• фазы
  
• hg commit –amend
  
• hg strip
  
• hg rebase
  

Есть виды софта, без которого одни люди жить не могут, а другие даже не представляют, что такое существует и кому-то вообще нужно. Для меня долгие годы такой программой был Macropool WebResearch, позволявший сохранять, читать и организовывать интернет-страницы в некое подобие оффлайновой библиотеки. Уверен, многие из читателей прекрасно обходятся коллекцией ссылок или комбинацией браузера и папки с набором сохранённых документов. Мне же хотелось бы иметь возможность хотя бы отмечать документы как "прочитанные" или "избранные", быстро переходить от одного текста к другому и не зависеть от доступности интернета или конкретного сайта. Бывает, что читать есть время ровно тогда, когда интернета нет (в дороге, например), да и ссылки, к сожалению, нередко оказываются недолговечными.

Как проверить идеи, архитектуру и алгоритмы без написания кода? Как сформулировать и проверить их свойства? Что такое model-checkers и model-finders? Что делать, когда возможностей тестов недостаточно?

Привет. Меня зовут Васил Дядов, сейчас я работаю программистом в Яндекс.Почте, до этого работал в Intel, ещё раньше разрабатывал RTL-код (register transfer level) на Verilog/VHDL для ASIC/FPGA. Давно увлекаюсь темой надёжности софта и аппаратуры, математикой, инструментами и методами, применяемыми для разработки ПО и логики с гарантированными, заранее определёнными свойствами.

Это вторая статья из цикла (первая статья тут), призванного привлечь внимание разработчиков и менеджеров к инженерному подходу к разработке ПО. В последнее время он незаслуженно обойдён вниманием, несмотря на революционные изменения в подходе и инструментах поддержки.

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

О чём это вообще?

Возможно, вы уже слышали о версионированной миграции структуры баз данных. Об этом писали на хабре. DBDeploy — один из самых простых и известных инструментов, позволяющий легко установить все последние изменения в базе данных на любом инстансе и любой девелоперской машине. А Gradle — модный ныне инструмент для сборки проекта (как Ant и Maven, только лучше). О нём тоже уже писали.

И в чём вопрос?

Вопрос в том, как запускать DBDeploy из скрипта Gradle? У DBDeploy есть таски для Ant и плагин для Maven, но пока ещё нет плагина для DBdeploy (точнее, он в зачаточном состоянии). Немного потыркавшись, я пришёл к выводу, что самый простой способ — это использовать тот самый Ant таск DBDeploy из скрипта Gradle (здесь описано, как из gradle-скрипта использовать любые Ant-таски). Рассмотрим пример.

def password = System.console().readPassword("\nPlease enter key passphrase: ")

Вступление никому не интересно, поэтому начну сразу с примеров использования

% cat log.json

{"type": "hit", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.2.3.4"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.3.4.5"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.3.4.5"}}
{"type": "hit", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "click", "client": {"ip": "127.1.2.3"}}
{"type": "click", "client": {"ip": "127.2.3.4"}}

Выполняем запрос:

% cat log.json | jl-sql 'SELECT client.ip, COUNT(*) AS count WHERE type = "hit" GROUP BY client.ip'

{"client":{"ip":"127.1.2.3"},"count":2}
{"client":{"ip":"127.2.3.4"},"count":1}
{"client":{"ip":"127.3.4.5"},"count":2}