User
Одной из главных фишек языка Go является удобная работа с конкурентностью. Однако, в больших проектах всё равно возникают такие проблемы как утечка горутин, некорректная обработка паник в горутинах, плохая читаемость кода.
Как указывает автор библиотеки в своей статье, он часто сталкивается с подобными проблемами и связанными с ними ошибками при работе с горутинами, что побудило его создать свою библиотеку conc.
Давайте посмотрим, на что она способна.
Читая о выгорании в IT, я регулярно посмеивался о подобных проблемах золотого миллиарда весьма дорогостоящих специалистов. Однако за последние пару лет на личном опыте столкнулся с тремя интересными кейсами, впрочем, со счастливым финалом в каждом случае. Не претендую на глубокое исследование, но для себя сформулировал важные и одновременно простые выводы — добро пожаловать под кат!
Однажды мы решили обновить Asterisk с 11 версии до 18. История получилась интересной и поучительной. Расскажем о полученном преимуществе, возникших трудностях и способах их решения.
На Хабре и на профильных форумах (типа 4pda) уже достаточно статей на тему того, как отказаться от GPON-роутера от МГТС и вывести интернет напрямую в свой роутер.
Большинство статей описывают опыт подключения к роутерам Mikrotik, прошивок SFP-GPON терминалов, странных хаков по выдёргиванию настроек и прочего. Мне же это всё не подошло и я пошёл иным путём. Требования я составил следующие:
Сегодня обсудим узкоспециализированные возможности и кейсы использования RabbitMQ. Эти вещи полезны не всем, но в некоторых случаях помогают сэкономить уйму времени.
Что конкретно разберём:
— расчёт количества консьюмеров по формуле Эрланга;
— шардирование — различные способы балансировки;
— дедупликацию сообщений в очереди;
— многоуровневую очередь повторных попыток;
— приоритеты сообщений.
Инструменты покрытия кода помогают понять, какая часть кодовой базы выполняется (или, как еще говорят, покрывается) при выполнении данного набора тестов. Какое-то время Go поддерживал измерение покрытия кода на уровне пакета, введенное в Go 1.2, она включалась флагом команды go test -cover.
Это хорошо работает в большинстве случаев, но при разработке больших приложений обнаруживаются недостатки. Для больших приложений разработчики часто пишут интеграционные тесты, которые проверяют поведение всей программы (в дополнение к модульным тестам на уровне пакета).
В отличие от тестирования пакетов по отдельности, этот тип тестирования обычно включает создание полноценного двоичного файла приложения, его запуск на наборе репрезентативных входных данных (или под рабочей нагрузкой, если это сервер), чтобы убедиться, что все пакеты компонентов корректно работают вместе.
Двоичные файлы интеграционных тестов создаются командой go build, а не go test, поэтому инструментарий Go до сих пор не предоставлял простого способа сбора профиля покрытия этих тестов.
С версии Go 1.20 программы с инструментированием покрытия можно создавать командой go build -cover, а затем, чтобы расширить область покрытия, передавать эти инструментированные двоичные файлы в интеграционный тест.
Ниже приводим пример того, как работают эти новые функции, расскажем о вариантах применения и рабочем процессе сбора профилей покрытия из интеграционных тестов.
Всем привет! Меня зовут Максим, я руководитель одной из групп эксплуатации инфраструктурных сервисов в Ozon. Наша команда занимается поддержкой и развитием нескольких базовых сервисов компании, одним из которых, по историческим причинам, является сервис разрешения доменных имен (DNS).
В Ozon много различных сервисов и систем. Они общаются друг с другом и внешним миром по доменным именам. DNS — центральное звено, без которого не обходится почти ни одна инфраструктура. Понятно, что когда DNS отдаёт некорректные данные, то это неприятно, когда таймаутит — плохо, когда прилёг — очень плохо, когда прилёг надолго — в принципе, можно расходиться. Значит, одна из основных задач команды инфраструктуры — обеспечить сервисам надёжное и, желательно, быстрое разрешение доменных имён. Об этом мы и поговорим. Также затронем вопросы управления ресурсными записями, жизнь в Multi DC-среде, обслуживание DNS, кеширование, журналирование запросов и возможные проблемы.
Статья может быть полезна коллегам, интересующимся эксплуатацией, архитектурой и высокой доступностью сервисов, да и просто может быть любопытна как история построения инфраструктурной единицы в крупной компании.
Storage Corridor by St-Pete
Всем привет! Я Mons Anderson, архитектор платформы Mail.ru Cloud Solutions, расскажу, как мы построили наше S3-хранилище, как оно работает, какие решения оказались удачными, а какие стоило изменить, если бы мы начали такой же проект с нуля сейчас.
Статья подготовлена на основе доклада на @Databases Meetup by Mail.ru Cloud Solutions & Tarantool. В статье поговорим:
Если не хотите читать, можно посмотреть.
Вот какое дело: как показывают мои изыскания, большинство веб-разработчиков поразительно мало знают об HTTP-заголовках или, в целом, о стандарте HTTP. Я имею в виду, что я понимаю то, что во многих университетах и школах, вероятно, этому не учат (там, где я учился, определённо, так и было). А кто будет, сидя дома праздным воскресным утром, думать о том, чтобы развлечь себя чтением стандарта HTTP? Да никто. Знаю, но… есть одно важное обстоятельство: отсутствие хоть какого-то понимания стандарта HTTP — это зияющая дыра в знаниях веб-разработчиков, в знаниях многих из тех, кто это читает. Предлагаю это исправить.
В процессе работы над проектом мы рассмотрели различные способы организации Full Text Search (FTS) по файлам. И… отказались от них в пользу своего решения, которое базируется на стандартных методах. В статье я опишу путь построения полнотекстового поиска по файлам для веб приложения с акцентом на задачи FTS.
Концепция контейнеризации на базе Docker, и ему подобных технологий, для многих разработчиков стала незаменимым инструментом доставки своих продуктов в виде образов. В большинстве случаев для распространения используются бесплатные реестры такие как Docker Hub или GitHub Container Registry. Но иногда требуется развернуть свой собственный registry и управлять доступом к нему. Вариантов для развертывания своего собственного container registry предостаточно, но я решил сделать свой вариант админки для управления Private Docker Registry.
Эта статья попытка поглумиться над безумием, которое творится в ИТ сейчас, и, в то же время, провести аудит имеющихся технологий в сфере DevOps культуры. Сама статья это выдуманная история, которая поможет понять, как рождаются модные веяния, почему они приходят и уходят, а главное покажет механизм трендов в развитии технологий. Несмотря на то, что история выдумана и является технической сатирой, все использованные фреймворки, технологии и облака вполне воспроизводимы и могут быть использованы по назначению (ссылки на документацию я оставляю намеренно).
Я постарался собрать почти всё, до чего смог дотянуться, поэтому каждый сможет взять что-то для себя, чтобы применить, осознать или просто посмеяться.
Привет! Меня зовут Даша, я Android-разработчик в команде онлайн-кинотеатра PREMIER и я хочу с вами поделиться историей как мы начали приводить в порядок Gitlab CI скрипты :)
В нашем проекте стало много вариантов сборок и чтобы не тратить кучу времени на ожидание и поиск необходимого билда нам нужно было хотя бы получить отбивку об окончании работы джобы. А затем - решить неудобства с копипастой, чтобы поддержка скриптов не вызывала выгорание:) Погнали!
Большинство читателей уже так или иначе пробовали устанавливать Kubernetes с помощью kubespray или других средств автоматизации, доступных у большинства поставщиков облачных решений. Можно также всё делать с нуля с использованием kubectl, ведь сам процесс в принципе достаточно неплохо обкатан. Но что если нужна тестовая лаборатория, или даже не сильно крупная серверная ферма, построенная на собственных серверах с ограниченными ресурсами, либо просто на устаревшем оборудовании?
Можно воспользоваться k3s, минималистичной сборкой Kubernetes, особенностью которой является возможность работать как на мелких компьютерах типа Raspberry Pi и небольших виртуальных машинах, так и на обычных железных серверах. Данной статьей начинается небольшой цикл статей о построении домашнего или небольшого производственного кластера Kubernetes.
Мы уже как-то рассказывали о базе данных KeyDB — форке Redis, разработка которого началась в 2019 году. Проект распространяется под свободной лицензией BSD, и у него уже почти 6k звезд на GitHub. Авторы в свое время столкнулись с проблемами производительности оригинала и пошли хардкорным путём: взяли всё в свои руки и привнесли много нового как в части многопоточности, так и в других областях.
В статье делимся еще одним положительным опытом замены Redis на KeyDB.
Если верить статистике MacOS то топовые приложения которые я использую для работы это Chrome, VS Code, iTerm и VK Teams. При этом в консоли я провожу от часа до трех ежедневно. На самом деле время в терминале больше, потому что часть того что трекается как VS Code тоже является временем работы в консоли, только встроенной в VS Code. Поэтому консоль хочется сделать удобнее и красивее. Особенно этой поздней осенью. Этими красивостями и удобностями и хочется поделиться. И не просто поделится, а что бы с красивыми картинками, некоторые из которых были бы не совсем статичны. Ну или совсем не статичны. Это как кому нравится.