Натолкнулся в разделе QA на интересный вопрос. Ответ на него заставил написать эту статью как бОлее полный ответ на вопрос «как организовать поиск по множеству параметров, как в Яндекс-маркете, например».

Я знаю, что на Хабре, да и вообще есть много сторонников noSQL решений (сам не без греха), но все же я сторонник сначала подумать, а уже потом выбирать решение.

Итак, что имеем в «ДАНО»

• Имеем 120 чекбоксов — вариант 1/0
• Имеем 30 «радио» с выбором «да/нет/не важно»
• Имеем 2-3 слайдера для указания диапазона цен/размера чего нить
• Имеем самое главное: 12 млн записей в БД.
• Имеем Select * From tovar Where (wifi=true) and (led=false) and (type=3) and ….остальные параметры …; со временем выполнения близкому к истерике клиента.

На сегодняшний день самыми популярными дистрибутивами для тестирования на проникновение являются *nix-like дистрибутивы: Kali Linux, BlackArch Linux, Pentoo, Whonix и многие другие. Они могут использоваться как в виртуальной среде, так и в качестве live системы или вообще быть установлены в виде десктопной ОС.

Windows пользователи до недавнего времени были обделены (виртуальные машины не берем во внимание) такими сборками, пока не появилась волшебная коробочка — PentestBox.

Маркетологи давно научились анализировать поведение пользователей интернет-магазинов: откуда они пришли, по каким запросам и что делали на сайте. Однако не все посетители покупают товары через онлайн-формы, кому-то удобнее сделать заказ по телефону и до недавнего времени отследить и проанализировать источники этих звонков было практически невозможно. Сегодня эту функцию выполняет коллтрекинг. О том, как с его помощью выстраивать систему аналитики звонков и оптимизировать рекламные кампании, вы узнаете в данной статье.

История
Попытки отслеживать источники звонков начались с Track ID — это технология, которая закрепляла за каждым посетителем сайта определенный номер, соответствующий его пользовательской сессии, например, код корзины или заказа. Этот номер клиент сообщал по телефону оператору колл-центра. Таким образом, маркетологи понимали, откуда посетитель пришел на сайт.

Как известно, для обработки соединений NGINX использует асинхронный событийный подход. Вместо того, чтобы выделять на каждый запрос отдельный поток или процесс (как это делают серверы с традиционной архитектурой), NGINX мультиплексирует обработку множества соединений и запросов в одном рабочем процессе. Для этого применяются сокеты в неблокирующем режиме и такие эффективные методы работы с событиями, как epoll и kqueue.

За счет малого и постоянного количества полновесных потоков обработки (обычно по одному на ядро) достигается экономия памяти, а также ресурсов процессора на переключении контекстов. Все преимущества данного подхода вы можете хорошо наблюдать на примере самого NGINX, который способен обрабатывать миллионы запросов одновременно и хорошо масштабироваться.

Каждый процесс расходует память и каждое переключение между ними требует дополнительных циклов процессора, а также приводит к вымыванию L-кэшей

У медали есть и обратная сторона. Главной проблемой асинхронного подхода, а лучше даже сказать «врагом» — являются блокирующие операции. И, к сожалению, многие авторы сторонних модулей, не понимая принципов функционирования NGINX, пытаются выполнять блокирующие операции в своих модулях. Такие операции способны полностью убить производительность NGINX и их следует избегать любой ценой.

Но даже в текущей реализации NGINX не всегда возможно избежать блокировок. И для решения данной проблемы в NGINX версии 1.7.11 был представлен новый механизм «пулов потоков». Что это такое и как его применять разберем далее, а для начала познакомимся с нашим врагом в лицо.

Как говорится — лень — двигатель прогресса. Я не открыл ничего нового и так же ничего нового не придумал. Взяться за реализацию этой идея меня подтолкнуло то, что универсальные мониторилки не в состоянии работать с некоторыми нашими трекерами (например rutracker.org), да и функционал немного не тот, что мне нужен. Проект изначально писался исключительно под себя, под свои требования и задачи, а потом захотелось поделиться им с людьми.

Список возможностей приложения выглядит следующим образом:
— слежение за темами на nnm-club.ru
— слежение за темами на rutracker.org
— слежение за релизерами на nnm-club.ru
— слежение за релизерами на rutracker.org
— поиск новых серий на lostfilm.tv
— поиск новых серий на novafilm.tv

Если вам стало хоть немного интересно, добро пожаловать под кат.

Из-за давления бизнеса, мы стремимся сделать всё быстрее. От этого страдает планирование и многие вещи не учитываются. Например, легко забыть о производительности и через какое-то время столкнуться с тем, что на более слабых машинах и планшетах обилие движущихся элементов страшно тормозит и дёргается в конвульсиях. Посмотрим, что можно сделать, если вы столкнулись с такой проблемой или хотели бы её избежать.

Мы с другом решаем пойти в поход от Сан Франциско до Лос Аджелеса, чтобы заскочить в гости к нашим друзьям на Ньюпорт Бич. Посмотрим на карту и примерно прикинем путь по берегу:



Путь займёт около 400 миль, в день мы можем пройти 4 мили в час по десять часов, так что придём мы туда примерно через 10 дней. Мы звоним друзьям и бронируем столик на 6 вечера в воскресенье.

CRM на свете много существует. Зачем же «пилить» еще одну? Я попытался описать свои позывы к этому действу. Слегка литературно, чуток с гиперболами, но все по-честному. Кому интересно — под кат.

История началась с того, как мне в личку во «Вконтакте» кинули изображение. Обычно, если вещь важная, я её загружаю в облако, но в моём случае в этом не было необходимости, и я решил воспользоваться функцией закладок «Вконтакте».

Мы все хотим достичь успеха. Но прочитанные вами советы, вероятно, сводятся к пожеланию «больше работать». В этой статье мы расскажем, почему не успех приносит счастье, а счастье является причиной успеха.

Мы уже рассказали вам о мире семантической разметки — о том, какие бывают словари, почему столько стандартов синтаксиса, а также разобрали, в каких продуктах она используется.

Теперь мы решили показать, как микроразметка участвует в жизни существующих сайтов: сделали обзор всех возможностей, которые она дает интернет-магазинам, сайтам СМИ и видеохостингам, и узнали, насколько они пользуются спросом у крупнейших проектов рунета.



Люди, которые отвечают за разработку и всю техническую часть таких сайтов, как Holodilnik.ru, Ozon.ru, Lenta.ru, Interfax.ru и Ivi.ru, ответили на вопросы о том, как на практике происходит внедрение микроразметки и каких результатов она позволяет добиться. А мы со своей стороны рассказали, какие типы мы бы порекомендовали таким сайтам и для чего.

Всем привет! Мы, в компании Cackle, занимаемся разработкой облачных SaaS-решений для сайтов с 2011 года. Наши продукты установлены более чем на 10 000 сайтах, каждый день мы обрабатываем в среднем 65 миллионов уникальных хитов. Полоса пропускания (bandwidth) в пики доходит до 780 мбит/сек, а БД в сутки принимает до 120 миллионов запросов на чтение, и до 300 тысяч запросов на запись. Такие нагрузки заставляют изобретать непростые решения, частью которых мы и хотим поделиться.

Сегодня балом в интернете правит персонализация — соцсети и поисковые системы приучили пользователей сети к тому, что они видят контент, «заточенный» под свои интересы. ИТ-компании вынуждены подстраиваться под этот тренд и учитывать интересы своей аудитории, однако сделать это не всегда легко.

В сегодняшнем топике мы расскажем о системах по созданию адаптивного контента на примере своего проекта Yagla.

Современные компиляторы очень хорошо умеют оптимизировать код. Они удаляют никогда не выполняющиеся условные переходы, вычисляют константные выражения, избавляются от бессмысленных арифметических действий (умножение на 1, сложение с 0). Они оперируют данными, известными на момент компиляции.
В момент выполнения информации об обрабатываемых данных гораздо больше. На её основании можно выполнить дополнительные оптимизации и ускорить работу программы.
Оптимизированный для частного случая алгоритм всегда работает быстрее универсального (по крайней мере, не медленнее).
Что если для каждого набора входных данных генерировать оптимальный для обработки этих данных алгоритм?
Очевидно, часть времени выполнения уйдёт на оптимизацию, но если оптимизированный код выполняется часто, затраты окупятся с лихвой.
Как же технически это сделать? Довольно просто — в программу включается мини-компилятор, генерирующий необходимый код. Идея не нова, технология называется “компиляция времени исполнения” или JIT-компиляция. Ключевую роль JIT-компиляция играет в виртуальных машинах и интерпретаторах языков программирования. Часто используемые участки кода (или байт-кода) преобразуются в машинные команды, что позволяет сильно повысить производительность.
Java, Python, C#, JavaScript, Flash ActionScript — неполный (совсем неполный) список языков, в которых это используется. Я предлагаю решить конкретную задачу с использованием этой технологии и посмотреть, что получится.

Эта прикладная статья позволит составить представление о работе интернет-магазинов освещения и светового оборудования. Она нацелена на стартаперов, которые интересуется данным направлением бизнеса с точки зрения бизнес-логики и техники реализации. Статья написана на основе опыта разработки интернет-магазинов, стартовавших в 2008 году, и сейчас являющихся одними из лидеров по показателю видимости сайтов в поисковой выдаче Яндекса и присутствию в контекстной рекламе по Москве и МО.

Поговорить о том, какие причины способствуют гибели существующего и часто даже успешного на определенном этапе бизнеса, я планировал давно, но все не доходили руки. Но недавно я услышал о банкротстве моего бывшего клиента. Именно этот факт стал для меня неким толчком. Я осознал, что именно сейчас, в условиях кризиса очень важно понимать, почему бизнес может окончиться крахом и учиться избегать подобных ситуаций.

Как известно, когда в экономике кризис, любой бизнес ослаблен. Если сравнивать с человеческим организмом, то кризис для экономики – как ослабление иммунитета. Когда человек здоров, то мелкие болезни проходят незамеченными. Организм сам справляется с проблемами, а в случае ослабления иммунитета, любая инфекция может привести к серьезным заболеваниям или даже стать фатальной.

Так происходит и в бизнесе. Если в период подъема экономики какие-то недостатки конкретного бизнеса сглаживаются, остаются незамеченными и даже не слишком мешают работать, то в периоды экономического спада они становятся теми самыми «тонкими местами», которые приводят к снижению прибыли, к определенным проблемам, а иногда даже к полному краху всего бизнеса.

Вам когда-нибудь хотелось прямо в CSS коде посчитать, в меню 4 элемента или 10? Для четырех задать им ширину по 25%, а если набралось десять — прижать их друг к другу и уменьшить отступы?
Как выяснилось, CSS умеет работать с разным количеством элементов, позволяя избавиться от головных болей и лишнего кода на js.

Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей ресайза картинок в браузере, то вы наверное знаете, что это очень просто. В любом современном браузере есть такой элемент, как холст (<canvas>). На него можно нанести изображение нужных размеров. Пять строчек кода и картинка готова:

function resize(img, w, h) {
  var canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = w;
  canvas.height = h;
  canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0, w, h);
  return canvas;
}

Из холста картинку можно сохранить в JPEG и, например, отправить на сервер. Можно было на этом закончить статью, но сперва давайте взглянем на результат. Если вы поставите рядом такой холст и обычный элемент <img>, в который загружена та же картинка (исходник, 4 Мб), то вы увидите разницу.

В данной публикации хочу рассказать о том, как нетрадиционными методами мы смогли снизить нагрузку на серверы и ускорить время обработки страницы в несколько раз.



Традиционные методы, думаю, всем известны:

• Оптимизация SQL-запросов;
• Поиск и исправление узких мест;
• Переход на Memcache для часто используемых данных;
• Установка APC, XCache и подобных;
• Клиентская оптимизация: CSS спрайты и т.п.

В нашем же проекте всё это было сделано, но при этом проблема скорости обработки страниц сохранялась. Средняя скорость обработки страницы была в районе 500мс. В один прекрасный момент пришла идея проанализировать, какие ресурсы есть, и на что они могут тратиться.

Мне захотелось наладить общение скриптов из разных вкладок браузера. Будущий API SharedWorker позволяет передавать данные между разными iframe и даже вкладками или окнами. В Chrome он работает давно, в Firefox – недавно, а в IE и Safari его не видать. Но существует кроссбраузерная альтернатива, о которой мало кто знает. Давайте разбираться.

Представьте, что на одной вкладке человек залогинился, затем открыл другую, и там разлогинился. На первой он вроде как залогинен, но когда он сделает там что-либо, ему выдадут ошибку. Хорошо было бы хотя бы показать ему диалог о том, что он разлогинился и ему надо войти ещё раз.