \
  -e KEYCLOAK_ADMIN=admin \
  -e KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD=admin \
  quay.io/keycloak/keycloak:25.0.2 start-dev

После запуска откройте http://localhost:8080, войдите под admin/admin и создайте realm, например demo-realm.

3️⃣ Настройка клиента в Keycloak

В разделе Clients → Create client укажите:

— Client ID: spring-client
— Client Protocol: openid-connect
— Root URL: http://localhost:8081

В разделе Settings:

— Установите Access Type → confidential
— Включите Standard Flow Enabled
— Укажите Redirect URI: http://localhost:8081/login/oauth2/code/keycloak

Сохраните и перейдите на вкладку Credentials — скопируйте Client Secret.

4️⃣ Настройка application.yml

server:
  port: 8081

spring:
  security:
    oauth2:
      client:
        registration:
          keycloak:
            client-id: spring-client
            client-secret: YOUR_CLIENT_SECRET
            scope: openid, profile, email
            redirect-uri: "{baseUrl}/login/oauth2/code/{registrationId}"
        provider:
          keycloak:
            issuer-uri: http://localhost:8080/realms/demo-realm

5️⃣ Конфигурация безопасности

Настройте SecurityConfig.java:

@Configuration
public class SecurityConfig {

@Bean
public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers("/", "/public").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
)
.oauth2Login(Customizer.withDefaults())
.logout(logout -> logout
.logoutSuccessUrl("/")
.invalidateHttpSession(true)
);
return http.build();
}
}

🧠 Зачем это нужно:

Keycloak снимает с вас головную боль по хранению паролей, управлению ролями и сессиями. Он интегрируется с LDAP, AD, SAML и десятками внешних OAuth-провайдеров.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👀 Внутреннее устройство ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap — это потокобезопасная реализация хэш-таблицы из пакета java.util.concurrent. В отличие от обычного HashMap, он допускает одновременные операции чтения и записи без глобальной блокировки всей таблицы.

📦 Базовая структура

Внутри ConcurrentHashMap хранит данные в массиве Node<K,V>[] table, где каждый элемент массива — это цепочка (связанный список или дерево).

Главная особенность:
— Вся таблица не блокируется целиком.
— Блокируется только нужный бакет при изменении.
— Для мелких структур используется synchronized на уровне ноды, для больших — tree bin locks (аналог TreeMap).

🔍 Как устроено хранение

— При вставке ключ хэшируется, чтобы равномерно распределить данные по бакетам.
— Каждая ячейка может содержать:
• Node — обычная запись (ключ/значение/ссылка).
• TreeBin — сбалансированное дерево при переполнении бакета (>8 элементов).
— Чтения (get) работают без блокировок, просто читают volatile-ссылки.

⚡️ Операции вставки и удаления

— put(K key, V value):

1. Высчитывается индекс бакета.
2. Если ячейка пустая, создаётся новая нода через CAS (Compare-And-Swap).
3. Если нет, блокируется только этот бакет (synchronized (f)), выполняется вставка.

— remove(Object key):

1. Определяется бакет.
2. Захватывается локальная блокировка на уровне бакета.
3. Узел удаляется, при необходимости структура перестраивается.

Сложность операций — O(1) в среднем случае, но с учётом блокировок.

🌊 Итераторы

Итераторы в ConcurrentHashMap — weakly consistent:
— Не выбрасывают ConcurrentModificationException.
— Видят часть изменений, сделанных другими потоками (в отличие от CopyOnWriteArrayList).
— Итерация не требует блокировок и не мешает параллельным вставкам или удалению.

📊 Производительность

— get() → практически O(1), без блокировок.
— put() / remove() → O(1) в среднем, но с локальной синхронизацией.
— Итерация → O(n), стабильная, но может не отражать все изменения.

⚖️ Важные нюансы

— С 8-й Java ConcurrentHashMap отказался от сегментов (Segment[]), теперь всё управляется атомарными операциями CAS и локальными синхронизациями.
— Не допускает null ключей и значений (в отличие от HashMap).
— Внутри используется LongAdder для счётчиков, чтобы избежать ложного sharing-а.

🧮 Когда использовать

— Часто читаемые и обновляемые словари (например, кэш, статистика, счётчики).
— Реализация пулов подключений, очередей задач, метрик и хранилищ состояний.
— Когда важно масштабирование под многоядерные системы без глобальных блокировок.

❗️ Не использовать, если:

— Обновления редки → Collections.synchronizedMap проще и дешевле.
— Нужен строгий порядок → лучше ConcurrentSkipListMap.

🔗 Документация: JavaDoc (Java 17)

Ставьте 🔥, если хотите разбор ConcurrentSkipListMap или LinkedBlockingQueue.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

⌛ Сохраняйте шпаргалку по командам docker

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

💻 Hardware для Java-разработки в 2025

За последние несколько лет я видел всё: от героических попыток поднять Spring Boot на 4GB RAM до сборок, где даже хром со 100+ вкладками IDEA + микросервисы + инфра в докере не вешает систему.

🤔 Интересно узнать реальную картину по рынку.

Что компании реально предоставляют разработчикам? С какими конфигурациями вы работаете комфортно, а где начинаете упираться в потолок?

💬 Поделитесь опытом:

— Модель и конфигурация вашего рабочего ноутбука
— Достаточно ли мощности для ваших задач

🐸 Библиотека джависта

#DevLife