Жизнь – это вечная спираль, где всё идёт по кругу, но с каждым витком становится лучше. Ещё 20 лет назад я писал веб-приложения на Perl + Template Toolkit 2, генерируя HTML на стороне сервера. Время шло, и веб-разработка разделилась на две половины: фронтенд и бэкенд, а между ними API. Со временем я переключился с Perl на Go для бэкенда и AngularJS, а потом и Vue для фронтенда. В таком стеке я создал несколько проектов, включая HighLoad.Fun. Писать API и генерировать клиентскую библиотеку на TypeScript было удобно, а Vue-приложение деплоилось как SPA. Всё вроде бы шло хорошо... до тех пор, пока не пришла необходимость внедрить SSR для SEO. Тут начались проблемы: нужно было поднять NodeJS сервер для выполнения SSR, который должен ходить на Go сервер за данными, думать о том, где в данный момент выполняется код, на сервере или в браузере и писать и писать бессмысленный код перекладывающий данные.

Тогда я встал перед выбором: либо отказаться от Go на бэкенде, либо отказаться от Vue на фронтенде. Для меня выбор был очевиден: я остался с Go.

Генерация HTML на Go, в общем-то, не проблема: можно использовать готовые шаблонизаторы, вручную писать контроллеры и настроить WebPack для сборки статики. Но всё это долго и неудобно. А главное – я люблю писать программы, но ненавижу писать код. И тогда я задался целью: создать инструмент, который облегчит мне жизнь и будет автоматически решать большую часть задач за меня.

Мне нужен был генератор, который бы:

* Превращал Vue-подобные шаблоны в Go-код с типизированными переменными, позволяя ловить ошибки на этапе компиляции.

* Автоматически генерировал DataProvider интерфейсы для получения данных и, желательно, их базовую имплементацию.

* Собирал и подключал только нужные JS и CSS файлы из лежащих рядом с шаблонами TypeScript и SCSS файлов.

* Поддерживал переменные, выражения, условия и циклы в шаблонах, как во Vue.

* Объединял шаблоны из подпапок по принципу Vue-тега <router-view/>.

* Автоматически маршрутизировал страницы, поддерживая динамические параметры.

И главное – всё это должно работать в автоматическом режиме: изменения в исходном коде автоматически пересобираются и перезапускаются без лишних усилий.

После ряда экспериментов и нескольких ночей мне это кажется удалось. Под катом – подробный туториал, как разрабатывать быстрые и удобные сайты с помощью GoSSR.

Все мы знаем: Go — это классный язык программирования.
Простота, ясность, скорость компиляции — мечта разработчика.
Но вот одна вещь может довести до белого каления — это обработка ошибок.
В отличие от языков вроде Java или Python, где ошибки обрабатываются с помощью конструкции try-catch, Go предпочитает явный подход: большинство функций возвращают ошибку в виде второго значения, и разработчик обязан проверять её после каждого вызова.

Это выглядит чисто и прозрачно, но на практике такие проверки приводят к громоздким и повторяющимся конструкциям. Вместо того чтобы писать код, который решает задачи, мы погружаемся в бесконечные проверки:

if err != nil {
    return err
}

В этой статье я хочу объяснить разницу между stackless и stackful корутинами: чем они отличаются, какие у них плюсы и минусы, а также в общих чертах рассказать, как в некоторых языках программирования реализована многопоточность.

Я стараюсь писать статьи простым и понятным языком, чтобы их мог понять как можно больший круг читателей. Поэтому в тексте будут сделаны упрощения.

В этой статье я постараюсь рассказать о том как их компоновать в самые популярные паттерны для поддержки масштабируемости и удобства сопровождения будущих систем.Почему же многопоточность так важна? Сегодняшние приложения должны быть быстрыми и отзывчивыми, а для этого нужно выполнять множество задач одновременно. 

Представь себе, что твоя программа обрабатывает запросы пользователей, одновременно загружает данные с сервера и проводит вычисления. И все это должно происходить без задержек и ошибок. Для всего этого у тебя есть горутинки! Однако если с ними обращаться неосторожно, то могут возникнуть такие ошибки, которые сложно будет сразу отловить. Вот здесь на сцену выходят паттерны многопоточности, которые помогают структурировать и оптимизировать параллельную работу.

Как показывает практика, современные вооруженные конфликты требуют новых подходов к организации сбора и анализа открытых данных, которыми мы оперируем в рамках OSINT. В этой статье мы рассмотрим различные инструменты, которые могут быть использованы в контексте прифронтовой разведки и сбора сведений о происходящем в зоне боевых действий из открытых источников.

Эта статья, как и все последующие – моя попытка структурировать полученные знания в процессе изучения Java. Здесь тезисно собрана вся основная информация по теме и те формулировки, которые показались мне наиболее удачными и понятными.
Это мой конспект, если хотите.

Статья будет полезна тем, кто изучает или повторяет основы Java Core.
И тем, кто готовится к собеседованию.

Учить лексику