Java
Explique en détail l'interaction événementielle entre les services utilisant Kafka.
La mise en œuvre d'un traitement idempotent des événements est-elle une réussite pour un senior ou est-ce ce qu'on attend de lui par défaut?
Sur quels projets et avec quels produits avez-vous travaillé chez [entreprise] ?
Parlez-nous de la programmation multithread en Java : qu'avez-vous utilisé ?
Peut-on améliorer les tests, par exemple en réduisant la quantité de code?
Comment ont-ils soudé l'équipe?
class User { String nom; public int hashCode() { return nom.hashCode(); } public boolean equals(Object o) { return o instanceof User u && nom.equals(u.nom); } } Map<User, String> map = new HashMap<>(); User u = new User(); u.nom = "Bob"; map.put(u, "développeur"); u.nom = "Alice"; System.out.println(map.get(u));
10 applications gestionnaires prennent des tâches de la base de données. Comment éviter que deux instances prennent la même tâche?
Qu'est-ce qui était synchrone et qu'est-ce qui a changé ? Lequel des deux cas (selon l'horaire ou par changement de statut) était synchrone ?
Que recherchez-vous dans une équipe et un produit ? Quels sont vos critères lors du choix d'un lieu de travail ?
Qu'est-ce que le problème N+1 en JPA/Hibernate ? Comment a-t-on résolu cela ?
@PutMapping("/create") public Book create(@RequestBody CreateBook request) throws Exception { System.out.println("Vérifier si le livre existe " + map); Book book = new ObjectMapper().convertValue(map, Book.class); Book b = repo.findByTitle(book.getTitle()); if (b != null) { throw new Exception("Le livre existe déjà"); } book.setId(UUID.randomUUID().toString()); repo.save(book); log.debug("Livre {} par {} a été créé avec l'id {}", book.getTitle(), book.getAuthor(), book.getId()); return book; } @GetMapping("/get") public Book get(@QueryParam("id") String id) { log.debug("Obtenir le livre " + id); return repo.findAll().stream() .filter(b -> b.getId().equals(id)) .findFirst().get(); } @GetMapping("/{id}") public Book get(@RequestParam("id") String id) { log.debug("Obtenir le livre ", id); return repo.findById(id).orElseThrow(() -> new BookAlreadyExeption("livre non trouvé")) findAll().stream() .filter(b -> b.getId().equals(id)) .findFirst().get(); }
Table person avec la liste des employés id nom 1 Petya 2 Vasya 3 Kolya Table payment avec les paiements de salaire id person_id payment_value [phone] Il faut écrire une requête pour sélectionner les noms des employés dont le total des paiements est supérieur à 100
Quel est le problème principal de cette implémentation? - Aucune mise en cache en mémoire pour l'optimisation. - Différents types de stockage de données dans un même hash - La vérification du commutateur avant la lecture des données ne donne pas de résultats - Absence de sérialiseurs standard dans `RedisTemplate` - Le pipeline n'est pas utilisé pour les opérations partielles
Tâche de code : Spring @Transactional et auto-invocation (capture d'écran avec code)
Quelle collection utiliser pour le tableau des résultats avec tri par nom de famille et recherche par clé?
Comment REST s'intègre-t-il avec le stockage des données utilisateur (par exemple, dans une boutique en ligne) ?
Parlez-moi de votre expérience en développement et dans quelle direction vous souhaitez évoluer.
Parlez des résultats et réalisations spécifiques en chiffres.
Avez-vous déjà dû optimiser la condition NOT IN ? À quel point est-ce mauvais et comment l'optimiser ?