Собес в Лигу Цифровой Экономики · Java Middle

Вопросы, задачи и подготовка к live-coding и интервью.

Темы: Java 11+ · Spring · Hibernate · PostgreSQL · JUnit · Docker · Jenkins

← Ко всем гайдам · Канал JavaJub в Telegram

1. Про Лигу и формат собеса

Лига Цифровой Экономики — крупный российский IT-интегратор (6 000+ человек, больше 1 000 проектов в год). Клиенты: Сбер, ВТБ, Альфа-Банк, Ростелеком, МТС, Роснефть, МВД, министерства. Для Java Middle это значит: проекты чаще всего банковские или государственные, с жёсткими требованиями к качеству и тестированию.

Как устроен процесс

Этап	Длительность	Что проверяют
Скрининг HR	20–30 мин	Мотивация, ЗП-ожидания, согласие на ТК РФ
Тех-интервью	60–90 мин	Java Core + live-coding + SQL
Интервью с	30–60 мин	Проект, команда, матч по софтам

руководителем

Проверка СБ	до недели	Стандартная для госпроектов
Оффер	—	По ТК РФ, ДМС, стоматология

Как проходит техническая секция

Видео-созвон с демонстрацией экрана + совместный редактор кода.
Обычно одним днём — собес часто занимает одну встречу на ~1 час.
Меньше теоретической зубрёжки, больше практики и рассуждений.
Обязательно будет живое кодирование и вопросы по SQL.
Могут попросить разобрать кусок чужого кода или объяснить баг.

ФИШКА. Ключевая особенность Лиги По отзывам кандидатов на DreamJob: «Лайфкодинг, понимание SQL. Спрашивают твоё умение мыслить, а не теоретическую подготовку». Готовься не пересказывать учебник, а писать код и объяснять, почему именно так.

2. Стек по вакансии

На апрель 2026 года на Хабр Карьере актуальна вакансия Java Middle в Лиге — в команду антифрод-решения ведущего банка. Стек оттуда — наш основной ориентир.

Обязательный минимум

Java 11+, опыт от 2 лет
Spring 5–6, Spring Boot 2–3
Hibernate, Spring Data
PostgreSQL (реляционные БД)
Maven
JUnit 5, Mockito
Hamcrest, AssertJ
Docker, Openshift
Linux (уверенные знания)
Jenkins
TDD и умение писать unit-тесты

Будет плюсом

Опыт разработки на Kotlin
Микросервисная архитектура
Опыт code review
Опыт работы в банковских проектах

ВНИМАНИЕ · Что это значит для подготовки Стек приземлённый — никаких Virtual Threads, ZGC, GraalVM и прочего хайпа. Ждут крепкое владение Java 11 + Spring + Hibernate + SQL + тестами. Всё остальное — бонус.

3. Java Core — что точно спросят

Базовые вопросы

Что такое JDK, JRE, JVM? JVM — виртуальная машина (исполняет байт-код). JRE = JVM + стандартные библиотеки. JDK = JRE + инструменты разработки (javac, jdb, jar).
Области памяти JVM. Heap (объекты), Stack (фреймы методов, примитивы, ссылки), Metaspace (метаданные классов), PC Register, Native Method Stack.
Почему String immutable? Безопасность (передача в файлы, БД, сеть), потокобезопасность, кэширование hashCode, работа String Pool.
Что такое String Pool? Область в heap, где хранятся уникальные строковые литералы. String s = "hi" кладёт в пул, new String("hi") — создаёт новый объект в heap.
Разница между == и equals() для строк. == сравнивает ссылки, equals() — содержимое. Для литералов == может дать true из-за String Pool, но полагаться на это нельзя.
Что вернёт someObj.equals(null)? false. По контракту equals не должен бросать NPE на null-аргумент.
Контракт equals/hashCode. Если a.equals(b), то a.hashCode() == b.hashCode(). Обратное не обязательно. Переопределяешь один — переопределяй и второй.
Что сломается, если hashCode() вернуть константу? Все объекты попадут в один bucket HashMap. В Java 8+ при 8 коллизиях список превращается в red-black tree, но O(log n) вместо O(1) — всё равно деградация производительности.
Разница между checked и unchecked исключениями. Checked наследуются от Exception (но не RuntimeException) — компилятор требует throws или catch. Unchecked — от RuntimeException/Error — обрабатывать необязательно.
try-with-resources — какой интерфейс нужен? AutoCloseable (или Closeable). Ресурсы закрываются автоматически в обратном порядке объявления.
Что такое функциональный интерфейс? Примеры. Интерфейс с ровно одним абстрактным методом. @FunctionalInterface — опциональная аннотация. Примеры: Function, Predicate, Consumer, Supplier, Runnable, Comparator.
Stream API: промежуточные vs терминальные операции. Промежуточные (filter, map, sorted) возвращают Stream и ленивые. Терминальные (collect, forEach, count, reduce) запускают pipeline.
Разница между map и flatMap. map: T → R. flatMap: T → Stream с уплощением результата.
Когда использовать Optional? Для возвращаемых значений методов, где результат может отсутствовать. НЕ для полей, параметров методов, коллекций — это антипаттерн.
Можно ли переопределить static-метод? Нет. Static-методы не участвуют в полиморфизме. В подклассе это будет сокрытие (hiding), а не переопределение.
final у класса, метода и поля. Класс — нельзя наследовать. Метод — нельзя переопределить. Поле — нельзя переприсваивать (но можно менять внутреннее состояние, если поле — ссылка на mutable-объект).
Абстрактный класс vs интерфейс. Абстрактный класс может иметь состояние и реализацию, наследуется только один. Интерфейс — контракт, реализуется любое число. С Java 8 в интерфейсах появились default и static методы, с Java 9 — private.

СОВЕТ. Лайфхак На вопрос про equals/hashCode обязательно приведи пример: «если положить объект в HashSet и потом изменить поле, которое участвует в hashCode — объект потеряется, contains() вернёт false». Это показывает понимание, а не заученность.

4. Коллекции

HashMap — чемпион по частоте вопросов. Готовься рассказывать «как устроено».

Основные интерфейсы Collection Framework. Collection (List, Set, Queue), Map (отдельно, не Collection). List — упорядоченный с дубликатами. Set — без дубликатов. Map — пары ключ-значение.
Как устроен ArrayList? Динамический массив. При нехватке места создаёт новый массив в 1.5 раза больше и копирует через Arrays.copyOf.
ArrayList vs LinkedList. ArrayList: O(1) доступ по индексу, быстрая итерация, локальность в кэше. LinkedList: O(1) вставка в начало, но O(n) поиск. На практике почти всегда выигрывает ArrayList.
Как устроен HashMap? Массив бакетов (Node[]). Индекс бакета: (n - 1) & hash(key), где n — размер массива. Коллизии — связный список. С Java 8: при 8 элементах в бакете и размере таблицы ≥ 64 список превращается в red-black tree.
Что такое load factor? Порог заполнения, по умолчанию 0.75. При size >= capacity * loadFactor — resize: новый массив вдвое больше + перехеширование всех элементов.
Сложность операций HashMap. put, get, remove — O(1) в среднем. В худшем случае O(log n) благодаря дереву (Java 8+).
Можно ли null-ключ в HashMap? Да, один null-ключ, кладётся в bucket 0. В ConcurrentHashMap нельзя ни ключ, ни значение.
HashMap vs ConcurrentHashMap. HashMap не потокобезопасен. ConcurrentHashMap потокобезопасен: в Java 7 — Segment-блокировки, в Java 8+ — CAS + synchronized на головах бакетов.
HashMap vs TreeMap vs LinkedHashMap. HashMap — хэш, без порядка, O(1). TreeMap — красно-чёрное дерево, отсортирован по ключам, O(log n). LinkedHashMap — сохраняет порядок вставки или access order.
Fail-fast итератор. Кидает ConcurrentModificationException при изменении коллекции не через сам итератор. Так работают итераторы HashMap, ArrayList.
Как сделать List неизменяемым? List.copyOf(list) (Java 10+) или Collections.unmodifiableList(list). На add/remove — UnsupportedOperationException.
List.of(1,2,3) vs new ArrayList. List.of — immutable, add/remove → UnsupportedOperationException, null-элементы запрещены. ArrayList — обычный mutable список.

5. Многопоточность и JMM

Для Middle ждут уверенное понимание synchronized, volatile, JMM и пулов потоков.

Чем процесс отличается от потока? Процесс — изолированная единица ОС со своей памятью. Поток — единица исполнения внутри процесса, память общая.
Способы создать поток. extends Thread, implements Runnable/Callable, через ExecutorService, CompletableFuture. Предпочтительнее — пулы потоков через Executors.
Жизненный цикл потока. NEW → RUNNABLE → (BLOCKED / WAITING / TIMED_WAITING) → TERMINATED.
Как работает synchronized? Захватывает монитор объекта. На методе — монитор this (на static — Class-объект). На блоке — указанного объекта. Только один поток одновременно.
wait / notify / notifyAll — правила. Только внутри synchronized на том же объекте. wait() освобождает монитор и засыпает. notify будит один, notifyAll — все.
Почему wait() проверяют в while, а не if? Spurious wakeup — поток может проснуться сам по себе. После пробуждения условие может быть уже невалидным, нужна повторная проверка.
Зачем volatile? Гарантирует видимость изменений между потоками (запрет кэширования в регистрах/локальном кэше CPU) и запрет reordering. НЕ гарантирует атомарность составных операций (i++).
Что такое happens-before? Отношение в JMM, гарантирующее видимость. Примеры: synchronized release → acquire, volatile write → read, Thread.start() → действия потока, final-поля после конструктора.
Atomic-классы — как работают без блокировок? Через CAS (compare-and-swap) — атомарную инструкцию CPU. Lock-free. Классы: AtomicInteger, AtomicLong, AtomicReference.
Виды пулов в Executors. newFixedThreadPool, newCachedThreadPool, newSingleThreadExecutor, newScheduledThreadPool. В проде часто создают ThreadPoolExecutor вручную, чтобы контролировать очередь и политику отказа.
Чем опасен Executors.newCachedThreadPool() в проде? Неограниченное количество потоков — при всплеске нагрузки может положить JVM через OutOfMemoryError (unable to create new native thread).
ThreadLocal — где пригодится и где опасен? Для контекста (например, SecurityContext, транзакционный контекст). Опасен с пулами потоков — значение протекает между задачами, нужен remove() в finally.
CompletableFuture: thenApply vs thenCompose vs thenCombine. thenApply — преобразование результата. thenCompose — flatMap для CompletableFuture (нужен, когда лямбда возвращает CompletableFuture). thenCombine — объединение двух.
Как реализовать потокобезопасный singleton? Лучший вариант — enum. Альтернативы: static holder (Initialization-on-demand), double-checked locking с volatile.
Deadlock, livelock, starvation. Deadlock — два потока ждут друг друга. Livelock — активны, но не прогрессируют (оба уступают). Starvation — поток не получает CPU/ресурс.

6. Spring и Spring Boot

В вакансии указан Spring 5–6 и Spring Boot 2–3. Блок обязательный, готовься основательно.

Что такое IoC и DI? IoC — принцип: контейнер управляет жизненным циклом объектов. DI — реализация: зависимости внедряются извне (конструктор/сеттер/поле).
Какой способ внедрения предпочтительнее? Constructor injection. Поля можно final, явно видны обязательные зависимости, удобно тестировать без контекста, нет скрытых циклических зависимостей.
Жизненный цикл бина. Инстанцирование → инжект зависимостей → BeanNameAware/BeanFactoryAware/ApplicationContextAware → @PostConstruct → InitializingBean.afterPropertiesSet → init-method → готов → @PreDestroy → DisposableBean.destroy → destroy-method.
Scopes бина. singleton (default — один на контекст), prototype (новый при каждом запросе), request, session, application, websocket.
Чем @Component отличается от @Service, @Repository, @Controller? Технически почти ничем, все регистрируют бин. Семантически: @Service — бизнес-логика, @Repository — работа с БД + перевод исключений в DataAccessException, @Controller — веб-слой. @RestController = @Controller + @ResponseBody.
@Autowired + несколько подходящих бинов — что делать? @Qualifier("beanName") на точке инжекта, или @Primary на одном из бинов, или имя поля/параметра должно совпадать с именем бина.
Как работает @Transactional под капотом? Spring создаёт прокси (JDK dynamic proxy для интерфейсов или CGLIB для классов). Прокси открывает транзакцию перед методом, коммитит после или откатывает при исключении.
Почему @Transactional не работает при self-invocation? Вызов this.method() идёт минуя прокси. Решение: вынести метод в другой бин или инжектить self через ApplicationContext / @Lazy self.
На какие исключения откатывается транзакция по умолчанию? На RuntimeException и Error. Checked-исключения НЕ откатывают по умолчанию — нужно rollbackFor = Exception.class.
Propagation-уровни транзакций. REQUIRED (default) — присоединяется или создаёт. REQUIRES_NEW — всегда новая, приостанавливает текущую. NESTED — savepoint. SUPPORTS, MANDATORY, NOT_SUPPORTED, NEVER.
Что такое Spring Boot? Spring + автоконфигурация + встроенный сервер (Tomcat/Jetty/Undertow) + стартеры. Минимизирует boilerplate.
Что такое стартер? Готовый набор зависимостей под задачу. Например, spring-boot-starter-web подтянет Spring MVC, встроенный Tomcat, Jackson. Один импорт — и веб-приложение работает.
Как работает автоконфигурация? @EnableAutoConfiguration (входит в @SpringBootApplication) + @Conditional. Список конфигов в META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports (в Spring Boot 3+, раньше был spring.factories).
Что делает @SpringBootApplication? Это композиция трёх: @Configuration + @EnableAutoConfiguration + @ComponentScan.
Как сделать REST-эндпоинт? Класс с @RestController, метод с @GetMapping/@PostMapping. Параметры — @PathVariable, @RequestParam, @RequestBody. Возвращаемый объект сериализуется в JSON через Jackson.
Как обработать исключение глобально? @RestControllerAdvice + @ExceptionHandler. Внутри класса — просто @ExceptionHandler на методе контроллера.
@Async — что важно знать? Работает через прокси (как @Transactional) — не работает при self-invocation. Нужен @EnableAsync. Default executor может быть неподходящим — часто настраивают свой TaskExecutor.

7. Hibernate и Spring Data JPA

В вакансии Hibernate и Spring Data прописаны явно. Ждут уверенную базу.

Что такое ORM? Object-Relational Mapping — маппинг объектов на таблицы БД. Позволяет работать с БД как с объектами, не писать SQL руками.
Состояния сущности в Hibernate. Transient (новый объект, Hibernate не знает), Persistent/Managed (связан с сессией), Detached (был persistent, но сессия закрыта), Removed (помечен на удаление).
Lazy vs Eager загрузка. Lazy — связь подгружается только при обращении (прокси). Eager — сразу в SELECT. Default для @OneToMany и @ManyToMany — Lazy, для @ManyToOne и @OneToOne — Eager.
Что такое LazyInitializationException и как с ним жить? Попытка обратиться к lazy-полю после закрытия сессии. Решения: JOIN FETCH в запросе, @EntityGraph, DTO-проекции, OpenSessionInView (анти-паттерн в проде).
Проблема N+1. При итерации по списку на каждую связанную сущность делается отдельный SELECT. Решения: JOIN FETCH, @EntityGraph, @BatchSize, @Fetch(FetchMode.SUBSELECT).
Разница между get() и load() в Hibernate. get() — сразу идёт в БД и возвращает null если не найдено. load() — возвращает прокси, БД дёргается только при обращении к полям; если нет записи — ObjectNotFoundException.
Разница между save(), persist(), merge(), update(). persist — для новых (JPA стандарт, не возвращает id). save — Hibernate-specific, возвращает id. merge — копирует detached в managed. update — прикрепляет detached.
Как Spring Data создаёт реализацию репозитория? Через прокси, генерируемый в рантайме. Имя метода (findByEmailAndStatus) парсится и превращается в JPQL.
Чем отличается JpaRepository от CrudRepository? JpaRepository extends PagingAndSortingRepository extends CrudRepository. Добавляет flush(), saveAllAndFlush(), работу с List вместо Iterable, deleteAllInBatch.
@Query: JPQL vs native SQL. JPQL работает с сущностями и полями Java. Native SQL — прямой SQL, нужен для специфичных фич БД. Native помечается nativeQuery = true.
Как сделать пагинацию? Метод принимает Pageable, возвращает Page или Slice. Spring Data сам добавит LIMIT/OFFSET.
Оптимистичная блокировка в JPA. Поле @Version (int/long/timestamp). При update Hibernate сравнивает версию — если не совпала, бросает OptimisticLockException.

8. SQL и PostgreSQL

В отзывах кандидатов Лиги SQL упоминают отдельно — спрашивают понимание, не теорию. Будь готов писать запросы живьём.

ACID — расшифровать каждое. Atomicity — транзакция целиком или никак. Consistency — БД переходит из валидного состояния в валидное. Isolation — параллельные транзакции не мешают. Durability — после commit данные не теряются.
Уровни изоляции. READ_UNCOMMITTED, READ_COMMITTED (default в PostgreSQL), REPEATABLE_READ, SERIALIZABLE. От низкого к высокому: больше консистентности, меньше параллелизма.
Dirty / non-repeatable / phantom read. Dirty — чтение незакоммиченных данных. Non-repeatable — два чтения одной строки дают разный результат. Phantom — два SELECT с WHERE возвращают разное число строк.
Типы индексов в PostgreSQL. B-tree (default — =, <, >, BETWEEN, ORDER BY), Hash (только =), GIN (массивы, JSONB, full-text), GiST (геометрия), BRIN (большие таблицы с порядком), SP-GiST.
Когда индекс НЕ стоит создавать? Маленькие таблицы (full scan быстрее). Колонки с малым числом уникальных значений (boolean, enum с 2–3 значениями). Часто меняющиеся колонки — индекс замедлит INSERT/UPDATE/DELETE.
Виды JOIN. INNER — пересечение. LEFT — все из левой + совпадения из правой. RIGHT — наоборот. FULL OUTER — всё. CROSS — декартово произведение.
WHERE vs HAVING. WHERE фильтрует строки ДО группировки, работает с индексами. HAVING — ПОСЛЕ группировки, для условий на агрегаты (HAVING SUM(amount) > 1000).
DELETE vs TRUNCATE. DELETE — построчное удаление с триггерами и WAL, можно откатить в транзакции. TRUNCATE — быстрая очистка целиком, сбрасывает счётчики автоинкремента.
Как читать EXPLAIN ANALYZE? Смотри на Seq Scan (на большой таблице — плохо), Index Scan, Bitmap Heap Scan, типы Join (Nested Loop vs Hash Join), Rows Removed by Filter, разницу estimated vs actual rows.
MVCC в PostgreSQL — как работает? Каждая транзакция видит snapshot БД. Вместо изменений — новые версии строк (xmin/xmax). Старые чистит VACUUM.
Оконные функции — что это и зачем? ROW_NUMBER(), RANK(), LAG/LEAD, SUM OVER — агрегации поверх результата без сворачивания строк в группы.

9. Тесты: JUnit, Mockito, TDD

В Лиге тесты — часть инженерной культуры: вакансия прямо требует TDD, JUnit 5, Mockito, Hamcrest, AssertJ.

Пирамида тестирования. Юнит-тесты (много, быстро) → интеграционные (меньше, медленнее) → e2e (мало, долго). Чем выше уровень — тем дороже тесты.
JUnit 5 — основные аннотации. @Test, @BeforeEach, @AfterEach, @BeforeAll, @AfterAll, @DisplayName, @Disabled, @ParameterizedTest, @Nested, @ExtendWith.
@BeforeAll и @AfterAll — что важно? В JUnit 5 они должны быть static (или класс аннотирован @TestInstance(Lifecycle.PER_CLASS)).
Mockito: mock vs spy. mock() — пустой объект, все методы возвращают default (null, 0, false). spy() — обёртка над реальным объектом, методы вызываются по-настоящему, если не заmock'ать.
when/thenReturn vs doReturn/when. when(x.method()).thenReturn(y) — стандартный способ. doReturn(y).when(x).method() — нужен для spy (иначе вызовется реальный метод) и для void-методов.
verify — что это и зачем? Проверка, что метод был вызван (сколько раз, с какими аргументами). verify(mock, times(2)).method(anyString()).
ArgumentCaptor. Захват аргумента, с которым был вызван метод, для последующих проверок. Удобно, когда нужно проверить не просто факт вызова, а что именно передали.
AssertJ vs Hamcrest. AssertJ — fluent API (assertThat(x).isEqualTo(y).hasSize(3)), более читаемый, богаче. Hamcrest — matchers (assertThat(x, equalTo(y))). В вакансии Лиги оба.
Что такое TDD? Red-Green-Refactor. Сначала пишешь падающий тест (Red), потом минимальный код чтобы он прошёл (Green), потом рефакторишь без изменения поведения.
Когда TDD не работает? Исследовательский код (прототипы), UI-разработка, GUI, задачи где требования постоянно меняются в процессе.
Тестировать ли private методы? Нет — тестируются через публичные. Если private стало сложно — это сигнал, что надо выделить отдельный класс.
Что такое Testcontainers? Библиотека для запуска реальных БД/брокеров в Docker из тестов. Нужна для интеграционных тестов, которые проверяют реальную работу с PostgreSQL/Kafka, а не моки.

10. Docker, Jenkins, Linux

Docker

Образ (image) vs контейнер (container). Образ — неизменяемый шаблон (как класс). Контейнер — запущенный экземпляр образа (как объект). Из одного образа — много контейнеров.
Dockerfile: основные инструкции. FROM (базовый образ), COPY/ADD, RUN, WORKDIR, EXPOSE, ENV, CMD/ENTRYPOINT, VOLUME, USER.
CMD vs ENTRYPOINT. ENTRYPOINT — основная исполняемая команда, сложно переопределить. CMD — аргументы по умолчанию, легко переопределить в docker run.
Multi-stage build — зачем? Собираешь в одном образе (с Maven/Gradle), а в финальный копируешь только JAR. Финальный образ маленький и без build-инструментов.
docker-compose. Инструмент для запуска нескольких связанных контейнеров одной командой через yaml. Типовой сценарий: приложение + БД + Redis + Kafka.

Jenkins и CI/CD

Что такое CI и CD? CI — автоматическая сборка/тесты/статический анализ при каждом push. CD — Continuous Delivery (готовность к деплою) или Continuous Deployment (автодеплой в прод).
Jenkins Pipeline — что это? Декларативный или scripted pipeline, описан в Jenkinsfile в корне репозитория. Этапы (stages): checkout, build, test, deploy.
Declarative vs Scripted Pipeline. Declarative — более структурированный, с фиксированным синтаксисом (pipeline { agent, stages }). Scripted — Groovy-код, более гибкий.

Linux — базовый минимум

Как посмотреть логи запущенного Java-процесса? tail -f /var/log/app.log, или journalctl -u service-name -f, или через docker logs -f container.
Как найти процесс, занявший порт? lsof -i :8080 или ss -tulpn | grep 8080 или netstat -tulpn | grep 8080.
Как отправить сигнал процессу? kill PID (SIGTERM, мягкое завершение), kill -9 PID (SIGKILL, жёсткое). Команда pkill/killall — по имени.
Чем отличаются soft link и hard link? Soft (ln -s) — указатель на путь, работает через каталоги. Hard — второе имя для того же inode, нельзя через каталоги и на другую файловую систему.

11. Практические задачи (live-coding)

По отзывам кандидатов — в Лиге на Java Middle любят живое кодирование с рассуждением. Задачи прикладные, без LeetCode Hard.

Задача 1. Найти дубликаты в списке

Формулировка: дан List. Вернуть Set чисел, которые встречаются более одного раза.

public Set<Integer> findDuplicates(List<Integer> list) {
    Set<Integer> seen = new HashSet<>();
    Set<Integer> duplicates = new HashSet<>();
    for (Integer n : list) {
        if (!seen.add(n)) {
            duplicates.add(n);
        }
    }
    return duplicates;
}

Или через Stream API:

public Set<Integer> findDuplicates(List<Integer> list) {
    return list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(n -> n, Collectors.counting()))
        .entrySet().stream()
        .filter(e -> e.getValue() > 1)
        .map(Map.Entry::getKey)
        .collect(Collectors.toSet());
}

Что спросят: сложность (первый вариант O(n), второй — тоже O(n), но с бóльшей константой), можно ли без HashSet, что будет если в списке null.

Задача 2. Группировать сотрудников по отделам

Формулировка: дан List, у каждого есть имя и отдел. Вернуть Map<String, List> — отдел → список сотрудников.

public Map<String, List<Employee>> groupByDepartment(List<Employee> employees) {
    return employees.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
}

Частое продолжение: «А теперь получить Map<String, Long> — отдел → количество сотрудников». Ответ — Collectors.counting() как downstream: Map<String, Long> counts = employees.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Employee::getDepartment, Collectors.counting()

));

Задача 3. SQL-запрос вживую

Такого типа задачу в Лиге дают почти всегда. Умеешь ли ты писать JOIN, GROUP BY, HAVING и объяснять план. Типовая формулировка: есть таблицы employees(id, name, department_id, salary) и departments(id, name). Выведи названия отделов, где средняя зарплата выше 100 000, отсортируй по убыванию средней.

SELECT d.name, AVG(e.salary) AS avg_salary
FROM employees e
JOIN departments d ON d.id = e.department_id
GROUP BY d.name
HAVING AVG(e.salary) > 100000
ORDER BY avg_salary DESC;

Почти наверняка продолжат спрашивать

Какие индексы добавил бы? — на employees.department_id, и возможно покрывающий (department_id, salary).
Почему AVG в HAVING, а не в WHERE? — WHERE не видит агрегатов, они считаются после группировки.
Как найти сотрудников с зарплатой выше средней по ИХ отделу? — через оконную функцию AVG() OVER (PARTITION BY department_id).

Задача 4. REST-контроллер на Spring Boot

Формулировка: «Напиши контроллер, который принимает POST /api/users с телом JSON, валидирует его и сохраняет через сервис». Типичное задание вживую.

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

        private final UserService userService;

        public UserController(UserService userService) {
            this.userService = userService;
        }

        @PostMapping
        @ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)
        public UserDto create(@RequestBody @Valid CreateUserRequest request) {
            return userService.create(request);
        }

        @GetMapping("/{id}")
        public UserDto getById(@PathVariable Long id) {
            return userService.findById(id);
        }
}

public record CreateUserRequest(
    @NotBlank String name,
    @Email String email,
    @Min(18) int age
) {}

На что обратят внимание

Constructor injection, а не @Autowired над полем.
DTO, а не Entity — иначе утечка внутренних полей наружу.
@Valid для запуска валидации Bean Validation.
Правильные HTTP-статусы: 201 Created для POST, 200 OK для GET, 204 No Content для DELETE.
Как обработать MethodArgumentNotValidException глобально — через @RestControllerAdvice.

Задача 5. Написать unit-тест к сервису

Формулировка: «Вот сервис UserService, зависит от UserRepository и EmailSender. Напиши тест для метода register(email, name), который создаёт пользователя, сохраняет и отправляет приветственное письмо». С учётом TDD в Лиге задают часто.

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class UserServiceTest {

        @Mock
        private UserRepository userRepository;

        @Mock
        private EmailSender emailSender;

        @InjectMocks
        private UserService userService;

        @Test
        void shouldRegisterUserAndSendEmail() {
            // given
            String email = "alice@example.com";
            String name = "Alice";
            User saved = new User(1L, name, email);
            when(userRepository.save(any(User.class))).thenReturn(saved);

               // when
               User result = userService.register(email, name);

               // then
               assertThat(result.getId()).isEqualTo(1L);
               assertThat(result.getEmail()).isEqualTo(email);

               ArgumentCaptor<User> captor = ArgumentCaptor.forClass(User.class);
               verify(userRepository).save(captor.capture());
               assertThat(captor.getValue().getName()).isEqualTo(name);

               verify(emailSender).sendWelcome(email);
        }
}

Что важно

Схема given-when-then — читаемо и принято в индустрии.
ArgumentCaptor, чтобы проверить, что именно передали в save().
AssertJ (assertThat(...)) — чище, чем assertEquals. В Лиге его любят.
Проверка вызова emailSender — не забыть про побочные эффекты.

Задача 6. N+1 — найти и починить

Формулировка: «Вот код репозитория и сервиса. Приложение тормозит на выводе списка заказов с их товарами. В чём проблема, как исправить?»

@Entity
public class Order {
    @Id
    private Long id;

        @OneToMany(mappedBy = "order")    // LAZY by default
        private List<OrderItem> items;
}

// В сервисе:
List<Order> orders = orderRepository.findAll();
for (Order o : orders) {
    System.out.println(o.getItems().size()); // +1 запрос на каждый Order
}

Что случилось 1 запрос на findAll() + N запросов на каждую коллекцию items — та самая N+1. При 1000 заказов — 1001 SQL-запрос.

Как чинить

JOIN FETCH в запросе: @Query("select o from Order o left join fetch o.items").
@EntityGraph(attributePaths = "items") на методе репозитория.
@BatchSize(size = 100) на коллекции — Hibernate подгрузит items пачками.
DTO-проекция через JPQL — сразу плоский объект без сущности.

ЛОВУШКА · Ловушка «Просто поставить EAGER» — неправильный ответ. EAGER грузит коллекцию ВСЕГДА, даже когда она не нужна. Это медленнее и съедает память. Правильно — LAZY по умолчанию + FETCH там, где надо.

Задача 7. Потокобезопасный кэш

Формулировка: «Напиши простой кэш Map<String, String>, в который пишут и читают из разных потоков. Чтобы работало правильно».

Минимальный правильный вариант

public class SimpleCache {
    private final Map<String, String> cache = new ConcurrentHashMap<>();

        public String get(String key, Function<String, String> loader) {
            return cache.computeIfAbsent(key, loader);
        }
}

Что спросят

Почему ConcurrentHashMap, а не HashMap? — HashMap в многопоточке может породить бесконечный цикл (Java 7) или потерять данные.
Почему computeIfAbsent, а не containsKey + get + put? — гонка между проверкой и вставкой. computeIfAbsent атомарный.
Что если loader долго работает? — computeIfAbsent блокирует bucket, другие потоки с тем же ключом будут ждать. Для долгих операций лучше CompletableFuture или Caffeine.
Как ограничить размер? — не стандартной ConcurrentHashMap, нужен Caffeine / Guava Cache с maxSize и TTL.

Задача 8. Анаграммы

Классика для разминки. Формулировка: «Две строки — анаграммы, если состоят из одних и тех же букв в разном порядке. Проверь».

public boolean isAnagram(String a, String b) {
    if (a == null || b == null || a.length() != b.length()) return false;
    char[] aChars = a.toLowerCase().toCharArray();
    char[] bChars = b.toLowerCase().toCharArray();
    Arrays.sort(aChars);
    Arrays.sort(bChars);
    return Arrays.equals(aChars, bChars);
}

Сложность: O(n log n) из-за sort. Можно ли быстрее — да, за O(n) через массив счётчиков int[26] (для ASCII) или HashMap<Character, Integer> для Unicode.

12. План подготовки + чек-лист

За 2–3 недели

Прорешать 20–30 задач на LeetCode (Easy + Medium) на массивы, строки, хэш-таблицы, Stream API. 2. Поднять pet-проект на Spring Boot 3 + PostgreSQL + Testcontainers. Если есть — отрефакторить. 3. Прокачать Hibernate: разобраться с N+1, состояниями сущности, JOIN FETCH, @EntityGraph. 4. Повторить SQL: JOIN, GROUP BY, HAVING, оконные функции, EXPLAIN ANALYZE. 5. Написать 5–10 unit-тестов с Mockito + AssertJ. Попробовать подход TDD.

За неделю

2–3 мок-интервью: проси друзей или используй pramp.com / interviewing.io. 7. Прорешать вопросы из этого гайда вслух — проговорить реально важно. 8. Подготовить 2–3 истории по схеме: проблема → что сделал → результат (с цифрами). 9. Освежить Docker: написать Dockerfile и docker-compose для pet-проекта.

В день собеса

Проверить камеру, микрофон, интернет.
IDE наготове (IntelliJ IDEA), чтобы не тратить время на настройку.
Лист бумаги — для схем и набросков.
Рассуждать вслух. Молчание для интервьюера хуже, чем «дай минуту подумать».
Не знаешь — скажи честно: «не сталкивался, но предположу, что...». Честность ценят.
В конце задай 2–3 вопроса: про проект, команду, процесс code review.

ВНИМАНИЕ · Про банковские проекты Большинство Java-вакансий в Лиге — в банки (по актуальной вакансии — антифрод крупного банка). Будь готов, что проверку СБ и оформление по ТК РФ делают серьёзно. Удалёнка возможна, но обычно из РФ.

Финальный чек-лист

Блок	Готов, если можешь...
Java Core	Объяснить контракт equals/hashCode на примере и показать, как его

нарушение ломает HashSet

Коллекции Рассказать, как устроен HashMap в Java 8+, и почему плохо держать mutable-объект ключом

Многопоточность	Написать потокобезопасный singleton и объяснить роль volatile в DCL
JMM	Объяснить happens-before на примере volatile и synchronized
Spring	Рассказать, почему @Transactional не работает при self-invocation
Hibernate	Найти N+1 в коде и предложить 2+ способа починить
SQL	Написать запрос с JOIN + GROUP BY + HAVING и обосновать индекс
Тесты	Написать тест с Mockito + ArgumentCaptor + AssertJ
Docker	Написать Dockerfile с multi-stage build для Spring Boot
Live-coding	За 15 минут написать чистое решение задачи типа 'group by

department'

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Удачи на собесе!

// git push origin offer

Гайд из канала JavaJub — свежие разборы собесов выходят там первыми: @java_jub.

← Ко всем гайдам

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Собес в Лигу Цифровой Экономики · Java Middle

1. Про Лигу и формат собеса

Как устроен процесс

Как проходит техническая секция

2. Стек по вакансии

Обязательный минимум

Будет плюсом

3. Java Core — что точно спросят

Базовые вопросы

4. Коллекции

5. Многопоточность и JMM

6. Spring и Spring Boot

7. Hibernate и Spring Data JPA

8. SQL и PostgreSQL

9. Тесты: JUnit, Mockito, TDD

10. Docker, Jenkins, Linux

Docker

Jenkins и CI/CD

Linux — базовый минимум

11. Практические задачи (live-coding)

Задача 1. Найти дубликаты в списке

Задача 2. Группировать сотрудников по отделам

Задача 3. SQL-запрос вживую

Задача 4. REST-контроллер на Spring Boot

Задача 5. Написать unit-тест к сервису

Задача 6. N+1 — найти и починить

Задача 7. Потокобезопасный кэш

Задача 8. Анаграммы

12. План подготовки + чек-лист

За 2–3 недели

За неделю

В день собеса

Финальный чек-лист

FilesExpand file tree

liga.md

Latest commit

History

liga.md

File metadata and controls

Собес в Лигу Цифровой Экономики · Java Middle

1. Про Лигу и формат собеса

Как устроен процесс

Как проходит техническая секция

2. Стек по вакансии

Обязательный минимум

Будет плюсом

3. Java Core — что точно спросят

Базовые вопросы

4. Коллекции

5. Многопоточность и JMM

6. Spring и Spring Boot

7. Hibernate и Spring Data JPA

8. SQL и PostgreSQL

9. Тесты: JUnit, Mockito, TDD

10. Docker, Jenkins, Linux

Docker

Jenkins и CI/CD

Linux — базовый минимум

11. Практические задачи (live-coding)

Задача 1. Найти дубликаты в списке

Задача 2. Группировать сотрудников по отделам

Задача 3. SQL-запрос вживую

Задача 4. REST-контроллер на Spring Boot

Задача 5. Написать unit-тест к сервису

Задача 6. N+1 — найти и починить

Задача 7. Потокобезопасный кэш

Задача 8. Анаграммы

12. План подготовки + чек-лист

За 2–3 недели

За неделю

В день собеса

Финальный чек-лист