TL;DR: DDD неизбежно ведёт к избыточному (на порядки больше минимально необходимого) количеству саг в проекте, которые, в свою очередь, неизбежно ведут к нарушению целостности данных в БД.

DDD вполне успешно решает поставленную задачу: дать разработчикам инструменты, которые позволят им справиться (корректно реализовать и поддерживать) со сложной предметной областью. Но эта победа оказалась пирровой: инструменты, обеспечивающие корректность данных в памяти, оказались неспособны гарантировать корректность данных в БД. А что толку от изначально корректных данных в памяти, если со временем (после их сохранения в БД и последующего чтения) они перестают быть корректными? По сути, у DDD есть фатальный недостаток: DDD неизбежно приводит к нарушению целостности данных (инварианта бизнес-логики) в БД.

Вероятно, вы уже слышали о соревновании под названием "The One Billion Row Challenge" (1brc), если же нет, то предлагаю ознакомиться с репозиторием 1brc Гуннара Морлинга.

Моё участие в проекте было мотивировано присутствием в нём двух моих коллег, которые достигли лидирующих позиций.

PHP не известен своими выдающимися скоростными показателями. Тем не менее, учитывая, что я работаю над профайлером PHP, я решил исследовать его производительность на примере этого вызова.

Представляем вам Asserts — платформу для анализа и отслеживания метрик. Сканируя метрики вашего приложения в любой совместимой с Prometheus базе данных временных рядов (time-series database, TSDB), Asserts в реальном времени: 

— создаёт карту архитектуры приложения и инфраструктуры, 
— строит дашборды, 
— отслеживает цели уровня обслуживания (service level objectives, SLOs) 
— и запускает автоматические проверки для выявления изменений и потенциальных проблем. 

Наша задача — снизить усталость от предупреждений и сократить время поиска первопричины.

Я думаю, что вы не раз уже гуглили, заглядывали в статьи, манифесты IT-гигантов о лучших практиках проектирования API. Я тоже.

Но в большинстве из них всё ограничивается описанием URL ресурса, мотивацией использовать пагинацию, сложными словами про кэширование и SSL. Это, безусловно, необходимо для общего понимания технологий, но практически не помогает, когда ты сидишь перед пустой страницей и надо начать “проектировать контракт”.

Я работаю тимлидом направления системного анализа в X5Tech и за все время развития карьеры сталкивалась с большим количеством кейсов проектирования Web систем. IT продукты в большинстве очень динамичны: постоянно изменяются требования, появляются новые, итеративно улучшается пользовательский опыт (по принципу 20% усилий на 80% результата, а остальное доделаем потом).

Часто при проектировании мне помогала следующая идея: было бы здорово проектировать контракт так, чтобы при малейшем изменении/добавлении бизнес-правил его не приходилось сильно трансформировать, так как API является стыковочным звеном между разными слоями приложения. По ходу повествования я приведу пару примеров, чтобы проиллюстрировать такие изменения.

В этой статье предлагаю спроектировать контракт по шагам, и на каждом из них я расскажу про общие рекомендации из копилочки “Полезное”, а также про личные правила и практики, полученные долгим опытом работы над постоянно меняющимися ИТ-продуктами, которые помогут для “дальновидного” проектирования GET REST API.

Слой Application - это не только про оркестрацию, но еще немного про бизнес-логику. Следует это простить и принять внутри себя. А иначе попытки продвинуться дальше в написании кода съедят программиста-перфекциониста живьем.

Можно долго искать решения, читать различные комментарии и книги про разделение бизнес-логики от приложения. И все равно ваша конкретная ситуация будет казаться вам уникальной, как будто ничего нельзя сделать либо надо снова переписывать Domain слой, дабы ни одно зернышко бизнес-логики не выпало за его пределы. А можно просто закрыть глаза на некоторые моменты, забыть об идеале и спать спокойно, рассчитывая, что все чудесным образом само разрулится.

Декомпозиция монолита - не редкая проблема. Она возникала в большинстве компаний, где я работал. Происходит это потому, что на ранних стадиях развития любого стартапа накапливается так называемый decision debt - выбранная архитектура является оптимальной для быстрой разработки и экспериментирования, но не для зрелого продукта.

Учитывая популярность проблемы, существует множество книг и статей о подходах к её решению, но мне показалось, что есть недостаток практических примеров. Поэтому, в этой статье я сосредоточусь на технических деталях, используя в качестве примера приложение, написанное на PHP и фреймворке Symfony.

Добавить гибкость в управление Laravel респонсов приложения? Легко! Заходите под кат и я покажу Вам свой кейс.

Вчера я опубликовал перевод статьи на тему оптимизации использования респонсов в Laravel с "простейшими" данными. То есть когда в ответ нужно отдать какое-то число, строку, массив или объект. Но что делать если приложение построено на использовании Json Resource? Или ещё больше - нужно изменить уровень вложенности данных, возвращаемых коллекцией? Давайте разбираться!

Разбирая завалы файлов на своем старом HDD, Seagate Barracuda 7200.10, объемом аж 80 гигабайт(сейчас туда влезет не всякая игра со стима) наткнулся на интересный документ, который выдавали программистам при приеме в дружную питерскую студию электроников. Он достаточно полно описывал набор знаний, на которые надо было ориентироваться при сдаче ежегодной аттестации. Но помимо соответствия некоторым придуманным требованиям, при поднятии грейда, первую роль конечно играло наличие закрытого объема задач, желание руководства и наличие позиции в штатном расписании.

Были конечно и свои рокстары, которые "спасли контору" или разработали какую-то уникальную технологию в рамках студии, перескочив несколько ступенек сразу, но таких были единицы. В массе же народ просто рос на своих задачах, поднимая грейд каждые 2-4 года. Так что, если кто искал "железные грейды" из кровавого "ентерпрайза" добро пожаловать под кат. Судя по тому, что раздавали этот документ всем желающим, думаю он не был особо секретным или под NDA, на всякий случай убрал оттуда упоминания некоторых продуктов и специфичных технологий. Ну и учтите, что документу скоро будет 10 лет в обед. Требования cгруппированы по областям знаний. Документ так и назывался EA Developer Competency Matrix, переводить на русский не стал, думаю и так все понятно написано. (Оригинал КДПВ тут)

Комплексный обзор множества безопасных функций Laravel, которые могут помочь вам предотвратить болезненные ошибки.

Мы рассмотрим следующие механизмы безопасности:

• Предотвращение N+1
• Защита от частично гидрированных моделей
• Опечатки атрибутов и переименованные столбцы
• Защита от массового присвоения
• Строгость модели
• Принудительное выполнение полиморфного сопоставления
• Мониторинг долгосрочных событий

Не секрет, что при формировании новой команды руководители (Team Leader, Tech Leader) сталкиваются с проблемой формирования единого стиля написания программ, так как все члены команды новые, и у каждого из них свой подход к организации кода и выбору используемой практики. Как правило, в большинстве случаев это приводит к длинным диспутам на ревью, которые в итоге перетекают в различные толкования известных практик, таких как SOLID, KISS, DRY, и т.д. Принципы использования этих практик довольно размыты и, при должном упорстве, легко найти парадокс, когда одна из них противоречит другой. Например, рассмотрим Single Responsibility и DRY.

Одна из вариаций определения принципа единой ответственности (Single Responsibility - буква S из аббревиатуры SOLID) гласит, что каждый объект должен иметь одну ответственность, и эта ответственность должна быть полностью инкапсулирована в класс. Принцип DRY (Don’t repeat yourself) предлагает избегать дублирования в коде. Однако, если у нас в коде есть один набор данных (DTO), который может использоваться в разных слоях/сервисах/модулях, какому из этих принципов нам следовать? Безусловно, во многих книгах по программированию разбираются похожие ситуации, как правило, в них говорится, что если речь идет о разных объектах/функциях с одинаковым набором свойств и логики, но принадлежащим разным доменным областям, то дублированием это не является. Но как доказать что эти объекты ДОЛЖНЫ принадлежать разным доменным областям, и, главное, готов (и уверен ли в своих силах) руководитель доказывать это утверждение?

О том, как Павел Дуров и Илон Маск взяли курс на борьбу за власть над всем миром: WeChat, глобальные платежные системы и провал Цукерберга.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей. 7 лет я разрабатываю под Android. Год назад я писал код для мобильного приложения банка и особо не задумывался о переходе на другие задачи.

В один прекрасный день мне прилетела таска — добавить параметр в диплинк на Андроиде. Потом меня попросили добавить его ещё и на бэке. Я закоммитил, запушил, проверил — всё работает. Ребята в шутку предложили мне перейти в бэкендеры из Андроида. Тут я задумался, а шутка ли это, челлендж показался мне интересным.

Расскажу о своих экспериментах с бэком в формате дневника — вдруг вы решите повторить мой опыт или поделитесь, как проходили этот путь сами.

Одним из важнейших аспектов тестирования наряду с поиском ошибок в приложении является время, необходимое для его проведения. Если тестирование приложения занимает от нескольких минут до нескольких часов, то оно не подходит для разработки с использованием быстрого цикла обратной связи (fast feedback loop), и разработчики могут проводить его не так часто, как следовало бы.

Как выглядят паттерны DDD (Domain Driven Design) в большом проекте? А самое главное, стоит ли их вообще использовать? Рассмотрим, какими инструментами можно реализовать DDD на Go и оценим, насколько это больно.

Меня зовут Илья Сергунин, я backend-сочинитель в Авито: занимаюсь тем, что передаю смартфоны в хорошие руки. В этой статье попытаюсь объяснить, как можно натянуть DDD на Go без синтаксического сахара и магии Java-подобных языков, и без больших крутых ORM c Data mapper, которые также отсутствуют в Go.

Если ты DevOps, который работает с adult‑проектами, то твой типичный «взрослый контент» будет выглядеть примерно так.

Одна из самых традиционных тем на Хабре — это внезапные карьерные перемещения из различных профессий в IT и обратно. У меня, вот, чудесный коллега — профессиональный мясник с соответствующим образованием. Мониторинг настраивает как боженька и умеет убедительно отстаивать свою точку зрения. Образование позволяет.

Меня тоже можете принимать в свои ряды людей со странной сменой профессии. Как многие помнят по моим старым постам — я изначально врач, который свернул в направлении фундаментальной науки и тканевой инженерии. Все вот эти развлечения со стволовыми клетками, выращиванием органов в биореакторах и прочими нетиповыми экспериментальными задачами. И вот тут меня внезапно позвали на собеседование в крупный телеком… Короче, очнулся я уже будучи DevOps в компании, которая занимается сложными проектами, некоторые из которых про adult‑видео. Ну вот те самые специальные обучающие фильмы для взрослых, которые двигатель прогресса. С петабайтами отданного трафика, набегами миллионов пользователей и прочими радостями.

Работает у нас это примерно так — у бизнеса наступает момент, когда приходит осознание, что все. Приехали. Инфраструктура работает, вроде бы все в порядке, но построена на костылях, которые заботливо укладывали три поколения сотрудников назад. Документации нет, как все это работает — никто не помнит. Если сервер сдохнет, воскресить в случае чего никто не сможет.

И вот где‑то в этот момент обычно появляемся мы с командой WiseOps и начинаем перебирать по винтику все археологические слои кода, архитектуры и бизнес‑логики. У нас уже есть несколько десятков клиентов и три из них про видеоконтент.

Предлагаю перейти под кат, а я попробую рассказать, как выглядит вся эта индустрия глазами врача/био‑инженера/DevOps.

Иногда происходит так, что выполняешь привычную последовательность действий, которую уже делал много раз, а результат получается неожиданным. Например, с утра мы кипятим воду, кладём две ложки кофе и две ложки сахара в чашку, заливаем водой и наслаждаемся ароматным кофе. Но одним утром мы делаем глоток и понимаем, что в чашке холодный кофе.

Так однажды произошло и в процессе установки нашего продукта. Мы столкнулись с тем, что привычные действия приводят к совершенно непривычному результату. Об этом мы и решили рассказать. В этой статье мы разберём проблему с закрытием файловых дескрипторов при выполнении команды на создание пула в Ceph. Расскажем, как мы её обнаружили, что делали, чтобы определить причину её возникновения, и самое важное — почему это произошло и как решить проблему. Получился настоящий детектив.

Существует множество способов отслеживать активность пользователей Telegram бота. Многие разработчики предпочитают создавать собственные решения. В данной статье я попытаюсь по пунктам объяснить, как можно использовать всем известный сервис Google Analytics для отслеживания действий пользователей вашего Telegram бота.

Для примера я буду использовать свой бот для автоматической проверки и исправления текста на английском языке. Бот представляет собой ни что иное, кроме как обертку для одного из GPT сервисов. Поскольку база данных при этом не используется, использование Google Analytics для учета пользователей выглядит оптимальным вариантом. Поехали: 

В январе 2023 года экспертами Саймон Ааронс и Дэвид Бьюкенен была обнаружена уязвимость в линейке смартфонов google pixel. При работе во встроенном редакторе изображений Markup и редактировании файлов .png данные исходника не удалялись полностью и подлежали восстановлению.