Git worktree — отличный способ поднять песочницу, куда можно запустить агентов искать решение, пока ты спокойно продолжаешь работу на master или другой ветке. На фото баш-скрипт, который : создаёт новый worktree/ветку под задачку с префиксом ga fix (типа fizzy--fix), а потом gd можно снести всё к чертям, когда закончил.

Если хочешь потыкать у себя — есть удобный gist для копипасты.

👉 Java Portal

Hidden классы в Java. Что скрывают Lambda выражения

С переходом Java на более безопасные и стандартизированные подходы к динамической генерации классов, скрытые (hidden) классы стали ключевым механизмом замены устаревшего Unsafe::defineAnonymousClass

Они решают проблемы доступности, управления жизненным циклом и контроля доступа, особенно актуальные для разработчиков фреймворков и языков на JVM. Хотя скрытые классы пока не полностью заменяют функциональность Unsafe, они лежат в основе ряда важных механизмов, такие как, например, реализация лямбд в JDK.

Подробнее

👉 Java Portal

Spring Boot совет

В тестах на Spring Boot можно без лишних настроек использовать RestTestClient через аннотацию @AutoConfigureRestTestClient

Для TestRestTemplate есть аналогичная аннотация — @AutoConfigureTestRestTemplate

@SpringBootTest
@AutoConfigureRestTestClient
public class PersonControllerTests {

    private static final String API_PATH = "/persons";

    @Test
    void add(@Autowired RestTestClient restTestClient) {
        restTestClient.post().uri(API_PATH)
                .body(Instancio.create(Person.class))
                .exchange()
                .expectStatus().is2xxSuccessful()
                .expectBody(Person.class)
                .value(person -> assertNotNull(person.getId()));
    }
}

👉 Java Portal

LATENCY VS THROUGHPUT

Когда пользователи говорят что приложение «тормозит», причина может быть в двух плоскостях:

* проблема latency (каждый запрос обрабатывается медленно)
* проблема throughput (система забита и не тянет нагрузку)

Иногда это вообще смесь обоих.

Latency — время, которое сервер тратит на выполнение одного запроса от начала до ответа.

Throughput — сколько запросов сервер способен обработать за единицу времени.

Представим, что ты инженер в сервисе доставки пиццы.

Сценарий 1:
Пользователь нажимает «Отправить заказ» и ответ долго крутится — значит высокий latency. Для пользователя это воспринимается как «всё лагает».
Низкий latency = быстрый отклик для каждого конкретного запроса.

Сценарий 2:
Ответы идут примерно по 100 мс — вроде норм. Но если система способна держать только 10 запросов в секунду, а одновременно приходит тысяча, всё разваливается. Это низкий throughput.
Высокий throughput = возможность обслуживать много пользователей одновременно.

Обе метрики критичны, особенно когда система растёт по нагрузке.

* Ответы быстрые, но при всплеске трафика сыпятся таймауты — проблема в throughput.
* Каждый запрос тормозит даже при маленьком трафике — проблема в latency.

» Как чинят проблемы с latency (ускоряем отдельные запросы)

Причины: медленные SQL-запросы, тяжёлые внешние API, прожорливая логика, геолокация сервера и так далее.
Обычно помогают индексы в БД, кэширование, оптимизация кода, CDN, профилирование узких мест.

» Как фиксят проблемы с throughput (увеличиваем пропускную способность)

Обычно упирается в ресурсы. Масштабирование: больше серверов, балансировка нагрузки, кэширование, горизонтальное расширение и т. п.

P.S. Для пользовательских API чаще гонятся за низким latency, а для фоновых задач типа batch-процессинга чаще важнее throughput, чем скорость каждого отдельного задания.

Всё упирается в то, под что именно ты оптимизируешься.

👉 Java Portal