---

Видео на тему: Java для новичков - видео

Заказ сохранился в БД, а событие в Kafka — нет. Знакомо? В этом видео разбираем проблему dual‑write между базой данных и брокером сообщений — когда одно действие выполнено, а другое нет, и система оказывается в несогласованном состоянии. Почему нельзя просто обернуть всё в @Transactional? Как гарантировать, что событие будет опубликовано тогда и только тогда, когда данные сохранены? Ответ — Transactional Outbox. Что в видео: Проблема dual‑write — наглядно показываю, как заказ сохраняется, а событие теряется. Transactional Outbox — что это такое, как работает и почему это стандарт надёжной публикации. Реализация в Spring Boot: Таблица outbox_event (Liquibase) JPA сущность и репозиторий Модификация OrderService – убираю прямую отправку в Kafka Polling Publisher (@Scheduled) – простой способ доставки событий ⏱️ Тайм-коды 00:00 – Вступление: 01:20 – Плюсы и минусы существующего кода, его исправление 09:37 – Демонстрация 11:06 – Проблема dual‑write, демонстрация 11:06 – Transactional Outbox: теория 16:50 – Transactional Outbox: реализация таблицы в БД, сущности, демонстрация 33:36 – Transactional Outbox: реализация через Polling Publisher: @Scheduled, демонстрация 45:30 – Недостатки poll подхода 49:30 – Теория иных подходов Transactional Outbox 54:16 – Реализация Transactional Outbox через CDC: Debezium и WAL 01:12:07 – Чистим код от иных реализаций, демонстрация работы 01:19:08 – Переход к управлению Debezium через Java Code 01:19:08 – Переход к управлению Debezium через Java Code 01:28:26 – Настройка изменения статуса при работе с Debezium 01:36:05 – Настройка кастомной Observability, демонстрация в Grafana Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Java #TransactionalOutbox #Debezium #spring #OutboxPattern #dual-write, #Kafka #SpringBoot, #PostgreSQL #CDC #микросервисы #event-driven #architecture #sagarikaОсваиваем Keycloak на практике: запуск, все способы аутентификации, роли, федерация, безопасность и кластеризация. Строим два Spring Boot сервиса и разбираемся, как устроена современная auth-архитектура. ⏱️ Тайм-коды: 00:00 – Вступление 01:15 – Что такое Keycloak 02:45 – Создание проекта и первый docker-compose 07:45 – Первый запуск и знакомство с UI 13:10 – Создание юзера в UI 14:18 – Создание клиента в UI 20:30 – Демонстрация получения первого токена и его разбор 25:50 – Обзор архитектуры приложения 28:46 – Создание order-service 34:43 – Запуск и разбор работы 41:48 – Создание BFF 50:07 – Запуск BFF и разбор работы 55:00 – Включение регистрации юзера при входе, демонстрация 01:02:00 – Роли и их установка, демонстрация 01:08:48 – Создание мини фронтовой страницы, демонстрация 01:16:39 – Разбор процесса проверки токена без ключа 01:22:42 – PKCE, настройка и демонстрация 01:35:17 – Refresh token его использование, демонстрация 01:48:05 – Регистрация через Google, демонстрация 01:56:31 – Регистрация через Github, демонстрация 02:01:45 – Регистрация через TOTP, демонстрация 02:08:58 – Безопасность из коробки: политика паролей, защита от брутфорса, аудит, ключи 02:19:49 – Рассказ, о том как перевести все в production • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/Research_Keycloack] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Java #Keycloak #SpringSecurity #OAuth2 #SpringBoot #IAM #аутентификация #PKCE #TOTP #RefreshToken #RBAC #ABAC #JWKSRabbitMQ из прошлого видео — это очередь задач: сообщение исчезает после обработки. А если аналитический сервис захочет перечитать историю заказов за вчера? Не получится. В этом видео мы переходим от модели очереди к журналу событий (commit log) с помощью Apache Kafka. Разбираем, почему Kafka — это не просто ещё один брокер, а архитектурный сдвиг: события не удаляются, а хранятся, и их могут читать множество независимых потребителей. ⏱️ Тайм-коды 00:00 – Вступление 01:54 – Почему RabbitMQ не подходит для истории событий 06:21 – Развёртывание Kafka в docker-compose.yaml 11:07 – Начало настройки Kafka через Java Code 34:12 – Пишем Producer 48:56 – Настройка Consumer 01:19:15 – пишем Consumer 01:36:07 – Не слишком подробная демонстрация работы • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Java #Kafka #Apache Kafka #Dead Letter Topic #Spring Boot #SpringВ этом относительно коротком видео я постарался уложить теорию по RabbitMQ и короткую реализацию, которая покроет лишь минимальный сценарий. Мы переходим от in-memory асинхронности (@Async) к настоящему брокеру сообщений — RabbitMQ. Вы узнаете, как построить production-конвейер задач, который не теряет сообщения при падении сервиса, умеет повторять попытки, изолирует проблемные сообщения и даёт полную видимость через метрики. Что внутри: 00:00 — Введение. 01:35 — Почему @Async недостаточно 04:56 — Обзор изменений 07:56 — Теория AMQP 0-9-1: Exchange, Queue, Binding, Routing Key 26:19 — Теория кластеризации RabbitMQ, Quorum Queues, Raft и сравнение с Kafka 22:00 — Механизмы надёжности: Publisher Confirm, Consumer ACK, DLQ 37:40 — Обзор Management UI RabbitMQ 47:09 — Что необходимо создать в новом брокере? 48:02 — Короткий обзор работы с RabbitMQ через CLI 55:42 — Обзор работы с RabbitMQ через java code 01:25:36 — Демонстрация • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [ https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo ] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Java #Spring #RabbitMQ tutorial, #Spring Boot RabbitMQ, #RabbitMQ #Spring #AMQP Publisher Confirm, #Consumer ACK, #Dead Letter Queue, #DLQRetry, Circuit Breaker, Bulkhead, Timeout — мы настроили всё, но что получает пользователь, когда внешний сервис всё равно недоступен? В лучшем случае — 500 ошибку. В худшем — тишину. Это бизнес-потеря. В этом видео мы закрываем последний пробел — Fallback (план «Б») и graceful degradation (грациозную деградацию). Показываем, как система должна адаптироваться к отказам, а не падать вместе с зависимостями. На примере OrderHub (Spring Boot + Resilience4j): почему 500 ошибка — это не вариант, когда речь идёт о бизнесе; как переработать существующие fallback-методы — от «бросить исключение» до «спасти заказ»; локальная очередь на примере статуса PENDING; шедулер для повторной обработки отложенных платежей; ⏱️ Тайм-коды 00:00 – Вступление 01:31 – Моделирование ситуации: один медленный сервис убивает систему 06:53 – Теоретические размышления 23:41 – Написание кода 01:36:34 – Демонстрация и исправление ошибок • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/watch?v=5q8e5YjMtj0&list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Fallback #GracefulDegradation #Resilience4j #SpringBoot #ObservabilityRetry и Circuit Breaker не спасут, если сервис просто начинает тормозить. В этом видео разбираем два недооценённых, но критически важных паттерна отказоустойчивости — Timeout и Bulkhead — и смотрим, как они работают в реальном production-сценарии. На примере OrderHub (микросервис на Spring Boot + Resilience4j) показываю: почему один медленный сервис может убить всю систему; как Thread Starvation за секунды забивает пул потоков Tomcat; как настроить Timeout, чтобы не ждать ответ вечно; как Bulkhead изолирует ресурсы и не даёт одному «тормозу» обрушить всё приложение; где и почему Retry не работает, а Bulkhead спасает; ⏱️ Тайм-коды 00:00 – Вступление 09:13 – Моделирование ситуации: один медленный сервис убивает систему 13:59 – Демонстрация: один медленный сервис убивает систему 30:06 – Timeout на практике: конфигурация, код, демо 01:10:09 – Bulkhead: что это и зачем (аналогия с кораблём) 01:38:53 – Композиция паттернов: Bulkhead → Timeout → Retry → Circuit Breaker • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Java #ELK #Resilience4j #Timeout #Bulkhead #SpringBoot #ObservabilityВ этом видео мы на реальном примере разберём, как правильно комбинировать Retry и Circuit Breaker с помощью Resilience4j, чтобы сделать систему устойчивой к сбоям внешних зависимостей. Что вас ждёт: - Retry — когда он полезен, а когда опасен. - Circuit Breaker — как он работает, зачем нужны состояния CLOSED, OPEN, HALF-OPEN и как его настраивать. - Разбор настройки через application.yml: скользящие окна, пороги ошибок, медленные вызовы, экспоненциальный backoff. - Сравнение Spring Retry и Resilience4j: что выбрать для production? - Готовые фрагменты кода и конфигурации для внедрения в ваш проект. ⏱️ Тайм-коды: 00:00 – Вступление: обзор изменений 13:00 – Демонстрация и дописывание сервиса. 28:05 – Retry теория и реализация. 59:52 – Circuit Breaker теория и реализация. • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/watch?v=pI76BalNsRU&list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Resilience4j #CircuitBreaker #Retry #Java #SpringBoot #Microservices #ОтказоустойчивостьМы прошли огромный путь по созданию Observability для микросервисов: у нас уже есть метрики в Prometheus/Grafana (чтобы знать, ЧТО происходит) и трассировка в Jaeger (чтобы знать, ГДЕ искать проблему). Но когда случается инцидент, мы всё ещё «тыкаемся как слепые котята», потому что не знаем главного — ПОЧЕМУ это произошло. В этом видео мы закроем последний, самый важный пробел — научимся работать с логами. Из этого видео вы узнаете: Почему чтение логов по контейнерам — это боль и архаизм. Чем структурированные логи отличаются от текстовых и почему без них вы не расследуете инциденты, а гадаете на кофейной гуще. MDC — сердце структурированных логов. Что такое Mapped Diagnostic Context, как он работает (спойлер: это ThreadLocal) и как наступить на грабли с асинхронностью. Разберем паттерн TaskDecorator, который спасет ваши нервы и данные. JSON-логи без боли. Настройка logstash-logback-encoder, правильное форматирование стектрейсов (ShortenedThrowableConverter) и два способа доставки логов: TCP против stdout + Filebeat. ELK-стек под капотом. Разворачиваем Elasticsearch, Logstash и Kibana в Docker. Схема работы, компоненты и их роль. Расследование инцидента за 2 минуты. Живая демонстрация: от графика в Grafana до конкретной строчки лога с ошибкой через Jaeger и Kibana. Увидите, как traceId связывает три столпа Observability воедино. ⏱️ Тайм-коды: 00:00 – Вступление 02:53 – Создание синтетических проблем 09:25 – Запуск и демонстрация в Grafana и Jaeger 20:28 – MDC — инженерный фундамент (аналогия с паспортом, поля, фильтр) 48:49 – JSON-логи: от текста к структуре 01:06:06 – Разворачиваем ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 01:15:12 – Дописываем docker-compose.yaml 01:36:17 – Запуск сборки, настройка 01:45:24 – Цикл расследования инцидента • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #Observability #Java #ELK #Logging #Microservices #SpringBoot #Elasticsearch #Kibana #Logstash #DevOpsКогда у вас один сервис — всё просто. Но как только появляется второй, вы слепнете. Почему запрос тормозит? Кто виноват: ваш код или внешний сервис? Метрики врут, логи разрозненны. Нужна распределённая трассировка. В этом видео мы шаг за шагом разберём, как работает трассировка на реальном примере: два микросервиса (order-service и notification-service), HTTP-вызовы, OpenTelemetry и Jaeger. Что вы узнаете: - Как устроена распределённая трассировка: trace, span, traceId, propagation - Как настроить OpenTelemetry в Spring Boot 3 с Micrometer Tracing - Как поднять Jaeger в Docker и отправлять в него трассы - Как анализировать трассу: parent-child связи, длительность, теги - Почему в трассе три спана, хотя сервисов два - Как добавить бизнес-атрибуты (order.id) и искать по ним в Jaeger ⏱ Тайм-коды: 0:00 – Введение: бизнес-требование и появление второго сервиса 02:23 – Разделение монолита на 2 микросервиса. 35:34 – Обоснование причин распределенной трассировки и небольшой гайд 51:04 – Пишем notification-service 55:15 – Обновляем order-service 01:18:29 – Первая демонстрация 01:33:50 – Кастомные атрибуты: @Observed, order.id, поиск по тегам, демонстрация • Исходный код проекта на GitHub:[https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #spring #opentelemetry #jaegertracing #springboot3 #micrometer #tracing #java #docker #observability #наблюдаемостьВаше приложение собирает метрики, но вы всё ещё не понимаете, что происходит с бизнесом? В предыдущем видео мы добавили @BusinessMetric и научили OrderHub считать заказы. Но метрики без визуализации — это как камера без монитора: данные есть, а увидеть их нельзя. В этом видео мы построим полный production-стек наблюдаемости: • Prometheus — научимся собирать и хранить метрики • Grafana — превратим цифры в живые дашборды • Golden Signals — поймём язык SRE (QPS, Latency, Errors, Saturation) • Бизнес-метрики — сделаем видимыми для всей команды • Алерты — настроим Telegram, чтобы узнавать о проблемах первыми 🕒 ТАЙМКОДЫ: 00:00 — Введение 04:47 — Подготовка Dockerfile 24:14 — Подготовка docker-compouse.yaml 29:24 — Создание Prometheus.yaml 37:53 — Prometheus 51:40 — Grafana: первый дашборд и подключение данных 61:26 — rate() — почему сырые счётчики бесполезны 01:25:42 — Бизнес-метрики: заказы в минуту, успех/ошибка, P99 времени создания 01:41:42 — Перцентили: почему среднее врёт, а P99 говорит правду 01:52:10 — Алерты: настраиваем правило в Grafana 02:09:22 — Telegram: получаем уведомления, по Alert • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #spring #SpringBootActuator #SpringBoot #Micrometer #Observability #Monitoring #PrometheusСтоп! Ваш Spring Boot приложение врет вам. Actuator показывает, что CPU на 20%, память в норме, запросы обрабатываются. Но бизнес простаивает. Заказы не создаются, пользователи уходят, а вы узнаете об этом последним. В этом видео мы устраним этот разрыв. Я объясню как заставить ваше приложение говорить не о процессах Java, а о бизнесе. Что вы узнаете: 🔹 Проблема технических метрик: Почему actuator/health — это ложь, когда речь идет о бизнесе 🔹 Практика: Добавим в OrderHub метрики, которые действительно важны: orders.created.total — сколько заказов создано orders.created.duration — сколько времени занимает создание orders.retrieved.total — сколько заказов запрошено orders.retrieved.duration — сколько времени занимает запрос Разделение на успехи и ошибки через теги 🔹 AOP-магия: Создадим аннотацию @BusinessMetric, которая автоматически собирает метрики без изменения бизнес-кода 🔹 Production-мышление: Как правильно именовать метрики, контролировать cardinality тегов и готовить данные для Prometheus 🕒 ТАЙМКОДЫ: 00:00 - Вступление и рассказ что такое Micrometer 03:55 — Проблема: "Технически зелёный, бизнес-мёртвый" 09:38 — Micrometer: SLF4J для метрик 13:41 — Добавляем аннотацию @BusinessMetric 19:21 — Добавляем аспект BusinessMetricAspect 56:31 — Добавление аннотации в OrderService 60:22 — Запуск, демонстрация и дебагинг • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #spring #SpringBootActuator #SpringBoot #Micrometer #Observability #Monitoring #PrometheusВ этом видео мы превращаем OrderHub из чёрного ящика в наблюдаемую production-систему. Spring Boot Actuator — это не просто библиотека, а стандартный Runtime API, через который микросервис общается с платформой (Kubernetes, мониторинг, SRE). Что вы узнаете: 🔹 Health как контракт с оркестратором Как Kubernetes использует /health для liveness и readiness probes Иерархия HealthIndicators: от диска до бизнес-логики Что происходит, когда база данных "падает" 🔹 Metrics — язык общения с платформой Как Micrometer и Actuator работают вместе Four Golden Signals для SRE: latency, traffic, errors, saturation Почему метрики должны быть с тегами 🔹 Info — паспорт сервиса в распределённой системе Git как источник истины для версионирования Immutable metadata для быстрой диагностики инцидентов 🔹 Advanced endpoints — инструменты последней линии обороны Для чего и когда испольщовать /env, /heapdump, /threaddump Динамическое управление логированием через /loggers Почему эти инструменты опасны в неверных руках 🕒 ТАЙМКОДЫ: 00:00 - Вступление 05:58 - Actuator ≠ Мониторинг 12:33 - Health 20:34 - Info: паспорт микросервиса 31:02 - Metrics 40:22 - Advanced endpoints: опасные инструменты для экстренных случаев 45:33 - Loggers. Динамическое управление логированием на лету 59:40 - Полная картина observability: что дальше? • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [ • OrderHub. Эволюция проекта из монолита в p... ] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #spring #SpringBootActuator #Actuator #ТелеметрияВ этом видео мы разбираем один из самых фундаментальных архитектурных выборов в backend-разработке — подход к работе с базой данных. Речь пойдёт не о синтаксисе и не о "как написать код", а о trade-offs, ответственности и стоимости владения каждого подхода. Мы реализуем один и тот же use-case сохранения заказа тремя способами: 🔹 JDBC — полный контроль и максимальная ответственность 🔹 jOOQ — типобезопасный SQL и compile-time гарантии 🔹 JPA (Hibernate) — абстракция, скорость разработки и экосистема Spring А затем осознанно выбираем JPA как production-стратегию для проекта OrderHub. • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #service #api #jooq #jpa #jdbcО ЧЁМ ЭТО ВИДЕО: Это не очередной tutorial по настройке Flyway. Это инженерный разбор двух подходов к управлению БД, с реальными примерами на Spring Boot и PostgreSQL. Я покажу: 🔹 Почему @Entity ≠ схема БД и чем это опасно на проде 🔹 Как Hibernate "ломает" данные при ddl-auto=update (живая демонстрация с падением!) 🔹 Полное сравнение Flyway vs Liquibase — философия, плюсы, минусы 🔹 REAL-WORLD примеры миграций для существующего проекта OrderHub 🔹 Ошибки, с которыми столкнулся лично я, и как их исправить 🔹 И немного дебага как всегда) • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PL8mxYdZMab2WgiBwmXUyDvtM4SkNs3hwo ] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #intellij #java #programming #backend #guide #flyway #liquibase #postgres #sqlВ этом видео мы разбираем реальное обновление Telegram Bot API, которое наконец делает стриминг ответов в Telegram нативным, без костылей и бесконечных EditMessageText. Бота пишем самого простого, просто в целях демонстрации, не более. Сама демонстрация работы в самом конце) Показываю и объясняю на живом Java-проекте: 🔹Long Polling (без webhook и ngrok) 🔹Spring Boot + Spring AI 🔹Потоковые ответы от LLM 🔹Новый механизм sendMessageDraft 🔹Автоматическую работу по замене названий в forum topics ⚠️ sendMessageDraft работает только в темах форума ⚠️ В Java SDK метод sendMessageDraft ещё не реализован — показываю, как добавить вручную • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/Telegram_AI_Bot_v.9.3plus] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #programming #ai #spring_ai #llm #bot #telegramХватит писать учебные примеры! Пришло время строить систему, как в реальном продакшене. Я начинаю большой практический курс, в котором мы с нуля спроектируем и разработаем полноценную, отказоустойчивую микросервисную систему на современном Java-стеке. Главная цель курса — дать вам не разрозненные знания, а целостный опыт разработчика: от написания кода до расследования инцидентов в работающей системе. Сегодня: 🔹 Полный анонс курса: зачем это всё нужно и что вы получите в итоге. 🔹 Постановка бизнес-задачи и проектирование доменной модели. 🔹 Инициализация Spring Boot 3 проекта с правильной структурой пакетов. 🔹 Создание основных сущностей (Order, OrderItem) и REST API для работы с ними. 🔹 Закладываем фундамент для будущего масштабирования. • Исходный код проекта на GitHub: [https://github.com/Oleborn/OrderHub] • Плейлист со всеми видео курса: [https://studio.rutube.ru/playlist/1403368] Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #intellij #java #programming #service #api #web #backend #guideВ сегодняшнем видео мы разобрали, что такое Tree (деревья) и как они представлены в Java. Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #collection #tree #beginnerВ сегодняшнем видео мы познакомились с модулем Spring: Cloud Gateway Рассмотрел, что это такое и зачем, попробовал руками как это работает. Как всегда немного подебажил)) Репозиторий с подробнейшим описанием и примером работы - https://github.com/Oleborn/Spring_Gateway_Research Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #Spring #Gateway #Cloud #gatewayВ сегодняшнем видео мы рассмотрели что такое JOOQ. В сегодняшнем видео мы познакомились с библиотекой взаимодействия с БД - JOOQ. Рассмотрели чем JOOQ отличается от JPA/Hibernate Разобрали как JOOQ работает. Написали демонстрационный код, разобрали как генерируются файлы. Как всегда немного подебажил)) Репозиторий с подробнейшим описанием и примером работы - https://github.com/Oleborn/JOOQ_Research Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #Spring #JOOQ #relation_bd #postgresВ сегодняшнем видео мы рассмотрели что такое GraphQL. Сегодня я написал и запустил простой демонстрационный код в котором рассмотрел что такое GraphQL. Разобрали в чем отличие от REST и gRPC, как это работает. Написали файл shema.graphqls, разобрали какие типы данных в нем применяются. Как всегда немного подебажили)) Репозиторий - https://github.com/Oleborn/GrapnQL_Research Наш канал в телеграмм https://t.me/Java_for_beginner_dev. Мы не претендуем на правильность всего сказанного в видео, мы только учимся)) Знаете что-то лучше и готовы поделиться - добро пожаловать! #java #Spring #graphQL #shema.graphqls