В Java строки после создания не меняются.
Вообще. Совсем.

Пишешь:

String saludo = "Hola";
saludo += " mundo";

Кажется, что ты просто дописал кусочек. Но на деле появился новый объект, а старый остался как был.

Зачем так заморачиваться?

Строки одна из самых используемых штук в JVM: названия классов, SQL-запросы, адреса, токены безопасности, всё подряд. И этими строками спокойно шарятся между потоками.

Если бы любой поток мог внезапно изменить текст, который использует другой поток, то был полный бардак: баги из разряда «иногда, где-то, когда-то» и куча дыр в безопасности.

Поэтому неизменяемость даёт:

• Потоки не мешают друг другу. Никаких локов и синхронизации.
• Можно безопасно кешировать строки. Тот же String Pool — из этой оперы.
• JVM может оптимизировать работу с ними как ей вздумается, без риска сломать логику программы.

Если же нужно много править текст во время выполнения (например, большая сборка строки в цикле) то бери StringBuilder или, если сильно нужна потокобезопасность, StringBuffer.

Иммутабельность строки это не чудачество создателей языка. Это фундамент стабильности и безопасности Java.

👉 Java Portal

Spring Boot 4 показывает нормальную работу null-safety в деле

Главная беда в том, что в Java null всегда был вещью по умолчанию и нигде явно не указан. Видишь метод типа:
User findUserByEmail(String email)

Вернет null? Кто его знает

Spring Boot 4 меняет правила игры с NullMarked (на базе JSpecify + NullAway). Одна аннотация на уровне пакета делает работу с null явной. IDE сразу подсвечивает потенциальные NPE еще на этапе компиляции. Больше никаких угадай-ок и сюрпризов на проде.

Инструменты подталкивают обрабатывать null там, где это действительно важно. Типы наконец начинают говорить правду.

Вот такая developer experience, которой давно ждали.

👉 Java Portal

Spring Boot совет: если хочешь, чтобы DTO спокойно переживали лишние поля в JSON от клиента и не роняли API, добавляй аннотацию @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)

Jackson тогда просто проигнорит поля, которых нет в твоем классе, вместо того чтобы кидать UnrecognizedPropertyException. Удобно, когда фронты любят прислать что-нибудь от себя.

Допустим, есть DTO:

public class UserDTO {
    private String name;
    private int age;

    // getters/setters
}

Клиент шлёт такой JSON:

{
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "extraField": "not expected"
}

Jackson скажет что-то вроде:

UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "extraField"

Исправить просто: добавляем @JsonIgnoreProperties

@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class UserDTO {
    private String name;
    private int age;

    // getters/setters
}

И всё. Лишние поля тихонько проигнорятся, API не падает.

👉 Java Portal

Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно

Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» — который разрушит индустрию платных IT-курсов

Бесплатный доступ:

🔄Практические курсы и задания

🔄Книги и статьи от профи

🔄Полезные инструменты и ресурсы

🔄IT-новости и инсайды

Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др.

Если ценишь знания — подпишись: @Terminal_tg

Исправляем ту самую ошибку на миллиарды долларов? 👀

Улучшения поддержки null-безопасности в Spring Boot 4 могут оказаться самым недооцененным нововведением предстоящего релиза.

Аннотации NonNull и Nullable теперь полноценные граждане во всем фреймворке. Spring постепенно переводит весь код на единый и последовательный подход.

Хватит гадать, вернет ли сервис null. IDE поймает потенциальный NPE уже на этапе компиляции, а не в рантайме.
То ли поправка, о которой мечтал Тони Хоар? Не полностью. Но это важный шаг к более безопасному Java-коду.
Самое приятное? Не нужно мигрировать за один заход. Можно двигаться постепенно, делая код надежнее и уверенно продвигаясь вперед.

Null-безопасность в Spring Boot 4 даст нам ту же уверенность в кодовой базе, что и тесты. 👍

👉 Java Portal

Подсказка по Spring Boot 4: коллекции с nullable-элементами (List<Nullable String>) помогают ловить NullPointerException на этапе компиляции вместо рантайма. Больше никаких сюрпризов при обработке API-ответов, где могут прилетать null.

👉 Java Portal

Недавно в регионе US-EAST-1 у AWS были сбои.

Как бы ты спроектировал деплой микросервиса и инфраструктуру вокруг, чтобы пережить падение одной инстансы, сбой базы данных или даже отказ целого дата-центра ?

Когда делаем систему с высокой доступностью, нужно сразу исходить из того, что все рано или поздно ломается. Поэтому закладываем автоматическое восстановление на каждом уровне.

Держим несколько одинаковых инстансов сервиса за нагрузочным балансировщиком. Деплоим их в разные зоны. Если одна инстанса упала, балансировщик просто перестает слать ей трафик и направляет запросы на оставшиеся живые экземпляры.

Для базы данных используем репликацию. Есть primary и хотя бы одна hot-standby реплика в другой физической зоне. Все записи в primary сразу копируются на standby.

Практикуем Chaos Engineering: намеренно ломаем часть продовой инфраструктуры, например, убиваем сервисы или добавляем сетевые задержки. Смотрим, что автоматический failover реально срабатывает как задумано, а не только на бумаге.

👉 Java Portal

Видишь разницу между этими двумя кусками кода? 👀

На первый взгляд делают одно и то же, но…

В первом варианте все классы вынуждены реализовывать методы, которые им вообще не нужны.

Во втором интерфейсы разделены: каждый класс берет только то, что реально использует.

Принцип разделения интерфейсов (ISP)

👉 Java Portal