Для приготовления github shell action нам понадобится github

В гитхабе действия можно написать тремя способами:

1. на JavaScript

2. в docker контейнере

3. в интерпретаторе shell

Я выбрал последний и самый непопулярный способ, потому, что скрипты в интерпретаторе shell можно использовать не только в действиях гитхаба, но и нетрудно преобразовать, например, в сборочные линии гитлаба.

К сожалению, полномочий встроенного ключа github_token не всегда хватает для выполнения необходимых действий,

Вчера мы обсудили наши свежие исследования и на этот раз возвращаемся к открытым проектам. Ранее мы говорили об инструменте для сравнительного анализа метагеномных данных MetaFast. Сегодня на очереди MetaCherchant — еще одно программное средство от коллектива МНЦ «Компьютерные технологии» Университета ИТМО для поиска генов устойчивости к антибиотикам.

Как-то давно на хабре публиковалась статья Опытные мелочи Windows-админа. В ней рассказывалось как быстро и достаточно эффективно находить компьютеры на которых залогинился тот или иной пользователь.

Мне эта идея понравилась, т.к. всё делается достаточно просто, быстро и без модификации схемы Active Directory. Я постепенно улучшал изложенные в статье подходы и в итоге появились три скрипта, которыми я и хочу поделится с вами.

Как-то мне попалась на глаза презентация Даниила Охлопкова, в которой он рассказывает об удобных инструментах для создания небольшой аналитической платформы по хранению данных для стартапа. Посмотрел и посморел, но информация отложилась. И вот недавно мне пришлось решать подобную задачу. Поэтому я сразу вспомнил данную презентацию и воспользовался готовыми идеями. Это сэкономило мне несколько дней, а может и неделю на исследования и выбор инструментов. Особенно MetaBase - я об этом слышал разве что мельком. Но добрых два рабочих дня (примерно 16-20 часов) ушло на то, чтобы все это запустить так, как я хотел бы. И если вы хотите сэкономить для себя эти два дня - тогда велком под кат.

14-го сентября состоялась презентация Apple, в этот же день произошло не менее важное событие - релиз Java 17.

Среди новых фич подъехал паттерн матчинг для switch в preview моде.

История началась с того, что в jdk 16 расширили instanceof оператор, который теперь может принимать type pattern и выполнять матчинг по паттерну. Это маленькое изменение позволило упростить типичную конструкцию с проверкой на тип и последующее приведение.

Представьте ситуацию: вы решили добавить функционал в некоторую сущность (класс, структуру, ...). Для этого вам понадобилось хранить внутри сущности дополнительные данные. Вы добавляете приватные поля, меняете и читаете их внутри методов, интерфейс методов не изменяется, и всё выглядит хорошо. И не просто выглядит, а компилируется, запускается и проходит тесты. Красота... А потом, в один прекрасный день, прод падает. И может быть даже, теряет часть важных данных. Вы с коллегами начинаете искать причину поломки. И оказывается, что та сущность, которую вы дополняли год назад, делится между несколькими потоками, а поля добавленные вами не потокобезопасны и поэтому гонка за доступ к ним в какой-то момент вызывает их повреждение. Неприятно, согласитесь? Хотелось бы иметь инструмент, позволяющий избегать подобных ситуаций. И язык программирования Rust такой инструмент предоставляет.

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

Рассказ пойдет об одной новой, общедоступной Java/Kotlin библиотеке, для работы с русским языком. Она позволяет получить исходные формы + морфологическую информацию для большинства слов русского языка. Статья предназначена для тех, кто создает ботов, обрабатывает сообщения и занимается поиском. Для справки, ключевое отличие лемматизации от стеммизации (урезания до нормализованной формы) состоит в том, что лемма удовлятворяет правилам языка, например для слова "яблоками" леммой будет "яблоко", а не просто урезанный корень. Лемма может быть и более сложной, например для слова люди, начальная форма – человек. В этой статье мы рассмотрим способ быстрого извлечения такой информации из морфологического словаря.

Сделать свою собственную SQL-базу данных или запускать SQL-запросы в NoSQL-базе данных — кажется, это очень непростая задача.  А если мы говорим о распределенной БД, то сложность возрастает многократно. Но, к счастью, Apache Calcite — фреймворк с открытым кодом — поможет сделать это довольно легко.

Роман Кондаков, Software Engineer в Querify Labs, на конференции HighLoad++ Весна 2021 рассказал об опыте интеграции Apache Calcite в распределенную in-memory-платформу Apache Ignite. Если ваша система распределена, и вы хотите завести в ней SQL, читайте про то, как устроен Apache Calcite и какие есть нюансы его использования для распределенных систем.  Видео его выступления можно посмотреть здесь.

Не так давно Компания «Актив» предоставила в открытый доступ на GitHub исходный код версии продукта Рутокен VPN Community Edition. В этой статье мы хотим рассказать зачем и для кого мы это сделали, как можно воспользоваться исходным кодом, и чего ожидаем в результате от сообщества разработчиков.

Зачем нужен еще один VPN? 

Как известно, события последних полутора лет стимулировали развитие рынка VPN, и сегодня он переживает эпоху роста. Конкуренция на этом рынке значительная, цены на услуги растут. Одновременно Россия в 2021 году остается в десятке топ-потребителей VPN сервисов, т.е. спрос на рынке присутствует.  

Создавая Рутокен VPN, основной «фишкой» мы решили сделать ориентацию на малый и средний бизнес, т.е. на компании, которые, вероятно, не имеют в штате постоянного и высококвалифицированного системного администратора. Именно для таких компаний мы сделали версию продукта Рутокен VPN, которая упрощает настройку VPN-сервера и клиента. Кроме того, нашей целью было предоставить разработчикам возможность развивать интересный и востребованный продукт, совершенствовать свои навыки, получая таким образом бесценный опыт и дополнительные очки к своему CV. Не скроем также, что заинтересованы и в советах участников профессионального сообщества по улучшению Рутокен VPN, которым будем максимально рады. 

Привет, Хабр! Немного запоздало (ко дню программиста) делюсь подборкой бесплатных книг по программированию. Все они полезные, уровень скорее профессиональный, хотя и для развития от базового тоже подойдет, но, к сожалению, на английском. Среди тем книг: .NET, Алгоритмы, Android, iOS, Angular, C, C++, C#, JS, Linux, Python. В целом, найдется почти любая тема, которая приходит в голову.

Дисклеймер. Все эти книги взяты с одного ресурса, который существует за счет донейшенов. Получить книги можно без осуществления донейшенов, ресурс полностью бесплатный, пожертвования опциональны. Все книги написаны на основе контента со StackOverflow и являются код-ориентированными. Книги со временем обновляются. По ссылкам -- книги, актуальные на 15.09.2021.

Как найти самые "горячие" запросы на вашем PostgreSQL-сервере? Поискать их в логе и проанализировать план или воспользоваться расширением pg_stat_statements.

А если в лог попадает миллион запросов за сутки?.. Тогда любое значение лимита pg_stat_statements.max окажется недостаточно велико, чтобы собрать правдивую статистику. Так давайте собирать эту статистику прямо с планов!

Но для некоторых сервисов СБИС нам в "Тензоре" производительность запросов к базе настолько важна, что auto_explain.log_min_duration приходится выставлять в единицы миллисекунд - и вот они, миллионы планов... Как не потеряться в них?

Эта статья является переводом материала «When to Mock».

Использование моков в модульном тестировании является спорной темой. Автор оригинала заметил, что на протяжении всей своей карьеры в программировании он сначала перешел от «моков почти для каждой зависимости» к политике «без моков», а затем к «только моки для внешних зависимостей».

Ни одна из этих практик не является достаточно хорошей. В этой статье Владимир Хориков покажет, какие зависимости следует мокать, а какие использовать как есть в тестах.

В предыдущих статьях я рассказал об этапах выполнения запросов и о статистике.

Теперь пришла пора рассмотреть самые важные узлы, из которых может состоять план. Я начну со способов доступа к данным, и в этой статье расскажу о последовательном сканировании.

В прошлый раз я показывал, как на основе статистики вычисляется кардинальность, а в этой и следующих буду демонстрировать, как рассчитывается стоимость узлов плана. Не то, чтобы конкретные формулы оценки имели большое значение для понимания деталей работы планировщика, но мне хочется показать, что все цифры выводятся из статистики без привлечения черной магии.

Я часто видел, как в проекте начинали использовать Hibernate, не особо задумываясь о том, действительно ли он нужен. А через какое-то время, когда сервис разрастался, то появлялся вопрос — не было ли это ошибкой.

Давайте порассуждаем о плюсах и минусах Hibernate в целом, чтобы в следующий раз добавлять его в новый микросервис осознанно. Возможно, имеет смысл обойтись простым Spring JDBC без всей сложности JPA?

В прошлый раз я рассказал об этапах выполнения запросов. Прежде чем переходить к тому, как работают различные узлы плана (способы доступа к данным и методы соединения), надо разобраться с той основой, на которую опирается стоимостной оптимизатор — со статистикой.

Как обычно, я буду приводить примеры из демобазы. В этой статье будет довольно много планов выполнения, но про их составные части я буду рассказывать только в следующих статьях. Здесь же нас в первую очередь будут интересовать оценки количества строк (кардинальности), то есть числа, указанные в верхней строке плана в позиции rows.

Быстрый тур по новым, готовым к работе функциям при обновлении с Java 11 до Java 17.

Через три года после Java 11 - на данный момент последней версии с долгосрочной поддержкой (LTS), Java 17 LTS будет выпущена в сентябре 2021 года. Пришло время сделать краткий обзор новых функций, которыми разработчики могут пользоваться после обновления с 11 до 17. Обратите внимание, что было внесено гораздо больше улучшений - в этой статье основное внимание уделяется тем функциям, которые могут напрямую использоваться большинством разработчиков.

Меня зовут Слава Черепанов, я работаю в 2ГИС в проекте Fiji. Мы делаем профессиональную ГИС-систему, с помощью которой картографы создают карту мира в 2ГИС. Расскажу, как в этом проекте за 4 года эволюционировала инфраструктура интеграционных тестов. Это будет не летопись, а история про выборы, их причины и следствия. Разберёмся, как создать подходящую вам тестовую инфраструктуру и справиться с этим в разумные сроки.

Вероятно, одной из наиболее часто используемых аннотаций Spring является @Transactional. Несмотря на ее популярность, иногда она используется неправильно, в результате чего получается не совсем то, что задумал инженер-программист.

В этой статье я собрал проблемы, с которыми лично сталкивался в проектах. Надеюсь, этот список поможет вам лучше понять транзакции и поспособствует устранению нескольких ваших замечаний.

1. Вызовы в пределах одного класса

@Transactional редко подвергается достаточному количеству тестов, и это приводит к тому, что какие-то проблемы не видны на первый взгляд. В результате вы можете столкнуться со следующим кодом:

Аннотация не работает в методе registerAccount: