📚 План чтения: Java с нуля до мидл-разработчика

1️⃣ Основы синтаксиса Java

📖 "Head First Java"
— Изучение синтаксиса Java: переменные, типы данных, операторы, условия, циклы.
— Основы объектно-ориентированного программирования (ООП): классы, объекты, методы, инкапсуляция, наследование, полиморфизм.

2️⃣ Коллекции и обработка исключений

📖 "Effective Java" (1-й раздел)
— Изучение коллекций Java: List, Set, Map, их интерфейсы и реализации.
— Основы обработки исключений и работы с потоками.

3️⃣ ООП, паттерны проектирования и принципы хорошего кода

📖 "Clean Code"
— Основы проектирования классов, паттерны проектирования, принципы SOLID.
— Практическое применение принципов ООП и паттернов на примере реальных проектов.

4️⃣ Работа с базами данных

📖 "Java Persistence with Hibernate"
— Работа с базами данных через JDBC и Hibernate.
— Создание и управление сущностями, связи между объектами и таблицами.

5️⃣ Многозадачность и многопоточность

📖 "Java Concurrency in Practice"
— Многозадачность в Java: потоки, синхронизация, конкурентное программирование.
—Решение проблем многозадачности, оптимизация работы с потоками.

6️⃣ Основы Spring Framework

📖 "Spring in Action"
— Изучение Spring Framework и Spring Boot.
— Создание RESTful сервисов, работа с зависимостями через Spring, внедрение в систему через IoC (Инверсия Управления).

7️⃣ Углубленное изучение Spring и создание сложных приложений

📖 "Spring Boot in Action"
— Разработка более сложных приложений с использованием Spring Boot.
— Работа с Spring Data для взаимодействия с базой данных, создание микросервисов.

8️⃣ Алгоритмы и структуры данных

📖 "Cracking the Coding Interview"
— Углубление в алгоритмы и структуры данных: сортировки, деревья, графы, очереди, стеки.
— Решение задач, подготовка к собеседованиям, оптимизация алгоритмов.

9️⃣ Углубленное изучение JVM и оптимизация

📖 "Java: The Complete Reference"
— Изучение работы Java Virtual Machine (JVM), управление памятью и сборщик мусора.
— Оптимизация производительности приложений, профилирование.

💬 Какие книги вы бы ещё посоветовали?

🐸 Книги для программистов

🐸 Книги для программистов #memes

🎮 Код из книги: Отсутствие централизованной наблюдаемости в облачной архитектуре

Проблема: в распределённых облачных приложениях команды часто игнорируют необходимость централизованного логирования, трассировки и метрик.

Это приводит к тому, что при возникновении инцидента сложно быстро найти первопричину, восстановить последовательность событий или вовремя отреагировать на деградацию сервиса.

Решение: настройка единой платформы наблюдаемости с использованием решений вроде OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger и ELK. Применение принципа "инструментировать всё", включая бизнес-метрики, latency, error rate и трассировки.

Пример конфигурации с использованием OpenTelemetry и Prometheus:

# Для микросервиса
scrape_configs:
  - job_name: 'my-service'
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ['my-service:8080']

# В коде сервиса:
const { MeterProvider } = require('@opentelemetry/sdk-metrics');
const { PrometheusExporter } = require('@opentelemetry/exporter-prometheus');

const exporter = new PrometheusExporter({ startServer: true }, () => {
  console.log('Prometheus scrape endpoint: http://localhost:9464/metrics');
});

const meter = new MeterProvider({ exporter }).getMeter('my-service-meter');

Преимущества:

— Быстрое выявление и устранение проблем за счёт централизованных логов, метрик и трассировок
— Повышение надёжности и отказоустойчивости архитектуры
— Поддержка SLO/SLA и реального контроля за качеством сервиса

🐸 Книги для программистов

🐸 Книги для программистов #memes

🎮 Код из книги: Управление состоянием с помощью Signals в Angular

Проблема: в современных Angular-приложениях управление состоянием часто становится сложным и трудоёмким, особенно когда используются различные подходы, такие как NgRx или манипуляции с обычными переменными. Это может привести к трудностям в отслеживании изменений состояния и взаимодействии между компонентами.

Решение: использование Signals — нового инструмента для управления состоянием, который упрощает реактивное программирование в Angular и улучшает производительность. Signals обеспечивают прямое отслеживание изменений состояния, что делает код более читаемым и эффективным.

Пример кода для простого счётчика с использованием Signals:

import { signal } from '@angular/core';

export const counterSignal = signal(0);

export function incrementCounter() {
  counterSignal.update(count => count + 1);
}

export function decrementCounter() {
  counterSignal.update(count => count - 1);
}

Преимущества:

— Использование Signals упрощает код и делает его легче для понимания.
— Signals обеспечивают более эффективное отслеживание изменений, чем традиционные подходы.
— Signals можно интегрировать с другими подходами, такими как RxJS, для получения максимальной гибкости.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Защита RESTful сервисов с помощью JWT в Spring Security

Проблема: безопасность становится одной из самых приоритетных задач, особенно когда речь идет о защите RESTful сервисов, облачных приложений и микросервисов. Управление безопасностью с использованием Spring Security может быть сложным из-за множества настроек и различных механизмов аутентификации и авторизации.

Решение: Spring Security предлагает богатые возможности для защиты веб-приложений, включая поддержку аутентификации, авторизации, защиты от атак CSRF, а также различных механизмов работы с сессиями. В книге "Spring Security, 4th Edition" автор описывает использование JWT (JSON Web Token) для аутентификации пользователей, что позволяет легко и безопасно управлять сессиями и авторизацией.

Пример кода для аутентификации с использованием JWT в Spring Security:

public class JwtAuthenticationFilter extends UsernamePasswordAuthenticationFilter {
    private final AuthenticationManager authenticationManager;
    private final JwtTokenProvider jwtTokenProvider;

    public JwtAuthenticationFilter(AuthenticationManager authenticationManager, JwtTokenProvider jwtTokenProvider) {
        this.authenticationManager = authenticationManager;
        this.jwtTokenProvider = jwtTokenProvider;
    }

    @Override
    public Authentication attemptAuthentication(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws AuthenticationException {
        try {
            UserCredentials credentials = new ObjectMapper().readValue(request.getInputStream(), UserCredentials.class);
            UsernamePasswordAuthenticationToken authToken = new UsernamePasswordAuthenticationToken(credentials.getUsername(), credentials.getPassword());
            return authenticationManager.authenticate(authToken);
        } catch (IOException e) {
            throw new AuthenticationServiceException("Unable to read authentication request", e);
        }
    }

    @Override
    protected void successfulAuthentication(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain, Authentication authResult) throws IOException, ServletException {
        String token = jwtTokenProvider.generateToken(authResult.getName());
        response.addHeader("Authorization", "Bearer " + token);
    }
}

Преимущества:

— Управление безопасностью с помощью JWT позволяет избежать необходимости хранить сессии на сервере, улучшая масштабируемость и безопасность.
— Использование Spring Security предоставляет надежные и проверенные механизмы защиты от атак, таких как CSRF, XSS и SQL Injection.

🐸 Книги для программистов

🐸 Книги для программистов #memes

🎮 Код из книги: Оптимизация запросов с использованием индексов в PostgreSQL и MySQL

Проблема: при проектировании баз данных часто возникает необходимость ускорить выполнение запросов, особенно при работе с большими объемами данных. Неправильное использование или отсутствие индексов может привести к значительным задержкам в обработке запросов, что негативно сказывается на производительности приложений.

Решение: в книге "Database Design and Modeling with PostgreSQL and MySQL" авторы подробно рассматривают методы оптимизации запросов с помощью индексов. Они объясняют, как правильно создавать и использовать индексы для ускорения выполнения запросов, а также как анализировать планы выполнения запросов для выявления узких мест.

Пример создания индекса и анализа плана выполнения запроса в PostgreSQL:

-- Создание индекса на столбец email в таблице users
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

-- Анализ плана выполнения запроса
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

В этом примере создается индекс на столбец email таблицы users, что позволяет значительно ускорить выполнение запроса поиска пользователя по email. Команда EXPLAIN ANALYZE используется для анализа плана выполнения запроса и оценки его эффективности.

Преимущества:

— Использование индексов позволяет существенно сократить время выполнения запросов, особенно при работе с большими таблицами.
— Анализ планов выполнения запросов помогает выявить и устранить узкие места в производительности базы данных.
— Правильное использование индексов способствует более эффективному использованию ресурсов сервера и улучшению отклика приложений.

🐸 Книги для программистов

🎮 Код из книги: Реактивная обработка REST-запросов

Проблема: При большом количестве одновременных запросов блокирующая модель ввода-вывода приводит к исчерпанию потоков и задержкам в обработке, что негативно сказывается на отклике приложения и пользовательском опыте.

Решение: в книге Mastering Spring Boot 3.0 автор предлагает использовать Spring WebFlux — реактивный стек Spring, основанный на неблокирующей модели ввода-вывода. Это позволяет обрабатывать тысячи одновременных запросов с минимальными затратами ресурсов, обеспечивая высокую отзывчивость и масштабируемость приложения.

Пример реализации реактивного REST-контроллера с использованием Spring WebFlux:

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

    private final UserService userService;

    public UserController(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }

    @GetMapping
    public Flux<User> getAllUsers() {
        return userService.getAllUsers();
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Mono<ResponseEntity<User>> getUserById(@PathVariable String id) {
        return userService.getUserById(id)
                .map(ResponseEntity::ok)
                .defaultIfEmpty(ResponseEntity.notFound().build());
    }

    @PostMapping
    public Mono<User> createUser(@RequestBody User user) {
        return userService.createUser(user);
    }
}

В этом примере используются типы Flux и Mono из Project Reactor для представления потоков данных и одиночных значений соответственно. Это позволяет обрабатывать запросы и ответы асинхронно и неблокирующим образом.

Преимущества:

— Неблокирующая модель ввода-вывода позволяет эффективно использовать ресурсы при высоких нагрузках.
— Асинхронная обработка запросов обеспечивает быстрый отклик даже при большом количестве одновременных пользователей.
— Интеграция с другими реактивными библиотеками и потоками данных упрощает построение сложных бизнес-процессов.

🐸 Книги для программистов

🐸 Книги для программистов #memes