🧠 Трюк с @EventListener в Spring Boot — неочевидная ловушка

Когда ты используешь @EventListener для обработки событий в Spring, ты можешь попасть в баг, который очень сложно отловить в бою — пропущенные события.

📌 Пример:

@Component
public class MyListener {

    @EventListener
    public void on(MyEvent event) {
        // логика
    }
}

Если MyListener бин ещё не проинициализирован, а событие уже публикуется (ApplicationEventPublisher#publishEvent), то метод on просто не будет вызван. Spring не будет "накапливать" события для будущих слушателей.

⚠️ Это особенно критично, если ты триггеришь событие в @PostConstruct или в CommandLineRunner, а слушатель находится в другом бине, который ещё не загружен.

💡 Как избежать:

1. Используй явное управление порядком инициализации через @DependsOn.
2. Не публикуй события слишком рано — лучше в ApplicationReadyEvent:

@Component
public class Publisher {

    private final ApplicationEventPublisher publisher;

    public Publisher(ApplicationEventPublisher publisher) {
        this.publisher = publisher;
    }

    @EventListener(ApplicationReadyEvent.class)
    public void onReady() {
        publisher.publishEvent(new MyEvent(this));
    }
}

🧵 Альтернатива: если тебе нужно гарантированное выполнение в момент старта — лучше использовать ApplicationRunner или InitializingBean, где порядок можно контролировать проще.

👉@BookJava

Совет 💡

Если вы хотите получить сообщение о первопричине, вы можете легко и безопасно получить его с помощью Apache Commons ExceptionUtils. Методы getRootCauseMessage(Exception ex) выдают сообщение в виде {ClassNameWithoutPackage} {ThrowableMessage}

👉@BookJava

Когда системы не хотят «дружить» между собой — начинается головная боль.😫

Особенно если речь идет о масштабировании и автоматизации процессов. Как избежать лишнего кода, сэкономить время и силы, при этом интегрировать внешние системы с Apache Kafka?

Ответ — Kafka Connect.


Записывайтесь на открытый вебинар, где мы разберем, как решить типичные проблемы интеграции и масштабирования.

Что будет на вебинаре:

✒️Основы Kafka Connect: Архитектура и принципы работы, коннекторы

✒️Практическая реализация: Настройка и запуск коннекторов для интеграции с базами данных и файловыми системами

✒️Ошибки и их решение: Как эффективно отлаживать и масштабировать Kafka Connect

23 июня в 19:00 (МСК) — Бесплатно!

Спикер: Валентин Шилин — Старший программист и аналитик данных в Deutsche Telekom IT GmbH

Дарим чек-лист по установке Kafka Connect при регистрации на вебинар!

Присоединяйтесь, если хотите научиться упрощать сложные задачи и увеличивать надежность своих систем: https://tglink.io/88d34f764ba1

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFH5vcGg

🧠 Spring Boot + MapStruct: как избежать null при обновлении сущности

При обновлении сущностей через MapStruct бывает типичная проблема: маппер затирает уже существующие поля null'ами, если они не переданы во входном DTO. Это может легко привести к потере данных. Покажу, как решить это изящно.

Допустим, у нас есть:

public class UserDto {
    private String name;
    private String email;
}

И сущность:

@Entity
public class User {
    private String name;
    private String email;
}

Если ты используешь обычный @MappingTarget, то:

@MappingTarget User user, UserDto dto

— не переданное поле email в dto затирает значение в user.

📌 Чтобы этого не происходило, добавь в маппер:

@Mapper(nullValuePropertyMappingStrategy = NullValuePropertyMappingStrategy.IGNORE)
public interface UserMapper {
    void update(@MappingTarget User user, UserDto dto);
}

💡 NullValuePropertyMappingStrategy.IGNORE говорит MapStruct: не трогай те поля, которые в DTO пришли как null.

⚠️ Это работает только для объектов, не для Optional и не для примитивов. Там потребуется другая стратегия — например, обёртки или @Condition.

Такой подход позволяет обновлять только те поля, которые реально пришли, и не бояться случайного затирания.

👉@BookJava

Создание REST API с использованием Spring WebFlux и Security

00:00:00 Введение
00:00:20 Создание проекта
00:11:36 Создание миграций БД
00:15:40 Создание базовых классов
00:23:20 Реализация логики генерации JWT токена
00:46:30 Реализация логики валидации JWT токена
00:53:05 Построения цепочки аутентификации
01:04:22 Финальная конфигурация с использованием SecurityWebFilterChain
01:12:11 Реализация REST контроллеров
01:23:15 Проверка REST API средствами Postman
01:24:21 Добавление и конфигурация обработчика ошибок
01:25:40 Заключение

Ссылка на Github репозиторий https://github.com/proselytear/webfluxsecurity

источник

👉@BookJava

💡 Совет Java

✅ Заменяем и переворачиваем последнее слово в строке — без использования StringBuilder!

Когда-нибудь задумывался, как в Java перевернуть только последнее слово в предложении и вставить его обратно? 🤔

Вот лаконичное решение на чистом Java, без использования StringBuilder.

💡 Отлично подойдёт новичкам, чтобы лучше понять:

1. Логику реверса строки 🔁
2. Работу с массивами и циклами 🧩
3. Почему важно избегать изменяемых классов, вроде StringBuilder, когда тренируешь основы 💪

👉@BookJava

🚀 7 самых полезных методов Stream API в Java 21

Работаешь с коллекциями в Java? Тогда Stream API — твой лучший друг. В Java 21 он стал ещё удобнее. Вот краткая шпаргалка по самым нужным методам — с понятными примерами 👇


🔹 1. filter(Predicate)
📌 Фильтрует элементы по условию.
🧠 Пример: оставить только чётные числа:

List<Integer> evens = numbers.stream()
                             .filter(n -> n % 2 == 0)
                             .toList();

🔹 2. map(Function)
📌 Преобразует каждый элемент.
🧠 Пример: сделать все имена заглавными:

List<String> upperCaseNames = names.stream()
                                   .map(String::toUpperCase)
                                   .toList();

🔹 3. flatMap(Function)
📌 «Сплющивает» вложенные коллекции.
🧠 Пример: объединить вложенные списки:

List<String> words = nestedLists.stream()
                                .flatMap(List::stream)
                                .toList();

🔹 4. collect(Collector)
📌 Собирает элементы в коллекцию.
🧠 Пример: получить Set из списка:

Set<String> uniqueNames = names.stream()
                               .collect(Collectors.toSet());

🔹 5. forEach(Consumer)
📌 Выполняет действие для каждого элемента.
🧠 Пример: распечатать все имена:

names.stream().forEach(System.out::println);

🔹 6. reduce(BinaryOperator)
📌 Сводит все элементы к одному значению.
🧠 Пример: сумма чисел:

int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, Integer::sum);

🔹 7. takeWhile / dropWhile (Java 9+)
📌 Берёт или пропускает элементы, пока выполняется условие.
🧠 Пример: взять только числа < 10:

List<Integer> lessThanTen = numbers.stream()
                                   .takeWhile(n -> n < 10)
                                   .toList();

💡 Лайфхак: вместо collect(...) используй toList() и toSet() — код станет чище, а производительность выше.

👇 А ты какие методы используешь чаще всего? Поделись в комментах — реальный опыт всегда круче теории!

👉@BookJava

Как контролировать и управлять приложениями на Spring Boot без лишней головной боли?

На открытом вебинаре «Spring Boot Actuator: основы мониторинга и управления приложением» 25 июня в 20:00 МСК мы разберём:

- Для чего нужен Spring Boot Actuator.
- Как настроить и использовать метрики для контроля приложений.
- Как избежать проблем с производительностью на ранних этапах разработки.

Представьте, что вы с лёгкостью настраиваете мониторинг, отслеживаете метрики и эффективно управляете приложениями без перерывов в работе. Это станет возможным, если освоить Spring Boot Actuator.

Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Разработчик на Spring Framework» — все участники получат скидку на обучение.

Регистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cN4MSC

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Проверка на null с помощью Optional

Optional помогает избежать NullPointerExceptions.

String name = "Alice";
Optional<String> maybeName = Optional.ofNullable(name);
System.out.println(maybeName.orElse("Nobody"));  // Output: Alice

👉@BookJava

🔍 Enumeration vs Iterator в Java

Java-программисты часто сталкиваются с двумя интерфейсами для перебора коллекций: устаревшим Enumeration и современным Iterator. Разберём ключевые отличия:

1️⃣ Происхождение

* Enumeration появился в Java 1.0 и используется в старых классах (Vector, Hashtable).
* Iterator введён в Java 1.2 вместе с коллекциями из пакета java.util (List, Set и т.д.).

2️⃣ Методы и возможности

* Enumeration предоставляет методы hasMoreElements() для проверки и nextElement() для получения следующего элемента, но не умеет удалять элементы во время итерации.
* Iterator использует hasNext() и next(), а также имеет метод remove() для безопасного удаления элементов прямо во время обхода.

3️⃣ Fail-fast поведение

* Iterator отслеживает изменения коллекции извне и при обнаружении бросает ConcurrentModificationException.
* Enumeration такого механизма не имеет — внешние модификации могут приводить к непредсказуемым результатам.

4️⃣ Поддержка дженериков

* Enumeration не типобезопасен (до Java 1.5), что требовало кастов.
* Iterator<E> полностью интегрирован с дженериками, что позволяет избежать ClassCastException.

5️⃣ Когда использовать

* Iterator — выбор по умолчанию для всех современных коллекций: гибкость, безопасность и поддержка удаления.
* Enumeration — только при взаимодействии с legacy-API (Vector, Hashtable и др.).

💡 Вывод: выбирайте Iterator — он более универсален, безопасен и дружелюбен к дженерикам. Enumeration сохранён в языке лишь ради обратной совместимости.

👉@BookJava

🧠 Быстрый способ найти performance-проблемы в Spring Boot-приложении

Сейчас покажу, как быстро узнать, какие бины подгружаются дольше всего при старте Spring Boot-приложения.

📌 Добавь в application.yml:

spring:
  application:
    name: demo
  main:
    log-startup-info: true
  boot:
    startup:
      logging:
        enabled: true

🔥 Теперь при старте приложения Spring Boot 3+ покажет top-N самых "тяжёлых" бинов:

Startup completed in 3.567 seconds
Application started in 3.789 seconds (JVM running for 4.112)
  Bean instantiation and initialization:
    145 ms -> com.example.HeavyBean
    95 ms  -> com.example.AnotherBean

💡 Это встроенный инструмент, который раньше был только в Spring Boot Actuator!

📈 Отлично помогает:

при оптимизации старта,
для понимания сложностей DI,
при миграции на новые версии.

⚠️ Подходит только для Spring Boot 2.4+ .

👉@BookJava

Kafka Cluster в Docker

Настроим docker-compose.yml для кафка кластера и запустим наше приложение с кафкой из докера

00:00 Intro
00:30 Конфигурация одного сервера
10:23 Запуск и проверка работы
15:15 Конфигурация кластера
18:05 Запуск кластера и проверка работы
19:30 environment.env
21:30 environment.env
22:56 Итог

источник

👉@BookJava

Java. Представление отрицательных чисел. Преобразование цветной фотографии в черно-белую.

В этом видео я рассказываю о представлении в отрицательных чисел в компьютере на примере типа byte. Показываю, что можно получить, если забыть, что все целочисленные типы в языке программирования Java знаковые. В качестве практической части, пишем алгоритм для преобразования цветной фотографии в черно-белую.

👉@BookJava

Как скомпилировать исходники java вручную

В повседневной работе никто из нас не компилирует исходники Java вручную. За нас это делают такие инструменты как maven, gradle или интегрированная среда разработки типа Idea.

Но для понимания процессов, которые происходят при каждом тестовом запуске вашего приложения, имеет смысл хотя бы один попробовать это сделать самостоятельно прямо из консоли.

https://devmark.ru/article/manual-java-compiling

👉@BookJava

Как обобрать дерево в несколько потоков?

Всем привет, меня зовут Антон, я Java‑разработчик в Сбере, подразделение SberWorks. Я разрабатываю Giga IDE — новую IDE на основе IntelliJ IDEA. В ходе работы столкнулся с тем, что при открытии проектов происходит сканирование всех папок для поиска тех или иных файлов. Если обобщить, то задача сводится к обходу дерева. Я решил подробнее рассмотреть эту тему, причём с прицелом на многопоточность.

Задача обхода деревьев далеко не нова, существуют два основных подхода: обход в ширину и глубину. В первом случае удобно применять рекурсивный алгоритм, а во втором — понадобится дополнительная коллекция, в которую будут складываться узлы дерева, но всё это в один поток, а я решил рассмотреть эту задачу в многопоточной интерпретации.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/921528/

👉@BookJava