Web
Вопросы параллелизма в компьютерных вычислениях очень сложны! Причинами большой сложности являются огромное количество деталей, которые нужно учитывать при разработке параллельных программ. В программирование и без того существует большое количество деталей, которые создают почву для ошибок, параллелизм же, добавляет ещё.
В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.
Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.
На Хабре уже был перевод с обзором несколько месяцев назад, но недавно вышел первый релиз-кандидат PHP 7.1, а значит никаких существенных изменений больше не будет и можно сказать, какие точно изменения будут в релизе. Я решил немного оживить сухой “changelog” своим вольным переводом изменений, которые принесет нам новая минорная версия 7.х ветки.
Предлагаем вашему вниманию очередную подборку со ссылками на новости и материалы. Приятного чтения!
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_myisam` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`login` varchar(8) NOT NULL,
`money` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `login` (`login`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
INSERT INTO `user_myisam` (`id`, `login`, `money`) VALUES
(1, 'ivanov', 100),
(2, 'petrov', 200),
(3, 'sidorov', 300);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_innodb` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`login` varchar(8) NOT NULL,
`money` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `login` (`login`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
INSERT INTO `user_innodb` (`id`, `login`, `money`) VALUES
(1, 'ivanov', 100),
(2, 'petrov', 200),
(3, 'sidorov', 300);
SHOW TABLE STATUS;$mysqli = new mysqli($host, $user, $password, $database);
“Не трудности “ломают” вас, а то, как вы их переносите” — Lou Holtz
В соавторстве с Emmet O’Grady (основателем NimbleCI и Docker Ninja)
В книге Франца Кафки “Превращение” (“Метаморфозы”) человек просыпается однажды утром и обнаруживает, что он превратился в гигантское насекомоподобное существо. Как у инженеров DevOps, у нас есть такие же сюрреалистические моменты в жизни. Мы находим экзотические ошибки “под ковриком” (скрытые в самых труднодоступных местах) или бываем атакованы червями либо другими опасными сущностями. Если вы занимаетесь этим достаточно долго, у вас рано или поздно появится ужасная история, или даже две (поделитесь ими с нами!). В такой момент мы не можем сидеть и ждать, когда наступит кризис, мы должны действовать быстро. Торопясь исправить это как можно раньше, мы должны развернуть (deploy) новую сущность и выпустить новую версию нашего сервиса, устраняя проблему.
В 2008 году в списке рассылки pgsql-hackers началось обсуждение расширения по сбору статистики по запросам. Начиная с версии 8.4 расширение pg_stat_statements входит в состав постгреса и позволяет получать различную статистику о запросах, которые обрабатывает сервер.
Обычно это расширение используется администраторами баз данных в качестве источника данных для отчетов (эти данные на самом деле являются суммой показателей с момента сброса счетчиков). Но на основе этой статистики можно сделать мониторинг запросов — посмотреть на статистику во времени. Это оказывается крайне полезно для поиска причин различных проблем и в целом для понимания, что происходит на сервере БД.
Я расскажу, какие метрики по запросам собирает наш агент, как мы их группируем, визуализируем, так же расскажу о некоторых граблях, по которым мы прошли.
Возможно, всё что я напишу ниже – очевидно, и все этим пользуются давно, но я вот недавно только это понял и придумал, так что, может, кому и пригодится.
Yii2 и расширение yii2-mongodb к сожалению, не работает с вложенными документами, тем самым оставляя за бортом существенное преимущество документоориентированной БД.
В документации предлагают использовать расширение для вложенных документов, но можно обойтись и без него.
Предположим, у нас есть модель, формирующая PDF-файл для загрузки, и мы хотим следить за количеством его скачиваний, IP-адресами скачавших и, например, временем, когда файл был загружен.
