Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.

Чтобы написать продолжение предыдущей статьи мне пришлось перечитать множество материалов, имеющих отношение к теме. Я так и не нашел пример хоть какой‑то практической задачи, определяющей хоть какие‑то детали, имеющие отношение к возможности распараллеливания. По большому счету все пишут о том, что распараллеливание улучшает производительность, и это в общем‑то все к чему нужно стремиться с невнятными оговорками о том, что при этом можно получить кучу проблем.

Но хуже того, что никто не рассматривает практических задач, для которых можно или нужно применять многопоточность никто не вспоминает что многопоточность придумали в те времена, когда никто не рассчитывал на то, что процессоры могут быть многоядерными.

Мне кажется нельзя считать что вы до конца понимаете концепцию многопоточности (Multithreading/ Concurrency) если вы не понимаете когда (для каких задач) ее можно и/или нужно использовать на однопроцессорной машине, 2-х процессорной, N‑процессорной машине и от чего это зависит.

Спойлер: четырехлетний носитель языка уже знает больше слов, чем большинство изучающих английский как второй.

1. Учебник по JavaFX: начало работы
2. Учебник по JavaFX: Привет, мир!
3. Учебник по JavaFX: FXML и SceneBuilder
4. Учебник по JavaFX: основные макеты
5. Учебник по JavaFX: расширенные макеты
6. Учебник по JavaFX: CSS стилизация
7. JavaFX Weaver: интеграция JavaFX и Spring Boot приложения

Введение

Практически любая информационная система так или иначе взаимодействует с внешними хранилищами данных. В большинстве случаев это реляционная база данных, и, зачастую, для работы с данными используется какой-либо ORM фреймворк. ORM устраняет большую часть рутинных операций, взамен предлагая небольшой набор дополнительных абстракций для работы с данными.

Мартин Фаулер опубликовал интересную статью, одна из ключевых мыслей там: “ORM’ы помогают нам решать большое количество задач в энтерпрайз приложениях… Этот инструмент нельзя назвать симпатичным, но и проблемы, с которыми он имеет дело, тоже не милашки. Я думаю, что ORM заслуживают больше уважения и больше понимания”

Мы очень интенсивно используем ORM во фреймворке CUBA, так что не понаслышке знаем о проблемах и ограничениях этой технологии, поскольку CUBA используется в различных проектах по всему миру. Есть много тем, которые можно обсудить в связи с ORM, но мы сосредоточимся на одной из них: выбор между “ленивым” (lazy) и “жадным” (eager) способами выборки данных. Поговорим о разных подходах к решению этой проблемы с иллюстрациями из JPA API и Spring, а также расскажем, как (и почему именно так) ORM используется в CUBA и какие работы мы ведем, чтобы улучшить работу с данными в нашем фреймворке.

В большинстве моих собеседований на технические позиции есть задача, в которой кандидату необходимо реализовать 2 очень похожих интерфейса в одном классе:

Реализуйте оба интерфейса одним классом, если это возможно. Объясните, почему это возможно или нет.

interface WithPrimitiveInt {
  void m(int i);
}

interface WithInteger {
  void m(Integer i);
}

От переводчика: Эта статья не призывает вас задавать такие же вопросы на интервью. Но если вы хотите быть во всеоружии, когда этот вопрос зададут вам, то добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр!

Этим постом начинается разбор задачек по алгоритмам, которые крупные IT-компании (Mail.Ru Group, Google и т.п.) так любят давать кандидатам на собеседованиях (если плохо пройти собеседование по алгоритмам, то шансы устроиться на работу в компанию мечты, увы, стремятся к нулю). В первую очередь этот пост полезен для тех, кто не имеет опыта олимпиадного программирования или тяжеловесных курсов по типу ШАДа или ЛКШ, в которых тематика алгоритмов разобрана достаточно серьезно, или же для тех, кто хочет освежить свои знания в какой-то определенной области.

При этом нельзя утверждать, что все задачи, которые здесь будут разбираться, обязательно встретятся на собеседовании, однако подходы, с помощью которых такие задачи решаются, в большинстве случаев похожи.

Повествование будет разбито на разные темы, и начнем мы с генерирования множеств с определенной структурой.

Введение

0. Зачем вообще что-то оптимизировать?
  
1. Оптимизация ОС (FreeBSD)
  1.1 Переход на 7.х 
  1.2 Переход на 7.2
  1.3 Переход на amd64
  1.4 Разгрузка сетевой подсистемы
  1.5 FreeBSD и большое кол-во файлов
  1.6 Softupdates, gjournal и mount options
  
2. Оптимизация фронтенда (nginx)
  2.1 Accept Filters
  2.2 Кеширование
  2.3 AIO
  
3. Оптимизация бэкенда
  3.1 APC
  3.1.1 APC locking
  3.1.2 APC hints
  3.1.3 APC fragmentation
  3.2 PHP 5.3
  
4. Оптимизация базы данных
  4.1 MySQL 
  4.1.1 Переход на 5.1
  4.1.2 Переход на InnoDB
  4.1.3 Встроеный кеш MySQL - Query Cache
  4.1.4 Индексы
  
4.2 PostgreSQL
  4.2.1 Индексы
  4.2.2 pgBouncer и другие.
  4.2.3 pgFouine
  
4.3 Разгрузка базы данных
  4.3.1 SphinxQL
  4.3.2 Не-RDBMS хранилище
  4.4 Кодировки
  4.5 Асинхронность
  
Приложение. Мелочи.
  1. SSHGuard или альтернатива.
  2. xtrabackup
  3. Перенос почты на другой хост
  4. Интеграция со сторонним ПО
  5. Мониторинг
  
 6. Минусы оптимизации