😮 Топ-вакансий для джавистов за неделю

Java Middle разработчик — от 200 000 до 320 000 ₽ — гибрид (Москва)

Senior Java Developer — 450 000 —‍ 600 000 ₽ — удалёнка (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Сочи)

Junior+ Java-разработчик — от 120 000 ₽ — гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

Java-разработчик (Служба управления роботами) — 250 000 —‍ 450 000 ₽ — гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Java jobs

🎮 Реализация кэширования с использованием Redis

Проблема: частые обращения к базе данных могут существенно замедлить работу приложения. Необходимо внедрить механизм кэширования для ускорения доступа к данным.

Решение: в книге «Java 17 Backend Development» автор предлагает использовать Redis для кэширования часто запрашиваемых данных, что значительно повышает производительность приложения.

Пример кода:

public class RedisCacheService {
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;

    public RedisCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public String getFromCache(String key) {
        ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();
        return ops.get(key);
    }

    public void putToCache(String key, String value) {
        ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();
        ops.set(key, value);
    }
}

Преимущества:

— Быстрый доступ к данным из кэша.
— Уменьшение количества запросов к базе данных.
— Лёгкая интеграция с существующими приложениями.

Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

🐸 Библиотека джависта #буст

📝 Немного инсайтов из третьего модуля курса

Сейчас большинство представлений об ИИ ограничиваются одним агентом — моделькой, которая что-то предсказывает, генерирует или классифицирует.

Но реальный прорыв начинается, когда этих агентов становится несколько.
Когда они начинают взаимодействовать друг с другом.
Когда появляется координация, распределение ролей, память, планирование — всё это и есть мультиагентные системы (MAS).

➡️ Пока кто-то думает, что это звучит как научная фантастика, индустрия уже переходит к новым уровням сложности:
— Microsoft делает язык DroidSpeak для общения между LLM
— Open Source-фреймворки вроде LangChain, AutoGen, CrewAI, LangGraph — бурно развиваются
— компании, включая МТС, уже применяют MAS в боевых задачах

🎓 На курсе мы подходим к этому практично:
🔵 разбираем, как устроены MAS
🔵 пишем агентов с нуля
🔵 учимся выстраивать взаимодействие: конкуренцию, кооперацию, планирование

Именно на третьем уроке вы впервые собираете не просто «умного бота», а живую систему из агентов, которая работает вместе — как команда.

Причём по-настоящему: врач, SQL-аналитик, travel-планировщик, Python-генератор, поисковик.

🙂 Если хочется не просто использовать ИИ, а проектировать системы, которые думают, планируют и сотрудничают → тогда забирайте курс по ИИ-агентам

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

⚙️ Генерация инфраструктуры для Contract Testing с Spring Cloud Contract и Testcontainers

Работаете с микросервисной архитектурой? Тогда знаете, как сложно обеспечить стабильные API-контракты между сервисами. Contract Testing решает эту проблему. А AI поможет быстро сгенерировать заготовку всей инфраструктуры для автоматизированной валидации контрактов.

📝 Промпт:

Generate a Java Spring Boot setup for contract testing using Spring Cloud Contract and Testcontainers.
— Configure a provider service and a consumer service.
— Use Spring Cloud Contract to define and verify contracts.
— Integrate with Testcontainers to run provider stubs in isolated environments.
— Add Gradle or Maven setup for running contract tests in CI.
— Provide examples for both producer and consumer side tests.

💡 Расширения:

— Добавьте integration with GitLab CI/CD or GitHub Actions для автоматической валидации контрактов при push'ах и pull request'ах.
— Добавьте generate stub JARs using Spring Cloud Contract Verifier для повторного использования контрактов на стороне потребителя.
— Добавьте handle contract mismatches gracefully with test reports and logs для быстрого выявления расхождений между сервисами и прозрачной отладки в CI.
— Добавьте include real-world example: REST endpoint for user profile with request validation and response structure как шаблон, который можно адаптировать под любую бизнес-логику.

🐸 Библиотека джависта #буст

❓ Когда стоит использовать DTO в Java-проектах?

Наш подписчик спрашивает:

В одном из проектов я заметил, что контроллеры возвращают модели сущностей напрямую, а в другом — используют DTO. Я всегда считал, что контроллеры должны возвращать только DTO. Почему в одном проекте возвращают модели, а в другом — DTO? Какой подход правильный?

🔹 Как вы подходите к использованию DTO и моделей

— В каких случаях вы предпочитаете возвращать модели сущностей, а когда — DTO?
— С какими трудностями вы столкнулись при выборе между DTO и моделями в своих проектах?
— Какие подходы к использованию DTO и моделей 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

👑 Магия IntelliJ IDEA

Если вы часто просматриваете стек вызовов или трассируете поведение методов — попробуйте «Call Hierarchy» (Ctrl + Alt + H). Этот инструмент показывает, кто вызывает ваш метод — и кто вызывает вызывающего, до самого верхнего уровня.

🔹 Что делает

— Строит иерархию вызовов метода вверх или вниз.
— Помогает отследить влияние метода по всей кодовой базе.
— Работает даже с интерфейсами и абстрактными методами — покажет всех наследников.

🔹 Зачем это нужно

— Находит неочевидные связи между частями кода.
— Упрощает работу с легаси: видно, какие методы безопасно менять.
— Быстро определяет, как ошибка «долетела» до нужного места.

🔹 Как использовать

— Поставьте курсор на метод → нажмите Ctrl + Alt + H.
— IDEA откроет дерево вызовов (Call Hierarchy).
— Вы можете «разворачивать» цепочку вверх по стеку или вниз.

🐸 Библиотека джависта #буст

🐸 Библиотека джависта #развлекалово

❓ Java или Kotlin?

Оба языка активно развиваются на JVM, но какой логичнее изучать и использовать для новых проектов.

▪️ Сторонники Java уверены: это надёжная и проверенная основа — с богатой экосистемой, высокой востребованностью в компаниях и большим числом доступных специалистов на рынке.

▪️ Сторонники Kotlin отвечают, что язык быстро набирает распространение — он уже обогнал по популярности все другие JVM‑языки вместе взятые, а его interop с Java и современные фичи делают его крайне привлекательным

💬 Стоит ли переключаться на Kotlin, или Java по‑прежнему "самая надёжная ставка" для новых проектов?

🐸 Библиотека джависта #междусобойчик

🆕 Java Digest: подборка материалов

🔹 Java Annotated Monthly – June 2025

Обзор редакции IntelliJ IDEA Blog: 17 активных JEP‑пропозиций для Java 25 и обзор предстоящих нововведений. Подчёркивается, что Java всё ещё активно развивается, несмотря на появление новых языков

🔹 How to Handle 1 Million Requests per Minute

Обсуждение реальных паттернов проектирования для высоконагруженных систем — балансировка на каждом уровне, эффективное кеширование, асинхронная обработка и др.

🔹 Clean and Modular Java

Автор показывает, как организовать модульную архитектуру (core, adapters, infrastructure) в Java-приложении с использованием Maven и четким разделением слоёв. Отлично подходит для архитекторов и тех, кто хочет улучшить читаемость и гибкость кода.

🐸 Библиотека джависта #свежак

😮 Топ-вакансий для джавистов за неделю

Разработчик Java — от 180 000 до 250 000 ₽ — гибрид (Москва)

Java разработчик (middle+/senior) — от 150 000 ₽ — гибрид (Москва)

Java-разработчик — от 150 000 ₽ — гибрид (Москва)

Java Middle разработчик — от 180 000 до 220 000 ₽ — гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Java jobs

🎮 Реализация асинхронной обработки сообщений с Apache Kafka

Проблема: в современных распределённых системах необходимо эффективно обрабатывать большие объёмы сообщений, обеспечивая надёжность и масштабируемость. Использование синхронных методов может привести к задержкам и перегрузке системы.

Решение: в книге «Java 17 Backend Development» автор предлагает интеграцию Apache Kafka для асинхронной обработки сообщений. Это позволяет разгрузить сервисы и обеспечить высокую производительность системы.

Пример кода:

public class KafkaMessageListener {
    private final KafkaConsumer<String, String> consumer;

    public KafkaMessageListener(String bootstrapServers, String groupId, String topic) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        this.consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        this.consumer.subscribe(List.of(topic));
    }

    public void startListening() {
        while (true) {
            var records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            records.forEach(record -> {
                System.out.println("Received message: " + record.value());
                // Обработка сообщения
            });
        }
    }
}

Преимущества:

— Лёгкая адаптация к увеличению объёмов данных.
— Гарантированная доставка сообщений.
— Возможность обработки сообщений в фоновом режиме.

Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

🐸 Библиотека джависта #буст