🖥 Bootique — легковесный фреймворк для Java-приложений. Этот проект предлагает альтернативу традиционным JavaEE-контейнерам, позволяя создавать автономные приложения с минимальной конфигурацией. С Bootique можно разрабатывать REST-сервисы, веб-приложения и фоновые задачи, которые запускаются как обычные команды.

Основанный на принципе dependency injection, фреймворк особенно удобен для микросервисов. Достаточно добавить нужные модули через Maven и написать класс с main()-методом — приложение готово к работе без сложных настроек.

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java

Правильное понимание Single Responsibility Principle (SRP)

О принципе единственной ответственности слышали все. Конечно правильный ответ согласно книги Роберта Мартина "Чистая архитектура": SRP - это принцип единой ответственности.

Но при попытке разобраться в более дательном понимании принципа его часто трактуют слишком буквально:

Метод должен реализовывать одну задачу

Класс должен отвечать за один функционал

Да, это отчасти верно и такой принцип тоже есть, но он применяется на низшем уровне системы. SRP же применяется на более высоком уровне.

В итоге получаются сервисы, в которых вроде как всё «по SRP», но изменения в одном бизнес-сценарии ведут к каскадным правкам в десятках файлов. Это сигнал: принцип нарушен, несмотря на формальное соблюдение.

🟢О чём на самом деле говорит SRP

В классическом изложении (по Роберту Мартину):

Модуль должен иметь только одну причину для изменения.

И под модулем понимается не метод и не даже один класс, а группа классов и интерфейсов, объединённая общим потребителем — актором.

🟢Что это означает на практике

1. Определите акторов
Актор — это не всегда пользователь. Это может быть внешний сервис, внутренний инструмент, регламент. Важно: требования акторов не должны пересекаться. Если они меняются независимо — значит, им нужны отдельные модули.

2. Постройте модули вокруг акторов
Частая ошибка — «модуль пользователей», в котором и логика регистрации, и рассылка писем, и обработка GDPR-запросов.
Лучше разделить:
🔘один модуль обслуживает end-user’а,
🔘другой — юридические требования,
🔘третий — внутреннюю админку.

3. Не дробите код ради SRP, если это нарушает целостность модуля
SRP — это не о размере, а о мотивации изменений. Метод в 100 строк, обслуживающий один сценарий, допустим. А вот класс, который реагирует на десяток независимых событий — нет.

🟢Пример

❌ Плохо:

public class OrderService {
    public void placeOrder() { ... }
    public void notifyCustomer() { ... }
    public void saveAuditLog() { ... }
}

Этот класс изменится при любом изменении в бизнес-логике, в уведомлениях или в логировании. Три причины изменения — три актора.

✔️ Хорошо:

🔘OrderProcessor — отвечает за бизнес-сценарий
🔘NotificationService — отправка сообщений
🔘AuditService — логирование

Каждый компонент обслуживает одного актора, имеет свою причину для изменений и независимую эволюцию.

🟢Вывод

SRP стоит понимать как инструмент для проектирования архитектуры. Его задача — отделить контексты, которые меняются по разным причинам, и тем самым минимизировать связность и ограничить зону изменений. Не методы, не классы, а контексты и акторы.

✅ Java библиотека #java

👨‍💻 Sentry для Java/Android — мониторинг ошибок в реальном времени. Этот инструмент помогает разработчикам быстро находить и исправлять ошибки в Java и Android-приложениях.

Инструмент отслеживает не только краши, но и проблемы производительности, интегрируясь с популярными библиотеками вроде Spring Boot и OkHttp. Он будет особенно полезен для команд, которые хотят улучшить стабильность мобильных и серверных приложений без лишнего ручного тестирования. Поддерживает нативный код через NDK.

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java

Виртуальные потоки — будущее или сырой эксперимент?

С выходом Java 21 виртуальные потоки (Virtual Threads) стали доступными для продакшна. Обещают удобный и масштабируемый способ работы с параллелизмом и без боли реактивщины.

🟢Сторонники Virtual Threads уверены: это долгожданный прорыв. Теперь можно писать привычный синхронный код, не заморачиваясь с CompletableFuture и реактивными фреймворками. Масштабируемость? Да! Сотни тысяч потоков без overhead-а — вполне реально.

🟢Напротив: tooling и экосистема пока не готовы. IDE лагают при отладке, JMX и трейсы работают криво, баги не редкость. Да и блокировки никуда не делись — просто теперь они маскируются, а не устраняются. По сути — "асинхронность для ленивых".

❓Стоит ли сразу использовать их в новых проектах или подождать пару релизов?

✅ Java библиотека #java

👩‍💻 Магия IntelliJ IDEA

Когда нужно что-то быстро протестировать, написать фрагмент кода, проверить регулярку или сериализацию — не создавайте новый класс. Вместо этого используйте Scratch File (Ctrl + Alt + Shift + Insert).

🟢Что делает

— Создаёт временный файл вне проекта
— Поддерживает Java (и другие языки), автодополнение, импорт, выполнение
— Сохраняется автоматически, можно переключаться между файлами

🟢Зачем это нужно

— Быстрые пробы кода без засорения проекта
— Подходит для написания утилит, генерации данных, логов
— Удобно держать список SQL-запросов, curl-ов или шаблонов прямо в IDE

🟢Как использовать

— Нажмите Ctrl + Alt + Shift + Insert → выберите язык (например, Java)
— Пишите как обычно: public static void main, System.out.println() — и запускайте
— Можно открыть менеджер Scratch-файлов через Project > Scratches and Consoles

✅ Java библиотека #java

Задача:

    public static void main(String[] args) {
        Integer a = 127;
        Integer b = 127;
        Integer c = 128;
        Integer d = 128;

        System.out.println(a == b); // ?
        System.out.println(c == d); // ?
        System.out.println(c.equals(d)); // ?
    }
}

❓Что выведет программа?
🧠 Подвох:
Многие ожидают:

true
true
true

Но на самом деле Java напечатает:

true
false
true

🧠 Объяснение:
В Java значения Integer от -128 до 127 кэшируются (Integer Cache). То есть Integer.valueOf(127) возвращает один и тот же объект.

a == b → true потому что 127 в диапазоне кэширования.

c == d → false потому что 128 не кэшируется, создаются разные объекты.

.equals() сравнивает значения, поэтому c.equals(d) → true.

✅ Урок:
Никогда не сравнивай Integer, Long, Boolean и другие объекты-обёртки через ==. Используй .equals().

✅ Java библиотека #java

❓ Lombok — спасение от boilerplate или технический долг?

Lombok давно стал популярным решением. Аннотации вроде @Getter, @Builder, @Slf4j избавляют от рутинного кода и ускоряют разработку.

🟢За Lombok
— Устраняет шаблонный код и снижает количество ручных ошибок.
— Удобен при работе с immutable‑объектами и внедрении зависимостей через конструкторы.

🟢Против Lombok
— Зависимость от нестабильных internal‑API.
— Требует обязательной поддержки на всех IDE/CI.
— За «синтаксический сахар» приходится платить техническим долгом.

❓ Подключать Lombok и ускорять разработку ценой стабильности, или отказаться и держать чистоту кода?

✅ Java библиотека #java

🔐 pac4j — универсальный фреймворк для аутентификации и авторизации в Java-приложениях. Этот инструмент упрощает интеграцию десятков механизмов проверки подлинности в веб-сервисы и MVC-фреймворки (Spring, Play, Vert.x и другие).

Проект обладает модульностью: можно собрать систему безопасности как конструктор, комбинируя компоненты для работы с ролями, CSRF-защитой или CORS. Поддерживается даже экзотика вроде Kerberos или проверки по IP-адресу. При этом код остаётся читаемым благодаря Lombok в новых версиях.

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java

Генерация Event-Driven архитектуры на Spring + Kafka

Классический REST не справляется с масштабом и скоростью реакции? Пора перейти к событийной архитектуре: Kafka + Spring Boot. Спросите AI — и получите продуманный шаблон микросервиса с продюсерами, консьюмерами, сериализацией, хэндлингом ошибок и даже dead-letter-топиками.

📝 Промпт:

Generate a production-grade Java Spring Boot microservice using Apache Kafka for event-driven architecture.
— Use Spring Boot 3 and Spring Kafka.
— Implement Kafka producers and consumers for a user.created event.
— Use Avro schema for message serialization and Schema Registry for compatibility.
— Include retry logic and Dead Letter Topic (DLT) support for failed messages.
— Handle message headers and custom error handling.
— Add integration tests using Embedded Kafka and Testcontainers.

💡 Расширения:

— Добавьте Implement the outbox pattern using a transactional Kafka producer and Debezium CDC, чтобы гарантировать доставку событий и избежать дублирования при сбоях в БД.
— Добавьте Integrate observability using Micrometer for Prometheus and OpenTelemetry for distributed tracing, чтобы отслеживать метрики и трассировать поток сообщений сквозь микросервисы.
— Добавьте Generate Kafka topic and consumer group configuration using Terraform, чтобы автоматизировать инфраструктуру и обеспечить консистентную настройку топиков в Dev/Stage/Prod.
— Добавьте Support dynamic partitioning and load balancing among consumers, чтобы масштабировать консьюмеров при увеличении нагрузки.

✅ Java библиотека #java

👩‍💻 Spring AI — новый проект от Spring, упрощающий интеграцию ИИ-моделей в Java-приложения. Он предлагает унифицированный API для работы с разными провайдерами, поддерживая чат-ботов, генерацию изображений и текста, а также векторизацию данных.

Проект вдохновлён LangChain, но адаптирован под Spring-экосистему: здесь есть автоматическая конфигурация через Spring Boot, поддержка векторных баз данных и инструменты для оценки качества ответов моделей. Разработчики делают акцент на переносимость кода между разными ИИ-сервисами.

🖥 GitHub

✅ Java библиотека #java