Backend developer
Рассказали, как мы в команде SLA учились измерять надёжность сначала отдельных микросервисов в архитектуре Авито, а затем всей системы в целом. Подробно опишем, что входит в понятие надёжности сервиса, что такое бюджет ошибок и как его считать. А в конце поделимся способами измерения надёжности, которые помогли нам сформулировать понятную и удобную в подсчётах метрику для бизнеса.
Антон Губарев, инженер в команде Platform as a Service (PaaS) Авито, рассказал, как они с командой внедряли политики авторизации с помощью Open Policy Agent (OPA), и с какими проблемами столкнулись на пути.
На конференциях эта тема (монолит vs микросервисы) обсуждается с завидной регулярностью, но обычно в техническом ключе. Кто-то любит консистентность монолита, кто-то гибкость микросервисов, какие-то инструменты удобнее, какие-то нет.
Очень мало обсуждается вопрос команд и их взаимодействия, а ведь это самое главное при выборе. Я написал небольшую заметку в одном телеграм-канале, и в результате последующих обсуждений незаметно выросла целая статья на Хабр.
Поехали.
Итак, главное — это организационная структура компании и процессы взаимодействия команд. Да-да, как всегда, не технологии, а люди. Сейчас я работаю в Каруне, до этого работал в компаниях поменьше, видел, как набивались шишки, поэтому могу сравнить.
Когда команда одна, не очень большая (two pizza team), то никто никому не мешает. Код ревью, рефакторинг, деплой проходят быстро и весело. Бизнес сфокусирован на цели и работает как единое целое. Целью, кстати, зачастую является проверка гипотезы, нужен ли вообще этот проект кому-то или нет.
// теперь в Go так можно!
slices.Contains(s, v)Год назад в блоге Каруны мы писали про дженерики в Go, и там упоминалось, что гошное сообщество разделилось на две части. Не всем это нововведение было нужно, особенно в простом продуктовом коде. И надо сказать, это до сих пор так, дженерики по-прежнему используют далеко не все проекты.
Однако для стандартной библиотеки Go это было по-настоящему царским подарком. Появились новые стандартные обобщенные функции, и, отстоявшись в экспериментальном репозитории golang.org/x/exp, теперь появятся в Go 1.21. Релиз буквально через месяц.
TLDR: появилось множество функций по работе со слайсами, мапами, а также новый логгер с (почти) всеми нужными фишечками.
Лично для меня знаковым событием стало появление возможности поиска элемента в слайсе и получение ключей мапы, потому что ну давно пора, 10 лет языку.
Но давайте обо всём по порядку.
Яндекс отчитался за 2 квартал (и первое полугодие) 2023 года, и в отчете я обнаружил много интересного. Я уже на протяжении 4 лет разбираю каждый квартал отчетность Яндекса, и это 16-й по счёту отчет (и, возможно, это последний разбор в общем доступе). Так что я уже знаю, куда смотреть и что там можно увидеть.
Хочу рассказать вам свой путь в поиске новой работы в 2023 году и поддержать тех, кто сейчас проходит через это. За 6 месяцев я собеседовался в 25 компаний, прошел 54 этапа (а какие-то не прошел), получил 2 оффера и в итоге один из них принял. Если вы сейчас в поиске работы, эта статья будет для вас глотком свежего воздуха. Если же вы матерый специалист, устраивающий процессы онбординга в своей компании, вам это может быть интересно с другой стороны.
Привет! Меня зовут Дима Вагин, я бэкенд-инженер в Авито. Сегодня расскажу, как мы работаем с БД PostgreSQL из Go. Покажу, какие библиотеки и пулеры соединений мы используем для доставки в код параметров подключения и как мы их настраиваем. А ещё расскажу про проблемы, к которым приводит отмена контекста, и о том, как мы с ними справляемся.
Выполнять Canary-деплой мы будем руками через GitOps и создание/изменение основных ресурсов Kubernetes. Эта статья предназначена в первую очередь для знакомства с тем, как работает в Kubernetes Canary деплой, так как есть более эффективные способы автоматизации, которые мы рассмотрим в следующих статьях.
Всем привет, я Илья Сергунин, веб-разработчик из продуктовой команды Авито. Мы пишем на Go сервис для трейд-ин мобильных телефонов. На его примере покажу, как устроен наш менеджер транзакций.
В этой статье обсуждаем, что и как делать тимлиду в новой команде. Расскажем, как поймать коннект с коллегами, поможем составить план на первые три месяца работы, дадим примеры и шаблоны документов.
Ещё дадим несколько советов на тот случай, если всё-таки не удаётся показать результат за отведённое время.
Всем привет.
Давно читаю хабр, давно и регулярно читаю статьи про правильное программирование.
В большинстве из них так же регулярно проявляется удивительная забота программистов об эстетической стороне программирования; мол, писать необходимо красиво, читабельно и выразительно. Сочетание этих трех добродетелей обычно вызывает у меня смех, и я объясню почему.
TLDR: забейте на читабельность и выразительность. Стремитесь сделать ваш код хорошо работающим..
Привет, Хабр!
Я решил посвятить свою первую статью SQL. Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор.
Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих)
Это часть 1 из серии 2 частей практического руководства по HashiCorp Consul. Эта часть в первую очередь ориентирована на понимание проблем, которые решает Consul и как он их решает. Вторая часть больше ориентирована на практическое применение Consul в реальном примере и будет опубликована на следующей неделе. Давайте начнем.
Пакет context в Go полезен при взаимодействиях с API и медленными процессами, особенно в production-grade системах, которые занимаются веб-запросами. С его помощью можно уведомить горутины о необходимости завершить свою работу.
Ниже небольшое руководство, которое поможет использовать этот пакет в ваших проектах, а также расскажет о некоторых лучших практиках и подводных камнях.
(Прим. пер.: Контекст используется во многих пакетах, например, в работе с Docker).
То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).
Вообще я, как правило, нормально программирую. Иногда даже такое заворачиваю, что сам тащусь весь день.
Но если б я писал, какой я красавчик, то никому не было бы интересно. Поэтому сегодня — очередная партия программистских историй от меня любимого, с косяками, багами и болью. Иногда это происходило по запарке, или когда я торопился, или после нудной работы, когда мозг уже плавился, а иногда просто я тупил, потому что я человек. В общем, такие вот типичные будни кодера. Наслаждайтесь!