Etiqueta: java

Genera documentación de API interactiva a partir de specs OpenAPI usando Swagger UI, Redoc y herramientas nativas en Python, JavaScript y Java.

Configura logging completo de petición/respuesta y audit trails para APIs con salida estructurada, correlation IDs y consideraciones de compliance.

Construye una API GraphQL lista para producción con schemas tipados, resolvers y optimización de queries en Python, JavaScript y Java.

Patrones para un manejo de errores de API consistente y predecible en varios lenguajes y frameworks.

Cómo validar input de usuarios de forma segura usando schemas, type checking y sanitización en Python, JavaScript y Java.

Cómo implementar logging estructurado basado en niveles en Python, JavaScript y Java con lo que funciona para observabilidad en producción.

Implementa un sistema de notificaciones en tiempo real usando WebSockets y Redis pub/sub para difundir mensajes entre clientes.

Cómo enviar emails transaccionales y masivos de forma segura usando SMTP con soporte de plantillas.

Cómo construir un servidor WebSocket para comunicación en tiempo real bidireccional, con gestión de conexiones, broadcasting de mensajes y heartbeat keepalive.

Implementa inyección de dependencias para escribir código testeable, desacoplado y mantenible en múltiples lenguajes y frameworks.

Configura Caffeine cache en una aplicacion Java con politicas de eviction por tamano, tiempo y peso para caching local de alto rendimiento.

Aplica las anotaciones @Cacheable, @CachePut y @CacheEvict de Spring con un cache manager Redis para caching declarativo en aplicaciones Java.

Construir pipelines async no bloqueantes en Java usando CompletableFuture con thenCompose, thenCombine, allOf, anyOf, manejo de excepciones, timeouts y thread pools personalizados.

Escalar aplicaciones Java con virtual threads de Project Loom. Usar Thread.ofVirtual, Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor, concurrencia estructurada y scoped values.

Cómo cachear computaciones costosas y respuestas de API usando caches en memoria, LRU y distribuidos en Python, JavaScript y Java.

Cómo convertir datos CSV a formato JSON en Python, Java y JavaScript.

Cómo convertir datos JSON a formato CSV en Python, Java y JavaScript.

Cómo comparar dos objetos JSON y encontrar diferencias en Python, Java y JavaScript.

Cómo convertir objetos anidados en pares clave-valor planos y reconstruirlos, con soporte de notación por puntos, corchetes y separadores custom.

Cómo formatear y validar números de teléfono en Python, Java y JavaScript.

Cómo generar slugs limpios y amigables para URLs desde strings en múltiples lenguajes.

Cómo fusionar múltiples archivos JSON en un solo objeto o array en Python, Java y JavaScript.

Cómo analizar argumentos de línea de comandos en aplicaciones CLI de Python, Java y Node.js.

Cómo analizar archivos CSV en Python, Java y JavaScript con ejemplos de código prácticos.

Cómo leer y escribir archivos Excel (.xlsx) en Python, Java y JavaScript.

Cómo parsear cadenas JSON a estructuras de datos nativas en varios lenguajes de programación.

Cómo analizar archivos de log de servidores usando Python, Java y JavaScript.

Cómo analizar Markdown a HTML y extraer datos estructurados en Python, Java y JavaScript.

Cómo extraer texto y metadata de archivos PDF en Python, Java y JavaScript.

Cómo analizar archivos de configuración TOML en Python, Java y JavaScript.

Cómo analizar documentos XML en Python, Java y JavaScript con ejemplos de código prácticos.

Cómo analizar archivos de configuración YAML en Python, Java y JavaScript.

Cómo usar expresiones regulares para matching de patrones, validación y extracción de texto en Python, JavaScript y Java.

Cómo serializar y deserializar datos en JSON, XML y YAML en Python, Java y JavaScript.

Cómo ordenar arrays y listas en orden ascendente, descendente y personalizado en varios lenguajes.

Cómo truncar texto con ellipsis y límites de palabras en Python, Java y JavaScript.

Cómo codificar y decodificar URLs, parámetros de query y segmentos de path de forma segura en Python, JavaScript y Java.

Cómo validar datos JSON contra schemas en Python, Java y JavaScript.

Cómo conectar a bases de datos MySQL en Python, JavaScript y Java.

Cómo conectar a bases de datos PostgreSQL en Python, JavaScript y Java.

Cómo conectarse a Redis y realizar operaciones básicas en Python, JavaScript y Java.

Cómo ejecutar consultas SQL crudas de forma segura con sentencias parametrizadas.

[ES] How to perform CRUD operations using ORMs in Python, JavaScript, and Java.

Cómo implementar un endpoint de health check listo para producción para monitoreo y load balancers.

Cómo analizar y validar archivos de configuración de aplicaciones usando esquemas YAML y JSON.

Cómo manejar archivos ZIP, GZIP y TAR programáticamente.

Cómo copiar y mover archivos de forma segura y eficiente entre plataformas.

Cómo manejar subidas de archivos de forma segura con validación de tamaño, tipo y contenido.

Cómo generar documentos PDF programáticamente desde HTML, plantillas o datos crudos.

Cómo crear archivos y directorios temporales de forma segura con limpieza automática en Python, Node.js, Java y Bash.

Cómo leer archivos grandes de forma eficiente sin agotar la memoria.

Cómo implementar rotación de logs por tamaño, fecha y cantidad para prevenir la exaustión de disco en Python, Node.js, Java y Linux.

Cómo monitorear cambios en el sistema de archivos en tiempo real.

Cómo escribir archivos grandes de forma eficiente usando salida bufferizada y streaming.

Construir consumers de Kafka en Spring Boot usando anotaciones @KafkaListener, consumers concurrentes, error handlers, patrones DLQ y batch listeners con acknowledgment manual.

Cómo implementar health indicators personalizados con Spring Boot Actuator, incluyendo checks de base de datos, Redis, APIs externas y Kubernetes readiness probes.

Cómo exponer métricas personalizadas de aplicación usando Micrometer y Prometheus en Spring Boot, incluyendo counters, gauges, timers e histograms.

Cómo escapar entidades HTML para prevenir ataques XSS en Python, Java y JavaScript.

Cómo configurar SpotBugs para Maven y Gradle, interpretar bug patterns, suprimir false positives e integrar con pipelines CI/CD.

Cómo sanitizar y validar input de usuario en Python, Java y JavaScript para prevenir ataques de inyección.

Cómo escribir queries parametrizadas y usar ORMs para eliminar vulnerabilidades de inyección SQL en Python, JavaScript y Java.

Cómo generar datos de test realistas y deterministas con Faker, factory-boy y generadores type-aware para suites de test confiables en Python, JavaScript y Java.

Cómo usar AssertJ soft assertions en JUnit5 para recolectar múltiples fallos de aserción en un solo test en lugar de detenerse en el primer fallo.

Cómo usar Testcontainers en JUnit5 para levantar contenedores reales de Postgres, Redis y Kafka para tests de integración confiables y reproducibles.

Cómo usar WireMock en tests de Java para stubear servicios HTTP externos, incluyendo templating de respuestas, simulación de delays y comportamiento stateful.

Aisla datos de tenants en infraestructura compartida usando row-level security, schema-per-tenant o database-per-tenant. Un patrón para aplicaciones SaaS.

Encadena pasos de procesamiento con filtros independientes conectados por pipes. Un patrón para pipelines de transformación de datos donde cada paso es reutilizable y componible.

Delega la autenticación a proveedores de identidad externos. Un patrón para integrar OAuth2, OIDC, SAML y SSO entre múltiples servicios y organizaciones.

Valida claims y delega acceso usando vouchers firmados sin exponer datos sensibles. Un patrón de seguridad para autorización basada en tokens entre servicios.

Crea familias de objetos relacionados sin especificar sus clases concretas. Patrón de diseño creacional para familias de objetos consistentes.

Convierte la interfaz de una clase en otra interfaz que los clientes esperan. Patrón de diseño estructural para compatibilidad de interfaces.

Desacopla una abstracción de su implementación para que ambas puedan variar independientemente. Un patrón estructural para independencia de plataforma.

Construye objetos complejos paso a paso. Patrón de diseño creacional para construcción de objetos legible y configurable.

Carga datos en el caché bajo demanda desde el almacenamiento principal. Un patrón de caché que da a la aplicación control total sobre qué y cuándo cachear.

Pasa solicitudes a lo largo de una cadena de manejadores hasta que uno la procese. Un patrón de comportamiento para desacoplar emisores y receptores.

Previene fallos en cascada deteniendo solicitudes a servicios que están fallando. Un patrón arquitectural para sistemas distribuidos resilientes.

Encapsula una petición como un objeto, permitiendo parametrizar clientes con colas, logs y operaciones deshacibles. Patrón de diseño conductual.

Compone objetos en estructuras de árbol para representar jerarquías parte-todo. Un patrón estructural para tratar objetos individuales y composiciones uniformemente.

Separa las operaciones de lectura y escritura en modelos diferentes, optimizando cada uno para su carga de trabajo específica. Un patrón de datos para sistemas escalables.

Añade nueva funcionalidad a objetos dinámicamente envolviéndolos. Patrón de diseño estructural para extensión flexible de comportamiento.

Suministra dependencias desde fuera en lugar de crearlas internamente. Un patrón arquitectural para código desacoplado y testeable.

Almacena el estado de una aplicación como una secuencia de eventos en lugar de almacenar solo el estado actual. Un patrón arquitectónico para sistemas auditables.

Crea objetos sin especificar la clase exacta a instanciar. Un patrón de diseño creacional para la creación flexible de objetos.

Comparte objetos para soportar eficientemente grandes cantidades de objetos de grano fino. Un patrón estructural para optimización de memoria.

Define una representación para la gramática de un lenguaje junto con un intérprete que usa la representación para interpretar oraciones. Un patrón de diseño de comportamiento para mini-lenguajes.

Proporciona una forma de acceder a los elementos de una colección secuencialmente sin exponer su representación subyacente. Un patrón de comportamiento para recorrido.

Usa interfaces vacías como tags de metadata para señalar propiedades o capacidades en tiempo de compilación y runtime, habilitando verificaciones type-safe sin modificar comportamiento de clase.

Define un objeto que encapsula cómo interactúa un conjunto de objetos. Un patrón de comportamiento para reducir dependencias caóticas.

Captura y restaura el estado interno de un objeto sin violar el encapsulamiento. Un patrón de comportamiento para deshacer/rehacer.

Separa la aplicación en componentes Modelo, Vista y Controlador. Patrón de diseño arquitectural para código organizado y mantenible.

Define un mecanismo de suscripción para notificar a múltiples objetos sobre eventos. Patrón de diseño conductual para comunicación basada en eventos.

Crea nuevos objetos copiando los existentes. Un patrón de diseño creacional para clonación y duplicación de objetos.

Proporciona un sustituto o marcador de posición para otro objeto para controlar el acceso a él. Un patrón estructural para control de acceso, carga perezosa y logging.

Una capa de cache transparente que intercepta peticiones de lectura, obtiene del origen de datos en caso de miss y puebla el cache automaticamente.

Refresca proactivamente entradas de cache antes de que expiren para eliminar cache misses en hot keys y mantener latencia de lectura consistente.

Abstrae la lógica de acceso a datos detrás de una interfaz limpia. Patrón de diseño arquitectural para capas de datos testeables y mantenibles.

Reintenta una operación que ha fallado con errores transitorios, usando estrategias configurables como delay fijo, backoff exponencial o integración con circuit breaker.

Gestiona transacciones distribuidas a través de múltiples servicios encadenando transacciones locales con acciones compensatorias para rollbacks. Un patrón de microservicios.

Garantiza que una clase tenga una única instancia y proporciona un acceso global a ella. Patrón de diseño creacional para controlar la creación de objetos.

Permite que un objeto altere su comportamiento cuando cambia su estado interno. Un patrón de comportamiento para máquinas de estados finitos.

Define una familia de algoritmos, encapsula cada uno y los hace intercambiables. Patrón de diseño conductual para selección flexible de comportamiento.

Define el esqueleto de un algoritmo en una clase base, permitiendo que las subclases sobreescriban pasos específicos sin cambiar la estructura del algoritmo. Un patrón de diseño de comportamiento.

Previene que las operaciones se cuelguen indefinidamente imponiendo un tiempo máximo de ejecución. Un patrón de resiliencia para tiempos de respuesta predecibles.

Combina un cache L1 en memoria con un cache L2 distribuido para reducir latencia de hot keys manteniendo consistencia entre instancias.

Representa una operación a realizar sobre los elementos de una estructura de objetos sin cambiar las clases de los elementos. Un patrón de diseño de comportamiento.

Escribe en cache sincronamente y persiste a la base de datos asincronamente para workloads de escritura de alto throughput con consistencia eventual.

Escribe sincronamente en cache y backing store para que el cache siempre tenga los datos mas recientes sin invalidacion basada en TTL.

Plantilla para documentar thread pool configuration per service: pool type selection, sizing formulas, CPU vs I/O bound tuning, queue strategies, rejection policies, monitoring metrics y tuning examples para Java, Python, Go y Node.js.

Concurrencia en Java en produccion. Cubre threads, locks, CompletableFuture, virtual threads, executors, concurrent collections, memory model y patrones para aplicaciones paralelas de alto throughput.

Dominá JUnit 5 para testing moderno en Java: modelo de extensions, tests parametrizados, dynamic tests, test interfaces, lifecycle, conditional execution y JUnit Platform.

Dominá Testcontainers para integration testing con databases reales, message brokers y APIs. Cubre Java, Python y Node.js con test fixtures basados en Docker.