8 ошибок начинающих разработчиков
Рассмотрим типичную историю начинающего разработчика👶
Чтобы стать программистом, он долго учился. Прошёл много курсов, писал учебные проекты. У них маленькая кодовая база, один пользователь, а главная задача — отработать алгоритм или попробовать фреймворк.
В этих условиях у стажёра сформировался стиль написания кода.
После собеседования стажёр начинает работать в крупном проекте вместе с другими разработчиками. И здесь очень важно перестроиться: многие паттерны, нормальные в учебных проектах, уже не подходят.
В этом посте опишу 8 таких паттернов на простых примерах.
1️⃣ Процедурный стиль
Задача: получить список заказов пользователя. Новичок скорее всего напишет такой код:
Во входной параметр
В системах со сложной бизнес-логикой такой подход усложняет чтение, тестирование и возможную параллелизацию.
Как лучше: использовать выходные параметры, не менять входные данные, давать осмысленные имена методам:
2️⃣ Сложные универсальные методы
Задача: по-разному считать скидку для новых пользователей и пользователей с картами лояльности.
Новички часто используют принцип Don't Repeat Yourself на максималках и пишут универсальный метод с кучей параметров и десятком if внутри:
Как лучше: сфокусированные методы для разных ситуаций
3️⃣ Длинные методы
Сложно читать и тестировать, страшно менять.
4️⃣ Любовь к статическим методам
Как лучше: небольшие методы, связанные с конкретным классом. Связность ниже, ошибок меньше.
5️⃣ Сложное проектирование
Задача: завести три типа пользователей: новые, обычные и VIP. Новички скорее всего сделают интерфейс, 3 класса и статический класс с фабричными методами и билдером.
Как лучше: как можно проще. Например, один класс пользователя с полем Тип. Усложнять при реальной необходимости
PS Все "как лучше" не всегда лучше. Но думаю, идея понятна.
6️⃣ Нулевое или минимальное покрытие тестами
как следствие больших сложных методов и недостаточной инкапсуляции.
7️⃣ Низкий уровень ответственности
Пункт не относится к разработке, но очень актуален для начинающих. Проявляется в двух формах:
🔸 Непонятно, что происходит. Человек сидит и молчит до последнего, пока не спросишь статус задачи или про возможные трудности. Он умалчивает проблемы или переносит на других:
— Что с задачей, которую я тебе дала 3 дня назад?
— Я не понял, куда смотреть, потом меня HR позвал бумаги подписывать, потом я настраивал гит, увидел другую задачу и переключился на неё.
🔸 Код не решает проблему, а заметает симптомы:
— Приходил пустой параметр, и я выставил дефолтный. Тесты мешали сделать пул-реквест, и я их отключил.
8️⃣ Слабые коммуникативные навыки
— Как ты починил баг с расчётом ставки?
— Там через геттер фабричный метод нашёл, и потом докер с постгрёй поднял посмотреть, в логах был фильтр урезанный, я письмо отправил тебе в цц, но вроде скоуп не тот или тот, короче, запушил
— В чём была ошибка?
— Там два двоеточия вылезло
— Где?
— В дебаге
— 🤯
Эти ошибки ожидаемы в начале работы, я тоже их совершала🙂 Чем быстрее вы перестроитесь на командный стиль разработки, тем вероятнее пройдёте испытательный срок и быстрее вольётесь в проект.
#полезное
Рассмотрим типичную историю начинающего разработчика👶
Чтобы стать программистом, он долго учился. Прошёл много курсов, писал учебные проекты. У них маленькая кодовая база, один пользователь, а главная задача — отработать алгоритм или попробовать фреймворк.
В этих условиях у стажёра сформировался стиль написания кода.
После собеседования стажёр начинает работать в крупном проекте вместе с другими разработчиками. И здесь очень важно перестроиться: многие паттерны, нормальные в учебных проектах, уже не подходят.
В этом посте опишу 8 таких паттернов на простых примерах.
1️⃣ Процедурный стиль
Задача: получить список заказов пользователя. Новичок скорее всего напишет такой код:
List list = new ArrayList();
process(user, list);
Во входной параметр
list
потом запишется результат. Такой стиль часто идёт из учебных заданий по алгоритмам, где экономится каждый бит и максимально сокращается количество объектов.В системах со сложной бизнес-логикой такой подход усложняет чтение, тестирование и возможную параллелизацию.
Как лучше: использовать выходные параметры, не менять входные данные, давать осмысленные имена методам:
List orders = getOrders(user);
2️⃣ Сложные универсальные методы
Задача: по-разному считать скидку для новых пользователей и пользователей с картами лояльности.
Новички часто используют принцип Don't Repeat Yourself на максималках и пишут универсальный метод с кучей параметров и десятком if внутри:
getDiscount(user, true, true, limit, true)
Как лучше: сфокусированные методы для разных ситуаций
getDiscountNew(user);
getDiscountLoyal(user, limit)
3️⃣ Длинные методы
Сложно читать и тестировать, страшно менять.
4️⃣ Любовь к статическим методам
Как лучше: небольшие методы, связанные с конкретным классом. Связность ниже, ошибок меньше.
5️⃣ Сложное проектирование
Задача: завести три типа пользователей: новые, обычные и VIP. Новички скорее всего сделают интерфейс, 3 класса и статический класс с фабричными методами и билдером.
Как лучше: как можно проще. Например, один класс пользователя с полем Тип. Усложнять при реальной необходимости
PS Все "как лучше" не всегда лучше. Но думаю, идея понятна.
6️⃣ Нулевое или минимальное покрытие тестами
как следствие больших сложных методов и недостаточной инкапсуляции.
7️⃣ Низкий уровень ответственности
Пункт не относится к разработке, но очень актуален для начинающих. Проявляется в двух формах:
🔸 Непонятно, что происходит. Человек сидит и молчит до последнего, пока не спросишь статус задачи или про возможные трудности. Он умалчивает проблемы или переносит на других:
— Что с задачей, которую я тебе дала 3 дня назад?
— Я не понял, куда смотреть, потом меня HR позвал бумаги подписывать, потом я настраивал гит, увидел другую задачу и переключился на неё.
🔸 Код не решает проблему, а заметает симптомы:
— Приходил пустой параметр, и я выставил дефолтный. Тесты мешали сделать пул-реквест, и я их отключил.
8️⃣ Слабые коммуникативные навыки
— Как ты починил баг с расчётом ставки?
— Там через геттер фабричный метод нашёл, и потом докер с постгрёй поднял посмотреть, в логах был фильтр урезанный, я письмо отправил тебе в цц, но вроде скоуп не тот или тот, короче, запушил
— В чём была ошибка?
— Там два двоеточия вылезло
— Где?
— В дебаге
— 🤯
Эти ошибки ожидаемы в начале работы, я тоже их совершала🙂 Чем быстрее вы перестроитесь на командный стиль разработки, тем вероятнее пройдёте испытательный срок и быстрее вольётесь в проект.
#полезное
Как вредит ChatGPT
ChatGPT всё глубже проникает в жизнь, но не всегда улучшает её в лучшую сторону. За последние полгода появились две неприятные тендеции, которые больно бьют по начинающим разработчикам.
Нейросети — прекрасный инструмент, и в работе с ним есть два важных этапа:
👆 задать вопрос
✌️ провалидировать ответ
Второй пункт очень важен. ЧатЖПТ и другие нейросетки — не гигантская сеть знаний. Это искусственная модель, которая пытается угадать ответ, а задача пользователя — провалидировать его. Но бывает, что этап валидации пропускается, и мы получаем
Следствие 1: низкий уровень знаний после курсов
Иногда ученики курсов ленятся разбираться в непонятном. Тогда они спрашивают ответ у нейросети и сдают его на проверку.
Пользы от такого "обучения" нет. Лучше ошибиться и разобрать ошибку с преподавателем, чем получить формальный зачёт и забить не возможный пробел.
На курсе многопоточки я не принимала ответы нейросети и подробно разбирала затык ученика. Но не все преподаватели так же заботятся об усвоении знаний, ведь с виду ответы выглядят отлично.
Так что скоро увидим больше выпускников курсов с формальным дипломом и поверхностными знаниями. Ситуация на рынке джунов и так печальная, а станет ещё хуже😔
✍️ Что делать:
Не используйте нейросети для обучения. Если что-то непонятно — спросите преподавателя, поищите статьи на хабре/baeldung, почитайте документацию.
Особенно это касается практики. Во многих вещах надо "набить руку", и в процессе работы всплывают все непонятные моменты. А готовый ответ выветрится из головы через секунду.
Следствие 2: низкое качество контента в "Java" каналах
Вы точно видели такие каналы — посты с рандомными фактами и обильная реклама курсов. Раньше в основе контента был копипаст из устаревших статей, переводы и куски из документации. Не очень интересно, но кому-то норм.
Сейчас чаще появляются посты, сделанные при участии ChatGPT. Качество контента не выросло, но теперь в постах проскальзывают ошибки.
Парочка примеров:
🤔 Пост о StringBuffer и противоречивые абзацы насчёт потокобезопасности:
Класс является потокобезопасным, т. е. может использоваться в многопоточных приложениях.
Методы StringBuffer не синхронизированы, поэтому для многопоточного доступа нужно вручную синхронизировать доступ с помощью synchronized блока.
🤔 Пост о методе compareAndSwap():
Такого метода в атомиках вообще нет. В описании снова находим противоречие — метод возвращает то ли результат операции, то ли текущее значение переменной.
Хорошо, если в комментариях найдётся молодец, который укажет на ошибку. Но комментарии читают не всегда, а админам безразлично, что публиковать. Создавать контент с ChatGPT быстро и дешево, в будущем его будет больше.
При использовании нейросети человек отдаёт себе отчёт, что это нейросеть, и может засомневаться в ответе. А посты в "Java" канале реже подвергаются сомнению.
✍️ Что делать:
Отписаться от таких каналов. В интернете петабайты материалов для новичков, в которых точно нет ошибок. Даже устаревший текст лучше неверной информации.
И конечно, читать каналы разработчиков, которые пишут авторский контент и делятся опытом. Люди тоже ошибаются, но качество таких постов гораздо выше. Не забывайте про лайки и обратную связь, это правда очень мотивирует писать дальше🥰
#полезное
ChatGPT всё глубже проникает в жизнь, но не всегда улучшает её в лучшую сторону. За последние полгода появились две неприятные тендеции, которые больно бьют по начинающим разработчикам.
Нейросети — прекрасный инструмент, и в работе с ним есть два важных этапа:
👆 задать вопрос
✌️ провалидировать ответ
Второй пункт очень важен. ЧатЖПТ и другие нейросетки — не гигантская сеть знаний. Это искусственная модель, которая пытается угадать ответ, а задача пользователя — провалидировать его. Но бывает, что этап валидации пропускается, и мы получаем
Следствие 1: низкий уровень знаний после курсов
Иногда ученики курсов ленятся разбираться в непонятном. Тогда они спрашивают ответ у нейросети и сдают его на проверку.
Пользы от такого "обучения" нет. Лучше ошибиться и разобрать ошибку с преподавателем, чем получить формальный зачёт и забить не возможный пробел.
На курсе многопоточки я не принимала ответы нейросети и подробно разбирала затык ученика. Но не все преподаватели так же заботятся об усвоении знаний, ведь с виду ответы выглядят отлично.
Так что скоро увидим больше выпускников курсов с формальным дипломом и поверхностными знаниями. Ситуация на рынке джунов и так печальная, а станет ещё хуже😔
✍️ Что делать:
Не используйте нейросети для обучения. Если что-то непонятно — спросите преподавателя, поищите статьи на хабре/baeldung, почитайте документацию.
Особенно это касается практики. Во многих вещах надо "набить руку", и в процессе работы всплывают все непонятные моменты. А готовый ответ выветрится из головы через секунду.
Следствие 2: низкое качество контента в "Java" каналах
Вы точно видели такие каналы — посты с рандомными фактами и обильная реклама курсов. Раньше в основе контента был копипаст из устаревших статей, переводы и куски из документации. Не очень интересно, но кому-то норм.
Сейчас чаще появляются посты, сделанные при участии ChatGPT. Качество контента не выросло, но теперь в постах проскальзывают ошибки.
Парочка примеров:
🤔 Пост о StringBuffer и противоречивые абзацы насчёт потокобезопасности:
Класс является потокобезопасным, т. е. может использоваться в многопоточных приложениях.
Методы StringBuffer не синхронизированы, поэтому для многопоточного доступа нужно вручную синхронизировать доступ с помощью synchronized блока.
🤔 Пост о методе compareAndSwap():
Такого метода в атомиках вообще нет. В описании снова находим противоречие — метод возвращает то ли результат операции, то ли текущее значение переменной.
Хорошо, если в комментариях найдётся молодец, который укажет на ошибку. Но комментарии читают не всегда, а админам безразлично, что публиковать. Создавать контент с ChatGPT быстро и дешево, в будущем его будет больше.
При использовании нейросети человек отдаёт себе отчёт, что это нейросеть, и может засомневаться в ответе. А посты в "Java" канале реже подвергаются сомнению.
✍️ Что делать:
Отписаться от таких каналов. В интернете петабайты материалов для новичков, в которых точно нет ошибок. Даже устаревший текст лучше неверной информации.
И конечно, читать каналы разработчиков, которые пишут авторский контент и делятся опытом. Люди тоже ошибаются, но качество таких постов гораздо выше. Не забывайте про лайки и обратную связь, это правда очень мотивирует писать дальше🥰
#полезное
Подборка викторин по Java.
Проверьте ваши знания вместе с qarocks.ru
Викторина по Java перечислениям Enums
Насколько хорошо вы знакомы с enum в Java? Давайте узнаем это с помощью викторины для начинающих!
Викторина по регулярным выражениям Java RegEx
Давайте проверим ваши знания о регулярных выражениях в Java!
Викторина по массивам в Java
Давайте проверим ваши знания о массивах в Java!
Викторина по типу String в Java
В этой викторине мы проверим ваши знания о строках в Java.
Викторина по методам Java
Давайте проверим ваши знания о методах в Java!
Викторина по интерфейсам в Java
Проверьте свои знания в интерфейсах на языке программирования Java с помощью нашей викторины.
Викторина по строкам в Java
Ответьте на вопросы нашей викторины, чтобы проверить свои знания по строкам на языке программирования Java.
Викторина по наследованию в Java
Проверьте свои знания в наследовании на языке программирования Java с нашей викториной!
Викторина по массивам в Java
Эта викторина из 10 вопросов поможет проверить ваши знания по массивам на языке программирования Java!
Викторина по типам данных в Java
Давайте проверим ваши знания и понимание различных типов данных в языке программирования Java.
#викторины #подборка
Надеемся на отличные результаты.
Хорошего дня всем!
Проверьте ваши знания вместе с qarocks.ru
Викторина по Java перечислениям Enums
Насколько хорошо вы знакомы с enum в Java? Давайте узнаем это с помощью викторины для начинающих!
Викторина по регулярным выражениям Java RegEx
Давайте проверим ваши знания о регулярных выражениях в Java!
Викторина по массивам в Java
Давайте проверим ваши знания о массивах в Java!
Викторина по типу String в Java
В этой викторине мы проверим ваши знания о строках в Java.
Викторина по методам Java
Давайте проверим ваши знания о методах в Java!
Викторина по интерфейсам в Java
Проверьте свои знания в интерфейсах на языке программирования Java с помощью нашей викторины.
Викторина по строкам в Java
Ответьте на вопросы нашей викторины, чтобы проверить свои знания по строкам на языке программирования Java.
Викторина по наследованию в Java
Проверьте свои знания в наследовании на языке программирования Java с нашей викториной!
Викторина по массивам в Java
Эта викторина из 10 вопросов поможет проверить ваши знания по массивам на языке программирования Java!
Викторина по типам данных в Java
Давайте проверим ваши знания и понимание различных типов данных в языке программирования Java.
#викторины #подборка
Надеемся на отличные результаты.
Хорошего дня всем!
🚀 Юнит-тестирование вашей Java-архитектуры 🚀
https://archunit.org
@archtests
- это мощная библиотека Java, которая позволяет писать модульные тесты для обеспечения соблюдения архитектурных ограничений и правил в вашем коде.https://archunit.org
ArchUnit
Unit test your Java architecture
Start enforcing your architecture within 30 minutes using the test setup you already have.
💡Задача: Сумма вдоль столбцов
Условие: дается квадратная матрица, необходимо вычислить минимальную сумму вдоль столбца.
Есть условие на движение вдоль столбца есть ограничение: можно перемещаться на ячейку вниз лишь по диагонали или строго вниз.
Пример:
Ввод: matrix = [[2,1,3],[6,5,4],[7,8,9]]
Вывод: 13
Объяснение: *во вложении
Решение
Условие: дается квадратная матрица, необходимо вычислить минимальную сумму вдоль столбца.
Есть условие на движение вдоль столбца есть ограничение: можно перемещаться на ячейку вниз лишь по диагонали или строго вниз.
Пример:
Ввод: matrix = [[2,1,3],[6,5,4],[7,8,9]]
Вывод: 13
Объяснение: *во вложении
Решение
От JDBC до Spring Data: часть 1
Общение с базой данных связано с огромным количеством технологий — навскидку вспоминаем JDBC, JPA, Hibernate и Spring Data. Они тесно переплетены, и не всегда люди чётко понимают, что есть что и зачем нужно.
В ближайших постах разложу по полочкам основные технологии по работе с данными.
❓Почему всё так сложно? Почему нельзя сохранить всё как есть?
Приложение использует оперативную память и представляет данные в виде объектов. Можно работать с любым объектом в любой момент — чтение и запись происходят быстро. Минус оперативки — когда приложение завершается, память освобождается, и данные пропадают.
Чтобы данные пережили приложение, они записываются в постоянную память. Хранением и организацией данных занимается БД.
В оперативке данные лежат кое-как — где место нашлось, там объект и создаётся. В постоянной памяти данных много, всё упорядочено и оптимизировано. Поэтому модели данных в БД и приложении иногда отличаются.
А ещё БД — это отдельное приложение. В итоге для сохранения/извлечения данных нужна куча дополнительной работы:
🔸 открыть соединение
🔸 составить SQL запрос
🔸 передать в запросе данные из приложения
🔸 преобразовать ответ БД в java объект
🔸 закрыть соединение
JDBC
— стандартные java методы, которые выполняют все пункты выше. Все инструменты по работе с БД под капотом используют как раз JDBC.
Работа с соединениями и преобразование данных — утомительная работа. Поэтому и появляются библиотеки, облегчающие этот труд.
Spring JDBC
берёт на себя работу с соединениями. Разработчик всё так же составляет запросы, передаёт параметры и преобразует ответы в java объекты.
ORM
Object Relational Mapping — преобразование данных (mapping) из java объектов в сущности БД и обратно.
Формально, ORM — просто название процесса. В случае JDBC весь ОRМ разработчик делает вручную.
На практике под ORM подразумевают ORM библиотеку/фреймворк — какой-нибудь инструмент, который берёт на себя часть работы по запросам и преобразованию данных.
Hibernate
— самая популярная ORM библиотека. Составляет простые SQL запросы и преобразует данные. Упростил жизнь многим и заслужил их любовь❤️
В хибернейте не всё идеально:
▪️ Работа с соединениями (сессиями) остаётся на пользователе
▪️ Для корректной работы надо знать внутрянку (dirty session, как разруливаются отношения и тд).
Сложно не признать, что Hibernate великолепен. Ворвался на олимп ORM библиотек в 2001 году и до сих пор оттуда не слезает🏆
JPA
Сейчас большинство приложений базируются на спринге, но 10-15 лет назад приложения часто опирались на Java ЕЕ. В те года ORM Java ЕЕ выглядел сложно — для каждой сущности требовались несколько классов и кучка интерфейсов.
Hibernate выглядел привлекательно, но нельзя просто взять и добавить библиотеку в проект. Во вселенной Java EE всё работает через спецификации — стандартные интерфейсы.
Поэтому появилась новая спека по ORM — Java Persistence API или JPA. С небольшими отличиями почти полностью списана с хибернейта. Вскоре Hibernate подстроился под JPA и стал использоваться в Java EE.
Итого
⭐️ JDBC — базовое API по работе с БД
⭐️ ORM — преобразование данных между приложением и БД. На практике под “у нас на проекте ORM” имеют в виду, что используется ORM библиотека, например, Hibernate
⭐️ JPA — спецификация по ORM. Набор интерфейсов, аннотаций и описание, как всё должно работать. Не включает в себя конкретную реализацию
⭐️ Hibernate — популярная ORM библиотека, реализующая JPA
В следующем посте распишу вариации Spring Data, и почему материалы по хибернейт могут не соответствовать реальности.
#полезное
Общение с базой данных связано с огромным количеством технологий — навскидку вспоминаем JDBC, JPA, Hibernate и Spring Data. Они тесно переплетены, и не всегда люди чётко понимают, что есть что и зачем нужно.
В ближайших постах разложу по полочкам основные технологии по работе с данными.
❓Почему всё так сложно? Почему нельзя сохранить всё как есть?
Приложение использует оперативную память и представляет данные в виде объектов. Можно работать с любым объектом в любой момент — чтение и запись происходят быстро. Минус оперативки — когда приложение завершается, память освобождается, и данные пропадают.
Чтобы данные пережили приложение, они записываются в постоянную память. Хранением и организацией данных занимается БД.
В оперативке данные лежат кое-как — где место нашлось, там объект и создаётся. В постоянной памяти данных много, всё упорядочено и оптимизировано. Поэтому модели данных в БД и приложении иногда отличаются.
А ещё БД — это отдельное приложение. В итоге для сохранения/извлечения данных нужна куча дополнительной работы:
🔸 открыть соединение
🔸 составить SQL запрос
🔸 передать в запросе данные из приложения
🔸 преобразовать ответ БД в java объект
🔸 закрыть соединение
JDBC
— стандартные java методы, которые выполняют все пункты выше. Все инструменты по работе с БД под капотом используют как раз JDBC.
Работа с соединениями и преобразование данных — утомительная работа. Поэтому и появляются библиотеки, облегчающие этот труд.
Spring JDBC
берёт на себя работу с соединениями. Разработчик всё так же составляет запросы, передаёт параметры и преобразует ответы в java объекты.
ORM
Object Relational Mapping — преобразование данных (mapping) из java объектов в сущности БД и обратно.
Формально, ORM — просто название процесса. В случае JDBC весь ОRМ разработчик делает вручную.
На практике под ORM подразумевают ORM библиотеку/фреймворк — какой-нибудь инструмент, который берёт на себя часть работы по запросам и преобразованию данных.
Hibernate
— самая популярная ORM библиотека. Составляет простые SQL запросы и преобразует данные. Упростил жизнь многим и заслужил их любовь❤️
В хибернейте не всё идеально:
▪️ Работа с соединениями (сессиями) остаётся на пользователе
▪️ Для корректной работы надо знать внутрянку (dirty session, как разруливаются отношения и тд).
Сложно не признать, что Hibernate великолепен. Ворвался на олимп ORM библиотек в 2001 году и до сих пор оттуда не слезает🏆
JPA
Сейчас большинство приложений базируются на спринге, но 10-15 лет назад приложения часто опирались на Java ЕЕ. В те года ORM Java ЕЕ выглядел сложно — для каждой сущности требовались несколько классов и кучка интерфейсов.
Hibernate выглядел привлекательно, но нельзя просто взять и добавить библиотеку в проект. Во вселенной Java EE всё работает через спецификации — стандартные интерфейсы.
Поэтому появилась новая спека по ORM — Java Persistence API или JPA. С небольшими отличиями почти полностью списана с хибернейта. Вскоре Hibernate подстроился под JPA и стал использоваться в Java EE.
Итого
⭐️ JDBC — базовое API по работе с БД
⭐️ ORM — преобразование данных между приложением и БД. На практике под “у нас на проекте ORM” имеют в виду, что используется ORM библиотека, например, Hibernate
⭐️ JPA — спецификация по ORM. Набор интерфейсов, аннотаций и описание, как всё должно работать. Не включает в себя конкретную реализацию
⭐️ Hibernate — популярная ORM библиотека, реализующая JPA
В следующем посте распишу вариации Spring Data, и почему материалы по хибернейт могут не соответствовать реальности.
#полезное
Oracle
Using Entity Beans
Sun Microsystems, Inc. is delivering Sun ONE e-commerce software and enterprise solutions that enable companies to compete successfully in the Net Economy.
От JDBC до Spring Data: часть 2
В этом посте расскажу про популярные модули Spring Data и подскажу важный нюанс при изучении Hibernate.
Spring Data JPA
Hibernate вызвал вау-эффект тем, что взял на себя маппинг и простейшие SQL запросы.
Spring Data JPA пошёл дальше и избавил разработчика от унылых конфигов и возни с сессиями, плюс генерирует более сложные SQL запросы.
Всё очень круто (без шуток), но есть нюанс.
Ванильный Hibernate подразумевает, что пользователь знаком с деталями реализации — умело работает с кэшами 1 и 2 уровня, различает
А вот JPA определяет только интерфейс доступа к данным. Поэтому в Spring Data JPA многие хибернейт фичи не используются.
Пример — ленивая загрузка коллекций и кэш 1 уровня. Spring Data в общем случае при каждом обращении к репозиторию создаёт новую сессию. Кэширования в итоге нет, а при загрузке коллекций ловим эксепшн.
Кэш 2 уровня и EntityGraph поправят ситуацию, но это уже продвинутый уровень:) Недостаточно пользоваться абстракцией "репозиторий", надо знать и Hibernate, и как Spring использует Hibernate.
Практический совет — если что-то читаете по хибернейту, уточняйте, как это работает в Spring Data и работает ли вообще.
Для простых сервисов Spring Data JPA существенно упрощает жизнь. Для сложных тоже, но требует больше знаний.
Spring Data JDBC
— альтернатива Spring Data JPA. Под капотом у него JDBC без посредничества Hibernate.
Интерфейс такой же — пользователь работает с репозиторием и размечает классы аннотациями типа @Id или @Column.
JDBC проще, у него нет кэшей, ленивой загрузки, каскадных операций и автоматического сохранения. Код становится предсказуемым, но многие вещи нужно делать явно.
Отдельного внимания заслуживает работа с зависимыми сущностями в DDD стиле. А в этом докладе показан наглядный пример и больше различий Spring Data JPA/JDBC.
Важный момент! Не путайте две библиотеки:
🌸 Spring JDBC упрощает работу с соединениями. Запросы, маппинг сущностей, управление транзакциями пишет разработчик
🌹 Spring Data JDBC даёт следующий уровень абстрации — репозиторий. Работа c запросами, маппингом и транзациями упрощается за счёт аннотаций
MyBatis
часто упоминается как альтернатива Hibernate. Называет себя persistence framework, а не ORM, но занимается тем же — помогает писать меньше кода по перегону данных между БД и приложением.
Основное отличие MyBatis от хибернейта — все SQL-запросы пишутся явно, и внутри можно писать if и foreach блоки.
MyBatis в целом ничего, но редко встречается. Причины просты:
❌ Нет Spring Data модуля, только Spring Boot Starter. Писать руками нужно гораздо больше
❌ В MyBatis есть аннотации, но документация и большинство статей используют XML. Выглядит несовременно👨🦳
Итого
⭐️ Spring Data * берёт на себя конфиги, работу с сессиями, генерацию некоторых запросов
⭐️ Spring Data JPA упрощает работу с Hibernate
⭐️ Spring Data JDBC предлагает похожий интерфейс, но на основе JDBC
⭐️ MyBatis для тех, кто хочет чего-то другого
Что выбрать?
Функционально Spring Data JPA/JDBC и MyBatis похожи, но со своими нюансами. Адекватных и современных бенчмарков в интернете нет. Статьи вроде "Hibernate vs MyBatis" очень поверхностные, не тратьте на них время.
На практике выбор делается почти случайно. Что затащат в проект на старте, то и используется:)
#полезное
В этом посте расскажу про популярные модули Spring Data и подскажу важный нюанс при изучении Hibernate.
Spring Data JPA
Hibernate вызвал вау-эффект тем, что взял на себя маппинг и простейшие SQL запросы.
Spring Data JPA пошёл дальше и избавил разработчика от унылых конфигов и возни с сессиями, плюс генерирует более сложные SQL запросы.
Всё очень круто (без шуток), но есть нюанс.
Ванильный Hibernate подразумевает, что пользователь знаком с деталями реализации — умело работает с кэшами 1 и 2 уровня, различает
persist
/save
/merge
, использует нужные типы данных и тд.А вот JPA определяет только интерфейс доступа к данным. Поэтому в Spring Data JPA многие хибернейт фичи не используются.
Пример — ленивая загрузка коллекций и кэш 1 уровня. Spring Data в общем случае при каждом обращении к репозиторию создаёт новую сессию. Кэширования в итоге нет, а при загрузке коллекций ловим эксепшн.
Кэш 2 уровня и EntityGraph поправят ситуацию, но это уже продвинутый уровень:) Недостаточно пользоваться абстракцией "репозиторий", надо знать и Hibernate, и как Spring использует Hibernate.
Практический совет — если что-то читаете по хибернейту, уточняйте, как это работает в Spring Data и работает ли вообще.
Для простых сервисов Spring Data JPA существенно упрощает жизнь. Для сложных тоже, но требует больше знаний.
Spring Data JDBC
— альтернатива Spring Data JPA. Под капотом у него JDBC без посредничества Hibernate.
Интерфейс такой же — пользователь работает с репозиторием и размечает классы аннотациями типа @Id или @Column.
JDBC проще, у него нет кэшей, ленивой загрузки, каскадных операций и автоматического сохранения. Код становится предсказуемым, но многие вещи нужно делать явно.
Отдельного внимания заслуживает работа с зависимыми сущностями в DDD стиле. А в этом докладе показан наглядный пример и больше различий Spring Data JPA/JDBC.
Важный момент! Не путайте две библиотеки:
🌸 Spring JDBC упрощает работу с соединениями. Запросы, маппинг сущностей, управление транзакциями пишет разработчик
🌹 Spring Data JDBC даёт следующий уровень абстрации — репозиторий. Работа c запросами, маппингом и транзациями упрощается за счёт аннотаций
MyBatis
часто упоминается как альтернатива Hibernate. Называет себя persistence framework, а не ORM, но занимается тем же — помогает писать меньше кода по перегону данных между БД и приложением.
Основное отличие MyBatis от хибернейта — все SQL-запросы пишутся явно, и внутри можно писать if и foreach блоки.
MyBatis в целом ничего, но редко встречается. Причины просты:
❌ Нет Spring Data модуля, только Spring Boot Starter. Писать руками нужно гораздо больше
❌ В MyBatis есть аннотации, но документация и большинство статей используют XML. Выглядит несовременно👨🦳
Итого
⭐️ Spring Data * берёт на себя конфиги, работу с сессиями, генерацию некоторых запросов
⭐️ Spring Data JPA упрощает работу с Hibernate
⭐️ Spring Data JDBC предлагает похожий интерфейс, но на основе JDBC
⭐️ MyBatis для тех, кто хочет чего-то другого
Что выбрать?
Функционально Spring Data JPA/JDBC и MyBatis похожи, но со своими нюансами. Адекватных и современных бенчмарков в интернете нет. Статьи вроде "Hibernate vs MyBatis" очень поверхностные, не тратьте на них время.
На практике выбор делается почти случайно. Что затащат в проект на старте, то и используется:)
#полезное
Ссылки на методы в Java
Лямбды в Java полезны во многих направлениях. Лямбда-выражения можно использовать для более простых задач, а лямбда-утверждения — для более сложных. Лямбды могут вызывать другие методы для текущего объекта (this) и объектов, которые находятся в области видимости, таких как текущий элемент итерации и конечная локальная переменная за пределами лямбды. Лямбду всегда можно упростить, поместив код в другой метод.
Читать статью
Лямбды в Java полезны во многих направлениях. Лямбда-выражения можно использовать для более простых задач, а лямбда-утверждения — для более сложных. Лямбды могут вызывать другие методы для текущего объекта (this) и объектов, которые находятся в области видимости, таких как текущий элемент итерации и конечная локальная переменная за пределами лямбды. Лямбду всегда можно упростить, поместив код в другой метод.
Читать статью
Telegraph
Ссылки на методы в Java
Лямбды — гибкие и анонимные фрагменты кода Лямбды в Java полезны во многих направлениях. Лямбда-выражения можно использовать для более простых задач, а лямбда-утверждения — для более сложных. Лямбды могут вызывать другие методы для текущего объекта (this)…
Data Wrangling Using Pandas, SQL, and Java
Автор: Oswald Campesato
Год издания: 2023
#java #en
Скачать книгу
Автор: Oswald Campesato
Год издания: 2023
#java #en
Скачать книгу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Kotlin Design Patterns and Best Practices
Автор: Alexey Soshin
Год издания: 2022
#kotlin #en
Скачать книгу
Автор: Alexey Soshin
Год издания: 2022
#kotlin #en
Скачать книгу
Предполагает отправку имени пользователя и пароля с каждым запросом, но может быть менее безопасной без шифрования.
Подходит для простых приложений, где безопасность и шифрование не являются приоритетом, или при использовании защищенных соединений.
Использует сгенерированные токены, такие как JSON Web Tokens (JWT), которые обмениваются между клиентом и сервером, обеспечивая повышенную безопасность без необходимости отправки учетных данных с каждым запросом.
Идеально подходит для более безопасных и масштабируемых систем.
Позволяет сторонним приложениям получать ограниченный доступ к ресурсам пользователя без раскрытия учетных данных, выдавая токены доступа после аутентификации пользователя.
Подходит для ситуаций, требующих контролируемого доступа к ресурсам пользователя сторонними приложениями или сервисами.
Назначает уникальные ключи пользователям или приложениям, которые отправляются в заголовках или параметрах; несмотря на простоту, может не обладать всеми преимуществами безопасности, как методы на основе токенов или OAuth.
Удобна для простого контроля доступа в менее чувствительных средах или для предоставления доступа к определённым функциям без необходимости предоставления разрешений, привязанных к конкретному пользователю.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Модификаторы уровня доступа определяют, могут ли другие классы использовать определенное поле или вызывать определенный метод.
Существует 4 уровня доступа:
private
Указывает, что доступ возможен только в его собственном классе.
package-private (нет явного модификатора)
Указывает, что доступ только внутри своего собственного пакета.
protected
Указывает, что доступ возможен только внутри его собственного пакета (как в случае с package-private) и, кроме того, для подкласса его класса в другом пакете.
public
Указывает, что доступ возможен отовсюду.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ситуация, когда несколько потоков пытаются одновременно читать и записывать общие данные, что приводит к непредсказуемым результатам.
Пример: Представьте, что два человека пытаются одновременно снять деньги с одного банковского счета. Без должной координации они могут снять больше денег, чем доступно на счете.
Ситуация, когда два или более потока застревают в ожидании друг друга для освобождения ресурсов, что приводит к тупиковой ситуации.
Пример: Два человека держат предметы, которые нужны друг другу, и оба ждут, пока другой первый отдаст свой предмет.
Ошибки, возникающие из-за неправильной обработки взаимодействия потоков, часто проявляющиеся как случайные проблемы.
Пример: Если два работника пишут в один и тот же файл без координации, их работа может перемешаться.
Основная проблема заключается в том, что сигнал на прерывание лишь уведомляет поток о необходимости остановки, но сам поток должен обработать этот сигнал и завершить свою работу самостоятельно.
Пример: Если вам нужно, чтобы рабочий остановился, вы посылаете ему сигнал "стоп". Но нет гарантий, что это случится.
Ситуация, когда разные потоки имеют устаревшее или несогласованное представление о разделяемой памяти.
Пример: Если один человек обновляет общий документ, а другие видят старую версию, они могут работать с неверной информацией.
Ситуация, когда несколько потоков конкурируют за один и тот же ограниченный ресурс, что приводит к задержкам.
Пример: Если несколько работников одновременно пытаются воспользоваться одним принтером, им приходится ждать своей очереди.
Ситуация, когда потоку постоянно отказывают в доступе к ресурсам из-за приоритета других потоков.
Пример: Если одного работника постоянно обходят вниманием в пользу других, он никогда не сможет выполнить свою работу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Spring Boot and Angular
Автор: Devlin Basilan Duldulao
Год издания: 2022
#java #spring #en
Скачать книгу
Автор: Devlin Basilan Duldulao
Год издания: 2022
#java #spring #en
Скачать книгу
ArrayList — это один из самых популярных классов для работы с динамическими массивами в Java. Но чтобы использовать его по максимуму, стоит учесть несколько важных моментов:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM