Все более популярной становится модель разработки веб-приложений, основанная на идее масштабирования с помощью процессов. Современное приложение представляет из себя набор выполняющихся процессов, не хранящих состояния, причем каждый изолирован друг от друга. Каждому такому процессу назначается свой локальный порт, что позволяет прозрачно экспортировать ваши сервисы для последующего их потребления кем-нибудь еще, возможно даже, что друг другом (например, один обслуживает http-запросы от пользователей, принимая url-адреса видео, а другой медленно, но верно, загружает их и конвертирует). Как правило, в большинстве случаев http-сервисы просто ставят за reverse proxy в nginx, но возможны варианты.

Не секрет, что у каждого разработчика есть свой арсенал инструментов, позволяющий ему так или иначе сделать свою жизнь проще. Сегодня мы поговорим о таком инструменте, как Foreman. Используя его, вы можете объявить в одном месте все процессы, которые необходимы для запуска вашего приложения. Для этого используется так называемый Procfile, который выглядит как-то так:

web:    mono ./awesome-app --port $PORT
api:    node ./api.js -p $PORT
worker: bundle exec rake resque:work QUEUE=*
habr:   bundle exec ./bin/thin -a localhost -p $PORT

Как видите, все довольно просто, в каждой строчке файла содержится по названию типа процесса и строка для его запуска.

Всем доброго времени суток!

Сегодня я расскажу вам об одной интересной структуре данных, про которую слышали лишь немногие и про которую очень незаслуженно мало написано в рунете, да и в англоязычном информации, в общем-то, тоже негусто. Решено было исправить ситуацию и поделиться с общественностью в доступной форме этой достаточно экзотической структурой данных.

Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree) — ассоциативный массив, который позволяет хранить целые числа в диапазоне [0; U), где U = 2^k, проще говоря, числа, состоящие не более чем из k бит. Казалось бы, зачем нужно еще какое-то дерево, да еще позволяющее хранить только целые числа, когда существует множество различных сбалансриованных двоичных деревьев поиска, позволяющих выполнять операции вставки, удаления и прочие за O(log n), где n — количество элементов в дереве?

Главная особенность этой структуры — выполнение всех операций за время O(log(log(U))) независимо от количества хранящихся в ней элементов.