Микросервисы *

Это схема, которая описывает типы объектов в вашей системе и возможные отношения между пользователями и этими объектами (ролями, функциями защиты и привилегиями).

Классическая ситуация:

«Я данные отправил!»

«А я не получил!»

«А они зависли где-то, потому что формат не тот!»

Пример из практики: комплексный проект по рефакторингу системы управления доступами. Интеграция приложения по управлению доступами на основе ролей и привилегий (это наша Новая система) с другими информационными системами (ИС) в контуре предприятия (например, управление учетными записями, авторизация пользователей и прочие).

В данной статье я хочу поделиться опытом и рассказать о том, как системным аналитикам улучшить Sequence-диаграммы (диаграммы последовательностей) с помощью лучших практик.

Я покажу, как некоторые подходы из мира программирования (те самые best practices и идеи из Clean Code) помогают рисовать sequence-диаграммы чище и понятнее. 

Приложение тормозит. Это жалоба номер один, которую слышат разработчики и архитекторы. Но "тормозит" — это не диагноз. Это симптом. За этим простым словом может скрываться что угодно: от плохо написанного SQL-запроса до "шумного соседа" в облаке или неправильной настройки сборщика мусора.

Оптимизация производительности — это не магия и не набор случайных твиков. Это инженерная дисциплина. Это бесконечный поиск узких мест, компромиссов и баланса между скоростью, стоимостью и сложностью поддержки. Нельзя оптимизировать то, что нельзя измерить. Поэтому, прежде чем менять хоть строчку кода, нужно вооружиться инструментами профилирования и мониторинга.

История о том, как наша команда смогла ускорить релизы, снизить затраты и построить масштабируемую архитектуру без хаоса. В статье вы узнаете, подходят ли вам микрофронтенды.

Привет! Меня зовут Фёдор Засечкин. С 2023 года я руковожу группой разработки операционной платформы в Купере. Наша команда отвечает за стабильность и развитие сервисов, которые обеспечивают сборку и доставку заказов, а также найм и выход партнёров в смены.

Последние два года наша ключевая задача — микросервисная трансформация. Мы постепенно распиливаем монолит, перераспределяя нагрузку по сервисам. На сегодня более 1 000 RPS HTTP-трафика уже ушло с монолита; до полного завершения осталось около 30 RPS и часть межсервисных интеграций.

Я решил написать серию статей о том, как мы проходили этот путь: что сработало, какие ошибки допустили и какие решения реально помогли. Этот текст — первый из серии.

Микросервисы легко разрастаются до зоопарка эндпоинтов, где каждый сервис живёт по своим правилам, а клиенту приходится знать обо всех. В статье разберем, как API Gateway превращает этот хаос в единую точку входа: берёт на себя маршрутизацию, аутентификацию, агрегацию запросов и наблюдаемость. На простом примере с Spring Cloud Gateway рассмотрим, как собрать такой слой поверх Java-сервисов и упростить жизнь и разработчикам, и внешним потребителям API.

Transactional Outbox часто подаётся как простой рецепт: записали событие в отдельную таблицу, фоновый воркер разберётся. В реальности именно этот «временный костыль» неожиданно превращается во вторую очередь со своей конкуренцией за блокировки, дубликатами, нарушенным порядком и тихо растущими таблицами.

В статье разберемся, что именно начинает ломаться в outbox-паттерне под нагрузкой, как выбирать и блокировать события в разных СУБД, почему ретранслятор стоит отделить от API и какие гарантии доставки на самом деле получаются. А ещё — почему консюмеры должны быть идемпотентными, как следить за внутренней очередью в базе и не узнавать о проблемах уже после инцидента.

Привет, Хабр!

Calico, Kolla, Reconciler — это названия технологических сервисов или имена героев аниме? Проверьте свою интуицию и знания в нашем новом тесте, который мы разработали в Хабре вместе с Рунити!

Мы собрали различные популярные и двусмысленные термины, чтобы выяснить, насколько хорошо вы чувствуете границу между IT-технологиями и поп-культурой. Готовы к вызову? Вперед!

Привет! Меня зовут Гильметдинов Ильнур, ведущий эксперт Дирекции роботизации банка Уралсиб.

Сегодня хочу рассказать о вызове, с которым мы столкнулись в самом начале пути масштабирования RPA (Robotic Process Automation) внутри банка: как научить коллег, не имеющих опыта в программировании, не просто пользоваться роботами — а создавать их самостоятельно?

Это звучит амбициозно — и даже немного наивно. Но именно с этого начался наш путь к созданию внутреннего курса по RPA на платформе PIX.

Всем привет! Меня зовут Вадим, и я QA-инженер в IT-компании Intelsy. В современной разработке программного обеспечения всё чаще встречаются распределённые системы и микросервисная архитектура. Один из ключевых инструментов, обеспечивающих надёжное и масштабируемое взаимодействие между сервисами, — это Apache Kafka — распределённая платформа потоковой обработки и передачи сообщений. Для специалиста по обеспечению качества понимание принципов работы Kafka критически важно.

Почему exactly-once — это миф? Как защититься от дубликатов в распределённых системах?
Продолжаем работу с Kafka на практике и рассматриваем более интересные темы.

Простым языком и с примерами кода о непростых концепциях и паттернах.

Привет, Хабр. Я Витя Михайлов, Backend Lead в Garage Eight, и больше 6 лет у меня RabbitMQ в продакшене. За это время мы с командой узнали много интересных вещей. О них я рассказывал этим летом, выступая на Saint Highload++ с докладом про рецепт правильного приготовления RabbitMQ. Там же я поделился 8 практическими кейсами. Сегодня в статье разберу один из них — Publish without Confirmation. Расскажу, почему из коробки Publish не имеет гарантий доставки в RabbitMQ, и что с этим делать. 

Большие старые проекты обычно живут по своим законам.

Ты уже не спрашиваешь, почему именно так, — просто делаешь свою часть работы и стараешься ничего не сломать.

Наш проект был именно таким: монорепозиторий, десятки микросервисов, сотни зависимостей и общие библиотеки для всего подряд. В кодовой базе было около 220 Python-пакетов и примерно 70 Docker-контейнеров, которые собирались из них. Всё хранилось в одном репозитории, а полный пайплайн для pull request’ов проходил в Azure TFS до 4-х часов.

Именно это пришлось оптимизировать...

Микросервисы тут, микросервисы там… Из каждого утюга доносится дивный сказ про прекрасный мир микросервисов. А ведь это всего лишь один вид из десятка архитектурных стилей, который имеет свои достоинства и недостатки.

В этом эксперименте мы внедрим микросервисы в личный сайт, нарушив ключевые принципы DDD. Я создам антипаттерн «бедных сервисов» (Anemic Domain Model) и покажу, чем опасен прямой доступ к данным между микросервисами.

Эта статья о том, что за прекрасным внешним видом, большой функциональностью, высокопроизводительным исправным кодом может скрываться абсолютное зло.

Сначала были физические серверы - дорогие и неэффективные. Затем пришли виртуальные машины, которые позволили запускать несколько изолированных ОС на одном железе. Но цена изоляции оставалась высокой: полная копия ОС, гигабайты диска, минуты на запуск.

Контейнеры - следующий шаг эволюции. Зачем виртуализировать целое железо и запускать полноценную ОС, если можно изолировать только сам процесс, используя встроенные механизмы ядра? Этот подход на порядок легче, быстрее и эффективнее.

Apache Kafka и REST (Representational State Transfer) — два популярных стиля взаимодействия, используемых в архитектуре микросервисов. У каждого из них есть свои сильные стороны и характеристики, которые делают их подходящими для различных сценариев. В этой статье мы рассмотрим технические аспекты использования Kafka и REST для межсервисного взаимодействия, приведем примеры и обобщим их ключевые моменты в сравнительной таблице.

Сегодня поговорим не просто об инструменте, а о фундаменте, на котором строятся современные интеграционные платформы. Речь пойдет об Apache Camel – открытом интеграционном фреймворке, который лежит в основе таких решений, как Red Hat Fuse, Talend и нашей собственной платформы от «Диасофт» – Digital Q.Integration.

Важно подчеркнуть: мы не используем экспериментальные или нишевые стеки. Наша платформа построена на проверенной, зрелой и широко распространенной связке: Apache Camel и Spring Boot. Это дает стабильность, совместимость с корпоративной инфраструктурой и возможность глубоко интегрироваться с экосистемой Spring – от безопасности до мониторинга и распределенной трассировки.

Странно писать про форк open-source проекта для ушедшего в историю Docker Swarm. Но после Millau остался ещё один гештальт - периодические задачи. Посмотрел на Ofelia и Swarm-cronjob, их звезды, обновления, количество незакрытых репортов. Попытался связаться с автором - тишина. Так что с чистой совестью взял код и добавил недостающее. Получилась Cirona - Swarm-cronjob с телеметрией и дашбордами.

События разворачивались в нескольких реальностях. В первой заказ не пришёл. Во второй - произошло несколько списаний средств. В третьей система упала посередине процесса, оставив данные в не консистентном состоянии.

А четвертая оказалось самой интересной. Где даже с неполадками сети и падениями сервиса был сделан лишь один заказ. И произведена одна оплата. Благодаря чему пришла желаемая теплая пицца. Которую хотел наш дорогой покупатель.

Погрузимся в проблематику оформления заказа, консистентности данных. И схлопнем все реальности в нужную с помощью Outbox Pattern.

Привет, Хаброжители! Сегодня мы делимся с Вами переводом статьи о распределенном монолите.

Аннотация
Привлекательность микросервисов — гибкость, масштабируемость, отказоустойчивость — часто ведет организации по пути, полному непредвиденных опасностей. В этой статье раскрывается обманчивая архитектурная ловушка: распределенный монолит. То, что начинается как, казалось бы, разумный паттерн проектирования для отделения бизнес-логики от технических проблем путем централизации «основного домена», незаметно превращается в антипаттерн, который сводит на нет все преимущества, обещанные микросервисами.

Мы подробно описываем коварные симптомы: кошмары версионирования, паралич развертывания и эрозия автономии команды. На ярком примере из реальной жизни — системе «Drive» и доставки на дом Carrefour — мы раскрываем основную проблему: внутреннюю модель, удерживаемую внешними стандартами. Затем мы раскрываем освобождающие решения: принятие по-настоящему нативных бизнес-моделей и разрыв цепей общих «основных» библиотек кода в пользу явного промежуточного программного обеспечения и надежных API-контрактов. Это путь не только к коду, но и к возвращению обещаний микросервисов.