Ну и самые кишочки... )))

7) Internal - память под внутренние нужны JVM, не упомянутые выше. 

В частности здесь выделяются Direct ByteBuffers - https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/nio/ByteBuffer.html В случае объекта в heap, содержащего данные файла, ОС вначале копирует данные в свой низкоуровневый буфер, а потом JVM копирует данные к себе, то в случае Direct ByteBuffers этого можно избежать. Используются во многих высоконагруженных системах, в частности Kafka. 

Размер настраивается через XX:MaxDirectMemorySize=N. Нехватку памяти можно определить по "OutOfMemoryError: Direct buffer memory".

Т.к. ByteBuffer - объект, то сборщик мусора также умеет убирать и данные, выделенные в Direct ByteBuffers. Правда с некоторой задержкой, т.к. сами данные все же находятся не в куче, и механизм уборки получается чуть более сложный.

Сравнение скорости работы прямого и heap буфера с комментарием о том, что это всего лишь один из возможных случаев использования: https://elizarov.livejournal.com/20381.html


А увидеть все эти области можно запустив java процесс со специальным ключом XX:NativeMemoryTracking и используя утилиту jcmd из состава JDK.

Cм. детали тут https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/tooldescr007.html

Запускать в ПРОДе с этой опцией нужно с осторожностью, overhead может быть 5-10%


Может показаться, что главное - это heap, все остальное по сравнению с ним - мелочи. Это не всегда так, см. исследование https://shipilev.net/jvm/anatomy-quarks/


#java #interview_question

Всем привет!

Я довольно часто провожу собесы Java разработчиков. Хотел бы написать про свои "черные метки", сильно снижающие шанс получить предложение о работе.
Ясно, что оценка будет комплексная - по теории, практике, софт-скилам, соответствию знаний и запрашиваемого "золота", но перечисленные ниже вещи сильно влияют на результат.
Поехали.

1) нет понимания основ Java, которые я ожидаю даже от джуна. Пример: переменную нельзя инициализировать результатом метода, обязательно должна быть инициализация через конструктор, а уже потом вызов метода с присвоением.
Для сравнения - не относится к основам незнание, когда можно не инициализировать переменную, а когда нет. Это приходит с опытом.
Еще примеры: непонимание иммутабельности строк или разницы между == и equals. Подчеркну - именно незнание. Можно не заметить этот баг в коде, такое к сожалению бывает, лечится подсказками IDEA и опытом

2) непонимание или отсутствие опыта работы со Spring Core, он же Spring Ioc. Spring сейчас - это наше все. Говорим Java приложение, подразумеваем Spring) Можно его не использовать: знаю компанию, где это запрещено по причине того, что Spring под капотом сложный и многие его используют не разбираясь в деталях. Это допустимый, хотя и спорный подход. Но он не отменяет того, что основы Spring нужно знать.

3) незнание модульных тестов. На мой взгляд это базовая практика, в отличие от более сложных вещей типа TDD, DDD, паттернов и ее нужно изучать вместе с Java и Spring

4) отсутсвие навыков работы с чужим кодом. На собес я предлагаю задачку типа код-ревью. Хотя бы 25% заложенных туда багов надо найти) Отдельный момент - есть баги логические, есть неоптимальный код, есть плохой код-стайл. Первые выглядят как более важные, но как правило их находят при тестировании - модульном или функциональном. Естественно, избавившись от них раньше, мы уменьшим время тестирования, Shift Left, Lead Time и все такое) Но вторые и третьи тоже важны, потому что практически любой код не является одноразовым. Его будут править - исправлять баги, добавлять новые фичи, рефакторить. Возможно даже другие люди. И разбираться в неоптимальном коде, где много boiler plate, отсутствует code стайл - то еще удовольствие. И куча потраченного времени, желание выкинуть все нафиг и переписать с нуля, а это еще куча потраченного времени...

5) Возвращаясь к задачке с код-ревью на собесе. В ней есть работа с данными, содержащимися в локальных переменных. Данные не передаются в метод через параметры - создаются в методе или читаются из файла. Но есть соискатели, которые начинают беспокоится за сохранность этих данных при многоточном вызове метода. Предлагают использовать StringBuffer для манипуляция со строками, или отказаться от static метода и хранить все в полях. Незачет) Локальные объекты хранятся в куче вместе со всеми, но ссылка на них есть только у одного потока, беспокоится незачем. Вообще это основы Java, но вынес в отдельный пункт, т.к. прямо бесит)

6) Для Middle + обязательно знание принципов SOLID. Можно не знать все паттерны или скептически относится к их практическому применению. Тут можно обсудить, поспорить. Но SOLID - это как аксиомы в математике. Основа разработки. Для джуна тоже будет огромным плюсом.

7) односложные ответы без попыток рассуждения. Все знать нельзя, да и не нужно, но рассуждая ты показываешь, на что способен. Сюда же я бы отнес проблемы с логикой. Например: "я первый раз вижу конструкцию do .. while, значит код работать не будет". Чтобы утверждать, что код не работает, нужно хорошо знать Java. Подход - я этого не знаю, поэтому оно работать не будет - плохой))) Везде, не только в Java. Правильно: я этого не знаю, поэтому я бы использовал другую конструкцию.

8) ну и очевидное - уход от прямых ответов, разливание воды ведрами, явная ложь.

#java #interview #solid

Всем привет!

Сегодня расскажу про такую штуку, как rate limiters.
Как следует из названия это компонент для ограничения числа запросов в интервал времени.
Может возникнуть вопрос - причем здесь Java? Да, обычно такие штуки разворачивают на инфраструктуре - например, в k8s или nginx.
Если так можно сделать - так и нужно делать)
Когда так сделать не получится:
1) алгоритм ограничения числа запросов нестандартный, поэтому нужна Java, чтобы его запрограммировать)
2) нужна возможность продвинутого мониторинга числа пропущенных и отбитых запросов
3) при изменении параметров rate limiting нужна умная ребалансировка. Т.е. нельзя просто сбросить счетчики в ноль, т.к. это приведет к падению сервиса, который защищает rate limiter.
4) ну и наконец нет подходящей инфраструктуры

Второй вопрос - в каких кейсах это может понадобиться:
1) не уронить стоящий за вами сервис
2) приоритизировать какие-то запросы вашего API по сравнению с другими чтобы не упасть самому
3) ограничить число запросов по тарифному плану клиента

Вот неплохая статья про существующие алгоритмы rate limiting https://habr.com/ru/post/448438
Неплохая библиотека для Java - Bucket4J https://github.com/bucket4j/bucket4j
Развивается порядка 8 лет, к слову разработчики из России.
Вот хорошее видео от разработчиков с примерам настройки - https://www.youtube.com/watch?v=OSNFNxgZZ3A
В простых случаях можно использовать Resilience4j, удобно со Spring Boot посредством аннотаций https://www.baeldung.com/spring-boot-resilience4j Resilience4j библиотека более широкого профиля, отвечает за отказоустойчивость, см. детали в статье

#java #libraries #highload #interview_question #rate_limiters