🐸 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

📺 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

🐸 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

🐸 Библиотека джависта #развлекалово