Zod — это TypeScript библиотека для валидации и создания схем данных, позволяющая определять строгие типы на этапе разработки. Она значительно упрощает управление типами и обеспечивает безопасность данных в приложениях. В отличие от других решений для валидации данных, Zod написан на TypeScript и позволяет использовать строгую типизацию как на этапе компиляции, так и на этапе выполнения.

Для простых структур можно задать валидацию буквально в одной строке:

Давайте поговорим о том как нам обустроить Россию правильно нанимать людей и не задавать глупые вопросы на интервью.

В этой статье рассмотрены все паттерны проектирования из "Банды четырёх" с примерами на языке программирования C#. Для самых терпеливых имеются дополнительные паттерны.

Это первая статья из серии "Сто паттернов для разработки корпоративных программ". Следующие статьи будут посвящены паттернам из книг Мартина Фаулера и Роберта Нистрема.

B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.

После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как Wireguard и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера для всего этого.

Но кое о чем мы не поговорили. Во второй статье я вскользь упомянул самую передовую и недетектируемую технологию обхода блокировок под названием XTLS-Reality, и пришло время рассказать о ней поподробнее, а именно - как настроить клиент и сервер для нее.

Кроме того, что этот протокол еще более устойчив к выявлению, приятным фактом будет и то, что настройка сервера XTLS-Reality гораздо проще, чем описанные ранее варианты - после предыдущих статей я получил довольно много комментариев типа "А что так сложно, нужен домен, нужны сертификаты, и куча всего" - теперь все будет гораздо проще.

В одной из моих предыдущих статей я рассказал о скрипте с названием GentleRebuild, который делал index rebuild в базах, работающих под нагрузкой 24/7, когда нет maintenance window, в Enterprise Edition. Там можно использовать опции ONLINE=ON и даже RESUMABLE=ON, вежливо уступая основной нагрузке базы.

А как же Standard Edition, где этого нет? Каюсь, раньше у меня в скрипте даже стояла проверка, и для Standard Edition скрипт сразу завершался. Но шеф меня попросил заняться и серверами со Standard Edition, и мне пришлось выжать из ситуации максимум.

Аргентум - язык программирования, построенный на новой ссылочной модели, которая не использует сборщик мусора и гарантирует отсутствие утечек памяти.

Автоматическая сборка мусора упрощает разработку программ, избавляя от необходимости отслеживать жизненный цикл объектов и удалять их вручную. Однако, чтобы сборщик мусора был полезным инструментом, а не главным врагом на пути к высокой производительности — иногда имеет смысл помогать ему, оптимизируя частые аллокации и аллокации больших объектов.

Для уменьшения аллокаций в современном .NET предусмотрены Span/Memory<T>, stackalloc с поддержкой Span, структуры и другие средства. Но если без объекта в куче не обойтись, например, если объект слишком большой для стека, или используется в асинхронном коде — этот объект можно переиспользовать. И для самых крупных объектов — массивов, в .NET встроены несколько реализаций ArrayPool<T>.

В этой статье я расскажу о внутреннем устройстве реализаций ArrayPool<T> в .NET, о подводных камнях, которые могут сделать пулинг неэффективным, о concurrent-структурах данных, а также о пулинге объектов, отличных от массивов.

Хабр, привет!

Сегодня я предлагаю совершить небольшое исследование на тему "как нам обустроить интеграционное тестирование и встроить его в сиайку".
Написать эту заметку меня сподвигла дискуссия, случившаяся недавно на работе. Инициативная группа "четырехглазых в свитерах" пыталась родить меры по улучшению качества нашего изделия и снижения трудозатрат QA-инженеров на проведение рутинного регрессионного тестирования. Как это часто бывает, разработчики если и писали тесты, то только модульные, оставляя интеграционные и end-to-end для тестировщиков. Для выполнения интеграционного тестирования QA-инженеры используют "тестовый стенд", на котором развернуты компоненты приложения (еще около 40, с позволения сказать, "микросервисов"), сервер базы данных (с не всегда ясным наполнением этой самой базы), брокер сообщений (RabbitMQ) и все остальное, что может потребоваться для запуска приложения. На этот тестовый стенд натравливаются автотесты, которые шатают приложение за все доступные снаружи конечные точки, таблицы БД и элементы UI пытаясь проверить максимальное количество тестовых сценариев в границах (и за ними!) возможных входных данных.

C постепенным переходом проектов на .NET Core фреймворки все большую популярность набирает стандартная реализация внедрения зависимостей от Microsoft. При использовании любого фреймворка для внедрения зависимостей рано или поздно разработчики сталкиваются с проблемой забытой или неправильной регистрации зависимостей, что влечет за собой ошибку в рантайме приложения. В этой статье разбираемся как покрыть unit-тестами внедрение зависимостей стандартной библиотеки Microsoft.Extensions.DependencyInjection.

Читатели по-разному относятся к международным литературным премиям и получившим их книгам. Кто-то прицельно следит за длинными и короткими списками, а кто-то считает, что премии слишком сильно ориентированы на модные веяния. И все же, думается, все согласятся с тем, что случаи, когда премии получает не один, а все романы в цикле, крайне редки и могут служить маркером высокого качества такого цикла и его большой значимости для того или иного жанра. А некоторые из них даже являются родоначальниками новых направлений в рамках фантастики. И вот несколько примеров таких серий, в которых каждый том становился лауреатом престижных наград. 

5 лет назад мы форкнули Manticore из open source версии некогда популярного open source поискового движка Sphinx 2.3.2. У нас было два пакетика травы, семьдесят пять ампул мескалина, три C++ разработчика, один саппорт-инженер, опытный пользователь, менеджер, мать пятерых детей, помогающая нам на полставки и гора багов, крэшей и технических долгов. И вот, по прошествии 5 лет и сотен новых пользователей мы готовы сказать, что Manticore можно использовать как альтернативу Elasticsearch и для полнотекстового поиска и для аналитики данных.

В этой статье хочется: вспомнить как всё начиналось и что было до SOLR и Elasticsearch, максимально объективно обрисовать текущую ситуацию, попытаться понять куда нам двигаться дальше.

Пространственно-временно́й континуум обходится одним временны́м и тремя пространственными измерениями. M-теория струн расширяет физическую модель до невообразимых девяти пространственных измерений, но сохраняет время линейным.

В отличие от точных наук, учебники английской грамматики используют парадигму двухмерного времени, безжалостно разбивая наши попытки осмысления подобного представления о традиционную таблицу времён размером три на четыре.

Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.

В процессе изучения разных алгоритмов и структур данных приходит понимание, что не все они применимы в прикладных задачах (в отличие от задач про Васю и Петю/Алису и Боба). Но тот факт, что алгоритм/структура данных не является полезной на практике не означает, что идеи в них содержащиеся не привлекают пытливые умы даже из чистого любопытства. Потому речь пойдёт о красивых (субъективно) и, что важно, простых с точки зрения концепции структурах данных. 

Помните: если что-то не компилируется, это псевдокод. 

По натуре своей многие разработчики слишком ленивые не любят делать одно и то же действие много раз. Нам проще научить компьютер, чтобы он делал монотонные действия за нас.

Как только кто-либо из нашей команды вносит изменения в код (читай «мерджит feature-ветку в develop»), наш билд-сервер:

• Собирает исходный код и установщик приложения
  
  • проставляет номер сборки, каждый раз увеличивая последнюю цифру. Например, текущая версия нашего ПО 3.3.0.202 – часть 3.3.0 когда-то ввёл разработчик (привет, SemVer), а «202» проставляется в процессе сборки.
  • В процессе анализирует качество кода (с использованием SonarQube) – и отправляет отчёт во внутренний SonarQube,
• Сразу после сборки запускает автотесты (xUnit) и анализирует покрытие тестами (OpenCover),

Также, в зависимости от ветки, в которую были внесены изменения, могут быть выполнены:

• отправка сборки (вместе с changelog-ом) в один или несколько телеграм-каналов (иногда удобнее брать сборки оттуда).
• публикация файлов в систему автообновления ПО.

Под катом о том, как мы научили Gitlab CI делать за нас бОльшую часть этой муторной работы.

В предыдущих статьях "PostgreSQL Antipatterns: навигация по реестру", "PostgreSQL 13: happy pagination WITH TIES" и "SQL HowTo: курсорный пейджинг с неподходящей сортировкой" я уже рассматривал проблемы навигации по данным, представленных в виде плоского реестра.

Но что если мы хотим выводить данные не простым "бесконечным списком", а в виде иерархической структуры с быстрой навигацией по узлам - например, обширный каталог товаров или меню ресторана, как это делает Presto - наш продукт для автоматизации заведений питания? Вот тут нам и придется что-то поизобретать...

Придумывать интерфейс интересно. Похоже на головоломку. Вот что получается для Dgrm.net.