User
Научим xv6 работать с виртуальными страницами размера 2 Мб, узнаем, как компоновщик создает образ памяти программы и научим файловую систему xv6 справляться с большими файлами.
Пример: Пусть программа занимает 4 Мб памяти. Размер страницы - 4 Кб. Программа займет (1024 * 1024 * 4) / (1024 * 4) = 1024 страницы памяти. ОС избавит процессор от лишней работы, если увеличит размер страницы до 2 Мб - тогда программа займет 2 страницы.
• Как отношения внутри команды влияют на достижение цели?
• Из-за чего сильные сотрудники могут не уживаться в коллективе?
• Как сделать команду привлекательной для новичков?
• Через какие этапы становления проходит команда?
• Какие кризисы связаны с переходом на новый этап?
• Как история IBM и Apple демонстрируют уровни спиральной динамики?
В этой статье я постарался интересно и вдумчиво разобраться в модели эволюционного развития организаций — спиральной динамике.
В условиях растущих требований к производительности современных приложений, кеширование становится одним из ключевых инструментов для их удовлетворения.
В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете про 7 основных техник оптимизации кеширования в Spring Boot, которые могут помочь значительно улучшить производительность. От выбора идеальных кандидатов для кеширования до реализации асинхронного кеша и мониторинга метрик кеша.
Привет, Хабр!
Меня зовут Николай Пискунов — я руководитель направления Big Data, и в блоге beeline cloud я делюсь практическими советами по программированию. В этой статье погрузимся в увлекательный мир Git и узнаем, как он поможет эффективно управлять версиями наших проектов.
Друзья, приветствую! Если вы читали мои прошлые статьи из серии «Создание собственного API на Python (FastAPI) и повторяли за мной, то сейчас вы готовы к полноценной интеграции PostgreSQL в ваше API.
Сегодня мы научимся ещё более качественно структурировать своим проекты, разберемся что такое Router и внедрим в свой код все базовые методы по асинхронной работе с базой данных PostgreSQL через FastApi.
Я тут наткнулся на старую почту с приглашением на собеседование. С пожелтевшими гифками в подписи и просроченным сургучом сертификатов. Дело давнее, пандемийное, так что, думаю, можно рассказывать. Я один не смотрю на сроки NDA, когда подписываю? На всякий случай стоит обезличить и переделать. Тем более, что бонуса за продвижения бренда нет, а наказание всегда найдётся. Так что у нас тут анонимный клуб найма лиц похожих на архитекторов.
В новом переводе от команды Spring АйО вы узнаете, как аннотация @Transactional помогла решить проблему с утечкой соединений и обеспечила стабильность системы.
Написание скриптов миграции трудоёмкий процесс. И если есть возможность это дело автоматизировать – этим нужно пользоваться!
В этом гайде я расскажу как подключить и настроить Liquibase в Spring Boot приложении, сгенерировать скрипты инициализации и миграции схемы БД, а также дополнить уже существующие changelog файлы новыми скриптами миграции вместе с Amplicode!
Docker и Kubernetes — два инструмента, которые прочно вошли в арсенал современных разработчиков. Хотите разобраться в основах контейнеризации и оркестрации? Наша статья поможет вам в этом, раскрывая ключевые концепции и принципы работы этих технологий.
Периодически общаюсь с разработчиками о микросервисах, монолитах и прочих мифических существах. Удивляет, какая эзотерика живёт в головах у людей, иногда слышишь такое, что ёжики в тумане нервно курят в сторонке.
Когда спрашиваю у людей на собесах, или когда в команде решаем, как клепать очередной проект, такое порой слышу, что становится страшновато. Мне кажется, лет через 5 все компании будут обитать в мультивселенной безумия из “микросервисов”, которую они себе радостно построили, уходя от этих ваших страшных “монолитов”.
Дай думаю поделюсь инфой, чтобы наше с вами будущее не было наполнено болью, страданием и борьбой с последствиями тех дурацких решений, которые можно напринимать прямо сейчас с той кашей в голове, которую я вижу у людей по этой теме.
В новом переводе от команды Spring АйО, Siva Katamreddy, девелопер адвокат в AtomicJar (Testcontainers), поделился своими мыслями о популярных в наши дни TDD, Clean, Hexagonal, Onion и Ports & Adapters. Он также постарался ответить на вопрос, который, возможно, волнует не только его: "Действительно ли мы, разработчики, так любим всё усложнять?".
У каждого программиста бывает желание велосипедостроения. Это случилось и у меня. Решил зарефакторить кусочек кода в приложении на текущей работе. Было приложение, которое выполняло работу в бесконечном цикле. И в этом цикле работа выполнялась, когда приложение было активно. То, что приложение активно в данный момент определялось через группу булевых значений. То есть каждую итерацию цикла приложение проверяла все эти булевы условия. Я подумал, что не лучше ли будет проверять одно значение вместо пачки. Так родился простой велосипед небольшого хранилища булевых условий в битах целочисленного типа.
В статье все примеры взяты из головы. Все совпадения случаны
Я написала этот текст из желания помочь разработчикам, которым только предстоит познакомиться с Camunda. С чего начать и как не потеряться - подробно, с кодом и скринами.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я техлид в команде PT BlackBox. Мы с коллегами разрабатываем продукт, который позволяет обнаруживать уязвимости в приложениях методом черного ящика. Фактически мы сами и пишем веб-приложения, и именно о них пойдет речь в статье.
Я бы хотел с вами поделиться своими наработками по теме бэкенд-приложений и предоставить вам шаблон-прототип, который, как мне кажется, может закрыть подавляющее большинство потребностей при их разработке.
Для написания прототипа я буду использовать Litestar, FastStream и dishka. Эта статья будет особенно полезна тем, кто пишет на Tornado, Django, Flask или AIOHTTP и хочет перейти на более актуальные технологии для дальнейшего развития своих проектов на современных рельсах.
Впервые я услышал термин "Lakehouse" в 2019 году, когда пролистывал документ Dremio. Будучи по своей натуре консервативным человеком, я предположил, что это просто очередной маркетинговый термин. Но пять лет спустя, кажется, уже все говорят о Lakehouse (после того, как наговорятся об ИИ :d); все крупные облачные хранилища данных теперь поддерживают чтение форматов Hudi, Iceberge или Delta Lake непосредственно в хранилище объектов, и даже BigQuery имеет специальный механизм запросов для этой задачи. На этом инновации не заканчиваются: Apache XTable (ранее OneTable) предоставляет абстракции и инструменты для трансляции метаданных формата таблиц Lakehouse. Недавно компания Confluent объявила о выпуске TableFlow, которая передает данные из Apache Kafka непосредственно в озеро данных, хранилище или аналитический движок в виде таблиц Apache Iceberg.
Это заставило меня пересмотреть свои прежние предположения: так был ли Lakehouse просто маркетинговым термином?
Статья родилась, как водится, из рабочей задачи — нужно было внедрить аудит-логирование в некоторые микросервисы на Java и Spring.
Эта статья по Spring Boot 3.2 посвящена надстройке над WebClient, которая называется RestClient и представляет собой более интуитивный и современный подход взаимодействия с RESTful сервисами.
В мире Spring Boot отправка HTTP запросов к внешним сервисам является весьма распространенной задачей. Традиционно при достижении этой цели разработчики полагались на RestTemplate. Однако, по мере развития Spring Framework, на свет появился новый и более мощный способ обработки HTTP запросов: так называемый WebClient. Spring Boot 3.2 представил нам надстройку над WebClient, которая получила название RestClient.
RestClient предлагает нам более современные и интуитивно понятные способы взаимодействия с RESTful сервисами.
