Привет, Хабр! Меня зовут Василий Косарев, я Java‑разработчик в CDEK. Много раз мы слышали о необходимости писать модульные тесты, о том, что весь код должен быть ими покрыт. При этом мне не встречалось списка: какие именно методики лучше использовать при тестировании кода.

Я задумался: есть ли чек‑лист/ руководство, который облегчил бы генерацию тестовых сценариев и помог выявлять серьёзные ошибки? Чтобы вдумчиво подходить к тестированию и не тратить ресурсы впустую, сводя к минимуму количество необходимых тестов.

Сегодняшней статьёй попробую ответить на эти вопросы. Материал будет полезен разработчикам, которые уже пишут модульные тесты и которые только думают внедрять их в свой проект. Мы с вами применим методики проектирования тестов и разберёмся, насколько они эффективны.

Периодически общаюсь с разработчиками о микросервисах, монолитах и прочих мифических существах. Удивляет, какая эзотерика живёт в головах у людей, иногда слышишь такое, что ёжики в тумане нервно курят в сторонке.

Когда спрашиваю у людей на собесах, или когда в команде решаем, как клепать очередной проект, такое порой слышу, что становится страшновато. Мне кажется, лет через 5 все компании будут обитать в мультивселенной безумия из “микросервисов”, которую они себе радостно построили, уходя от этих ваших страшных “монолитов”.

Дай думаю поделюсь инфой, чтобы наше с вами будущее не было наполнено болью, страданием и борьбой с последствиями тех дурацких решений, которые можно напринимать прямо сейчас с той кашей в голове, которую я вижу у людей по этой теме.

В этой статье разберем как заложить «чистую архитектуру» в fast api проект. Несмотря на то, что мы используем fast api, данный подход можно применять при использовании любого другого фреймворка.

Развитие происходит по спирали: когда-то люди не умели правильно индексировать, потом (в основном) научились, потом пришли noSQL и все снова забыли знание древних. Что вы будете делать, когда последние из старых DBA отплывут в Валинор?

Снова и снова и сталкиваюсь с полным набором антипаттернов индексирования. Я их перечислю, но! Для каждого антипаттерна есть исключение, когда именно это и стоит делать. Поэтому кликбейтно сформулированное правило верно в 95% случаях, но если вы хотите копнуть глубже, то прочитайте про исключения.

И в конце полезные скрипты для MSSQL, Postgres и MySQL.

Первая часть в серии статей про СУБД, в которых будут представлены простые и понятные критерии, на основе которых можно будет получить подсказку, какую СУБД выбрать для своего проекта.

В данной статье разберем типы СУБД, какие наиболее популярны, в чем их предназначение и уникальность. Подскажу при каких условиях нужно выбирать ту или иную СУБД, а когда не нужно.

Привет, Хабр! Меня зовут Олег Бондарь, я архитектор решений в CDEK. В этой статье расскажу о стандартах — сводах правил и требований, которые позволяют всем участникам процесса быть в общем контексте, действовать единообразно и совершать меньше ошибок. Кроме того делают взаимодействие между людьми и системами немного проще.

Статья будет полезна менеджерам проектов, разработчикам, тестировщикам, аналитикам и другим IT‑специалистам. Поговорим о способах выработки и применении стандартов, их влиянии на проектирование, разработку, тестирование и стабильность системы в целом. Для примера возьмем ERP CDEK, которая ежедневно обеспечивает работу десятков тысяч пользователей, нескольких сотен тысяч клиентов и позволяет нам обрабатывать до полумиллиона заказов в день.

Вступление

В стандарте SQL описывается четыре уровня изоляции транзакций — Read uncommited (Чтение незафиксированных данных), Read committed (Чтение зафиксированных данных), Repeatable read (Повторяемое чтение) и Serializable (Сериализуемость). В данной статье будет рассмотрен жизненный цикл четырёх параллельно выполняющихся транзакций с уровнями изоляции Read committed и Serializable.

Для уровня изоляции Read committed допустимы следующие особые условия чтения данных:

Неповторяемое чтение — транзакция повторно читает те же данные, что и раньше, и обнаруживает, что они были изменены другой транзакцией (которая завершилась после первого чтения).

Фантомное чтение — транзакция повторно выполняет запрос, возвращающий набор строк для некоторого условия, и обнаруживает, что набор строк, удовлетворяющих условию, изменился из-за транзакции, завершившейся за это время.

Что же касается Serializable, то данный уровень изоляции самый строгий, и не имеет феноменов чтения данных.

Apache JMeter — это инструмент для проведения нагрузочного тестирования, представляющий собой десктопное приложение с открытым исходным кодом на базе Java. JMeter позволяет определить, может ли тестируемое веб-приложение удовлетворять требованиям высокой нагрузки или нет. Он также помогает проанализировать работу всего сервера под высокой нагрузкой.

Протокол OData (или Open Data Protocol) не часто встречается на практике. Чаще мы видим собственные решения по поводу проектирования RESTful API и тратим на это много времени. Но за долгое время существования REST, уже были собраны лучшие практики, которые слились в OData. На просторах интернета не много ресурсов для изучения. Давайте исправим это. В этой статье приведены основные варианты использования OData с примерами.

 Меня зовут Алексей Мясников, я тимлид на проекте YDB в Яндекс Облаке. А ещё — старший ментор на курсе «Go-разработчик» в Яндекс Практикуме и кандидат технических наук. В коммерческой разработке более 15 лет, стек — C++, Java, Go, TypeScript, а пробовал около 20 языков программирования, в том числе в продакшн. 

Эта статья про Go и микросервисную архитектуру написана на основе вебинара для Практикума.

Рассмотрим, как работает Jaeger, один из популярных инструментов, который помогает расследовать инциденты и находить узкие места в производительности в микросервисной архитектуре. Разберём, как правильно настроить трассировку и с какими проблемами можно столкнуться в процессе.

Медленно, но неотвратимо наступает смена решений SSO на основе SAML на решения OpenID стека. С недавних пор компания Google реализовала поддержку OpenID Connect протокола на своих серверах. Насколько он может быть приемлем для Вашего проекта и как с ним работать, оценить по спецификации протокола довольно трудно. Немного облегчить это решение должна статья одного из авторов спецификации в своём блоге, перевод которой я и предоставляю аудитории хабра. В целях упростить понимание, некоторые моменты были добавлены от себя, таким образом, чтобы не приходилось обязательно читать ссылки на используемые технологии, но ознакомится с некоторыми из них всё же я рекомендую.

Когда вы читаете спецификацию по OpenID Connect, вы можете испытывать довольно неприятные чувства от лёгкой испуганности до полнейшего разочарования. Всё это происходит потому, что они написаны на “сухом” языке спецификации, и по большей части они описывают граничные случаи, исключения и т.д. Тем не менее, когда вы переводите их на нормальный человеческий язык и переключаетесь на конкретные случаи, всё становится довольно очевидно. Итак, давайте приступим! (Ремарочка: большая часть текста совпадает с первоначальным предложением, написанным Дэвидом Рекордоном. В основном, мои правки затронули лишь некоторые из имен параметров и другие мелочи)

Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

Меня зовут Александр Донсков и я архитектор в компании REG.RU. Сегодня я расскажу о том, что такое Event Storming и что будет, если запереть 10 человек в одной комнате (в том числе виртуальной). Цель статьи не столько в том, чтобы рассказать, как это работает, сколько показать действенность подхода на реальных кейсах.

Публикуем седьмую часть (1, 2, 3, 4, 5, 6) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь представлены разделы исходного материала с 17 по 19.

Публикуем девятую, заключительную часть (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь вы найдёте разделы исходного материала с 23 по 26.

Немного контекста о том, как возникло это исследование...
В один из тех летних дней, когда на улице стояла ясная, солнечная, жаркая погода, когда стрижи быстро пролетали за окном, распространяя веселые звуки, мы закончили очередную задачу по проекту (в нашем проекте используется Python). Задача заключалась в получении различными способами (очередь, сервисы, файловая система и т.д.) входящих документов (JSON формат), обработке этих документов и сохранении обработанных документов обратно в JSON формате в архивную базу данных. Завершив кодирование и юнит тесты, мы выкатили решение на одно из тестовых окружений и стали ждать результатов. По функциональности решение работало отменно, но, оценив скорость работы решения, я задался вопросом, а можно ли его ускорить?

Почему так сложно понять asyncio?

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.