Какой SQL-запрос будет выполнен при вызове метода findByEmail()?
Anonymous Quiz
7%
SELECT * FROM users WHERE email LIKE ?
5%
SELECT id, name, email FROM users WHERE email LIKE?
24%
SELECT * FROM users WHERE email = ? LIMIT 1
41%
SELECT * FROM users WHERE email = ?
23%
SELECT * FROM users WHERE email = email
🔥11👍6
Что такое и как создать daemon thread?
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8⚡5❤4
Какой признак характерен для архитектуры CQRS?
Anonymous Quiz
75%
Разделение команд (изменений) и запросов (чтения)
8%
Использование одного сервиса для чтения и записи
4%
Обязательное хранение в SQL
6%
Отказ от асинхронных коммуникаций
7%
Хранение бизнес-логики на клиенте
👍8🔥2
⚡️Хотите избежать распределённых монолитов и правильно определить границы микросервисов?
18 февраля в 20.00 мск. приглашаем на бесплатный вебинар: "Паттерны декомпозиции сервисов"
На уроке разберём:
- Почему декомпозиция — это архитектурное решение, а не просто рефакторинг
- Основные подходы к декомпозиции: Monolith First — зачем начинать с монолита и когда переходить
- Декомпозиция по агрегатам и доменным границам
- Разбиение по бизнес-возможностям (business capabilities)
Event Storming как мощный способ выявления реальных границ сервисов
BDD / User Story как входные данные для архитектурных решений
✅ После вебинара вы сможете:
- Структурированно понимать разные модели декомпозиции
- Выбирать подходящий подход под конкретный бизнес- и технический контекст
- Определять правильные границы сервисов и зоны ответственности
- Применять архитектурное мышление, чтобы избегать типовых ошибок при проектировании микросервисов
👉 Регистрируйтесь: https://vk.cc/cUdFh9
Занятие приурочено к старту курса "Software Architect", обучение на котором позволит освоить компетенции архитектора по моделированию и построению отказоустойчивых, масштабируемых и правильно декомпозированных информационных систем.
18 февраля в 20.00 мск. приглашаем на бесплатный вебинар: "Паттерны декомпозиции сервисов"
На уроке разберём:
- Почему декомпозиция — это архитектурное решение, а не просто рефакторинг
- Основные подходы к декомпозиции: Monolith First — зачем начинать с монолита и когда переходить
- Декомпозиция по агрегатам и доменным границам
- Разбиение по бизнес-возможностям (business capabilities)
Event Storming как мощный способ выявления реальных границ сервисов
BDD / User Story как входные данные для архитектурных решений
✅ После вебинара вы сможете:
- Структурированно понимать разные модели декомпозиции
- Выбирать подходящий подход под конкретный бизнес- и технический контекст
- Определять правильные границы сервисов и зоны ответственности
- Применять архитектурное мышление, чтобы избегать типовых ошибок при проектировании микросервисов
👉 Регистрируйтесь: https://vk.cc/cUdFh9
Занятие приурочено к старту курса "Software Architect", обучение на котором позволит освоить компетенции архитектора по моделированию и построению отказоустойчивых, масштабируемых и правильно декомпозированных информационных систем.
❤2👍1🔥1
Зачем используются thread local переменные?
Класс ThreadLocal представляет хранилище тред-локальных переменных. По способу использования он похож на обычную обертку над значением, с методами get(), set() и remove() для доступа к нему, и дополнительным фабричным методом ThreadLocal.withInitial(), устанавливающим значение по-умолчанию.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте ниже пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Класс ThreadLocal представляет хранилище тред-локальных переменных. По способу использования он похож на обычную обертку над значением, с методами get(), set() и remove() для доступа к нему, и дополнительным фабричным методом ThreadLocal.withInitial(), устанавливающим значение по-умолчанию.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте ниже пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍4❤2
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥
Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!
Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.
📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывов на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion
Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.
📚Чтобы занять место на интенсиве - регистрируйтесь в нашем телеграм-боте!
Для регистрации:
• Перейдите по ссылке ниже
• Нажмите кнопку Старт
• Ответьте на 6 вопросов бота
🤖 Ждём вас здесь!
Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!
Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.
📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывов на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion
Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.
📚Чтобы занять место на интенсиве - регистрируйтесь в нашем телеграм-боте!
Для регистрации:
• Перейдите по ссылке ниже
• Нажмите кнопку Старт
• Ответьте на 6 вопросов бота
🤖 Ждём вас здесь!
👍1🔥1
Как выполнить две задачи параллельно?
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍4
11 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.
Как это будет:
📂 Сергей Чамкин, старший разработчик из Uzum, ex-WildBerries, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Cергей будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Сергею
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3
Что происходит если не обработать исключение?
Если не было предпринято дополнительных действий, в этой ситуации нет никаких хитростей. Всё приложение, и даже метод main(), выполняется в потоках. Поток, в котором было выброшено и не обработано исключение, остановится, и распечатает стектрейс в вывод System.err. Если это был последний пользовательский поток, приложение начнет завершение работы.
Для изменения логики обработки непойманных исключений в Java существует функциональный интерфейс Thread.UncaughtExceptionHandler.
Обработчик упущенных исключений может быть установлен (в порядке возрастания приоритета):
• глобально на всё приложение, статическим методом Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler();
• для группы потоков, переопределением метода uncaughtException() в реализации объекта подкласса ThreadGroup (т.к. ThreadGroup сам является наследником UncaughtExceptionHandler);
• для отдельного потока, методом setUncaughtExceptionHandler().
Естественно, установка нестандартного обработчика не имеет обратной силы. Используя его, нужно убедиться, что он установлен достаточно рано, до выброса какого-либо исключения.
Хорошей практикой считается обрабатывать исключение настолько близко к месту его выброса, насколько возможно. Следовательно, использование глобальных обработчиков – самый плохой вариант.
Так же как в случае различных финализаций, несмотря на все её недостатки, глобальная обработка иногда лучше, чем ничего. Она может, например, дать последний шанс освободить внешние ресурсы, или уведомить о некорректной работе программы более эффективно, чем через логи.
Когда код с исключением выполняет ExecutorService, мы не имеем прямого доступа к объектам потока. Но в этом случае результатом выполнения будет объект типа Future. Такой отложенный объект при попытке прочитать значение перевыбросит полученное исключение, завернув его в ExecutionException. Новое исключение-обертка уже пойдет по обычному пути обработки текущего потока. Исключение как бы перекочует из внутреннего потока пулла во внешний, который использует этот пулл.
Если же пользовательский код не станет дожидаться результатов, исключение будет потеряно, не оставив даже стектрейса в потоке вывода. Для предотвращения такой ситуации стоит снабдить поток обработчиком сразу после создания, определив для сервиса собственную ThreadFactory.
Обычно, если фреймворк скрывает от пользователя детали работы с потоками, он также скрывает и детали работы с исключениями, оставляя свой специальный способ назначить обработчик. И этот специальный обработчик – более специфичный, а значит более правильный подход, чем стандартная глобальная обработка исключений Java. Так, например, в Spring MVC применяется аннотация @ExceptionHandler.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Если не было предпринято дополнительных действий, в этой ситуации нет никаких хитростей. Всё приложение, и даже метод main(), выполняется в потоках. Поток, в котором было выброшено и не обработано исключение, остановится, и распечатает стектрейс в вывод System.err. Если это был последний пользовательский поток, приложение начнет завершение работы.
Для изменения логики обработки непойманных исключений в Java существует функциональный интерфейс Thread.UncaughtExceptionHandler.
Обработчик упущенных исключений может быть установлен (в порядке возрастания приоритета):
• глобально на всё приложение, статическим методом Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler();
• для группы потоков, переопределением метода uncaughtException() в реализации объекта подкласса ThreadGroup (т.к. ThreadGroup сам является наследником UncaughtExceptionHandler);
• для отдельного потока, методом setUncaughtExceptionHandler().
Естественно, установка нестандартного обработчика не имеет обратной силы. Используя его, нужно убедиться, что он установлен достаточно рано, до выброса какого-либо исключения.
Хорошей практикой считается обрабатывать исключение настолько близко к месту его выброса, насколько возможно. Следовательно, использование глобальных обработчиков – самый плохой вариант.
Так же как в случае различных финализаций, несмотря на все её недостатки, глобальная обработка иногда лучше, чем ничего. Она может, например, дать последний шанс освободить внешние ресурсы, или уведомить о некорректной работе программы более эффективно, чем через логи.
Когда код с исключением выполняет ExecutorService, мы не имеем прямого доступа к объектам потока. Но в этом случае результатом выполнения будет объект типа Future. Такой отложенный объект при попытке прочитать значение перевыбросит полученное исключение, завернув его в ExecutionException. Новое исключение-обертка уже пойдет по обычному пути обработки текущего потока. Исключение как бы перекочует из внутреннего потока пулла во внешний, который использует этот пулл.
Если же пользовательский код не станет дожидаться результатов, исключение будет потеряно, не оставив даже стектрейса в потоке вывода. Для предотвращения такой ситуации стоит снабдить поток обработчиком сразу после создания, определив для сервиса собственную ThreadFactory.
Обычно, если фреймворк скрывает от пользователя детали работы с потоками, он также скрывает и детали работы с исключениями, оставляя свой специальный способ назначить обработчик. И этот специальный обработчик – более специфичный, а значит более правильный подход, чем стандартная глобальная обработка исключений Java. Так, например, в Spring MVC применяется аннотация @ExceptionHandler.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Как реализовать паттерн producer/consumer?
Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.
Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.
На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.
На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().
Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.
Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.
Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.
На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.
На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().
Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.
Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥6❤1🤔1
Какая NoSQL база данных чаще всего используется для хранения документов?
Anonymous Quiz
14%
Cassandra
2%
Neo4j
74%
MongoDB
1%
InfluxDB
9%
Redis
👍5🔥3😐2
👩💻 Открытый урок «JDBC — ваш швейцарский нож для работы с данными»
🗓 26 февраля в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional» от Otus.
Мастерство работы с базами данных: эффективные инструменты и лучшие практики для разработчиков.
О чём поговорим:
✔️ Основы JDBC: что это такое, зачем нужно и как работает
✔️ Практические примеры выполнения сложных запросов
✔️ Работа с транзакциями и обработка ошибок в JDBC
✔️ Оптимизация производительности при работе с данными через JDBC
Кому будет интересно:
Вебинар будет полезен разработчикам, инженерам по базам данных и архитекторам ПО, стремящимся улучшить навыки работы с базами данных и оптимизировать взаимодействие с данными.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cUAqAW
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🗓 26 февраля в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional» от Otus.
Мастерство работы с базами данных: эффективные инструменты и лучшие практики для разработчиков.
О чём поговорим:
✔️ Основы JDBC: что это такое, зачем нужно и как работает
✔️ Практические примеры выполнения сложных запросов
✔️ Работа с транзакциями и обработка ошибок в JDBC
✔️ Оптимизация производительности при работе с данными через JDBC
Кому будет интересно:
Вебинар будет полезен разработчикам, инженерам по базам данных и архитекторам ПО, стремящимся улучшить навыки работы с базами данных и оптимизировать взаимодействие с данными.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cUAqAW
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤3👍2🔥2
Что такое ForkJoinPool?
ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.
Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.
Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.
С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков корутинах Kotlin (green threads).
Примеры практического использования ForkJoinPool.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.
Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.
Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.
С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков корутинах Kotlin (green threads).
Примеры практического использования ForkJoinPool.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2
👩💻 Открытый урок «Изучаем Java с нуля на примере простой консольной игры»
🗓 2 марта в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик» от Otus.
На вебинаре вы узнаете как установить и настроить инструменты, необходимые для программирования на языке Java. Научитесь создавать небольшие консольные проекты. Изучите несколько базовых блоков из которых строится любое приложение. Познакомитесь с процессом разработки простой консольной игры.
О чем поговорим:
✔️ Как установить и настроить инструменты, необходимые для программирования на языке Java
✔️ Как создавать небольшие консольные проекты
✔️ Несколько базовых блоков, из которых строится любое приложение
✔️ Процесс разработки простой консольной игры
Кому будет интересно:
Урок будет полезен тем, кто хочет:
— Начать изучать программирование на языке Java с нуля.
— Посмотреть, как на практике создаются Java-приложения.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cUL8lZ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🗓 2 марта в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик» от Otus.
На вебинаре вы узнаете как установить и настроить инструменты, необходимые для программирования на языке Java. Научитесь создавать небольшие консольные проекты. Изучите несколько базовых блоков из которых строится любое приложение. Познакомитесь с процессом разработки простой консольной игры.
О чем поговорим:
✔️ Как установить и настроить инструменты, необходимые для программирования на языке Java
✔️ Как создавать небольшие консольные проекты
✔️ Несколько базовых блоков, из которых строится любое приложение
✔️ Процесс разработки простой консольной игры
Кому будет интересно:
Урок будет полезен тем, кто хочет:
— Начать изучать программирование на языке Java с нуля.
— Посмотреть, как на практике создаются Java-приложения.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cUL8lZ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👍2🔥2❤1
Чем ForkJoinPool отличается от ExecutorService?
ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.
Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.
Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.
Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.
Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.
ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.
Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.
Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.
Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.
Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.
ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2👍2⚡1🤨1
Как работают параллельные стримы?
Основная цель, ради которой в Java 8 был добавлен Stream API – удобство многопоточной обработки.
Обычный стрим будет выполняться параллельно после вызова промежуточной операции parallel(). Некоторые стримы создаются уже многопоточными, например результат вызова Collection#parallelStream(). Для распараллеливания используется единый общий ForkJoinPool.
Внутри реализации потока его сплиттератор оборачивается в AbstractTask, который и отправляется на выполнение в пул. AbstractTask при выполнении считывает estimateSize сплиттератора и текущую степень параллелизма пула. На основе этих данных он принимает решение, распараллелить ли сплиттератор на два методом trySplit().
У удобства такого решения есть обратная сторона. Так как пул единый, нагрузка распределяется на всех пользователей параллельных стримов в программе. Если в одном потоке выполняются долгие блокирующие операции, это может ударить по производительности в совершенно не связанном с ним другом потоке.
Если всё же требуется использовать отдельный пул потоков, сам стрим выполняется как задача этого отдельного пула.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Основная цель, ради которой в Java 8 был добавлен Stream API – удобство многопоточной обработки.
Обычный стрим будет выполняться параллельно после вызова промежуточной операции parallel(). Некоторые стримы создаются уже многопоточными, например результат вызова Collection#parallelStream(). Для распараллеливания используется единый общий ForkJoinPool.
Внутри реализации потока его сплиттератор оборачивается в AbstractTask, который и отправляется на выполнение в пул. AbstractTask при выполнении считывает estimateSize сплиттератора и текущую степень параллелизма пула. На основе этих данных он принимает решение, распараллелить ли сплиттератор на два методом trySplit().
У удобства такого решения есть обратная сторона. Так как пул единый, нагрузка распределяется на всех пользователей параллельных стримов в программе. Если в одном потоке выполняются долгие блокирующие операции, это может ударить по производительности в совершенно не связанном с ним другом потоке.
Если всё же требуется использовать отдельный пул потоков, сам стрим выполняется как задача этого отдельного пула.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍2❤1
Как инстанцировать экземпляр generic типа?
Внутри класса class Foo<T> на generic параметре T невозможно выполнить никакой оператор: нельзя взять его .class, нельзя применить его в instanceof. Также и вызов на нем оператора new приведет к ошибке.
Причина этих ограничений кроется в стирании типов. Дженерик параметры правильно воспринимать скорее как ограничения типов, чем как конкретные типы. Эти ограничения действуют для более строгих проверок на этапе компиляции. В рантайме же информация о конкретных переданных типах-параметрах стирается. А все эти операторы выполняются именно в рантайме.
Стандартный простой способ действия здесь – кроме значения типа T передавать еще и объект-дескриптор для этого типа, экземпляр класса Class<T>. Объект может быть создан из дескриптора рефлекшеном.
Но существует один хак, способный справиться со стиранием типов. Тип-параметр все-таки остается в одном месте в рантайме. Метод метакласса наследника определившего конкретный тип getGenericSuperclass() возвращает класс, которым параметризован родитель.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Внутри класса class Foo<T> на generic параметре T невозможно выполнить никакой оператор: нельзя взять его .class, нельзя применить его в instanceof. Также и вызов на нем оператора new приведет к ошибке.
Причина этих ограничений кроется в стирании типов. Дженерик параметры правильно воспринимать скорее как ограничения типов, чем как конкретные типы. Эти ограничения действуют для более строгих проверок на этапе компиляции. В рантайме же информация о конкретных переданных типах-параметрах стирается. А все эти операторы выполняются именно в рантайме.
Стандартный простой способ действия здесь – кроме значения типа T передавать еще и объект-дескриптор для этого типа, экземпляр класса Class<T>. Объект может быть создан из дескриптора рефлекшеном.
Но существует один хак, способный справиться со стиранием типов. Тип-параметр все-таки остается в одном месте в рантайме. Метод метакласса наследника определившего конкретный тип getGenericSuperclass() возвращает класс, которым параметризован родитель.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍4❤2
Как написать иммутабельный класс?
Immutable (неизменяемый) класс – это класс, состояние экземпляров которого невозможно изменить после создания.
С иммутабельным классом всегда легче работать. Его состояние не поменяется, значит обращаться к нему в многопоточной среде можно без дополнительной синхронизации. Функции, зависящие только от состояния экземпляра будут возвращать один и тот же результат от вызова к вызову – это облегчает например реализацию hashCode(). Также вместо нескольких одинаковых экземпляров можно использовать один закэшированный объект, экономя память (паттерн Приспособленец).
Шаги, которые необходимо предпринять, чтобы класс стал immutable:
1. Запретите расширение класса – либо объявите его final, либо закройте доступ наследникам ко всем способам мутации, перечисленным в следующих пунктах;
2. Сделайте все поля финальными;
3. Не выставляйте наружу методов-мутаторов, которые меняют состояние;
4. Не отдавайте наружу поля ссылочного изменяемого типа (объекты классов, массивы) – если объект под ссылкой не иммутабельный, должна возвращаться его глубокая копия (defensive copy);
5. Создавайте объект правильно (подробнее в следующем посте).
Если вам нужны преимущества иммутабельного объекта, но также нужно иногда изменять его, подойдет подход copy on write: каждый метод-мутатор должен мутировать и возвращать не сам объект, а только что созданную его копию. Оригинал всё так же остается неизменным.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Immutable (неизменяемый) класс – это класс, состояние экземпляров которого невозможно изменить после создания.
С иммутабельным классом всегда легче работать. Его состояние не поменяется, значит обращаться к нему в многопоточной среде можно без дополнительной синхронизации. Функции, зависящие только от состояния экземпляра будут возвращать один и тот же результат от вызова к вызову – это облегчает например реализацию hashCode(). Также вместо нескольких одинаковых экземпляров можно использовать один закэшированный объект, экономя память (паттерн Приспособленец).
Шаги, которые необходимо предпринять, чтобы класс стал immutable:
1. Запретите расширение класса – либо объявите его final, либо закройте доступ наследникам ко всем способам мутации, перечисленным в следующих пунктах;
2. Сделайте все поля финальными;
3. Не выставляйте наружу методов-мутаторов, которые меняют состояние;
4. Не отдавайте наружу поля ссылочного изменяемого типа (объекты классов, массивы) – если объект под ссылкой не иммутабельный, должна возвращаться его глубокая копия (defensive copy);
5. Создавайте объект правильно (подробнее в следующем посте).
Если вам нужны преимущества иммутабельного объекта, но также нужно иногда изменять его, подойдет подход copy on write: каждый метод-мутатор должен мутировать и возвращать не сам объект, а только что созданную его копию. Оригинал всё так же остается неизменным.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥4
Как реализовать метод equals?
Сначала нужно решить, действительно ли вам нужно переопределять equals(). Реализация по умолчанию делает объект равным только самому себе (сравнение на идентичность). Это имеет смысл, если у вашего класса не бывает отдельных, но логически одинаковых экземпляров.
Если два экземпляра всё-таки могут быть равны, equals() нужно переопределять. Реализация должна соблюдать контракт: это отношение эквивалентности (рефлексивность, транзитивность, симметричность), ни один объект не равен null.
Рефлексивность. первым делом проверим, не идентичен ли переданный объект текущему. Если да – сразу вернем true.
Неравенство null. Если аргумент null – сразу вернем false.
Симметричность. Если мы допускаем наследование и расширение метода equals(), в наследнике может появиться дополнительная логика, которая сделает !other.equals(this) при this.equals(other). Проще всего избежать этого, добавив сравнение типов. Если типы не равны – сразу вернем false. Почему не надо использовать instanceof.
Транзитивность. Оператор == обладает свойствами транзитивности и симметричности. Далее мы сравниваем на равенство все примитивные свойства. Для ссылочных типов этими характеристиками по контракту обладает equals – для сравнения ссылочных типов пользуемся им.
Речь здесь идет о логических свойствах. Фактически одно логическое свойство может быть представлено несколькими полями класса, или же может вычисляться на лету. Некоторые поля служат для внутренних технических нужд, и не имеют отношения к логическому состоянию. Такие поля обычно исключают из сравнения.
Подписывайся на наш канал в Max🟪
Сначала нужно решить, действительно ли вам нужно переопределять equals(). Реализация по умолчанию делает объект равным только самому себе (сравнение на идентичность). Это имеет смысл, если у вашего класса не бывает отдельных, но логически одинаковых экземпляров.
Если два экземпляра всё-таки могут быть равны, equals() нужно переопределять. Реализация должна соблюдать контракт: это отношение эквивалентности (рефлексивность, транзитивность, симметричность), ни один объект не равен null.
Рефлексивность. первым делом проверим, не идентичен ли переданный объект текущему. Если да – сразу вернем true.
Неравенство null. Если аргумент null – сразу вернем false.
Симметричность. Если мы допускаем наследование и расширение метода equals(), в наследнике может появиться дополнительная логика, которая сделает !other.equals(this) при this.equals(other). Проще всего избежать этого, добавив сравнение типов. Если типы не равны – сразу вернем false. Почему не надо использовать instanceof.
Транзитивность. Оператор == обладает свойствами транзитивности и симметричности. Далее мы сравниваем на равенство все примитивные свойства. Для ссылочных типов этими характеристиками по контракту обладает equals – для сравнения ссылочных типов пользуемся им.
Речь здесь идет о логических свойствах. Фактически одно логическое свойство может быть представлено несколькими полями класса, или же может вычисляться на лету. Некоторые поля служат для внутренних технических нужд, и не имеют отношения к логическому состоянию. Такие поля обычно исключают из сравнения.
Подписывайся на наш канал в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥4❤2
👩💻 Открытый урок «Реализация простого HTTP сервера на Java»
🗓 10 марта в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик» от Otus.
Одно из основных направлений в Java разработке – разработка веб-приложений. Любому веб-разработчику важно понимать, что из себя представляет протокол HTTP и как внутри работает HTTP-сервер.
О чем поговорим:
✔️ Что из себя представляет протокол HTTP и как внутри работает HTTP-сервер
✔️ Как с помощью штатных средств языка Java (без использования сторонних библиотек) разработать простой HTTP сервер
✔️ Вопросы возможности экономии ресурсов системы на обработку каждого запроса
Кому будет интересно:
Вебинар будет полезен тем, у кого есть уверенные знания в базе языка Java и ООП; желательно понимание базовых принципов работы с потоками ввода/вывода (java.io) и многопоточностью.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cV0AlJ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🗓 10 марта в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик» от Otus.
Одно из основных направлений в Java разработке – разработка веб-приложений. Любому веб-разработчику важно понимать, что из себя представляет протокол HTTP и как внутри работает HTTP-сервер.
О чем поговорим:
✔️ Что из себя представляет протокол HTTP и как внутри работает HTTP-сервер
✔️ Как с помощью штатных средств языка Java (без использования сторонних библиотек) разработать простой HTTP сервер
✔️ Вопросы возможности экономии ресурсов системы на обработку каждого запроса
Кому будет интересно:
Вебинар будет полезен тем, у кого есть уверенные знания в базе языка Java и ООП; желательно понимание базовых принципов работы с потоками ввода/вывода (java.io) и многопоточностью.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cV0AlJ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤3👍2🔥2