Телеграм канал «Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate»

🛠 Грейдинг умер. На собесах теперь правит ИИ IT-рынок в 2025 уже не тот. Забудьте сказки про «сменю компанию — сразу +100 к к зарплате». Всё: грейдинг сдулся, вакансий меньше, а на собеседованиях вас может встречать не только тимлид, но и искусственный интеллект. 🚧 Рынок стал осторожнее: — Грейды больше не гарантируют рост. — Джоб-борды захламлены нерелевантными откликами. — Компании проверяют кандидатов дольше и жёстче. 🔗 Подробнее о в статье 🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

👑 Магия IntelliJ IDEA: Live Templates Хотите ускорить написание кода и избежать повторений? Используйте Live Templates для создания шаблонов кода, которые можно вставлять за пару кликов. 🔹 Что делает — Позволяет создавать шаблоны кода для часто используемых конструкций — Поддерживает параметры и автозамену (например, поля и методы) — Работает для Java, Kotlin, HTML, и других языков 🔹 Зачем это нужно — Сокращает время на написание повторяющихся конструкций — Уменьшает количество ошибок за счёт предсказуемых шаблонов — Улучшает производительность и помогает не забыть важные моменты 🔹 Как использовать — Ctrl+J (или Cmd+J на macOS) — откроет список шаблонов — Можно создать свой шаблон в Settings → Editor → Live Templates — Настройте шаблон под ваши нужды, и используйте его с удобным сокращением 🐸 Библиотека джависта #буст

🔧 Основные улучшения Spring Boot 4 В новой версии Spring Boot 4, которая выйдет в ноябре 2025 года, разработчики получат ряд значительных улучшений, включая поддержку Jakarta EE 11, интеграцию с GraalVM 24 и улучшенную совместимость с Kotlin 2.2. 🔹 Поддержка Jakarta EE 11 Spring Boot 4 перейдёт на Jakarta EE 11, что обеспечит поддержку Servlet 6.1, JPA 3.2 с Hibernate ORM 7.0 и Bean Validation 3.1. Это улучшит работу с веб-API и базами данных, а также обеспечит лучшую поддержку Kotlin и Java records. 🔹 Интеграция с GraalVM 24 Поддержка GraalVM 24 позволит создавать нативные образы с улучшенной производительностью и меньшим временем запуска, что особенно важно для микросервисной архитектуры и облачных приложений. 🔹 Совместимость с Kotlin 2.2 Spring Boot 4 улучшит работу с Kotlin 2.2, включая поддержку новых возможностей языка и улучшенную интеграцию со сборкой Gradle, что упростит разработку на Kotlin. 🔹Облачные технологии и контейнеризация Улучшенные Buildpacks и более эффективная сборка Docker-образов обеспечат лучшую поддержку облачных технологий и контейнеризации, что упростит развертывание приложений. 🔹Безопасность Spring Boot 4 будет основан на Spring Security 7, обеспечивая улучшенную интеграцию с OAuth 2.2 и OIDC, а также улучшенные криптографические настройки по умолчанию для повышения безопасности приложений. 🐸 Библиотека джависта #свежак

📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента? Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите. ❤️ — 1 👍 — 2 ⚡️ — 3 👏 — 4 🔥 — 5 🎉 — 6 😁 — 7 😍 — 8 🤩 — 9 Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь. 👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой

Мы сделаем вам предложение, от которого невозможно отказаться 🤌 Вы покупаете себе курс «Математика для Data Science» от преподавателей ВМК МГУ, а мы дарим второй такой же курс вашему другу. Предложение действует только до 1 сентября. Ничего личного, просто математика. 👉 Принять предложение

👀 Задача с собеса: Потокобезопасный LRU-кэш с TTL (middle) Отдохнули и хватит😁 Интересная задачка с реального собеседования: Компания хочет снизить нагрузку на БД и внешние API. Реализуйте in-memory кэш, который: — хранит не более N элементов (LRU-политика вытеснения) — истекает срок действия записей по TTL — потокобезопасен и работает за O(1) на get/put ▪️ Условия 1. put(k, v) кладёт значение с TTL (единый для экземпляра). 2. get(k) возвращает значение или null, если пары нет или истёк TTL. 3. При переполнении удаляется «наименее недавно использованный» элемент. 4. Решение должно быть неблокирующим по чтению или, как минимум, с короткими критическими секциями. 5. Допустимо ленивое удаление устаревших записей (на чтении/записи). 💡 Ключевые моменты: — Выбор структуры: LinkedHashMap с accessOrder=true даёт LRU «из коробки». — TTL: храните expireAt на элемент; чистите лениво и/или периодически. — Потоки: короткие секции под ReentrantReadWriteLock (или один ReentrantLock) вокруг критичных операций. — Амортизация O(1): не делайте полных проходов по карте на каждом вызове. 💬 Возможная реализация в комментариях. Пишите также ваши реализация и способы оптимизации. 🐸 Библиотека собеса по Java