Программирование *

Рано или поздно один сервер перестает справляться. Вы можете купить ему больше памяти, больше CPU, более быстрые диски (вертикальное масштабирование), но в конце концов вы упретесь в потолок. Самый большой сервер конечен. Горизонтальное шардирование — это признание этого факта.

Это философия разделяй и властвуй, примененная к данным. Вместо одной гигантской таблицы users на одном сервере, вы создаете 10, 100 или 1000 маленьких таблиц users, разбросанных по разным серверам (шардам). Это дает почти безграничную масштабируемость на запись и чтение.

Просто знать 15 важных паттернов, которые помогут облегчить тернистый путь в решении алгоритмических задач. Про эти паттерны мы и расскажем в этой статье.

На сегодняшний день алгоритмические задачи встречаются не только в FAANG. Многие компании и на отечественном рынке всё чаще вводят дополнительный алгоритмический этап на собеседовании – и знание алгоритмов становится отличным «плюсиком» не только при трудоустройстве, но и в решении повседневных задач. Взглянем подробнее на эти паттерны.

Приветствуем, Хабр.

Сегодня расскажем о нашей большой ноябрьской новинке – книге «Современный C#. Разработка настольных, облачных, мобильных и веб-приложений». Иэн Гриффитс продолжает многолетнюю работу над своим справочником по C#, и в новом издании осветил версию C#12. Вот ссылка на гитхаб-репозиторий с примерами к книге.

Более ранние издания этой книги (по версиям C#5 и C#8) уже выходили на русском языке, поэтому данное энциклопедическое пособие наверняка известно опытным .NET-разработчикам. Мы не претендуем на лавры «подхвативших упавшее знамя», но решили выпустить новую версию книги, так как она в подробностях затрагивает облачные и контейнерные аспекты работы.  Вот что появилось нового в этом издании по сравнению с версией «C# 8», опубликованной на русском языке в 2021 году:

В этой статье я продолжу разбирать нюансы разработки WPF-контролов. В прошлой части мы рассмотрели, как сделать свой стиль для кнопки и переключателя. Сейчас разберем ComboBox и DateTimePicker.

Индустрия разработки программного обеспечения переживает фундаментальную трансформацию. Еще два года назад идея доверить AI написание производственного кода казалась фантастикой. Сегодня это реальность для сотен тысяч разработчиков по всему миру.

Согласно данным Anthropic, Claude Code используют более 115 тыс. разработчиков, которые обрабатывают 195 млн строк кода еженедельно. Уровень внедрения среди разработчиков составляет 53% — это лидирующий показатель на рынке. База активных пользователей выросла на 300%, а доход увеличился в 5,5 раза за последние месяцы.

Но что действительно важно, это не статистика внедрения, а фундаментальный сдвиг в подходе к разработке. AI-инструменты больше не просто ускоряют написание кода. Они меняют саму парадигму: от «Как это закодить?» к «Что именно нужно построить?».

В этой статье мы рассмотрим практические паттерны и подходы к R&D и проверке гипотез с использованием современных AI-инструментов, в частности Claude Code — терминального агентного инструмента.

Код некоторых модулей Erlang/OTP старше, чем большинство современных junior-разработчиков. Эти файлы — настоящие цифровые патриархи, десятилетиями обеспечивающие работу банковских транзакций, телефонных сетей и систем обмена сообщениями. Мы решили заглянуть под "капот" этого языка-долгожителя, чтобы проверить, что именно скрывается в строках, на которые сегодня полагаются миллионы пользователей. А вот что мы нашли, узнаем в этой статье.

Мем про «10×-разработчика» живёт не просто так — такие люди встречаются. Но это не то, чем можно управлять. Софт делает команда, а скорость задаёт система вокруг неё. В статье — как навести порядок в этой системе, чтобы «обычные» инженеры стабильно давали сильный результат: короткий путь «коммит → прод», быстрый откат вместо героизма, наблюдаемость по умолчанию, удобный платформенный self-service и найм не «самых крутых», а подходящих под задачи и ценности. Продуктивность измеряется не строками кода и не тайтлами, а влиянием на бизнес; остальное — лишь прокси-метрики.

Последние несколько лет я параллельно писал код, преподавал и экспериментировал с форматами обучения. В какой-то момент понял, что преподавание — это тоже проект, просто с другим типом пользователей. И за 2 года обучил более 1000 студентов. В этой статье подробно расскажу, зачем вообще р��зработчику делать курсы и как системно подойти к их созданию. Бонусом в конце поделюсь советами и инсайтами.

Если бы меня 5 лет назад об этом спросили, я бы уверенно сказал, что не сможет. Но сейчас я уже сомневаюсь в этом.

Я уже 26 лет работаю в сфере ИТ и за это время написал немало кода. Месяц назад решил проверить, насколько действительно эффективен искусственный интеллект, и попробовать создать с его помощью сайт. И я его создал — точнее, создал его не я, а он. Вот результат: https://windowrepino.ru/. Я лишь ревьюил код и делал рефакторинг.

Да, его код не идеален и, конечно же, есть что улучшить, но он рабочий и удовлетворяет моим требованиям к нему. Более того, я понимаю, что без него я бы потратил гораздо больше времени и, возможно, обошёлся бы более простыми решениями.

Тут немного подробнее: месяц назад у меня не было даже идеи, как должен выглядеть мой сайт и что я хочу. И за этот месяц я потратил кучу времени на то, чтобы сделать фотографии, изучить архивы и объездить весь посёлок в поисках интересных мест.

Плюс сама работа с фото — выбрать хорошие кадры, обрезать лишнее, что-то поправить, где-то почистить. Всё это вместе с кодом было сделано за месяц.

Да, соглашусь, что если бы я делал такой же сайт ещё раз, то сделал бы быстрее, так как уже знаю, как он должен выглядеть и что на нём будет. Но, повторюсь, у меня даже идеи не было, когда я начинал.

Плюс в течение этого месяца у меня было немало других дел. Например, я занимался установкой и настройкой программного обеспечения для распознавания речи, менял проводку в доме — на это ушло в сумме шесть дней, не считая множества других дел, которые тоже требовали времени.

Недавно мимо меня пролетела новость о том, что кто‑то сделал русскоязычную версию ЯваСкрипта для учебных целей. Никакой особой реакции это не вызвало.

Да, мой ник «Muxa» возник тогда, когда нельзя было называть папку кириллическим именем «Михаил». Да, моя команда червяков носила имена MAHbKA, CAHbKA, TAHbKA, BAHbKA и так далее Да, я до сих пор стараюсь выкладывать в веб только файлы имеющие в названии [a‑z0-9._‑] — что бы не было проблем с кодировками. Но если вы спросите меня, что из всего этого надо делать вам, то я скажу только про имена файлов, а в остальном не вижу для вас никаких причин не использовать кириллицу. Более того, кириллица давно и прочно обосновалась в именах функций.

Не верите? Щас покажу. Тыц на ссылку.

Современные нейросети снижают порог входа в разработку. Теперь не обязательно быть программистом, чтобы автоматизировать рутину. В этой статье я расскажу, как, будучи руководителем проекта, создал корпоративного бота на n8n и Пачке с помощью ChatGPT и OpenRouter. От хаоса с устройствами до автоматизированной системы бронирования, JSON-запросов и PostgreSQL.

Вайбкодинг становится менее доступным: OpenAI закручивает гайки

С ноября 2025 года OpenAI добавили лимиты для своего продукта Codex.

Если раньше можно было пользоваться Codex сколько угодно, то теперь, лимиты нещадно душат...

Многопоточное программирование в C++ традиционно ассоциируется с мьютексами, condition variables и потенциальными проблемами вроде deadlocks и race conditions. Однако современные стандарты C++ (начиная с C++11 и далее) предоставляют инструменты для написания высокопроизводительного многопоточного кода без классических блокировок. В этой статье рассмотрим продвинутые техники: lock-free программирование, атомарные операции и различные модели упорядочивания памяти.

Если вы используете openjdk:<tag> образы в CI/CD и пулите их с Docker Hub, Вам следует оперативно перепроверить свои пайплайны: мейнтейнеры DockerHub удалили ряд устаревших тегов без громких анонсов. Некоторые сборки уже не работают — пострадали сотни пользователей.

В данной новости, эксперт сообщества Spring АйО Михаил Поливаха рассказывает, что произошло, почему это проблема, и какие есть альтернативы.

Всем привет! Меня зовут Виктор, и более трёх лет я работаю с языковыми моделями – от проприетарных решений вроде ChatGPT до open-source систем, которые можно разворачивать локально и встраивать в собственные продукты. Я застал времена жутких галлюцинаций GPT-3.5 и ждал обещанного GPT-5 – того самого почти AGI, которое, казалось, вот-вот появится.

За это время многое изменилось: появились десятки моделей, которые можно запустить даже на слабом ноутбуке, и мощные коммерческие системы, способные понимать с полуслова. Но одно остаётся неизменным – AGI так и не случилось.
Если два года назад нам уверенно обещали, что «всё уже близко», то теперь даже крупнейшие компании признают: ждать придётся долго.

И это не плохо. Просто разработчикам, приходится учиться работать с тем, что есть, и извлекать максимум пользы из нынешних LLM.

За годы работы с моделями я выработал ряд принципов, которые помогают получать стабильные и читаемые результаты. На первый взгляд – ничего нового: это те же инженерные практики, которые мы применяем в обычном программировании.
Но в контексте LLM они начинают работать совсем иначе.

Привет, это Костя из Cloud.ru, я вернулся после долгого перерыва, чтобы снова открыть цикл коротких статей про Typescript. В этот раз поговорим о важном — дистрибуции типов. Зачем она вообще нужна, когда и как применяется, а также как работает. Как обычно интересное — под катом.

Недавно мы переделали наши внутренние инструменты, визуализирующие компиляцию JavaScript и WebAssembly. При работе оптимизирующего компилятора Ion мы теперь можем генерировать интерактивные графы, демонстрирующие, как конкретно обрабатываются и оптимизируются функции.

Вы можете сами поэкспериментировать с этими графами в оригинале статьи. Просто введите какой-нибудь код на JavaScript в функцию test, и наблюдайте за созданием графа. Также там можно щёлкать и перетаскивать граф, менять масштаб при помощи колеса мыши с зажатым Ctrl и перетаскивать ползунок вниз, чтобы изучить процесс оптимизации.

В процессе экспериментов обратите внимание на то, насколько стабильна схема графа даже при изменении размеров блоков и добавлении новых структур. Попробуйте нажать на заголовок блока, чтобы выделить его, а затем перетащить ползунок, и наблюдайте за тем, как меняется граф, а блок остаётся на месте. Или нажмите на номер команды, чтобы подсветить её и следить за ней между проходами.

Разумеется, мы не первые, кто начал визуализировать внутренние графы компиляторов, и не первые, кто сделал их интерактивными. Но меня не устраивали результаты работы популярных инструментов наподобие Graphviz и Mermaid, поэтому я решил создать алгоритм специально под наши потребности. Получившийся алгоритм прост, быстр, создаёт на удивление высококачественный вывод и его можно реализовать в менее чем тысяче строк кода. В этой статье я объясню алгоритм и конструкторские решения, лежащие в его основе.

При работе с MapStruct возникает соблазн добавлять небольшие вспомогательные методы прямо в ваш mapper и вызывать их через expression. Однако если такой метод оперирует довольно общими типами (например, String -> String), MapStruct может обнаружить его и применить к другим полям того же типа — даже если вы этого не планировали.

Пасхалки на системных платах наших устройств, – история, прямо скажем, весьма специфическая. Ну, какова вероятность, что обычный человек – не схемотехник – вдруг полезет внутрь и чего-то там разглядит? Наверное, не очень высока. С другой стороны, эти послания там оставляют и не для обывателей, а для таких же инженеров, которые не просто увидят, но и поймут, что к чему. Хотя пасхалки имеют и другую природу. Они бывают еще и софтверные, скрываясь в неожиданных разделах приложений, которыми все мы пользуемся. Но как вообще зародилась идея оставлять в ПО “приветы” для пользователей? Об этом и поговорим.

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

Октябрь выдался интересным: JDK 26 приносит поддержку HTTP/3, Vector API снова в инкубации, а Swing внезапно обзаводится своим DatePicker — да, 2025-й, а Swing жив! Разработчики обсуждают Leyden и GPU-ускорение для Java-ИИ, а Oracle чинит 15 уязвимостей. В статьях свежие оптимизации ZGC, разбор виртуальных потоков, Jackson 3, Kafka Queues и немного философии про «хороший вкус» в разработке. А под конец релизы, от JUnit 6 до Spring 6.2.12. Заваривайте кофе, обновляйтесь до JDK 25 и читайте. Поехали 🚀