
Создание надежных ботов и эмуляторов для торговли акциями и криптовалютой управляемый через телеграмм на базе Postgresql с использованием только pgsql.
Могу копать, могу не копать
Создание надежных ботов и эмуляторов для торговли акциями и криптовалютой управляемый через телеграмм на базе Postgresql с использованием только pgsql.
В современном мире у одного бекенд-приложения обычно запущено больше одного экземпляра, хотя бы из соображений надёжности. А это значит, что для синхронизации их действий надо что-то придумывать, какое-то внешнее решение: мьютексов или, к примеру, гошных каналов внутри приложения уже недостаточно.
К счастью, во многих случаях в проекте уже есть какая-нибудь база данных, которую можно использовать для этих целей. СУБД сама управляет блокировками, и многие проблемы решаются сами, "под капотом". Например, если два инстанса попытаются обновить одну и ту же строку в таблице, то эта строка не превратится в кашу. СУБД автоматически возьмет нужный лок, и тот, кто пришёл вторым, просто будет ждать, пока этот лок не будет снят.
Проблема в том, что такая автоматика с принудительными локами подходит не для всех случаев. Например, вы массово обрабатываете файлы, предполагая, что никакой файл не будет обрабатываться одновременно двумя приложениями сразу, но при этом не хотите создавать для синхронизации полноценную таблицу в БД. В проектах Каруны такие задачи возникают довольно регулярно.
Для решения подобных проблем в PostgreSQL есть так называемые необязательные блокировки (advisory locks), т.е. локи, которые берутся, исходя из логики приложения, а не автоматики хранения/выдачи данных в БД.
<canvas width="300" height="300"></canvas>
const width = canvas.width = innerWidth
const height = canvas.height = innerHeight
const canvas = document.querySelector('canvas')
// не путать с объектом jQuery
const $ = canvas.getContext('2d')
В этой статье я опишу процесс создания сервера с gRPC и RESTful JSON API одновременно и Swagger документацию к нему.
Эта статья — продолжение разбора различных способов реализаций API-сервера на Golang с автогенерацией кода и документации. Там я обещал более подробно остановиться на этом подходе.
grpc-gateway — это плагин protoc. Он читает определение сервиса gRPC и генерирует обратный прокси-сервер, который переводит RESTful JSON API в gRPC. Этот сервер создается в соответствии с пользовательскими параметрами в вашем определении gRPC.
Это выглядит вот так:
SELECT *
FROM
pg_stat_statements
ORDER BY
total_time DESC;
user_id | dbid | queryid | query | calls | total_time |
---|---|---|---|---|---|
16384 | 16385 | 2948 | SELECT address_1 FROM addresses a INNER JOIN people p ON a.person_id = p.id WHERE a.state = @state_abbrev; | 39483 | 15224.670 |
16384 | 16385 | 924 | SELECT person_id FROM people WHERE name = name; | 26483 | 12225.670 |
16384 | 16385 | 395 | SELECT _ FROM orders WHERE EXISTS (select _ from products where is_featured = true) | 18583 | 224.67 |
У нас большие нагрузки, тысячи RPS, и простой в несколько минут, не говоря о большем времени, недопустим. Нужно, чтобы миграции происходили незаметно для пользователя. А с такими нагрузками уже не получится встать в четыре часа ночи, что-то накатить, когда нет нагрузки, и снова лечь спать — потому что нагрузка идет круглые сутки.
У MySQL нет возможности напрямую индексировать документы JSON, но есть альтернатива: генерируемые столбцы.
С момента введения поддержки типа данных JSON в MySQL 5.7.8 не хватает одной вещи: способности индексировать значения JSON. Для того, чтобы обойти это ограничение, можно использовать генерируемые столбцы. Эта возможность, представленная в MySQL 5.7.5, позволяет разработчикам создавать столбцы, содержащие информацию, полученную из других столбцов, предопределенных выражений или вычислений. Генерируя столбец из значений JSON, а затем индексируя его, можно практически индексировать поле с JSON.
Привет, Хабр! Сегодня я хочу поделиться с вами опытом написания приложений для Tarantool 1.7. Этот цикл статей будет полезен тем, кто уже собирается использовать Tarantool в своих проектах, либо тем, кто ищет новое решение для оптимизации проектов.
Весь цикл посвящен рассмотрению уже существующего приложения на Tarantool. В этой части будут описаны вопросы установки Tarantool, хранения данных и обращения к ним, а также некоторые хитрости написания хранимых процедур.
Tarantool — это NoSQL база данных, которая хранит данные в памяти либо на диске (в зависимости от подсистемы хранения). Хранилище персистентно за счет продуманного механизма write ahead log. В Tarantool встроен LuaJIT (Just-In-Time Compiler), позволяющий исполнять код на Lua. Также можно писать хранимые процедуры на C.
Information