🎮 Эффективное управление ветками с помощью git rebase
Проблема: при работе с несколькими ветками в Git история коммитов может становиться запутанной из-за частых слияний, что усложняет анализ изменений. Решение: в книге "Mastering Git" автор показывает использование команды git rebase, которая позволяет линейно интегрировать изменения из одной ветки в другую, сохраняя историю чистой и понятной.
Пример кода:
# Переключаемся на ветку feature git checkout feature
# Выполняем rebase на master git rebase master
# Если возникают конфликты, разрешаем их и продолжаем rebase git add <исправленные файлы> git rebase --continue
# Переключаемся на master и сливаем изменения git checkout master git merge feature --ff-only
Преимущества:
— Чистая и линейная история изменений. — Упрощение процесса ревью кода. — Лёгкость в отслеживании изменений.
Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook
Нужно быстро подключить Redis для кеширования, блокировок, хранения состояний или очередей задач — без лишней возни с конфигами и шаблонами? AI сгенерирует код под ключ — учитывая назначение, паттерны и лучшие практики.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot service that integrates with Redis to handle [caching / rate limiting / distributed locks / task queues] for [описание бизнес-логики]. Include configuration, connection pooling, and example use cases. Ensure reliability with TTL management, error handling, and fallback mechanisms. Use Spring Data Redis or Lettuce/Jedis client. Explain the trade-offs of chosen technologies and patterns (e.g., Cache Aside, Write-Through).
💡 Дополнительные возможности:
— Добавьте also include support for Redis Streams (or Pub/Sub) for event-driven processing with examples для включения Redis Streams или Pub/Sub. — Добавьте use Lua scripts for atomic operations and provide sample use cases (e.g., rate limiting or locking) для Lua-скриптов. — Добавьте integrate Spring Boot Actuator and Redis metrics for monitoring cache performance (hit/miss, TTL, etc.) для мониторинга кеша и статистики.
Сравнение двух крупных фреймворков до сих пор вызывает жаркие споры.
Любители Spring Boot хвалят скорость старта, гибкость и богатую экосистему. Фанаты Jakarta EE ценят стандартизацию, долгосрочную поддержку и интеграцию с корпоративными решениями.
⚡️ На практике:
— Spring Boot отлично подходит для быстрых проектов и микросервисов. — Jakarta EE удобен для крупных систем с акцентом на стандарты и масштабируемость.
Когда нужно аккуратно скопировать блок кода, метод, выражение или просто цепочку вызовов — забудьте про мышь. У IntelliJ есть инструмент поумнее.
Хоткей: Ctrl + W (или Cmd + W на macOS)
🔹 Что делает
По нажатии IDEA «расширяет» выделение: — сначала слово, — потом выражение, — затем строку целиком, — потом блок кода, — и так до всего метода или класса.
🔹 Зачем это нужно
— Быстро выделить логически связанный фрагмент без лишней возни. — Удобно вырезать или перемещать части кода. — Работает даже внутри строк, SQL-запросов, JSON и XML.
🔹 Как использовать
— Поставьте курсор в нужное место. — Нажимайте Ctrl + W по очереди — и наблюдайте, как IDEA понимает структуру кода. — Ctrl + Shift + W — отменяет шаг назад.
❓ Стоит ли читать "Java Concurrency in Practice" в 2025?
Классическая книга о многопоточности — до сих пор актуальна или устарела?
Сторонники считают, что она даёт фундаментальное понимание и помогает избегать типичных ошибок. Критики говорят, что современные подходы (виртуальные потоки, реактивное программирование) частично вытеснили классическую модель.
💬 Актуальна ли книга или стоит перейти на новые парадигмы?
Интересная статья о диагностике и устранении проблем с памятью в Java-приложениях. Узнайте о разных видах ошибок: переполнении heap-а и метапространства, утечках собственной памяти, о методах их обнаружения и решения.
Автор описывает улучшение производительности строк в JDK 25. Метод String::hashCode может быть оптимизирован компилятором, используя свертывание констант (constant folding), что улучшает производительность строковых ключей в Map<String, V>.
🎮 Использование метода «least_conn» для балансировки нагрузки
Проблема: необходимо распределить трафик между несколькими серверами, отдавая запросы серверу с наименьшим количеством активных соединений.
Решение: в книге "Nginx Cookbook: Advanced Recipes for High-performance Load Balancing" автор показывает использование директивы least_conn в блоке upstream для выбора сервера с наименьшей нагрузкой.
Пример кода:
upstream backend { least_conn; server backend1.example.com; server backend2.example.com; }
server { location / { proxy_pass http://backend; } }
Преимущества:
— Распределение нагрузки на серверы с учётом их текущей загрузки. — Улучшение производительности за счёт оптимального использования ресурсов. — Снижение времени отклика для пользователей.
Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook
Нужно быстро развернуть REST API c валидацией, логированием, DTO, безопасностью и документацией? AI справится с этим за один промпт — код будет готов к продакшну, с учетом архитектурных паттернов.
📝 Промпт:
Generate a Spring Boot REST API for managing [сущность или бизнес-логика, например: product catalog, user profiles, task assignments]. Include CRUD endpoints, validation (Hibernate Validator), exception handling, DTO mapping (MapStruct or ModelMapper), and OpenAPI documentation. Ensure security with JWT-based authentication and role-based access control (Spring Security). Use layered architecture (Controller → Service → Repository) and follow clean code principles. Add unit tests for controller and service layers.
💡 Расширения:
— Добавьте integrate with PostgreSQL using Spring Data JPA and specify indexes/constraints для подключения к БД. — Добавьте support pagination and filtering with Pageable and Specification API для удобных выборок. — Добавьте plug into CI/CD pipeline with Docker and GitHub Actions для продвинутого автодеплоя.