Привет! Меня зовут Михаил Боровиков, я тимлид команды, которая отвечает за систему процессинга заказов Lamoda — Orders Management. Эта система, словно «сердце» Lamoda, через которое проходит самый важный для бизнеса шаг — оформление заказа.

Раньше система представляла из себя монолит. Теперь вместо него у нас много отдельных сервисов, которые общаются по сети. В рамках новой схемы взаимодействия сервисов между собой мы и столкнулись с проблемой потери данных в процессе создания заказа, чего допускать в важной для нас системе было категорически нельзя.

Для решения этой проблемы мы выбрали паттерн Outbox. И в этой статье я расскажу, что он из себя представляет, как мы его применили, почему пошли по пути at-least-once и не положились на работу одного брокера сообщений.

И снова приглашаем погрузиться в команды GNU/Linux, которые удобно использовать разработчику для решения повседневных задач. Напоминаем, подборка ориентирована на тех, кто не хочет залезать глубоко в систему, но по работе вынужден иногда ходить на Linux-сервер. 

В первой части мы обсудили запросы общей информации о пользователях и системе, работу с файлами, процессами и текстом. Сегодня речь пойдет о возможностях bash, работе с сетью и ssh.

Статья написана по мотивам ИТ-посиделки, где мы обменивались полезными лайфхаками.

Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск. Поэтому скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.

В статье вы посмотрите на реализацию и визуализацию пяти популярных алгоритмов сортировки: выбором, пузырьком, вставками, слиянием и быстрой сортировкой.

Код написан на Python, а графический интерфейс построен на Tkinter.

Такая история всегда начинается одинаково. Вам показывают демку, в которой набор проблем, ранее казавшийся сложным, решается на раз — достаточно запустить некий Волшебный Инструмент. Зачастую такой инструмент рекомендуют Большие Тузы из отрасли, либо не только рекомендуют, но и сами поддерживают. У вас в организации отыскиваются коллеги, ратующие за то, чтобы немедленно взять эту технологию на вооружение. Буквально наутро этот новый инструмент приравнивается к «решению всех наших проблем».

Вскоре запускается внутрикорпоративная инициатива. Среди начальства найдутся те, кто решат превратить Волшебный Инструмент в важный проект, и Волшебный Инструмент начинают навязывать в командах. Именно тут пробегают первые трещинки, когда команды, относительно индифферентные к Волшебному Инструменту, реально начинают им пользоваться. «Он же не делает всего того, чем нам приходится сейчас заниматься, а ещё не учтены пограничные случаи — в них с Инструментом работать гораздо сложнее, чем нам рассказывали».

К тому моменту, как его обсуждение доходит до руководителей высшего звена, инструмент уже раскручен в пресс-релизах. Вы видите статьи в духе «Технология X морально устарела, время обзаводиться Волшебным Инструментом». Те из вас, кто не так давно работает в технической отрасли, могут предположить, что, пожалуй, была сделана какая-то добросовестная оценка, призванная проверить, в самом ли деле Волшебный Инструмент так хорош, или безопасен, или уместен именно в вашем бизнесе. Нет, вы ошибаетесь. 

"Отдайте этот функционал в другую системы - он относится к ним" - ворчал мой собеседник. Ему с пылом отвечали: "Так быть не должно. Мы сами должны его сделать!" Спор грозил затянуться до вечера. Ни одна из сторон не могла привести ни одного настоящего аргумента, почему новый функционал нужно поместить в ту или иную автоматизированную систему.

Проблема была в том, что никто не понимал как правильно делить системы на части и по каким признакам включать в них новые модули. У собеседников не было никакой единой простой методики.

Но методика на самом деле есть, и весьма неплохая. Называется она Предметно Ориентированным Дизайном (Domain Driven Design, DDD). С помощью DDD деление большой системы на (микро)сервисы становится простым и понятным.

А что насчет структур данных SPL?

Почему мы не можем просто поправить и улучшить их?

«SPL data structures are horribly designed.»
— Anthony Ferrara

Если спросить PHP-разработчиков, какую возможность они хотят увидеть в PHP, большинство назовет дженерики.

Поддержка дженериков на уровне языка была бы наилучшим решением. Но, реализовать их сложно. Мы надеемся, что однажды нативная поддержка станет частью языка, но, вероятно, этого придется ждать несколько лет.

Данная статья покажет, как, используя существующие инструменты, в некоторых случаях с минимальными модификациями, мы можем получить мощь дженериков в PHP уже сейчас.

В статье пойдет речь о том, какую пользу оказывает логирование. Расскажу о логах по PSR. Добавлю немного личных рекомендаций по работе с уровнем, сообщением и контекстом логируемого события. Будет приведен пример, как можно организовать логирование и мониторинг с помощью ELK в приложении, написанном на Laravel и запущенном через Docker на нескольких инстансах. Распишу важное правило системы оповещения. Приведу пример скрипта, который поднимает одной командой весь стек мониторинга.

В 2020 году библиотека Natasha значительно обновилась, на Хабре опубликована статья про актуальную версию. Чтобы использовать инструменты, описанные в этом тексте, установите старую версию библиотеки pip install natasha<1 yargy<0.13.

Раздел про Yargy-парсер актуален и сейчас.

Natasha — это аналог Томита-парсера для Python (Yargy-парсер) плюс набор готовых правил для извлечения имён, адресов, дат, сумм денег и других сущностей.

Недавно я осознал нехватку вводных обучающих материалов о современной сетевой балансировке и проксировании. Я подумал: «Почему так? Балансировка нагрузки — одна из ключевых концепций для построения надёжных распределённых систем. Ведь должна быть доступна качественная информация об этом?» Я поискал и обнаружил, что информации мало. Статьи в Википедии о балансировке и прокси-серверах содержат обзоры некоторых концепций, но не могут похвастаться последовательным описанием предмета, особенно в том, что касается современных микросервисных архитектур. Поиск в Google информации о балансировке в основном возвращает сайты вендоров, заполненные модными терминами и скупые на подробности.

В этой статье я постараюсь восполнить нехватку постепенного введения в современную сетевую балансировку и проксирование. По правде сказать, это объёмная тема, достойная целой книги. И чтобы статья не получилась безразмерной, я постарался ряд сложных задач подать в виде простого обзора.

Что такое Java Collections Framework?

Базовые понятия

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

(GolovachCourses.com)