10 техник оптимизации Java, которые выведут вас на новый уровень

Когда Java-приложение внезапно начинает «подвисать», причина почти всегда кроется в прозаичных деталях: неоптимизированных циклах, неудачном выборе коллекций, забытом кэше или агрессивном GC. В этой статье — 10 практических техник, которые помогут выжать максимум из JVM без преждевременной микрооптимизации и шаманства. Только доказавшие свою эффективность подходы, которые реально работают в проде — от финтеха до высоконагруженных API.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Garbage Collection и JVM

JVM работает как хорошо отлаженный механизм, автоматически распределяя и освобождая память. Это и есть суть Garbage Collection. Это процесс, который автоматически находит и удаляет объекты, которые больше не используются вашим приложением. Благодаря этому, разработчики могут сосредоточиться на логике приложения, не беспокоясь о ручном управлении памятью.

Знание того, как работает GC и JVM, необходимо каждому Java-разработчику. Правильное управление ресурсами напрямую влияет на производительность и стабильность приложений.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Спасаемся от Spring: есть ли альтернативы репозиторным фреймворкам? Часть первая. Решения Spring

С точки зрения доступа к базе данных, Java-сообщество однозначно делится на два лагеря: одни любят Spring Data JPA за его простоту и низкий порог вхождения, другие предпочитают Spring JDBC за его точность и возможность тюнинга запросов. И кого останавливает, что и то, и другое — Spring?

Какую сторону выбрать? И Spring Data JPA, и Spring Data JDBC, при их очевидных достоинствах, имеют недостатки, делающие разработку на них не очень подходящей для прода. Эти решения являются двумя крайностями, а нам нужна золотая середина.

Вы спросите: какие альтернативы? И я отвечу: давайте посмотрим на проблему шире. Вы джавист? Вам повезло — есть хорошая альтернатива. Котлинист? Ещё лучше — есть отличная альтернатива!

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

👩‍💻 Java в Kubernetes за 40 минут: как задеплоить приложение в Minikube

Приглашаем на открытый урок.

🗓 08 июня в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java разработчик. Экспертный уровень».

Minikube — личный Kubernetes для тестов. Научитесь деплоить Java-приложения — база для DevOps, CI/CD и продакшна.

О чем поговорим:

✔️ Подготовка Java-приложения к деплою (JAR → Docker image).
✔️ Установка Minikube и настройка локального кластера.
✔️ Написание манифестов: Deployment, Service, ConfigMap.
✔️ Запуск приложения и проверка работоспособности.

Вебинар будет полезен:
Java-разработчикам, начинающим осваивать Kubernetes и DevOps-подходы, а также инженерам, выстраивающим локальные CI/CD практики.

В результате вебинара:
Сможете самостоятельно задеплоить Java-приложение в Minikube, написать манифесты и лучше понять, как работает Kubernetes «под капотом».

🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cYbwut

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Project Valhalla: революция в памяти Java

Java-разработчики годами жили по принципу «Everything is an object». И всё бы хорошо, если бы за это нам не приходилось платить «налогом на объект»: каждый раз, когда вы создаёте простой класс из двух полей int, JVM бережно дописывает к нему тяжёлый заголовок, упаковывает в ссылку и разбрасывает по куче, заставляя процессор страдать от постоянных промахов кеша.

Мы привыкли к этому компромиссу. Мы научились использовать примитивные коллекции и костыли, чтобы выжать производительность там, где объектная модель Java начинает буксовать. Project Valhalla призван изменить сами правила игры.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Сможете ли вы спроектировать Maven‑монорепозиторий для 5 микросервисов?

В этой статье мы разберём реальную задачу на проектирование Maven Multi‑Module: от циклических зависимостей и неправильного использования spring‑boot‑maven‑plugin до смешения ролей агрегатора и родителя. Затем соберём эталонную структуру по лучшим практикам Spring Cloud и Netflix, добавим CI/CD‑диаграмму и научимся запускать сервис локально без Eureka и RabbitMQ.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Hibernate Reactive: опыт миграции, архитектурные компромиссы и скрытая сложность

Наш проект на Quarkus столкнулся с необходимостью более эффективного использования ресурсов под высокой нагрузкой. В поисках решения мы решили попробовать миграцию с классического Hibernate ORM на Hibernate Reactive (HR). В этой статье я поделюсь реальным опытом этого перехода: разберу ключевые архитектурные различия, расскажу о неочевидных «граблях», на которые мы наступили, и покажу на production-коде, какую цену пришлось заплатить за реактивность.

Версии используемого ПО: Quarkus: 3.31.3, Quarkus Hibernate Reactive: 3.31.3 и Vertx-pg-client (реактивный клиент PostgreSQL): 4.5.24.

Все описанные ниже вопросы и особенности актуальны именно для этих версий.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Я написал симулятор квантового поля на Java. Вот что из этого вышло

Одним вечером я решил проверить: что если взять решётку из 10 000 узлов, задать одно правило передачи энергии между соседями — и просто запустить? Никакой теоретической физики из учебника, никакой подготовки. Посмотреть что вырастет само.

Спойлер: за один день появились волновое уравнение, интерференция, фазовый переход, рождение и аннигиляция частиц, и стрела времени. Всё из одного уравнения.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Спасаемся от Spring: есть ли альтернативы репозиторным фреймворкам? Часть вторая. Альтернативы

В предыдущей статье мы обсудили недостатки решений Spring в части доступа к данным.

В ходе анализа решений Spring стало очевидно, что оба фреймворка используют радикально разные подходы в работе с данными. Казалось бы, контроль над запросами очень важен для приложений, особенно высоконагруженных. Но Spring Data JPA такого контроля не даёт. Лёгкость и простота изменения кода является залогом его чистоты и работоспособности, однако с этим есть сложности уже у Spring JDBC.

Всего-то нужен фреймворк, предоставляющий полный контроль над запросами со стороны разработчика и не создающий трудностей при развитии, изменении и рефакторинге кода. В этой статье мы разберём две альтернативы, которые, на мой взгляд, в меньшей степени подвержены проблемам Spring Data JPA и Spring JDBC.

Это будут jOOQ и Exposed.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Шёл за утечкой памяти, нашёл утечку диска: SXSSFWorkbook без dispose() в Apache POI

Меня зовут Игорь Симаков, работаю engineering manager’ом и руковожу командами разработки

На одном из наших сервисов, который работает с XLSX-файлами, прилетел production-алерт на высокое потребление памяти. Стандартный P3, обычно решается рестартом. Пошёл смотреть поды и нашёл проблему, к памяти отношения не имеющую, но представляющую больший риск, чем сам алерт. Об этом и расскажу ниже: чем «утечка диска» отличается от «утечки памяти», как мы наткнулись на грабли в Apache POI и как закрыли их на уровне архитектуры

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Семь вещей, которые нельзя делать из-за стирания типов в Java

Мы, разработчики на Java, используем параметризованные типы каждый день: List<String>, Map<Long, User>, Optional<Order> и так далее. Однако у параметризованных типов есть важная особенность: в Java они существуют в полном виде только на этапе компиляции.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Стили интеграции: от файлов до событий — как выбрать правильно

Выбирать стиль интеграции приложений — всё равно что выбирать фундамент для дома. Ошибёшься — и переделывать придётся, когда стены уже стоят.

В этой статье я разбираю четыре основных стиля интеграции: передача файлов, общая база данных, удалённый вызов процедур (RPC) и асинхронный обмен сообщениями (Messaging). Без воды, на реальных примерах — включая историю провала TSB Bank, который стоил сотен миллионов фунтов.

Вы узнаете:

▪️ почему общая база данных — это антипаттерн для микросервисов;
▪️ как асинхронность спасает прод, когда падают соседние сервисы;
▪️ какие best practice используют команды, чтобы не получить распределённый монолит.

Если вы архитектор, тимлид или разработчик, который хочет строить надёжные системы — добро пожаловать под кат.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Как избежать 7 критических ошибок при переходе на микросервисы

Микросервисы обещают масштабирование и независимость команд, но чаще ломают систему медленнее монолита. Почему?

В статье разбираем семь архитектурных ошибок, которые можно встретить в реальных системах: выбор по моде, shared database, игнорирование network latency, операционная сложность на потом, слишком мелкая декомпозиция, отсутствие стратегии consistency, недооценка сроков миграции.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Как устроена транскрипция в Jitsi Meet: Jigasi, SIP и путь до EMR

Когда мы проектировали пайплайн автоматического заполнения EMR по итогам видеоконсультаций, исходная гипотеза была простой: Jitsi Meet — open source, документация есть, значит, подключить бота и получить транскрипт — задача на пару дней. На практике именно этот слой занял непропорционально много времени относительно своей "очевидности".

В этой статье разберу, как устроена транскрипция в Jitsi Meet под капотом, почему это не "просто включить кнопку", с какими конфигурационными нюансами пришлось столкнуться и как в итоге был выстроен пайплайн от видеозвонка до структурированного текста.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

HttpClient в Spring 7: замена FeignClient или нет?

Последние годы FeignClient и RestTemplate были де-факто стандартом для вызова внешних API в Spring. Но теперь появился нативный Http Interface Client — и я решил проверить, можно ли им заменить Feign без потери удобства.

Читать статью

Наш канал в Макс 🟪

Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь

Стандартные алгоритмы даунсемплинга хорошо работают с линейными графиками. На scatter они теряют до 60% визуально значимых данных. Показываем, как двумерное прореживание решает задачу, которую одномерные методы фундаментально не могут.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Вайб-код для настоящих инженеров: старые практики в новых реалиях

Итак, вопреки утверждениям скептиков (среди которых не так давно был и я) ИИ-разработка с двух ног влетела в настоящую промышленную эксплуатацию, и мем уже совсем не тот: не джун теперь роняет прод, а нейросеть убивает статистику доступности гитхаба, амазона, Cloudflare и даже самой мекки вайб-кодинга — сервисов Anthropic и OpenAI.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise

Что делать, если синхронные REST-вызовы превращают ваши микросервисы в карточный домик? Пора вспомнить проверенные временем паттерны обмена сообщениями. В этой статье разбираем архитектуру Pipes and Filters, Content-Based Router и Idempotent Receiver — те самые кирпичики, на которых держатся надёжные системы. Схемы, best practices для проектирования устойчивых интеграций для Enterprise-разработки.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪

AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую.

В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

Читать статью

Наш канал в MAX 🟪