Привет! На связи компания KODE. Мы занимаемся разработкой цифровых продуктов для государства и крупного бизнеса в России и Европе с 2013 года.

Руководители наших отделов собрали полноценную библиотеку IT-компании: сайты, блоги, книги, онлайн-курсы, подкасты, Telegram- и YouTube-каналы. Подборка будет полезна менеджерам, аналитикам, разработчикам, дизайнерам и QA.

Разработка корпоративных приложений со сложной бизнес-логикой всегда несет за собой немалые затраты. Причём львиная доля затрат приходится не на саму разработку, а на поддержку кода приложения: добавление нового функционала, поиск и исправление допущенных ошибок, рефакторинг и т.п. Мне как разработчику ПО всегда хотелось найти “серебряную пулю” для вопросов, возникающих при конструировании кода приложений, как написать потенциально сложное приложение, чтобы его было поддерживать как можно легче и дешевле. В этой статье хочу поделиться практическими знаниями о проектировании архитектуры кода программного обеспечения, полученными из опыта.

В эпоху, когда крупные компании используют более 500 микросервисов одновременно, важно иметь возможность быстро выяснить, из-за чего произошел сбой или снизилась производительность. Без специализированных инструментов это может быть похоже на поиск соломинки в стоге сена.

Распределённая трассировка (Distributed Tracing) - это метод, используемый для мониторинга приложений. Для микросервисов он просто незаменим.

В качестве примера мы будем использовать приложение Meow-Micro , специально созданное для этой статьи. Но вы можете развернуть собственные приложения, если захотите.

В SQL Server наименьшая единица хранения — это страница в 8 КБ с 96-байтовым заголовком, в котором хранится системная информация. 

Данные в таблицах могут быть организованы двумя способами:

Кластерный индекс  (clustered index)

Данные хранятся в виде B+ — дерева в соответствии с заданным ключом кластерного индекса. SQL Server сохраняет строки в правильной логической последовательности.

Куча (heap)

Куча — это таблица без кластерного индекса. Данные в куче хранятся без какого-либо логического порядка. Между страницами нет никакой связи. Хотя для кучи можно создать некластерный индекс, который будет содержать физический адрес исходных данных. В некластерном индексе для каждой записи содержится номер файла, номер страницы и номер слота внутри этой страницы.

Чуть более года назад мне посчастливилось погрузиться в углублённое изучение Redis. Всё, что я знал про него на тот момент, это две команды — get и set. Примерно в это же время у нас начался плавный переход со Standalone Redis на Redis Cluster.

Почитать про переход на кластер можно тут, а сегодня я хочу рассказать о том, что я узнал, о проблемах, которые могут возникнуть, как их отлавливать и что со всем этим делать.

Добрый день, уважаемые читатели. Совсем недавно мне пришлось осваивать новую для себя область CI/CD, настраивая с нуля доставку скриптов миграции базы данных в одном из проектов. При этом было тяжело преодолеть самый первый этап "глаза боятся", когда задача вроде бы ясна, а с чего начать, не знаешь. Однако вопрос оказался на поверку значительно проще, чем казалось изначально, давая при этом неоспоримые преимущества ценой нескольких часов работы и не требуя никаких дополнительных средств, кроме обозначенных в заголовке.

Полученным опытом я решил поделиться в данной статье, чтобы помочь тем, кто хочет автоматизировать свои рабочие процессы, но не знает, с чего начать.

Липкие сессии (Sticky-session) — это особый вид балансировки нагрузки, при которой трафик поступает на один определенный сервер группы. Как правило, перед группой серверов находится балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy), который и устанавливает правила распределения трафика на доступные сервера.

В первой части цикла мы уже разобрали как создавать липкие сессии с помощью Nginx. Во второй части разберем создание подобной балансировки средствами Kubernetes.

Так как статьи в основном направлены на начинающих - придется коснуться основ kubernetes. Да-да, я знаю в интернете полно материала для изучения куба. Но здесь будет минимум душной теории и максимум практики. Лучше один раз развернуть тестовое приложение в кластере и понять основные принципы, чем читать тонну скучных мануалов.

Роберт Мартин представил принципы SOLID в 2000 году, когда объектно-ориентированное программирование стало настоящим искусством для программистов. Каждый хочет создать что-то долговечное, которое можно использовать повторно, насколько это возможно, с минимальными изменениями, которые потребуются в будущем. SOLID - идеальное название для этого.

Фактически, объектно-ориентированное программирование работает лучше всего, когда мы можем отделить то, что останется, от того, что изменится. Принципы SOLID помогают разделять это.

Мне лично нравится идея, лежащая в основе принципов SOLID и я многому из нее научился.

Технический долг по аналитике — это любая отсутствующая документация на функционал, который поставлен в промышленную среду.

Давайте разберемся на простом жизненном примере, почему важно не копить техдолг?

Представьте, вы прошли ТО для машины, вам написали лист рекомендаций по ремонту, которые уберегут вас в будущем от проблем и сделают поездку на машине комфортной, но вы отложили эти работы на потом.

Однажды в летний жаркий день вы едете на машине в отпуск, и кондиционер не охлаждает, пошел ливень, а дворники не помогают, да еще порвался ремень ГРМ, и машина остановилась. Выглядит как самый худший день в жизни, остается только ждать эвакуатор.

Вместе с моим коллегой Евгением мы потратили много времени. Приложение обрабатывает тысячи запросов в асинхронном конвейере, полном async/await. Во время нашего исследования мы получили странные вызовы, они выглядели как бы “перевернутыми”. Специально к старту нового потока курса по разработке на C#, рассказываем, почему вызовы могут оказаться перевёрнутыми даже в Visual Studio.

Поговорим о способах ограничить число исходящих запросов в распределенном приложении. Это нужно, если внешний API не позволяет обращаться к нему тогда, когда вам вздумается.

Приветствую, хабровчане. В далёком 1998-м я поступил в вуз на инженера-программиста и ещё в первом семестре реализовал свой первый коммерческий программный проект. Нет, это не курсовая для сокурсников, как вы могли бы подумать. Это была простенькая система складского учета для знакомых коммерсантов (работает, кстати, и поныне). Забавно, но она и стала тем триггером, который через пару лет надолго привел меня в коммерческую продуктовую разработку сперва на позицию разработчика, потом тимлида, аналитика…

В минувшие годы десятилетия довелось заниматься и решениями, которые создают люди, и людьми, которые создают решения, а с недавних пор и сам тружусь архитектором решений. Казалось бы, карьерный сдвиг очевиден. Даже более того – кардинально изменились масштаб, сложность, инструменты, возможности... Но что примечательно, фактически я до сих пор остаюсь на стыке бизнеса и работающих программных систем. Так чем же в действительности занимаются архитекторы решений, и не вымрут ли они, прежде чем очередной первокурсник защитит свой диплом? Давайте разбираться.

Каждый раз сталкиваясь с различными классификациями баз данных и технологий, связанных с ними, я чувствовал недовольство структурой и подачей этого материала. В результате, я решил выложить свои заметки. Уверен, они могут быть полезны как для опытных специалистов с целью устранения пробелов в знаниях, в качестве отправной точки для изучения материала глубже, так и для подготовки к собеседованиям с обеих сторон.

Информация представлена без деталей намеренно, так как детали легко гуглятся или вычитываются из соответствующих книг.

Замечания и предложения приветствуются.

В этой подборке представлены полезные малоизвестные консольные Linux утилиты. В списке не представлены Pentest утилиты, так как у них есть своя подборка.

Осторожно много скриншотов. Добавил до ката утилиту binenv.

binenv — cамая интересная утилита для установки новых популярных программ в linux, но которых нет в пакетном менеджере.

Эта статья содержит рекомендации по написанию Dockerfile и принципам безопасности контейнеров и некоторые другие связанные темы, например про оптимизацию образов.

Если вы знакомы с контейнеризованными приложениями и микросервисами, то скорее всего понимаете, что хотя ваши сервисы "микро", но поиск уязвимостей и устранение проблем с безопасностью способен затруднить управление вашими сервисами, уже с приставкой "макро".

К счастью, большинство потенциальных проблем мы можем решить еще на этапе разработки.

Хорошо подготовленный Dockerfile исключает необходимость использовать привилегированные контейнеры, открывать порты, в которых нет необходимости, включать лишние пакеты и избегать утечки чувствительных данных. Старайтесь решить эти проблемы сразу, это поможет в дальнейшем сократить усилия на поддержку ваших приложений.

Git имеет репутацию запутывающего инструмента. Пользователи натыкаются на терминологию и формулировки, которые вводят в заблуждение. Это более всего проявляется в "перезаписывающих" историю командах, таких как git cherry-pick или git rebase. По моему опыту, первопричина путаницы — интерпретация коммитов как различий, которые можно перетасовать. Однако коммиты — это не различия, а снимки! Я считаю, что Git станет понятным, если поднять занавес и посмотреть, как он хранит данные репозитория. Изучив модель хранения данных мы посмотрим, как новый взгляд помогает понять команды, такие как git cherry-pick и git rebase.