В книге Криса Ричардсона «Микросервисы: паттерны разработки и рефакторинга», описывается что-то около 20 паттернов, использующихся в микросервисной архитектуре. Все они делятся на 5 больших групп: decomposition patterns, integration patterns, database patterns, observability patterns и cross-cutting concern patterns. Я, узнав про паттерны, которые могут быть применимы в микросервисной архитектуре, немного изучила их и попробовала реализовать один из них. Всем привет, меня зовут Екатерина Попкова, я Java/Kotlin-разработчик в Альфа-Банке, и хочу рассказать, как можно обеспечить консистентность данных в микросервисной архитектуре с помощью применения паттерна «Сага».

Во время технических презентаций нашей технологии – платформы быстрой разработки Jmix – мы, как правило, доходим до вопроса архитектуры создаваемых приложений и часто встречаем грусть в глазах разработчиков, когда сообщаем, что создаваемое приложение имеет монолитную архитектуру. Удивительно, но случается, что команды разработки приложений на Delphi или Oraсle EBS непременно заинтересованы в реализации микросервисной архитектуры, отождествляя ее с чем-то очень современным и самым продвинутым. К счастью, хайп вокруг микросервисов постепенно начал замещаться новой информационной повесткой о необходимости рационального использования ресурсов и выбора типа архитектуры приложений на основе компетенций команд разработчиков и масштабов создаваемого решения. В Jmix есть все необходимое, чтобы создавать современные корпоративные информационные системы в рекордные сроки и с минимальными затратами. Мы понимаем, что монолитная архитектура приложений Jmix не может закрыть все кейсы, но мы верим, что для каждой задачи есть подходящий инструмент. Прочитайте перевод статьи из блога Camunda, возможно, она поможет понять какой тип архитектуры подходит для вашего проекта, чтобы сэкономить время, деньги и нервы.

В статье поговорим об отличиях микросервисной архитектуры от монолитной и разберемся, что лучше подойдет для вашего следующего проекта.

Хей, Хабр!

Твоя рефлексия всё ещё слишком медленная? Тогда мы идём к тебе!

Ищем способы ускорить рефлективные вызовы методов, сравниваем их, разбираемся, как создать свой быстрый field accessor...

Интересно? Добро пожаловать под кат!

Cloak — это подключаемый транспорт, который расширяет возможности традиционных прокси-инструментов, таких как OpenVPN, Shadowsocks и Tor для обхода сложной цензуры и дискриминации данных.

Руководство будет включать:

1. Предисловие

2. Описание работы Cloak

3. Настройку сервера Cloak

4. Настройку клиента Cloak на OpenWRT

5. Настройку клиента OpenVPN

Путешествие от шифра Цезаря до RSA. Прикладная теория чисел.

Во все времена люди пытались найти способ безопасной передачи информации, метод, при котором зашифрованное сообщение мог прочитать только тот, кому оно было адресовано. Предлагаю рассмотреть разные методы шифрования и проследить за их развитием на протяжении нескольких тысяч лет.

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Введение

Я делала много вещей с компьютерами, но в моих знаниях всегда был пробел: что конкретно происходит при запуске программы на компьютере? Я думала об этом пробеле — у меня было много низкоуровневых знаний, но не было цельной картины. Программы действительно выполняются прямо в центральном процессоре (central processing unit, CPU)? Я использовала системные вызовы (syscalls), но как они работают? Чем они являются на самом деле? Как несколько программ выполняются одновременно?

Наконец, я сломалась и начала это выяснять. Мне пришлось перелопатить тонны ресурсов разного качества и иногда противоречащих друг другу. Несколько недель исследований и почти 40 страниц заметок спустя я решила, что гораздо лучше понимаю, как работают компьютеры от запуска до выполнения программы. Я бы убила за статью, в которой объясняется все, что я узнала, поэтому я решила написать эту статью.

И, как говорится, ты по-настоящему знаешь что-то, только если можешь объяснить это другому.

Более удобный формат статьи.

Вы когда-нибудь пробовали скачивать видео с YouTube? Я имею в виду ручками, а не через такие софтины, как youtube-dl, yt-dlp или один из «этих» сайтов. Оказывается, это гораздо сложнее, чем можно было бы подумать.

Youtube зарабатывает на показе рекламы пользователям. Поэтому с точки зрения платформы логично внедрить специальные ограничения, которые не позволяли бы скачивать видеоролики или даже просматривать их через неофициальный клиент, например, YouTube Vanced. В этой статье будут пояснены технические детали тех механизмов безопасности, что действуют в Youtube, и рассказано, как их обойти.

В понедельник 7 августа пользователи VPN-сервисов из России заметили проблемы с подключением к серверам. По собранной в соцсетях и Телеграме информации, ограничения затронули наиболее распространенные VPN-протоколы OpenVPN,  L2TP, PPTP и WireGuard. На сбои в работе VPN-сервисов жаловались клиенты мобильных операторов — Мегафон, МТС, Билайн, Tele2, Yota, Тинькофф Мобайл. 

В этот же день на Xeovo обвалилось огромное количество тикетов, но к вечеру, когда инеформация о новой волне блокировок VPN ещё продолжала расходиться по рунету, и СМИ ещё собирали статистику, которую мы здесь приводим, мы уже закрыли большую часть из них и соединение наших клиентов было восстановлено. Как нам это удалось? Дело в том, что весь последний год мы посвятили борьбе с Великим Китайским файерволлом, а именно — с блокировками VPN в Китае.

• Кэширование данных (да, банально и скучно, но это классный инструмент для кэширования и обойти стороной этот кейс, кажется будет не правильно)
• Работа с очередями на базе redis
• Организация блокировок (mutex)
• Делаем систему rate-limit
• Pubsub — делаем рассылки сообщений на клиенты

На проектах мы часто сталкиваемся с различными интересными задачами и кейсами. Хочу поделиться одной из таких историй.

Беда пришла нежданно. Пару месяцев назад, в конце рабочего дня, когда я уже успел выключить комп и погрузился мыслями в вечерние планы, со мной связались коллеги из соседнего департамента. У их заказчика начал сбоить сервер баз данных Redis на Open Source: наблюдались дикие тормоза и потеря производительности.

Входные данные: есть три узла Redis, Standalone и две реплики, конфигурация по дефолту.

В какой-то момент Redis сильно «раздулся»: его дамп был огромен (исчислялся гигами) и на диск писался долго — показывал время запросов 2-3 секунды, не добегала репликация, видны были висящие в непонятном состоянии курсоры с тайм-аутом в час.

Стало понятно: никто особо ничего не настраивал, не ожидая подвоха и не сильно вдаваясь в рекомендации производителя. Похожих ситуаций у нас было несколько, поэтому хотим поделиться опытом решения проблемы и предостеречь коллег от неприятных ситуаций.

Что было дальше, описываю под катом.