👑 Магия IntelliJ IDEA: Language Injection

Пишешь SQL запрос в строке — ни подсветки синтаксиса, ни проверки, ни автодополнения. Опечатка в названии таблицы найдется только в рантайме. JSON в тесте? Вручную экранируешь кавычки и молишься, что не забыл запятую.

А IDEA умеет превращать строковые литералы в полноценные мини-редакторы с поддержкой нужного языка.

🔹 Что делает

— Внедряет поддержку другого языка (SQL, JSON, RegEx, HTML) внутри строкового литерала Java
— Включает подсветку синтаксиса, автодополнение, проверку ошибок для внедренного языка
— Позволяет редактировать в отдельном окне с полноценным редактором
— Понимает контекст: для SQL подключается к БД и предлагает реальные таблицы и колонки

🔹 Зачем это нужно

— Нативные SQL запросы в JDBC перестают быть черным ящиком — видишь ошибки до запуска
— JSON в тестовых данных валидируется на лету, форматируется одной кнопкой
— RegEx с подсветкой групп захвата и встроенным тестером
— HTML/XML в шаблонах проверяется на корректность структуры
— Xpath выражения с автодополнением элементов

🔹 Как использовать

— Автоматически: IDEA часто сама определяет язык (например, для методов createQuery, Pattern.compile)
— Вручную: Alt+Enter на строке → "Inject language or reference"
— Через аннотацию: добавить @Language("SQL") над String параметром
— Редактирование: Alt+Enter → "Edit SQL/JSON/RegEx fragment" — открывает полноценный редактор в popup

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔥 Как настроить Swagger/OpenAPI для документирования API

Swagger (OpenAPI) — стандарт описания REST API. Автогенерация документации, интерактивное тестирование через UI, генерация клиентов для различных языков.

Синхронизируется с кодом автоматически, поддерживает аннотации для детального описания и используется как контракт между фронтендом и бекендом.

1️⃣ Добавляем зависимости

Для Spring Boot 3.x используйте springdoc-openapi-starter-webmvc-ui. Это современная библиотека, заменившая устаревший springfox.

Одна зависимость подтягивает всё необходимое: генерацию спецификации, Swagger UI и валидацию. Автоматически интегрируется со Spring MVC и Spring Security.

2️⃣ Создаём базовую конфигурацию

Создайте класс OpenApiConfig аннотированный @Configuration. Определите bean OpenAPI с общей информацией: название API, версия, описание, контакты, лицензия.

Используйте Info, Contact, License для метаданных. Настройте servers() для указания базовых URL разных окружений (dev, staging, prod). Это позволит тестировать через UI на любом окружении.

3️⃣ Документируем контроллеры

Используйте @Tag на классе контроллера для группировки эндпоинтов. На методах применяйте @Operation(summary, description) для описания операции.

Аннотируйте параметры через @Parameter(description, required, example). Для тела запроса используйте @io.swagger.v3.oas.annotations.parameters.RequestBody с описанием и примерами. Добавляйте @Schema на DTO для описания полей модели.

4️⃣ Описываем ответы API

Используйте @ApiResponses с набором @ApiResponse для каждого возможного HTTP статуса. Укажите responseCode, description и content с примерами.

Создайте стандартные ErrorResponse классы и документируйте их через @Schema(description). Это даст консистентную обработку ошибок и понятную документацию для клиентов API.

5️⃣ Настраиваем Security схемы

Для JWT добавьте SecurityScheme через @SecurityScheme аннотацию на конфигурации. Укажите type = BEARERAUTH, scheme = "bearer", bearerFormat = "JWT".

На защищённых эндпоинтах используйте @SecurityRequirement(name = "bearerAuth"). Swagger UI автоматически добавит поле для ввода токена и будет подставлять его в заголовок Authorization.

6️⃣ Кастомизация и расширение

Настройте springdoc.swagger-ui.path для изменения URL (по умолчанию /swagger-ui.html). Включите tryItOutEnabled и supportedSubmitMethods для удобного тестирования.

Используйте springdoc.api-docs.path для изменения пути к JSON спецификации (по умолчанию /v3/api-docs). Для группировки API используйте @RouterOperations и группировку по packages или paths.

7️⃣ Best practices и продвинутые фичи

▪️ Используйте @Hidden на методах/контроллерах для исключения из документации
▪️ Добавьте примеры запросов/ответов через @ExampleObject для лучшего UX
▪️ Генерируйте client SDK через openapi-generator-maven-plugin
▪️ В production отключайте Swagger UI или закрывайте авторизацией
▪️ Используйте springdoc.show-actuator для документирования Actuator эндпоинтов
▪️ Включите springdoc.default-consumes/produces-media-type для дефолтных типов

✔️ Что происходит под капотом

При старте приложения springdoc сканирует все контроллеры, читает аннотации Spring и OpenAPI, анализирует сигнатуры методов и типы параметров.

Из этой информации генерируется OpenAPI спецификация в формате JSON/YAML. Swagger UI читает эту спецификацию и рендерит интерактивный интерфейс с формами для тестирования и документацией.

💡 Бонус-совет

Интегрируйте OpenAPI спецификацию в CI/CD для автоматической проверки breaking changes. Используйте openapi-diff для сравнения версий API. Публикуйте спецификацию в artifact repository для использования клиентами при генерации SDK.

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⌛ Чеклист по выбору коллекции

Выбор структуры данных — это не только про знание API, но и про понимание:

— нужен ли random access;
— важна ли уникальность;
— критичен ли порядок элементов;
— как часто insert/delete в середине.

🖥 Сохраняйте чек-лист для помощи в выборе.

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 Git-команда для поиска "того самого" коммита

Проблема: Вы знаете, что код работал неделю назад, но сейчас есть баг. За это время было 50+ коммитов. Как найти тот, который всё сломал?

💡 Решение: git bisect

Эта команда работает как детектив — использует бинарный поиск по истории коммитов, чтобы за несколько шагов найти проблемный коммит. Вместо проверки всех 50 коммитов вручную, вы проверите всего 5-6!

1️⃣ Запустите процесс:

git bisect start

2️⃣ Отметьте границы:

git bisect bad          # текущий коммит с багом
git bisect good abc123  # старый рабочий коммит

3️⃣ Тестируйте:
Git переключит вас на средний коммит. Проверьте код и скажите:

git bisect good   # если баг отсутствует
git bisect bad    # если баг есть

4️⃣ Повторяйте шаг 3, пока Git не найдёт виновный коммит

5️⃣ Завершите:

git bisect reset  # вернётесь в исходное состояние

В итоге 50 коммитов проверите за 6 шагов вместо 50! 🚀

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 Elasticsearch + Spring Boot Integration

Вместо простого full-text search, вы получаете мощную аналитическую платформу с real-time индексацией.

Spring Data Elasticsearch даёт полный набор возможностей: собственные анализаторы текста, агрегаты для аналитики и сводных выборок, подсветку найденных терминов, поиск с учётом опечаток, геозапросы по координатам, декларативный конструктор запросов, управление жизненным циклом индекса, поиск между несколькими кластерами, создание снимков и восстановление данных для резервного копирования, а также наблюдение и метрики через панели мониторинга в Kibana.

📝 Промпт:

Implement advanced Elasticsearch integration for Spring Boot 3 application:
— Configure Spring Data Elasticsearch: connection settings (cluster nodes, port 9200), RestHighLevelClient configuration, authentication (username/password or API key), SSL/TLS for secure connection, connection pool tuning (max connections, timeout).
— Create document mappings: @Document with index name and settings, @Field with type (text, keyword, date, nested), custom analyzers (standard, whitespace, ngram for autocomplete), tokenizers and filters, multi-field mappings for text/keyword.
— Implement repository layer: extend ElasticsearchRepository, custom query methods with naming conventions (findByTitleContaining), @Query annotation with JSON DSL, native search queries with NativeSearchQuery, pagination with Pageable.
— Add full-text search: multi-match queries across fields, boosting for relevance tuning (title^3, description^1), phrase matching, fuzzy search for typos (fuzziness=AUTO), highlighting with <em> tags, minimum_should_match parameter.
— Configure aggregations: terms aggregation for faceting, date histogram for time-based analytics, metrics (avg, sum, min, max), nested aggregations, bucket sorting, pipeline aggregations for calculations.
— Implement geo-spatial search: geo_point field type, geo_distance queries for radius search, geo_bounding_box for area search, geo_shape for complex polygons, distance sorting.
— Set up index management: index templates for consistent settings, index aliases for zero-downtime reindexing, ILM policies (hot/warm/cold/delete phases), rollover based on size/age, shrink for optimization.
— Add bulk operations: bulk indexing with BulkRequest for performance, batch size tuning (1000-5000 docs), refresh strategy (wait_for or async), error handling for partial failures, bulk processor with backoff.
— Configure search optimization: query cache for repeated queries, field data cache for aggregations/sorting, request cache for size=0 aggregation queries, index refresh interval (1s default, increase for write-heavy), force merge for read-only indices.
— Implement monitoring: cluster health API (green/yellow/red), node stats (JVM heap, disk usage), index stats (doc count, size), slow log for query/indexing analysis, Kibana dashboards with visualizations, alerting with Watcher.
Deliverables: ElasticsearchConfig.java, document entity classes with @Document, repository interfaces, search service with query builders, index templates JSON, ILM policies, Kibana dashboard exports, integration tests with Testcontainers

💡 Расширения:

— добавить learning to rank with LTR plugin;
— реализовать semantic search with dense vectors;
— настроить cross-cluster replication

🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise