С каждым годом востребованность Kafka растет, а работа с этим инструментом входит в топ-10 ключевых навыков IT-специалистов.

Только за последний месяц можно найти больше 3000 вакансий, где требуется знание Кафки.

Уверенно заявляем: каждому backend-специалисту рано или поздно придется столкнуться с Кафкой — поэтому команда Слёрм создала интенсив по Apache Kafka для разработчиков, специально под ваши задачи.

Курс Кафка для разработчиков идеально подойдёт вам, если:

▫️Вы уже владеете языками Java или Go;

▫️Понимаете goroutine, модульность;

▫️Имеете базовые знания ThreadPool.

28 онлайн-уроков с возможностью обучаться из любой точки мира, доступ на 2 года, AMA-сессии со спикерами и закрытый чат с куратором — уменьшите время на рабочие задачи с Кафкой, получив расширенные знания по работе с инструментом!

После курса вы:

▫️Начнете прекрасно разбираться и ориентироваться в терминологии;

▫️Напишете простейшие клиенты, поймёте внутреннюю архитектуру Кафки

▫️Сможете работать со сложными протоколами и наст...

Правильный способ зацикливания

Собеседование Java Spring - Разбор вопросов с собеседований на Java Developer

Собрали самые интересные вопросы с собеседований на Java-разработчика. В видео две части. В первой рассказываем про Java: Коллекции, Hash Code & Equals Contract, Functional interfaces, Stream API, Garbage collector, устройство памяти, heap, concurrency.
Во второй — про Spring: Spring Beans, Spring Data Repository, Аннотации, Programmatic TM, Spring MVC

источник

👉👆

Эй, ChatGPT, ты можешь создать Мону Лизу в CSS? *фактический результат*

Джун после прочтения документации

Типы кэшей

Если спросить разработчика, что такое кэш, он скорее всего ответит:

— Кэш — хранилище типа ключ-значение. Позволяет снизить количество запросов к БД, другому сервису или не выполнять повторно сложные вычисления

Это, безусловно, правда, но не вся. В этом посте кратко опишу, что ещё умеют делать кэши и какие они бывают.

1️⃣ Кэш внутри сервиса

Хранится только в оперативной памяти. При выключении сервиса кэш пропадает. При включении — заполняется. Популярны два варианта:

🔸 ConcurrentHashMap: полностью ручное управление. Разработчик пишет код по наполнению кэша, обновлению и удалению значений
🔸 Google Guava Cache: более продвинутый вариант. Очищает кэш, уведомляет об удалении, предоставляет статистику

2️⃣ Удалённый кэш

Не связан с конкретным сервисом и запущен в отдельном процессе
✅ Доступен для нескольких сервисов
✅ Хранит данные на нескольких уровнях — в оперативной памяти и на диске

3️⃣ Распределённый кэш

Данные хранятся в нескольких процессах. Один экземпляр обычно называют нодой
✅ Шардирование. Распределяем данные по разным нодам и в итоге храним больше данных
✅ Репликация. Дублируем данные на разные ноды и повышаем доступность

Уровни 2-3 это скорее ступени эволюции кэшей. Большинство реализаций находятся на уровне 4:

4️⃣ In-memory data grid (IMDG)

Распределённый кэш с дополнительными фичами. Например:
▫️ Атомарный апдейт (вместо чтения и перезаписи)
▫️ Подписка на изменения в кэше
▫️ Поддержка транзакций
▫️ SQL-like запросы
▫️ Средства синхронизации (распределённый lock, очередь)
▫️ Продвинутый мониторинг
▫️ Выполнение скриптов

У многих кэшей есть платная и бесплатная версии. Многие фичи из списка выше доступны только платно.

В вакансиях чаще всего встречается Redis, чуть отстаёт Hazelcast. Также видела в проектах Memcached, Ehcache, Aerospike, Ignite/GridGain, Coherence. В их описании нет слова "кэш", как минимум distributed real-time in-memory streaming data platform🙂

Рекомендую погулять по документации того же Redis или Hazelcast, может для вашего проекта найдётся что-то полезное.