👀 Внутреннее устройство CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList — это потокобезопасная коллекция из пакета java.util.concurrent, которая реализует интерфейсы List и RandomAccess. Она часто воспринимается как «волшебная таблетка» для многопоточности, но под капотом это хитрая стратегия: каждое изменение списка создаёт копию массива.

📦 Базовая структура

Внутри CopyOnWriteArrayList хранит данные в обычном массиве transient volatile Object[] array.

— Все операции чтения (get, iterator, contains) идут напрямую по этому массиву и не требуют синхронизации.

— При модификациях (add, remove, set) создаётся новый массив с учётом изменений, и ссылка array указывает на него.

За счёт этого чтения не блокируются, а итераторы всегда видят снимок состояния (snapshot) на момент создания.

⚡️ Добавление и удаление

— add(E e): берётся текущий массив, копируется в новый на +1 элемент, в конец добавляется e.

— remove(Object o): копия массива создаётся без указанного элемента.

— set(int index, E element): создаётся копия массива, в которой меняется один элемент.

Сложность таких операций — O(n), ведь нужно копировать массив.

🌊 Итераторы

— Итератор у CopyOnWriteArrayList не fail-fast, в отличие от ArrayList и LinkedList.

— Он работает по «снимку» массива, который существовал в момент вызова iterator().

— Изменения, сделанные другими потоками, в процессе обхода не видны.

📊 Производительность

— Чтение (get, contains, iteration) → O(1) / O(n) для поиска очень быстро, так как обращение к массиву.

— Запись (add, remove, set) → O(n), так как требуется копировать массив.

— Итерация → O(n), но без блокировок и с высокой стабильностью в многопоточной среде.

⚖️ Важные нюансы

— CopyOnWriteArrayList идеален для сценариев «много чтений, мало записей».

— Память расходуется щедро: каждый апдейт порождает новую копию массива.

— Если записи происходят часто, использование становится неоправданным.

🧮 Когда использовать

— Подписчики/слушатели событий (например, listeners в UI или логгере).

— Кэш статических данных, где обновления редки.

— Конфигурации, которые меняются редко, а читаются часто.

В большинстве остальных случаев лучше использовать другие структуры (ConcurrentHashMap, Collections.synchronizedList, CopyOnWriteArraySet).

🔗 Документация: официальная JavaDoc (Java 17)

Ставьте 🔥, если хотите такой же пост по другим коллекциям. Пишите в комменты, какую коллекцию разобрать следующей.

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

⌛ Сохраняйте шпаргалку по паттернам проектирования

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

⚡️ Просто о сложном: JIT-компилятор

Чтобы ускорить работу приложения, JVM включает в дело Just-In-Time (JIT) компилятор.

Он превращает часто выполняемый байткод в нативные машинные инструкции прямо во время исполнения.

🔹 Как это работает

— При старте приложения JVM интерпретирует байткод.

— Когда видит, например, что метод вызывается часто (т.н. hot method), — JIT компилирует его в машинный код.

— В следующий раз этот метод исполняется уже как нативный, без интерпретации.

— Всё это происходит «на лету» — поэтому Java-программы разгоняются после первых секунд работы.

🔹 Зачем нужен JIT

Он сочетает плюсы интерпретации и компиляции:

— Быстрый старт приложения (интерпретация).
— Высокая производительность после разогрева (JIT).

🔹 Что он умеет оптимизировать

— Inlining: подставляет код мелких методов прямо в место вызова.

— Escape Analysis: определяет, можно ли объект хранить на стеке вместо heap.

— Loop unrolling: разворачивает циклы для ускорения.

— Dead code elimination: выбрасывает ненужные операции.

— И другие алгоритмы.

⚙️ Как посмотреть, что делает JIT

Включите флаг:

-XX:+PrintCompilation

И увидите, какие методы компилируются во время исполнения.

Интересно почитать про алгоритмы JIT подробнее → ставь 👾

🐸 Библиотека джависта

#CoreJava

Какие планы на свободное время субботу и воскресенье?)

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

🛰 Event-Driven Architecture с Apache Kafka

Монолиты и REST-взаимодействие упираются в масштабируемость. Event-driven архитектура с Kafka позволяет строить реактивные цепочки бизнес-логики, где события становятся мостом между сервисами.

📝 Промпт:

Generate a Spring Boot 3 microservice architecture example with Apache Kafka event-driven communication.

— Configure Kafka producer and consumer with Spring Kafka.
— Use JSON Schema/Avro for message serialization and schema validation.
— Implement a domain event publisher (e.g. OrderCreatedEvent).
— Add event listener services that react asynchronously (e.g. notification service, billing service).
— Implement idempotency strategy for consumers (deduplication of events).
— Use Kafka Transactions for exactly-once semantics.
— Add Dead Letter Queue (DLQ) handling for failed messages.

💡 Расширения:

— Настройте Kafka Streams для real-time агрегатов.
— Интегрируйте с Schema Registry для версионирования событий.
— Добавьте Observability: trace event flow with OpenTelemetry.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🆕 Java Digest: JUnit 6, Amplicode и Kotlin

Топ-3 статьи о Java и смежных технологиях за неделю по версии нашего канала.

1️⃣ JUnit 6

Крупное обновление фреймворка. Теперь требуется Java 17+, все модули объединены в единую версию, устаревшие API удалены, добавлены аннотации JSpecify для строгой null-безопасности.

2️⃣ Amplicode для IntelliJ IDEA

Мощное расширение IDE для Spring-проектов. Позволяет генерировать CRUD-код, миграции, OpenAPI и управлять сущностями прямо из IDE.

3️⃣ Kotlin для QA-автоматизации

Статья о том, почему стоит смотреть в сторону Kotlin: меньше шаблонного кода, выше читаемость и меньше ошибок. Kotlin даёт прирост скорости и лаконичности, особенно для команд, уставших от громоздкости Java.

🐸 Библиотека джависта

#News

✔️ Java-тест: Docker edition

Продолжаем тестить новый формат. Представим задачу 👇

У вас есть Spring Boot-приложение. Нужно собрать Docker-образ, который:

1. Основан на официальном JDK 21
2. Поддерживает порт 8080
3. Настраивает часовой пояс контейнера на Москву (Europe/Moscow)

📦 Задание:

Составьте Dockerfile, который корректно запускает приложение в контейнере по условиям выше.

Ставьте →🔥, если зашёл формат. Если нет, то → 🤔

💬 Скидывайте Dockerfile в комментарии, главное прячьте под спойлер.

🐸 Библиотека собеса по Java

#practise

❓ Как подготовиться к первому собеседованию джуна?

Наш подписчик спрашивает:

Я изучаю Java уже около полугода, сделал небольшой pet-project на Spring Boot, немного HTML/CSS/JS. Сейчас ищу первую работу джуном. Хочу понять, как лучше подготовиться к интервью: на какие темы стоит сделать упор, какие вопросы чаще всего задают и что вообще ожидают от кандидата на стартовую позицию?

🔹 Что думаете?

— Какие темы реально спрашивали у вас на собеседовании джуна
— Что чаще всего «проваливают» начинающие (и как этого избежать)
— Какой совет вы бы дали себе в тот момент, когда шли на первое интервью

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

🐸 Библиотека джависта

#DevLife

☕️ Java && Coffee

Выходные прошли, надеюсь все успели отдохнуть. Наблюдал сегодня красивое закатное небо 😍

Как прошли ваши выходные?

Отправляйте фото в комментарии👇🏻

🐸 Библиотека джависта

#DevLife