Сценарии (часть 2)

Git tag: Step06

Теперь, когда мы реализовали объекты запроса и ответа, добавляем их. Помещаем в файл tests/use_cases/test_storageroom_list_use_case.py следующий код:

Александр Макаров ( SamDark )

• Где взять внешний адрес сайта для Webhook
• Где взять HTTPS-сертификат как его использовать, чтобы Telegram ему доверял
• Как передавать данные и обрабатывать нажатия на Inline-кнопки
• Как получить вечный OAuth токен для Google API
• Как передать данные пользователя через OAuth callback url
• Как получить бесплатный домен 3 уровня

1. Back-end: Node.js + Express.js
2. БД: Mongo.js + mongoose
3. Пакетный менеджер: Yarn (он действительно быстрый)
4. Telegram-бот фреймворк: Telegraf
5. Продакшн: Docker + Docker Compose + Vscale.io

В последнем релизе уходящего года мы завершаем наш Мастер-план и хотим показать вам кое-что интересное из того, над чем мы работали.

В GitLab 8.15 появилась фича Auto Deploy – автоматизированная настройка развертывания и приложений для ревью (Review Apps). Для проекта на Ruby on Rails такая настройка займёт меньше минуты. Посмотрите, как это работает, в видео на 1:42.

Вдобавок, доступ к вашим средам (environments) стал быстрее и проще: через терминал непосредственно в GitLab (там же на 5:18)

Мы хотим дать каждому возможность использовать всю мощь контейнеров (containers), непрерывной интеграции и развертывания (continuous integration and deployment, сокращенно CD/CI), приложений для ревью (review apps) и планировщиков контейнеров (container schedulers). В GitLab 8.15 мы взяли на себя всю сложную работу по настройке, и вся она происходит совершенно прозрачно. В демонстрационном видео мы настраиваем и разворачиваем Ruby-приложение с review apps, несколькими средами и чатопсом (chatops, управление инфраструктурой через интеграцию с чатом) на кластер Kubernetes примерно за 12 минут. Без GitLab такая задача обычно занимает дни, если не недели.

Для большинства из нас декабрь — месяц праздников и подарков. GitLab тоже получил в подарок много новых фич.

Я продолжаю свой небольшой цикл статей относительно средств организации и реализации конкурентных вычислений.

В прошлой статье мы посмотрели на абстракцию потоков, позволяющую делать вид, что код функций выполняется одновременно и непрерывно.

В этой мы посмотрим на ещё две модели, одна из которых не делает такого вида, а вторая смотрит на конкурентные вычисления с более абстрактной стороны.

• Параллелизм (часть 1)
  
  • Потоки: scheduling, сон
  • Синхронизация: Spinlock, семафоры, барьеры памяти
  • Атомарность: TAS, CAS
  
  
• Кооперативность (часть 2, текущая)
  
  • Корутины (coroutines)
  • Акторы
  
  
• Асинхронность (часть 3)
  
  • Event loop
    • select
  • Callbacks
  • Async Monad
  • Промисы (promises, обещания)
  • async/await — промисы + корутины
  
  

В этой статье мне хотелось бы задокументировать всё, что я знаю о том, какие средства можно использовать для эффективного использования вычислительных ресурсов систем и/или удобства разработки.

И, надеюсь, кому-нибудь это может оказаться полезно, ибо кто-нибудь может чего-нибудь не знать, или, наоборот, окажется полезно мне, если кто-нибудь покажет что-нибудь ещё/укажет на изъяны в моих знаниях.

• Параллелизм (часть 1, текущая)
  
  
  • Потоки: scheduling, сон
  • Синхронизация: Spinlock, семафоры, барьеры памяти
  • Атомарность: TAS, CAS
  
  
• Кооперативность (часть 2)
  
  
  • Корутины (coroutines)
  • Акторы
  
  
• Асинхронность (часть 3)
  
  • Event loop
    • select
  • Callbacks
  • Async Monad
  • Промисы (promises, обещания)
  • async/await — промисы + корутины
  
  

Вступление

В стандарте SQL описывается четыре уровня изоляции транзакций — Read uncommited (Чтение незафиксированных данных), Read committed (Чтение зафиксированных данных), Repeatable read (Повторяемое чтение) и Serializable (Сериализуемость). В данной статье будет рассмотрен жизненный цикл четырёх параллельно выполняющихся транзакций с уровнями изоляции Read committed и Serializable.

Для уровня изоляции Read committed допустимы следующие особые условия чтения данных:

Неповторяемое чтение — транзакция повторно читает те же данные, что и раньше, и обнаруживает, что они были изменены другой транзакцией (которая завершилась после первого чтения).

Фантомное чтение — транзакция повторно выполняет запрос, возвращающий набор строк для некоторого условия, и обнаруживает, что набор строк, удовлетворяющих условию, изменился из-за транзакции, завершившейся за это время.

Что же касается Serializable, то данный уровень изоляции самый строгий, и не имеет феноменов чтения данных.

В этой статье я опишу настройку автоматического развёртывания веб-приложения на стеке Django + uWSGI + PostgreSQL + Nginx из репозитория на сервисе GitLab.com. Изложенное также применимо к кастомной инсталляции GitLab. Предполагается, что читатель располагает опытом в создании веб-приложений на Django, а так же опытом администрирования Linux-систем.

Подготовка

Последовательное выполнение

$.ajax('http://echo.jsontest.com/id/1')
.then(function(result){
    console.log(JSON.stringify(result));
    return $.ajax('http://echo.jsontest.com/id/2')
}).then(function(result){
    console.log(JSON.stringify(result));
    return $.ajax('http://echo.jsontest.com/id/3')
}).then(function(result){
    console.log(JSON.stringify(result));
});