Java Portal | Программирование
12.4K subscribers
1.1K photos
90 videos
36 files
963 links
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для Java-разработчика

Связь: @devmangx

РКН: https://clck.ru/3H4WUg
Download Telegram
Экосистема разработки API с открытым исходным кодом

https://github.com/hoppscotch/hoppscotch/

👉 Java Portal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Паттерны микросервисов для Java / Backend-разработчиков

Для Java и backend-разработчика знание паттернов микросервисов — это базовый навык.
Он делает тебя сильнее как инженера и помогает уверенно проходить собеседования.
Сохрани, выучи и применяй, и ты будешь на шаг впереди остальных.

🔸Application Architecture Patterns
Высокоуровневые схемы структуры систем:
- Monolithic architecture
- Microservice architecture

🔸 External API Patterns
Подходы к проектированию API для сторонних разработчиков:
- API Gateway
- Backends for Frontend (BFF)

🔸Decomposition Patterns
Как разделить большую систему на независимые сервисы:
- Decompose by business capability
- Decompose by subdomain

🔸Testing Patterns
Подходы к проверке корректности микросервисов:
- Consumer-driven contract test
- Consumer-side contract test
- Service component test

🔸Messaging Style Patterns
Схемы асинхронного взаимодействия сервисов:
- Messaging
- Remote Procedure Invocation (RPI)

🔸Security Patterns
Решения для аутентификации и авторизации:
- Access Token

🔸Reliable Communication Patterns
Техники обработки сбоев при взаимодействии сервисов:
- Circuit Breaker

🔸Cross-cutting Concerns Patterns
Обработка общих функций вроде логирования и метрик:
- Externalized Configuration
- Microservice Chassis

🔸 Service Discovery Patterns
Как сервисы находят друг друга в сети:
- 3rd Party Registration
- Client-side Discovery
- Self-registration
- Server-side Discovery

🔸Observability Patterns
Как понять, что происходит внутри системы:
- Application Metrics
- Audit Logging
- Distributed Tracing
- Exception Tracking
- Health Check API
- Log Aggregation

🔸Transactional Messaging Patterns
Обеспечение согласованности данных между сервисами:
- Polling Publisher
- Transaction Log Tailing
- Transactional Outbox

🔸Deployment Patterns
Подходы к безопасному релизу новых версий сервисов:
- Deploy as Container
- Deploy as VM
- Language-specific Packaging
- Service Mesh
- Serverless Deployment
- Sidecar

🔸Data Consistency Patterns
Как управлять целостностью данных в распределённых БД:
- Saga

🔸Business Logic Design Patterns
Как организовать доменную модель и бизнес-логику:
- Aggregate
- Domain Event
- Domain Model
- Event Sourcing
- Transaction Script

🔸Refactoring to Microservices Patterns
Как поэтапно мигрировать монолит в микросервисы:
- Transaction Script
- Strangler Application

🔸Querying Patterns
Как извлекать данные из нескольких сервисов:
- API Composition
- CQRS (Command Query Responsibility Segregation)


Освой эти паттерны и ты поймёшь, как проектировать надёжные, масштабируемые и поддерживаемые системы.

👉 Java Portal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍2
Как отладить медленный API

Твой API тормозит. Пользователи жалуются. И ты не понимаешь, с чего вообще начать. Вот пошаговый подход, который поможет вычислить, что именно душит производительность.

1. Начни с сети.
Высокая задержка? Поставь CDN перед статикой. Слишком большой payload? Сжимай ответы. Это простые решения, не требующие правки кода.

2. Проверь бэкенд.
Чаще всего проблема там. Тяжелые по CPU операции нужно выносить в фон. Сложная бизнес-логика — упрощать. Синхронные блокирующие вызовы — делать асинхронными. Прогони профилирование, найди узкие места и оптимизируй.

3. Загляни в базу данных.
Отсутствующие индексы — классическая причина тормозов. Ещё одна ловушка — N+1 запросы, когда вместо одного батч-запроса база получает сотни одинаковых обращений.

4. Не забудь про внешние API.
Вызовы вроде Stripe или Google Maps не под твоим контролем. Где возможно — запускай их параллельно. Настрой агрессивные таймауты и ретраи, чтобы один медленный сторонний сервис не тормозил весь ответ.

5. Проверь инфраструктуру.
Если серверы забиты под завязку — настрой авто-масштабирование. Подкорректируй лимиты connection pool. Иногда дело не в коде, а в том, что ты пытаешься обслужить 10 000 запросов на ресурсах, рассчитанных на 100.


Главное действовать системно. Не бросайся фиксить вслепую. Сначала измерь, найди конкретное узкое место — потом исправляй.

👉 Java Portal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍4🔥3