Вам наверняка понравится этот инструмент, если работаете с JSON 👇

Вложенные JSON-файлы часто сложно читать.
𝐉𝐬𝐨𝐧𝐂𝐫𝐚𝐜𝐤 создает графические диаграммы из JSON-файлов и делает их легко читаемыми.
Кроме того, созданные диаграммы можно скачать в виде изображений.
Также поддерживает YAML и XML.

👉 Java Rocks | #java

⌨️ Внутреннее устройство HashSet

Тут разработчики не стали мудрствовать лукаво и просто использовали экземпляр HashMap внутри HashSet. Каждый элемент HashSet хранится как ключ в этой хэш-таблице, а значение для каждого ключа установлено в фиксированное значение PRESENT, что является специальным объектом (обычно new Object()).

При добавлении элемента, у него вычисляется хэш-код, определяется соответствующий бакет, и элемент добавляется в этот бакет, если он еще не присутствует (проверяется с помощью метода equals()).

При удалении вычисляется хэш-код элемента, определяется бакет, и элемент удаляется, если он присутствует в этом бакете.

Упрощённый код класса HashSet:

public class HashSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
    // Внутренний экземпляр HashMap
    private transient HashMap<E, Object> map;

    // Специальный константный объект, используемый в качестве значения для всех ключей
    private static final Object PRESENT = new Object();

    public HashSet() {
        map = new HashMap<>();
    }

    public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT) == null;
    }

    public boolean remove(Object o) {
        return map.remove(o) == null;
    }

    public boolean contains(Object o) {
        return map.containsKey(o);
    }

    // Другие методы...
}

👉 Java Rocks | #java #hashset #hashmap

🔼 Топ-5 способов улучшить производительность API:

1️⃣ Пагинация результатов:
Этот метод используется для оптимизации больших наборов данных путем их постраничной передачи клиенту, что повышает отзывчивость сервиса и улучшает пользовательский опыт.

2️⃣ Асинхронное логирование:
Этот подход предполагает отправку логов в буфер без блокировки и немедленное возвращение управления, вместо того чтобы записывать данные на диск при каждом вызове. Логи периодически сбрасываются на диск, что значительно снижает нагрузку на систему ввода-вывода.

3️⃣ Кэширование данных:
Часто запрашиваемые данные могут храниться в кэше для ускорения их извлечения. Клиенты сначала проверяют кэш перед обращением к базе данных, а такие решения для хранения данных, как Redis, обеспечивают более быстрый доступ благодаря хранению в оперативной памяти.

4️⃣ Сжатие payload:
Чтобы сократить время передачи данных, запросы и ответы можно сжимать, что ускоряет процессы загрузки и выгрузки.

5️⃣ Пул соединений:
Эта техника включает использование пула открытых соединений для управления взаимодействием с базой данных, что снижает накладные расходы, связанные с открытием и закрытием соединений каждый раз, когда требуется загрузить данные. Пул управляет жизненным циклом соединений для эффективного использования ресурсов.

💬 А как вы улучшаете перфоманс API?

👉 Java Rocks | #java

❓ Что такое ACID?

🔹 Атомарность (Atomicity)
Гарантирует, что транзакция не будет зафиксирована частично. Все записи в транзакции выполняются одновременно и не могут быть разбиты на меньшие части. Если при выполнении транзакции возникают ошибки, все записи откатываются.

🔹 Согласованность (Consistency)
Любые данные, записанные в ходе транзакции, должны быть валидны в соответствии со всеми определёнными правилами и поддерживать базу данных в корректном состоянии.

🔹 Изоляция (Isolation)
Параллельные транзакции не должны оказывать влияния друг на друга. Изолированность сложно достижима, поэтому существуют различные уровни изоляции.

🔹 Надежность (Durability)
Данные сохраняются после завершения транзакции, даже в случае сбоя системы.

👉 Java Rocks | #java

⌨️ Несколько способов для избежания NullPointerException:

✔️ Используйте Optional из пакета java.util.

✔️ При сравнении константы с переменной пришедшей из вне, нужно вызывать equals() на константе.

✔️ А при сравнении двух переменных используйте java.util.Objects#equals.

✔️ Используйте библиотеки с null-безопасностью, например, Apache Commons StringUtils.

✔️ Вызывайте методы equals() и equalsIgnoreCase() на известных объектах.

✔️ Применяйте valueOf() вместо toString().

✔️ Воспользуйтесь аннотациями @NotNull и @Nullable на основе IDE.

✔️ При возврате из метода коллекций, не стоит возвращать null, лучше пустую коллекцию (java.util.Collections#emptyList).

👉 Java Rocks | #java #NullPointerException #Optional

🚫 Ключевые проблемы многопоточности

🔵 Состояние гонки (Race Conditions):

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.

🔵 Взаимные блокировки (Deadlocks):

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 конкуренции (Concurrency Bugs):

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.

🔵 Прерывание потока (Thread Interruption):

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.

🔵 Ошибки согласованности памяти (Memory Consistency Errors):

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.

🔵 Соперничество за ресурсы (Resource Contention):

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.

🔵 Голодание (Starvation):

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.

👉 Java Rocks | #java