Введение

Важно отслеживать показатели и работоспособность приложения: это помогает нам повышать производительность, лучше им управлять и замечать неоптимизированное поведение. Мониторинг каждого сервисного модуля важен для поддержания системы, состоящей из множества микросервисов.

В этой статье я покажу, как можно мониторить веб-приложение Spring Boot с помощью Micrometer, который отображает метрики нашего приложения, Prometheus, который хранит их, и Grafana для визуализации этих данных в виде графиков.

Во многих мошеннических схемах используется очень простая и действенная идея: когда человек вкладывается во что-то, это что-то обретает для него ценность, даже если по факту это пустышка. Например, всякие фейковые опросы, где человек тратит 2 часа времени, чтобы ответить на 500 вопросов, потом в личный кабинет падает 300кк рублей, но нужно заплатить 500р "комиссии" за вывод средств. Никто никогда бы не поверил в эту чушь, но когда потрачено 2 часа и кажется, что от награды отделяет самая малость... Или же человек играет в покер и проиграл уже все деньги, дом и кота, но нужно продолжать, потому что "столько проиграно, нужно отыграть".

Вчера я чуть не попался на это. Не на мошенничество, нет - я чуть не попал в упомянутую психологическую ловушку "слишком много вложил, чтобы бросить", которую сам себе и построил. Но моя история совсем не уникальна, поэтому помимо неё я собрал тут коллекцию историй и применил ORDER BY scale ASC, чтобы вы оценили: эта ловушка живёт на всех масштабах - от маленьких сиюминутных решений до целых жизней.

Что было до

“Не люблю темные стекла, сквозь них темное небо.
Дайте мне войти, откройте двери.”

(Виктор Цой)

Многим из нас время от времени приходиться менять работу и ходить по собеседованиям. На них соискателям задают каверзные вопросы, ответы на которые не всегда связанны непосредственно с кодированием и требуют более детального и глубокого погружения в предметную область. Сложно сказать насколько это необходимо на предлагаемом месте работы, но после некоторых особо запоминающихся собеседований, комичные ситуации описанные в интернете (ссылка) становятся немного грустными. Посетив разные фирмы в качестве соискателя на позицию Javascript разработчика, я решил поделиться ответами на вопросы, которые мне задавались. Статья состоит из двух частей. В первой части речь пойдет о том, как работает Javascript. Во второй части будет список вопросов с ответом на каждый из них.

Продолжаем серию «C++, копаем вглубь». Цель этой серии — рассказать максимально подробно о разных особенностях языка, возможно довольно специальных. Это пятая статья из серии, список предыдущих статей приведен в конце в разделе 6. Серия ориентирована на программистов, имеющих определенный опыт работы на C++. Эта статья посвящена ссылкам и ссылочным типам в C++.

Термин «ссылка» широко используется и в обыденной жизни, в компьютерных и других науках и поэтому его смысл сильно зависит от контекста использования. В языках программирования под ссылкой понимают небольшой объект, главная задача которого обеспечить доступ к другому объекту, расположенному в другом месте, имеющему другой размер и т.д. Объекты ссылки удобно использовать на стеке, они легко копируются, что позволяет получить доступ к объекту, на который эта ссылка ссылается, из разных точек кода. В той или иной форме ссылки поддерживаются во всех языках программирования. В ряде языков программирования, таких как C#, Java, Pyton и многих других, ссылки, по существу, являются концептуальным ядром.

В C роль ссылок играют указатели, но работать с ними не очень удобно и в C++ появилась отдельная сущность — ссылка (reference). В C++11 ссылки получили дальнейшее развитие, появились rvalue-ссылки, универсальные (передаваемые) ссылки, которые играют ключевую роль в реализации семантики перемещения — одном из самых значительных нововведений C++11.

Итак, попробуем рассказать о ссылках в C++ максимально подробно.

Поиск можно считать одной из наиболее нужных и часто используемых операций при разработке программного обеспечения. На сегодняшний день известно большое количество алгоритмов и структур данных, обеспечивающих высокую скорость поиска. Пусть и в меньшей степени, но подобные задачи возникают и в сфере разработки ПО для встраиваемых систем, одной из главных особенностей которой является существенная ограниченность системных ресурсов.

В статье предлагается рассмотреть особенности реализации элементарной структуры данных и способы оптимизации в условиях малого объема доступной памяти.

После недавней статьи о шаблонах С++ для начинающих осталось жгучее желание показать что-нибудь похожее, но на практическом примере, да так, чтобы и порог входа был не высоким, и чтобы скучно не было. А так как в голове крутится задача перевода чего бы то ни было в строку, то этим и предлагаю заняться всем, кто хочет потрогать компилятор за шаблоны.

Наверняка у читателя есть свои любимые сайты и блоги, посвящённые программированию на языке С++. Сегодня ваша коллекция пополнится.

Про colab знают, наверное, все. Этот инструмент позволяет независимым исследователям использовать облачную инфраструктуру с GPU и TPU бесплатно или почти бесплатно.

Как всегда, проблемы возникают на больших данных. Если ваш датасэт лежит в google drive (он же Диск), то вы можете обращаться к нему напрямую из colab. Однако, если файл велик, например, 70+ GiB, то процесс обучения будет существенно медленнее, чем если бы этот же файл лежал в локальном хранилище, которое выделяется при создании инстанса.

Выход - скопировать файл с Диска в локальное хранилище (обучение станет быстрее в несколько раз!). Но дело в том, что colab и вся инфраструктура очень умная, файлы с Диска кэшируются каким то неуправляемым вами алгоритмом. И если у вашего инстанса, допустим, доступно ~120 GiB, то 70 GiB с Диска вы не скопируете, у вас закончится свободное место как раз из-за системы кэширования. То есть, команда cp не отработает корректно. И rsync то же. И tar. Кэширование работает на уровне драйвера. По сути файл копируется в локальное хранилище дважды. Шах и мат!

Так что вот вам небольшой костылёк:

Думаю, многие наступили и мучаются с локально установленным USB принтером, который надо отдать в сеть для печати с других ПК. Microsoft несколько месяцев назад в пылу борьбы с очередной уязвимостью поломало данный механизм, призналось что "сломалось, ждите, починим" и собственно на этом все.

По состоянию на 23.12.2021 попытка подключить такой принтер на другом ПК после установки всех обновлений ("принт-сервер" win10, клиенты win10, win11 - другие не проверял) уже перестало давать ошибку подключения, но печатать от этого не стало.

И вот на просторах интеренета проскочило что с линукса оно ж печатает!! как? почему?

И тут вспоминаем, что, собственно, в Win10 есть родная подсистема печати для Linux. Раздел Windows Features / Print and Document Services / LPD Print Service. А почему бы и не поробовать?

Итого алгоритм:

Хочу предложить к обозрению небольшую коллекцию функций, для удобной работы со списком структур. Такие списки представляются как таблицы, к ним со временем у меня приработался своеобразный функционал.

Я так проникся «клиентоориентированным» отношением операторов связи к своим абонентам, что сделав 4 расследования по скрытым мобильным подпискам, решил пойти дальше и проверить: а как они относятся к персональным данным абонентов? 

Поэтому я решил проверить лично, можно ли получить персональные данные, хранящиеся у сотового оператора, и если да, то как сложно, сколько стоит и как это все выглядит.

Добро пожаловать в статью о миграции приложения Spring Boot на Java 17.

В первый день мы пытались использовать Java 17 со Spring Boot и завершили день компиляцией нашего кода и зелеными юнит тестами.

В этом посте мы рассмотрим миграции: Spring Cloud, Spring Data, Spring Kafka

Может показаться откровенной наглостью в наши дни утверждать, что Вы изобрели алгоритм сортировки, который на 30% быстрее, чем лучший существующий. Увы, я должен сделать гораздо более наглое заявление: я написал алгоритм сортировки, который в два раза быстрее, чем std :: sort для многих входных данных. И за исключением случаев, когда я специально конструирую воспроизведение нахудших для него ситуаций, алгоритм никогда не бывает медленнее, чем std :: sort (и даже когда попадаются эти худшие случаи, они обнаруживаются и происходит автоматический возврат к std :: sort).

Почему это утверждение неудачное? Потому что мне, вероятно, будет сложно убедить вас в том, что я ускорил сортировку в два раза. Однако, чтобы всех убедить, всё это должно теперь оказаться описанным довольно длинным сообщением в блоге, а весь исходный код - открытым кодом, чтобы вы могли опробовать его на любых данных. Так что я либо могу убедить вас множеством аргументов и измерений, либо вы можете просто опробовать алгоритм сами.

Чему нужно обучить junior QA, чтобы он начал приносить пользу проекту? Конечно, было бы здорово «всему и сразу», но это может затянуться надолго. А вот с основами тестирования можно познакомить буквально за пару-тройку дней. Особенно если это фулл-тайм дни (рабочее время).

Я обучаю новичков больше 6 лет, больше тысячи людей выпустила, книгу вот написала. И на опыте студентов вижу, что «план-минимум» на самом деле небольшой.

Если перед вами стоит задача «завтра выйдут два джуниора, обучи их», начните с основ. Один из вариантов: 

• дали посмотреть видео или прочитать статьи;

• собрались вместе в переговорке или зуме, обсудили;

• дали ДЗ на закрепление материала;

• через три дня получили более-менее адекватного джуна, профит!

В этом посте я собрала ссылки в помощь по каждой теме:

• видео — варианты из публичного доступа. Выбираете то, что больше по душе, отдаете падаванам;

• статьи — даете как дополнительный материал.

В итоге затраты на подготовку — меньше, а польза от новичков — быстрее.