javac HelloWorld.java
java HelloWorld

Совет для новичков: Текстовые редакторы подходят для изучения основ, но для реальной разработки лучше использовать IDE, так как они экономят время и упрощают работу.

Рекомендация: Для новичков я советую IntelliJ IDEA Community Edition как основной выбор благодаря интуитивному интерфейсу и мощным функциям. OpenIDE и GigaIDE — отличные альтернативы для российских разработчиков, особенно если важна независимость от зарубежных сервисов. Cursor подойдет, если вы хотите попробовать ИИ-поддержку, но требует дополнительных затрат и настройки для Java.

Выбор IDE: Начните с IntelliJ IDEA Community для универсальности. Используйте OpenIDE или GigaIDE для работы в российской инфраструктуре. Cursor подойдет для экспериментов с ИИ, но требует затрат.
Изучите горячие клавиши: Например, в IntelliJ IDEA и OpenIDE/GigaIDE: Ctrl+Alt+L (форматирование кода), Alt+Enter (исправление ошибок).
Практикуйтесь: Создайте простые программы, такие как калькулятор, в каждой IDE, чтобы сравнить их.
Ресурсы:
IntelliJ IDEA: www.jetbrains.com/idea/documentation.
OpenIDE: openide.ru.
GigaIDE: gitverse.ru/features/gigaide.
Cursor: cursor.com/docs.
Stack Overflow для решения проблем.

import java.util.concurrent.*;

public class Task280725 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        Future<String> future = executor.submit(() -> {
            Thread.sleep(1000);
            return "Done";
        });
        
        System.out.println(future.get(500, TimeUnit.MILLISECONDS));
        executor.shutdown();
    }
}

import org.gradle.api.DefaultTask
import org.gradle.api.tasks.TaskAction

class CustomTask extends DefaultTask {
    @TaskAction
    void executeTask() {
        println 'Executing custom task'
    }
}

tasks.register('customTask', CustomTask)

import org.gradle.api.DefaultTask
import org.gradle.api.tasks.TaskAction

open class CustomTask : DefaultTask() {
    @TaskAction
    fun executeTask() {
        println("Executing custom task")
    }
}

tasks.register<CustomTask>("customTask")

В памяти: Каждая задача представлена как объект в JVM, содержащий метаданные (имя, зависимости, действия). Gradle загружает все задачи в память во время фазы конфигурации, что увеличивает потребление памяти пропорционально их количеству. Плагины, такие как java, добавляют множество задач (например, compileJava, test), увеличивая overhead.

В памяти: Минимальная фаза по потреблению ресурсов, так как загружается только settings.gradle и связанные плагины. Объем памяти зависит от количества модулей (обычно 50-100 МБ).

В памяти: Самая ресурсоемкая фаза, так как Gradle загружает и компилирует все скрипты, плагины и зависимости. Для крупных проектов может потребоваться 500-1000 МБ памяти.

./gradlew build --configure-on-demand

В памяти: Зависит от сложности задач. Например, compileJava загружает исходные файлы и зависимости, а test — тестовые классы и фреймворки. Параллельное выполнение (--parallel) увеличивает пиковое потребление памяти.

./gradlew build --no-daemon

task compileJava {
    doLast { println 'Compiling Java' }
}
task test(dependsOn: compileJava) {
    doLast { println 'Running tests' }
}

Gradle выполнит compileJava перед test.

task taskA {
    doLast { println 'Task A' }
}
task taskB {
    mustRunAfter 'taskA'
    doLast { println 'Task B' }
}

Если обе задачи выполняются, taskB будет после taskA, но taskB может выполняться отдельно.

task build {
    doLast { println 'Building' }
}
task cleanUp {
    doLast { println 'Cleaning up' }
}
build.finalizedBy cleanUp

В памяти: DAG задач хранится как структура данных в JVM, где каждая задача — объект с метаданными (зависимости, действия). Размер графа пропорционален количеству задач, что может увеличить потребление памяти до нескольких сотен МБ в крупных проектах.

> Task :compileJava UP-TO-DATE

tasks.named('compileJava') {
    inputs.files('src/main/java')
    outputs.dir('build/classes/java/main')
}

В памяти: Gradle хранит хэши входов/выходов в памяти и в ~/.gradle/caches для сравнения. Это добавляет небольшой overhead (около 10-50 МБ), но значительно ускоряет сборку.

./gradlew build --info

task processFiles {
    inputs.files fileTree('src/main/resources')
    doLast {
        println 'Processing files'
    }
}

task generateReport {
    outputs.file file('build/report.txt')
    doLast {
        file('build/report.txt').text = 'Report content'
    }
}

В памяти: Gradle хранит метаданные входов/выходов в памяти и кэширует хэши в ~/.gradle/caches. Для задач с большим количеством файлов (например, compileJava) это увеличивает потребление памяти, так как Gradle сканирует файловую систему.

task customTask {
    inputs.property 'version', project.version
    doLast { println "Version: ${project.version}" }
}

task example {
    doFirst { println 'Starting task' }
    doLast { println 'Ending task' }
}

task printVersion {
    doLast {
        println "Version: ${version.get()}"
    }
}

task customTask {
    def outputFile = objects.property(String)
    outputFile.set('build/output.txt')
    doLast {
        println "Output: ${outputFile.get()}"
    }
}

В памяти: doFirst и doLast добавляют действия как объекты в задачу, минимально увеличивая память. Ленивые Provider и Property хранят ссылки на значения, а не сами значения, что оптимизирует память до их вычисления в фазе выполнения.

gradle.buildFinished {
    println 'Build completed'
}

gradle.taskGraph.whenReady {
    println 'Task graph is ready'
}

project.afterEvaluate {
    println 'Project configured'
}

В памяти: Хуки создают дополнительные объекты-слушатели в памяти, увеличивая overhead. Для крупных проектов с множеством слушателей это может добавить 10-50 МБ памяти.

buildCache {
    local {
        enabled = true
    }
    remote(HttpBuildCache) {
        url = 'https://cache.example.com/'
        push = true
    }
}

./gradlew build --build-cache

rm -rf ~/.gradle/caches/build-cache

В памяти: Build Cache требует хранения хэшей и метаданных в памяти во время выполнения, что добавляет 50-100 МБ overhead. Удаленный кэш увеличивает сетевые операции, но снижает локальные вычисления.

public class Task290725 {
    public static void main(String[] args) {
        Object lock1 = new Object();
        Object lock2 = new Object();
        
        new Thread(() -> {
            synchronized(lock1) {
                synchronized(lock2) {
                    System.out.println("Thread 1");
                }
            }
        }).start();
        
        new Thread(() -> {
            synchronized(lock1) {
                synchronized(lock2) {
                    System.out.println("Thread 2");
                }
            }
        }).start();
    }
}