1. Посмотрим, как установить и начать использовать Gatling.
2. Разберем синтаксис скриптов Gatling на языке Scala.
3. Напишем небольшой тест, где используем основные функции Gatling. Запустим тестовый скрипт при помощи sbt и сохраним отчет.

В этой статье я хочу представить вам новую библиотеку для тестирования AVA. Относительно новую, ей уже больше 2-х лет, и она обзавелась солидным количеством плагинов и конечно же сообществом которое ее развивает. Мы посмотрим на функционал библиотеки. Настроим окружение и напишем пару тестов, чтобы посмотреть на библиотеку в действии.

Грядущий релиз версии 1.11 языка программирования Go принесет экспериментальную поддержку модулей — новую систему управления зависимостями для Go. (прим.перев.: релиз состоялся)

Недавно я уже писал об этом небольшой пост. С тех пор кое-что слегка поменялось, да и мы стали ближе к релизу, поэтому мне кажется, что настало время для новой статьи — добавим больше практики.

Итак, вот, что мы будем делать: создадим новый пакет и потом сделаем несколько релизов, чтобы посмотреть, как это работает.

function hello(){};
function world(){};
console.log(hello + world);
// кто знает, что получится, тому печеньку
// кто не знает, пусть попробует в консоли

Думаю, многие знают, что в серьёзных проектах в наше время принято использовать специальные инструменты для проверки кода на ошибки и соответствие принятому в команде стилю.

Сегодня я хочу затронуть тему ESLint'а, прекрасного инструмента для проверки JavaScript проектов на наличие ошибок.

Я не буду писать в этой статье об очевидных моментах, вроде настройки eslint'а для вашего проекта: надеюсь, вы сможете самостоятельно прочесть документацию по этой части и подключить его к себе. А здесь мы обсудим, какой дополнительный «обвес» можно подключить к изначальному инструменту и как его можно настроить, чтобы заставить работать его с наибольшей пользой для вас.

Привет! Меня зовут Андрей Степачев. В конце прошлого года я выступил перед коллегами с небольшим рассказом о том, что такое ZooKeeper, и как его можно использовать. Доклад изначально был рассчитан на широкий круг аудитории и может быть полезен и разработчикам, и админам, желающим разобраться, как все это примерно работает.

Начнем, пожалуй, с истории появления ZooKeeper. Сначала, как известно, в Google написали сервис Chubby для управления своими серверами и их конфигурацией. Заодно решили задачу с распределенными блокировками. Но у Chubby была одна особенность: для захвата локов необходимо открывать объект, потом закрывать. От этого страдала производительность. В Yahoo посчитали, что им нужен инструмент, при помощи которого они могли бы строить различные системы для конфигураций своих кластеров. Именно в этом основная цель ZooKeeper — хранение и управление конфигурациями определенных систем, а локи получились как побочный продукт. В итоге вся эта система была создана для построения различных примитивных синхронизаций клиентским кодом. В самом ZooKeeper явных понятий подобных очередям нет, все это реализуется на стороне клиентских библиотек.

Стоит отметить, что протокол, используемый Zookeeper называется ZAB, ссылки на описания протокола приведены в конце статьи.

Что такое Kubernetes?

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.