Коллекция диаграмм по софту и программированию от ByteByteGo

✓ Архитектуры и системный дизайн
✓ Объяснение API: REST, SOAP, gRPC, WebSockets
✓ Понимание Git, CI/CD, HTTP и не только

→ https://github.com/ByteByteGoHq/system-design-101

Идеально для подготовки к техническим интервью 😳

👉 Java Portal

Лучший способ использовать методы запросов Spring Data

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Зачем использовать `@ConditionalOnProperty`?

- Включение или отключение бинов и конфигураций на основе значений в `application.properties` без изменения кода
- Загрузка разных бинов для разных сред с помощью конфигурационных параметров
- Исключение лишних бинов снижает потребление памяти и упрощает логику

🔸Включить бин, если свойство существует:
Используется аннотация @ConditionalOnProperty(name="my.prop").
Бин будет создан, если свойство my.prop существует и его значение не "false".

🔸Включить бин, если свойство равно определённому значению:
Добавляется параметр havingValue="yes".
Бин будет создан только в том случае, если значение свойства строго равно "yes".

🔸Включить бин, если свойство отсутствует:
Используется параметр matchIfMissing=true.
Бин будет создан даже в случае, если соответствующее свойство вообще не определено в конфигурации.

🔸Переключение реализаций в зависимости от значения свойства:
Определяются несколько бинов с разными значениями havingValue.
Будет создан только тот бин, значение которого соответствует текущему значению свойства.


👉 Java Portal

Лучшие практики работы с транзакциями Spring

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Spring Boot Actuator это мощный набор инструментов в составе Spring Boot, который помогает мониторить и управлять приложением в продакшене. Он предоставляет доступ к различным endpoint'ам, через которые можно получить информацию о внутреннем состоянии приложения - метрики, окружение, дампы потоков и т.д.

Что даёт Actuator:

- статус, метрики, окружение и прочее
- Поддержка мониторинга и управления через HTTP, JMX или кастомные endpoint'ы
- Повышенная наблюдаемость, особенно в связке с Prometheus, Grafana, Micrometer или Spring Boot Admin

Часто используемые endpoint'ы:

🔸/actuator/health
Показывает статус работоспособности приложения
Доступ по умолчанию: Public

🔸/actuator/info
Выводит информацию из application.properties
Доступ по умолчанию: Public

🔸/actuator/metrics
Показывает различные метрики производительности
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/env
Показывает переменные окружения
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/beans
Показывает все Spring Beans
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/threaddump
Дамп потоков приложения
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/loggers
Просмотр или изменение уровней логирования на лету
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/heapdump
Скачивание heap dump
Доступ по умолчанию: Restricted

🔸/actuator/prometheus
Метрики в формате Prometheus (если подключён micrometer-registry-prometheus)
Доступ по умолчанию: Public

👉 Java Portal

Лучшие практики для микросервисов

1. Отдельное хранилище данных
🔸Каждый микросервис должен использовать свою собственную базу данных, чтобы обеспечить изоляцию данных и слабую связанность.

2. Единый уровень зрелости кода
🔸Старайтесь поддерживать код всех сервисов примерно на одинаковом уровне зрелости (тестируемость, покрытие, качество).

3. Отдельная сборка для каждого микросервиса
🔸У каждого сервиса должна быть своя сборочная цепочка (CI/CD pipeline), чтобы обеспечить независимость деплоя.

4. Принцип единственной ответственности
🔸Один сервис — одна бизнес-задача. Не смешивайте домены и обязанности в рамках одного микросервиса.

5. Развёртывание в контейнерах
🔸Используйте контейнеры (например, Docker) для упаковки и запуска каждого микросервиса независимо.

6. Обрабатывайте серверы как статeless
🔸Сервисы не должны хранить состояние между запросами. Состояние — либо в БД, либо во внешнем хранилище.

7. Domain-Driven Design (DDD)
🔸Стройте архитектуру на основе бизнес-домена: делите систему на логически обоснованные сервисы, а не технические модули.

8. Микрофронтенд
🔸Разделяйте frontend-приложения по тому же принципу, что и backend: независимые фронты взаимодействуют через API Gateway.

9. Оркестрация микросервисов
🔸Используйте системы оркестрации (например, Kubernetes), чтобы управлять масштабированием, деплоем и связью между сервисами.

👉 Java Portal

Проект на Spring Boot + Spring AI + OpenAI.

Он принимает текст или файл с заметками встречи и автоматически генерирует JSON-тикеты с классификацией (баг, фича и т.д.).

Теперь в open source: чистый код и готовность к импорту в JIRA.

GitHub: https://github.com/ayushstwt/smart-ticket-ai.git

👉 Java Portal

Лучший способ использовать аннотацию Spring Transactional

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Algorithmic Thinking Patterns

🔸Паттерн: Two Pointers
Суть идеи: Ввести два индекса и двигать их по массиву
Когда использовать: Отсортированные массивы, удаление дубликатов, реверс
Типовые задачи: Reverse array in-place, 3Sum, Remove Duplicates

🔸Паттерн: Sliding Window
Суть идеи: Оптимизация задач на подмассивы путём расширения/сжатия окна
Когда использовать: Строки, макс/мин в окне, шаблоны фиксированной длины
Типовые задачи: Longest substring w/o repeats, Max sum of k-size subarray

🔸Паттерн: Binary Search on Answer
Суть идеи: Вместо поиска элемента ищем min/max значение, удовлетворяющее условию
Когда использовать: Монотонное пространство поиска
Типовые задачи: Min eating speed, Aggressive cows, Capacity to ship packages

🔸Паттерн: Prefix Sum / Difference Array
Суть идеи: Предобработка для ответов на запросы за O(1)
Когда использовать: Сумма/частота на интервалах, перекрывающиеся диапазоны
Типовые задачи: Subarray sum = K, Difference array for range updates

🔸Паттерн: Greedy
Суть идеи: Выбираем на каждом шаге локально лучший вариант, надеясь на глобальный оптимум
Когда использовать: Когда выбор можно отсортировать или сравнить
Типовые задачи: Activity selection, Gas Station, Jump Game

🔸Паттерн: Backtracking
Суть идеи: Перебираем все варианты и откатываемся с неверных путей
Когда использовать: Комбинации, перестановки, ограничения
Типовые задачи: N-Queens, Sudoku Solver, Subset Sum

🔸Паттерн: Bitmasking
Суть идеи: Используем биты для представления подмножеств или флагов
Когда использовать: Маленькие N (N ≤ 20), переключаем состояния
Типовые задачи: Count set bits, Subset sum, Traveling Salesman

🔸Паттерн: Union-Find (DSU)
Суть идеи: Эффективно объединяем и находим компоненты
Когда использовать: Связность, обнаружение циклов
Типовые задачи: Number of Provinces, Kruskal's MST, Friend Circles

🔸Паттерн: Monotonic Stack / Queue
Суть идеи: Поддерживаем монотонно возрастающую или убывающую структуру
Когда использовать: Следующий больше/меньше, максимум по диапазону
Типовые задачи: Daily Temperatures, Largest rectangle in histogram

🔸Паттерн: Topological Sort
Суть идеи: Линейный порядок задач по зависимостям
Когда использовать: Ацикличные графы (DAG), планирование
Типовые задачи: Course Schedule, Build Order, Alien Dictionary

🔸Паттерн: Dynamic Programming (Tabulation)
Суть идеи: Итеративное решение снизу вверх с мемоизацией
Когда использовать: Пересекающиеся подзадачи
Типовые задачи: 0/1 Knapsack, Edit Distance, House Robber

🔸Паттерн: Divide & Conquer
Суть идеи: Рекурсивное деление входных данных
Когда использовать: Сортировка, сложные рекурсии
Типовые задачи: Merge Sort, Count Inversions, Median of Two Sorted Arrays

🔸Паттерн: DFS with Memoization
Суть идеи: Сохраняем уже посчитанные значения, чтобы не вычислять повторно
Когда использовать: DAG, рекурсивное ДП
Типовые задачи: Word Break, Unique Paths III, Longest Increasing Path

🔸Паттерн: Meet in the Middle
Суть идеи: Делим массив пополам, решаем обе части и объединяем
Когда использовать: N ≤ 40, полный перебор слишком дорог
Типовые задачи: Partition to Equal Sum, K-Sum Variants

🔸Паттерн: Trie-Based Search
Суть идеи: Деревья префиксов
Когда использовать: Поиск слов, автодополнение
Типовые задачи: Implement Trie, Replace Words, Word Squares

🔸Паттерн: Segment Tree / BIT
Суть идеи: Эффективные запросы и обновления на диапазонах
Когда использовать: Большие массивы, частые модификации
Типовые задачи: Range sum/min/max, Inversions, Lazy Propagation

🔸Паттерн: Floyd’s Cycle Detection
Суть идеи: Обнаружение цикла с быстрым и медленным указателями
Когда использовать: Связные списки, конечные автоматы
Типовые задачи: Linked List Cycle, Happy Number

👉 Java Portal

Запрос Hibernate WITH RECURSIVE

⏩Читать подробнее

👉 Java Portal | #cтатья

Модернизация алгоритмов: От наивного → оптимального

🔸Two Sum (пара с заданной суммой)
Наивно: O(n²) — двойной цикл
Оптимально: O(n) с использованием HashMap

🔸Find Duplicate Number (найти дубликат, 1 ≤ num ≤ n)
Наивно: HashSet или дополнительная память
Оптимально: Обнаружение цикла Флойда (O(1) по памяти)

🔸Kth Largest Element (k-й по величине элемент)
Наивно: Сортировка массива (O(n log n))
Оптимально: QuickSelect (в среднем O(n)) или куча (Heap)

🔸Longest Palindromic Substring (длиннейшая палиндромная подстрока)
Наивно: O(n³) — перебор всех подстрок
Оптимально: Расширение из центра (Expand Around Center, O(n²)), или алгоритм Манакера (O(n))

🔸Max Subarray Sum (максимальная сумма подмассива)
Наивно: Генерация всех подмассивов
Оптимально: Алгоритм Кадане (Kadane’s Algorithm, O(n))

🔸All Pairs Shortest Paths (кратчайшие пути между всеми вершинами)
Наивно: Запускать Dijkstra для каждой вершины
Оптимально: Алгоритм Флойда–Уоршелла (Floyd-Warshall, O(V³)), эффективен для плотных графов

🔸Median in Data Stream (медиана в потоке данных)
Наивно: Сортировать после каждой вставки
Оптимально: Две кучи (Min Heap и Max Heap), вставка за O(log n)

🔸Valid Anagram (анаграмма?)
Наивно: Сортировка строк
Оптимально: Подсчёт частот символов в массиве (O(n))

🔸Permutations (перестановки)
Наивно: Сгенерировать и сохранить все перестановки
Оптимально: Рекурсивный Backtracking с отсечениями

🔸Subset Sum Exists (проверка, существует ли сумма из подмножества)
Наивно: Перебор всех подмножеств (2ⁿ)
Оптимально: Динамическое программирование — снизу вверх или с мемоизацией

🔸Product of Array Except Self (произведение всех кроме текущего)
Наивно: Умножать все кроме текущего, O(n²)
Оптимально: Префикс + суффикс произведения (O(n))

🔸Shortest Unsorted Subarray (самый короткий несортированный подмассив)
Наивно: Сортировка и сравнение
Оптимально: Два указателя для границ (O(n))

🔸Min Window Substring (минимальная подстрока с нужными символами)
Наивно: Перебор всех подстрок
Оптимально: Sliding Window + HashMap, O(n)

🔸Search in Rotated Array (поиск в повернутом массиве)
Наивно: Линейный поиск
Оптимально: Модифицированный бинарный поиск

🔸Count Inversions (подсчёт инверсий)
Наивно: Вложенные циклы, O(n²)
Оптимально: Модифицированный Merge Sort, O(n log n)

🔸Check if Tree is Balanced (проверка сбалансированности дерева)
Наивно: Пересчитывать высоту на каждом шаге
Оптимально: Один проход — возвращаем высоту и статус баланса

🔸Merge k Sorted Lists (слияние k отсортированных списков)
Наивно: Объединить всё и отсортировать
Оптимально: Слияние k списков через Min Heap, O(N log k)

🔸Longest Consecutive Sequence (длиннейшая последовательность чисел)
Наивно: Сортировка и проход
Оптимально: HashSet + сканирование, O(n)

🔸Word Ladder (преобразование слов)
Наивно: BFS от каждого слова
Оптимально: Предобработка + двусторонний BFS

🔸Number of Islands (количество островов)
Наивно: DFS без отметок
Оптимально: DFS/BFS/Union-Find с отслеживанием посещённых клеток

👉 Java Portal

Spring Boot + Swagger

Документирование API без лишней головной боли.

Полное руководство читай здесь: тык

👉 Java Portal

Мини руководство по паттернам проектирования

🔸Singleton
Реализация: статический экземпляр + приватный конструктор
Пример: логгер, менеджер конфигурации, пул подключений к БД

🔸Factory
Реализация: метод create(String type) возвращает нужный подкласс
Пример: парсеры файлов (.json, .xml), отправка уведомлений

🔸Abstract Factory
Реализация: интерфейс для создания связанных объектов без указания их классов
Пример: UI-темы (тёмная/светлая), фабрики виджетов операционной системы

🔸Builder
Реализация: цепочка вызовов .set() + .build()
Пример: создание сложных объектов, например HTTP-запросов

🔸Prototype
Реализация: клонирование существующего объекта через .clone()
Пример: игровые персонажи, шаблоны документов, клоны интерфейсов

🔸Strategy
Реализация: интерфейс + метод setStrategy()
Пример: алгоритмы сортировки, платёжные процессоры

🔸Observer
Реализация: список подписчиков + цикл notifyAll()
Пример: система событий, UI-слушатели, подписки на YouTube

🔸Decorator
Реализация: обёртка над объектом + добавление поведения на лету
Пример: логгирование, сжатие, кэширование

🔸Adapter
Реализация: класс-обёртка, преобразующий интерфейс
Пример: интеграция с легаси API, InputStreamReader

🔸Facade
Реализация: один класс делегирует вызовы нескольким подсистемам
Пример: java.util.logging, фасад медиаплеера

🔸Command
Реализация: инкапсуляция действия в объект с методом execute()
Пример: Undo/Redo, обработка нажатий кнопок

🔸Chain of Responsibility
Реализация: каждый обработчик решает — обработать или передать дальше
Пример: эскалация тикетов в техподдержке, всплытие событий (event bubbling)

🔸Template Method
Реализация: базовый класс задаёт общий алгоритм, подклассы переопределяют шаги
Пример: обработка онлайн-заказа — оплата → подтверждение → доставка

🔸State
Реализация: поведение определяется текущим объектом состояния
Пример: состояния медиаплеера — воспроизведение/пауза/стоп

🔸Mediator
Реализация: центральный объект управляет взаимодействием компонентов
Пример: менеджер чата, валидация форм в UI

🔸Memento
Реализация: сохранение и восстановление внутреннего состояния объекта
Пример: история изменений, снапшоты состояния в текстовом редакторе

🔸Visitor
Реализация: внешний класс выполняет операции над элементами структуры
Пример: обход файловой системы, обработка AST

🔸Proxy
Реализация: обёртка над реальным объектом для контроля доступа или производительности
Пример: ленивая загрузка, контроль доступа, удалённые прокси

🔸Composite
Реализация: древовидная структура, где элементы и группы обрабатываются одинаково
Пример: иерархия файлов и папок, UI-компоненты

🔸Flyweight
Реализация: повторное использование объектов с общим внутренним состоянием
Пример: глифы шрифта, иконки интерфейса, текстуры в играх

🔸Bridge
Реализация: разделение абстракции и реализации
Пример: представление UI → движок отрисовки (SVG, Canvas и т.д.)

👉 Java Portal

Кто не в курсе: Spring Debugger — это инструмент в IntelliJ IDEA, который помогает разбираться в контексте Spring Boot-приложения.

Прямо в проекте можно:

🔸посмотреть список загруженных и неактивных бинов,
🔸проверить значения конфигурационных свойств,
🔸увидеть детали подключения к базе.

Удобно для дебага, особенно когда неясно, почему бин не поднялся или почему конфигурация работает не так, как ожидалось.

👉 Java Portal