🎮 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

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

⚙️ Генерация REST API на Spring Boot с AI

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.

🐸 Библиотека джависта #буст

⌛ Сохраняйте шпаргалку по структурам данных

🐸 Библиотека джависта #буст

❓ Многопоточность в реальных проектах?

Наш подписчик спрашивает:

Я работаю на Springе. Хоть многопоточность и важная тема, я пока не понимаю, как она реально применяется в проектах. Есть ли случаи, когда её использование критично, а когда можно обойтись без неё? Стоит ли задумываться о многопоточности уже на начальном этапе, или это приходит позже, с более сложными задачами?

🔹 Как вы подходите к использованию многопоточности

— В каких проектах и ситуациях многопоточность действительно помогает, а где без неё можно обойтись.
— С какими трудностями столкнулись, когда начали внедрять многопоточность в своих приложениях.
— Какие подходы к многопоточности сработали для вас лучше всего.

💬 Делитесь в комментариях Вашим мнением и опытом.

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

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

📺 Что посмотреть — How Netflix Uses Java

📅 Опубликовано: месяц назад
👀 Просмотров: 200 тыс.
🕒 Длительность: около 48 минут

Чем интересно:

— Миграция всех сервисов на Java 17
— Перевод сервисов на Spring Boot
— Отказ от REST в пользу GRPC и GraphQL
— Тестирование виртуальных потоков
— Переход на Generational ZGC

🔗 Смотреть

🐸 Библиотека джависта #буст

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения

Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.

🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.

Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».

Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.

➡️ вот что ждет слушателей курса на втором:

— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента

Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка

❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

🔍 Загадка для разработчиков

Что за паттерн загадан на картинке? Пишите в комменты ответ под спойлером.

💬 Рассказывайте интересные кейсы реализации из практики

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

🆕 Java Digest: подборка свежих материалов

🔹 Spring Framework v7.0.0-M5

Исправления ошибок, улучшения документации, обновления зависимостей и новые функции. Классы PropertyPlaceholderConfigurer и PreferencesPlaceholderConfigurer объявлены как deprecated, появилась поддержка Jackson 3.0 и многое другое.

🔹 Стратегическое партнёрство Kotlin и Spring

Ключевые инициативы включают повышение null-безопасности, разработку официальных обучающих материалов на Kotlin, внедрение быстрой рефлексии с помощью библиотеки kotlinx.reflect и создание новых DSL для конфигурации бинов.

🐸 Библиотека джависта #свежак

😮 Топ-вакансий для джавистов за неделю

Разработчик (Managed Greenplum) — 300 000 —‍ 400 000 ₽ — удалёнка

Java Tech Lead — от 380 000 ₽ — гибрид, удалёнка (Санкт-Петербург, Казань, Сочи)

Java разработчик (Platform V Works::TaskTracker) — до 300 000 ₽ — гибрид, удалёнка (Санкт-Петербург, Казань, Сочи)

Team Lead Full Stack разработчик (Java + React) — от 300 000 до 400 000 ₽ — удалёнка

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Java jobs

🎮 Моделирование данных с использованием SQL и dbt

Проблема: при обработке больших объемов данных важно не только их собрать, но и правильно структурировать для дальнейшего анализа. Обычные SQL-запросы могут стать громоздкими и сложными, особенно когда речь идет о масштабируемости и производительности.

Решение: в книге «Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale» авторы описывают, как использовать dbt (data build tool) для построения и трансформации данных. dbt позволяет создавать чистые, поддерживаемые и легко масштабируемые модели данных, используя простые SQL-запросы, что значительно ускоряет процессы аналитики.

Пример кода:

-- Пример модели dbt для расчета среднего чека по категориям товаров
WITH base AS (
  SELECT
    category_id,
    SUM(order_amount) AS total_sales,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders
  FROM raw.orders
  GROUP BY category_id
)
SELECT
  category_id,
  total_sales / total_orders AS avg_order_value
FROM base

Преимущества:

— Dbt позволяет быстро разрабатывать и тестировать модели данных, сокращая время от идеи до реализации.
— Подходы, описанные в книге, позволяют строить модели, которые легко масштабируются по мере роста данных.
— Акцент на совместной работе между аналитиками и инженерами способствует более эффективному решению задач.

Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

🐸 Библиотека джависта #буст

📌 6 принципов безопасности API

API — это не просто интерфейс, а ворота в вашу систему. Без должной защиты они становятся уязвимой точкой для атак.

🔐 Ключевые принципы безопасности API:

— Использование HTTPS
— Аутентификация и авторизация
— Ограничение запросов
— Валидация входных данных
— Управление доступом на основе ролей (RBAC)
— Мониторинг и логирование

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта #буст

⚙️ Генерация микросервиса на Spring Boot с Event Sourcing и CQRS

Ищете решение для построения масштабируемого микросервиса с использованием Event Sourcing и CQRS? AI поможет вам сгенерировать шаблон, который будет учитывать все архитектурные принципы и лучшие практики для сложных бизнес-логик.

📝 Промпт:

Generate a Spring Boot microservice that implements Event Sourcing and CQRS (Command Query Responsibility Segregation).

— Implement event storage (using EventStore or any other event-sourcing mechanism).
— Design the service layer using separate models for command and query operations.
— Use an event-driven approach with messaging (e.g., Kafka or RabbitMQ) to communicate between services.
— Secure the API with JWT authentication and role-based access control (Spring Security).
— Implement database persistence for event snapshots and projections (using Spring Data JPA).

💡 Расширения:

— Добавьте support asynchronous messaging with Kafka or RabbitMQ для обработки событий между микросервисами.
— Добавьте implement Command and Query models using CQRS для разделения логики записи и чтения данных.
— Добавьте integrate snapshotting mechanism for efficient aggregate recovery и управление состоянием событий.
— Добавьте enable monitoring and tracing with Spring Actuator and Zipkin для отслеживания производительности и запросов.

🐸 Библиотека джависта #буст