❓ Расскажите про паттерн Strategy?

Strategy — это поведенческий паттерн, который позволяет определить семейство алгоритмов, инкапсулировать каждый из них и сделать их взаимозаменяемыми.

Когда использовать:

— есть несколько способов выполнения одной операции;
— нужно избежать множественных if-else или switch;
— алгоритмы должны выбираться в runtime.

Преимущества: соблюдение Open/Closed Principle, устранение условных операторов, гибкость выбора алгоритма.

🐸 Библиотека собеса по Java

#core

💬 Обратная связь

Коллеги, давайте всем комьюнити соберёмся и составим базу годных ресурсов по Java помимо нашего канала.

✔️ Что ищем

— Блоги и статьи
— Telegram-каналы
— YouTube-каналы и подкасты
— Актуальные книги
— Репозитории
— Доклады

❌ Что НЕ ищем

Курсы "java с нуля за месяц", базовые туториалы и переводы официальной документации.

💬 Закидывайте в комменты ваши любимые источники. Для работы, для учёбы, для повседневного чтения.

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

👑 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

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🎯 Optional: используй правильно

Optional появился в Java 8, но многие до сих пор используют его неэффективно. Короткий чеклист 👇

❌ Антипаттерны

// Плохо #1: проверка через isPresent()
if (optional.isPresent()) {
    doSomething(optional.get());
}
// ✔️ Правильно:
optional.ifPresent(this::doSomething);

// Плохо #2: get() без проверки
User user = userOptional.get(); // NoSuchElementException
// ✔️ Правильно:
User user = userOptional.orElseThrow(() -> 
    new UserNotFoundException("User not found"));

// Плохо #3: orElse с вычислением
return optional.orElse(repository.findDefault()); // ВСЕГДА вызовется!
// ✔️ Правильно:
return optional.orElseGet(() -> repository.findDefault());

✔️ Полезные комбинации

// map + orElse
String name = userOptional
    .map(User::getName)
    .orElse("Anonymous");

// flatMap для вложенных Optional
Optional<String> email = userOptional
    .flatMap(User::getEmail); // User::getEmail возвращает Optional<String>

// filter + ifPresent
userOptional
    .filter(u -> u.getAge() > 18)
    .ifPresent(this::sendAdultContent);

// or (Java 9+) - fallback к другому Optional
return cache.get(id)
    .or(() -> database.find(id))
    .orElseThrow();

❌ Когда НЕ использовать

— Не используй Optional в полях класса
— Не передавай Optional как параметр метода
— Не создавай Optional для коллекций (верни пустую коллекцию)
— Не используй Optional для примитивов (есть OptionalInt, OptionalLong, OptionalDouble)

✔️ Когда использовать

— Возвращаемое значение метода, которое может отсутствовать
— Stream API operations
— Замена null в return

Ставь → 🔥, если полезно и хочешь короткие разборы других фич?

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

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🔥 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

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

⌛ 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

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🔍 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

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

❓ Расскажите о паттерне Abstract Factory

Abstract Factory — это порождающий паттерн, который создает семейства связанных объектов без привязки к конкретным классам.
Простыми словами: вы создаете не один объект, а целый набор совместимых между собой объектов.

▪️ Пример:

Система уведомлений, которая работает с разными провайдерами (AWS, Firebase). Для каждого провайдера нужны свои клиенты для отправки email, SMS и push-уведомлений.

// Абстрактные продукты
interface EmailSender {
void send(String to, String message);
}

interface SmsSender {
void send(String phone, String message);
}

// Абстрактная фабрика
interface NotificationFactory {
EmailSender createEmailSender();
SmsSender createSmsSender();
}

// AWS реализация
class AwsEmailSender implements EmailSender {
public void send(String to, String message) {
System.out.println("Отправка через AWS SES: " + to);
}
}

class AwsSmsSender implements SmsSender {
public void send(String phone, String message) {
System.out.println("Отправка через AWS SNS: " + phone);
}
}

class AwsNotificationFactory implements NotificationFactory {
public EmailSender createEmailSender() {
return new AwsEmailSender();
}

public SmsSender createSmsSender() {
return new AwsSmsSender();
}
}

// Аналогично FirebaseNotificationFactory...

// Использование
NotificationFactory factory = new AwsNotificationFactory();
EmailSender email = factory.createEmailSender();
SmsSender sms = factory.createSmsSender();
// Гарантия: оба сервиса работают через AWS

▪️ В чем отличие от Factory Method

— Factory Method создает один продукт
— Abstract Factory создает семейство продуктов (email + sms + push)

▪️ Когда использовать

Когда нужны наборы связанных объектов, которые должны работать вместе (клиенты для разных облаков, драйверы БД, парсеры форматов).

▪️ Минус

Сложно добавить новый тип продукта — придется менять все фабрики.

🐸 Библиотека собеса по Java

#patterns

🔍 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

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

👀 Внутреннее устройство Map.computeIfAbsent()

computeIfAbsent() — это не просто «get или put». Это атомарная операция с ленивым вычислением, которая решает классическую проблему check-then-act в многопоточном коде.

📦 Что такое computeIfAbsent()

— Поведение

1. Если ключ существует и value != null → вернуть value
2. Если ключа нет или value == null → вызвать mappingFunction
3. Результат функции put в map
4. Вернуть computed value

— Классический use case:

// ❌ Старый способ — race condition!
if (!map.containsKey(key)) {
    map.put(key, expensiveOperation());
}

// ✅ Новый способ — атомарно
map.computeIfAbsent(key, k -> expensiveOperation());

🔍 Упрощённый код из JDK:

public V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) {
if (mappingFunction == null)
throw new NullPointerException();

int hash = hash(key);
Node<K,V>[] tab = table;
Node<K,V> first = tab[index];

// Поиск существующего entry
if (first != null) {
Node<K,V> e = first;
do {
if (e.hash == hash &&
Objects.equals(key, e.key)) {
V v = e.value;
if (v != null) {
return v; // Найден, не вызываем функцию!
}
}
} while ((e = e.next) != null);
}

// Ключа нет — вызов mappingFunction
V newValue = mappingFunction.apply(key);

if (newValue != null) {
putVal(hash, key, newValue, true, true);
}

return newValue;
}

📊 Performance

Benchmark: 1M операций

// Старый способ: containsKey + put
if (!map.containsKey(key)) {
    map.put(key, new ArrayList<>());
}
// Time: ~45ms, 2 hash lookups

// computeIfAbsent
map.computeIfAbsent(key, k -> new ArrayList<>());
// Time: ~30ms, 1 hash lookup

computeIfAbsent() на 33% быстрее!

✅ Делайте

— Используйте для lazy initialization
— Используйте ConcurrentHashMap для thread-safety
— Держите mappingFunction быстрым и простым

❌ Не делайте

— Не вызывайте computeIfAbsent рекурсивно на том же ключе
— Не модифицируйте map внутри mappingFunction
— Не возвращайте null если хотите кэшировать отсутствие
— Не используйте для побочных эффектов (только для вычисления value)

🔗 Документация

Ставьте 🔥, если интересны другие Map методы!

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

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava