Иногда в окружающем нас мире происходят странные вещи. Например, на волне безумия массового потребления товаров и цифрового контента, в бесконечном калейдоскопе вещей-однодневок, которые высыпаются с экранов мониторов и тв, незаметно теряются действительно удивительные коммерческие продукты с собственной философией и многолетней историей.

Сегодня я хочу поделиться материалом о проекте, который уже 52 года способствует формированию инженерных кадров в разных странах, включая СССР и РФ. Речь пойдет о конструкторах fischertechnik (Фишертехник).

Многие знакомы с gRPC — открытым RPC-фреймворком от Google, который поддерживает 10 языков и активно используется внутри Google, Netflix, Kubernetes, Docker и многими другими. Если вы пишете микросервисы, gRPC предоставляет массу преимуществ перед традиционным подходом REST+JSON, но на существующих проектах часто переход не так просто осуществить из-за наличия уже использующихся REST-клиентов, которые невозможно обновить за раз. Нередко общаясь на тему gRPC можно услышать "да, мы у нас в компании тоже смотрим на gRPC, но всё никак не попробуем".

Что ж, этой проблеме есть хорошее решение под названием grpc-rest-gateway, которое занимается именно этим — автогенерацией REST-gRPC прокси с поддержкой всех основных преимуществ gRPC плюс поддержка Swagger. В этой статье я покажу на примере как это выглядит и работает, и, надеюсь, это поможет и вам перейти на gRPC, не теряя существующие REST-клиенты.

Всем привет! Хочу рассказать о консольной утилите, которая значительно увеличила мою продуктивность работы с Git, и, надеюсь, ускорит и вашу также. Называется она tig и была написана канадским программистом Джонасом Фонсека (Jonas Fonseca) ещё в далёком 2006-м году, но по настоящий день она активно развивается и поддерживается в великолепном состоянии. Я хочу показать её функционал (внимание, есть относительно тяжелые gif-ки внутри) и поделиться самыми удобными способами использования.

Контроль порядка запуска

version: '2'

services:
    web:
        build: .
        ports:
            - "80:8000"
        depends_on:
            - db
        entrypoint: "./wait-for-it.sh db:5432"
    db:
        image: postgres

Задача планировщика в Go — распределять запущенные горутины между потоками ОС, которые могут исполняться одним или большим количеством процессоров. В многопоточных вычислениях, возникли две парадигмы в планировании: делиться задачами (work sharing) и красть задачи (work stealing).

• Work-sharing: Когда процессор генерирует новые потоки, он пытается мигрировать их на другие процессоры, в надежде, что они попадут к простаивающему или недостаточно нагруженному процессору.
• Work-stealing: Недостаточно нагруженный процессор активно ищет потоки других процессоров и "крадет" некоторые из них.

Миграция потоков происходит реже при work stealing подходе, чем при work sharing. Когда все процессоры заняты, потоки не мигрируют. Как только появляется простаивающий процессор, рассматривается вариант миграции.

В Go начиная с версии 1.1 планировщик реализован по схеме work stealing и был написан Дмитрием Вьюковым. Эта статья подробно объясняет устройство work stealing планировщиков и как он устроен в Go.

Если у вас установлен Dropbox, загляните в Системные настройки → Защита и безопасность → Конфиденциальность.

TL;DR: Dropbox

• Показывает фальшивое системное окно macOS, чтобы получить пароль пользователя
• Добавляет себя в привилегированные процессы без обязательного для всех разрешения
• Ставит в систему backdoor, чтобы восстановить разрешения, если их явно отберут
• Эти разрешения толком не использует <irony/>

Привет. Меня зовут Марко. Я системный программист в Badoo. Представляю вашему вниманию перевод поста замечательной rakyll о новой фиче в Go 1.9. Мне кажется, что лейблы будут очень полезны для профилирования ваших Go-программ. Мы в Badoo, например, используем аналогичную штуку для того, чтобы тегировать куски кода в наших программах на С. И если срабатывает таймер и в лог выводится стек-трейс, то в дополнение к нему мы выводим такой вот тег. В нем, например, может быть сказано, что мы обрабатывали фотографии пользователя с определенным UID. Это невероятно полезно, и я очень рад, что похожая возможность появилась и в Go.

Сертификаты

Источник изображения

На просторах сети Интернет можно найти немало полезных утилит для Docker. Многие из них принадлежат к разряду Open Source и доступны на Github. В последние два года я достаточно активно использую Docker в большинстве своих проектов по разработке программного обеспечения. Однажды начав работать с Docker, вы осознаете, что он оказывается полезен для гораздо более широкого круга задач, нежели вы изначально предполагали. Вам захочется сделать с Docker еще больше, и он не разочарует!

Docker-сообщество живет активной жизнью, ежедневно производя новые полезные инструменты. За этой бурной деятельностью достаточно сложно уследить. Поэтому я решил выбрать несколько наиболее интересных и полезных из ежедневно используемых мной Docker-утилит. Они делают работу более продуктивной, автоматизируя операции, которые пришлось бы выполнять вручную.

Давайте посмотрим на утилиты, которые помогают мне в процессе докеризации всего и вся.

Написать сетевой сервис на Go очень просто: в стандартной библиотеке есть куча инструментов, а если чего-то и не хватает, то на Github есть много модных библиотек для удовлетворения большинства нужд.

Но что, если необходимо написать с десяток разных сервисов, работающих в одной инфраструктуре?

Если каждый демон будет использовать все свежие разнообразные «смузи»-технологии, получится «зоопарк», который сложно и дорого поддерживать, не говоря уже о добавлении в них новой функциональности.

У нас в Badoo крутятся >30 самописных демонов, написанных на разных языках, и ~10 из них – на Go. Все эти демоны работают на порядка 300 серверах. Как мы к этому пришли, не получив в итоге «зоопарк», как админы с мониторингом умудряются спать спокойно, не ограничивая при этом никого в смузи, а девелоперы, QA и релизеры живут дружно и до сих пор не переругались – читайте под катом.