Привет, Хабр! Меня зовут Николай, и в этом посте я хочу поковырять общую болячку всех пользователей смартфонов в России — магазины приложений. Если приверженцы Android могут кое-как устанавливать недоступные программы через APK-файлы, то в стане Apple всё совсем грустно: теперь за любым банковским приложением нужно идти прямиком в офис этого банка.

Такое положение дел вынуждает обратить внимание на альтернативные сторы. Раньше я о них не задумывался, всё необходимое было в Google Play. Правда, лет 15–20 назад мне иногда приходилось ставить сервисы Google окольными путями — помните гайды по разблокировке загрузчиков и «гаппсам»? И даже в таких условиях о чём-то ином речи всё равно не шло.

Но времена меняются. Своими магазинами приложений уже давно обзавелись некоторые гиганты мобильного рынка. Очевидным здесь кажется выбор магазина от производителя твоего смартфона. Когда-то я был в лагере Samsung, но недавно мне приглянулась новая линейка Huawei. Похоже, пришло время изучить AppGallery. Для начала же несколько слов о том, какой новый девайс для этого буду использовать.

Полгода назад я писал, как решал проблему с ушедшими JLCPCB. И вот с марта возникла новая проблема ахахах (истерический смех) —  китайские банки начали блокировать оплату от российских компаний за компоненты для сборки электроники. Оплаты не проходят даже у тех компаний, которые заключили долгосрочные контракты с китайскими производственными площадками.

Из-за этого увеличились сроки, а также ряд компаний начал работать через посредников, что сильно увеличило цену на поставку электронных компонентов.

Я порезал свой первый обзор + добавил несколько новых компаний, которые сейчас напрямую поставляют компоненты и печатные платы из Китая. В конце - сводная таблица с итогами.

Представляю вам Nfun - встраиваемый язык и исполнитель выражений, который поддерживает примитивные типы, массивы, структуры и лямбда выражения. 

Вероятнее всего, вы уже встречали задачи, требующие такой инструмент, и в этой статье я хочу показать примеры его применения, его возможности и почему это может быть вам полезно.

Async/Await — Введение

Всем салют!

Хочу рассказать вам историю о том, как я начинал с уровня — «не могу решить даже 1 easy задачу из 10» до уровня — «могу решить каждую вторую medium задачу» и прошел несколько coding сессий в таких компаниях как Meta, Booking, Careem, Avito...

Познакомил друга с понятием "Чистая архитектура" и он стал часто спрашивать меня как лучше сделать то или другое. Хотел дать ему к какому-нибудь туториал, но, к удивлению (плохому), не нашел подходящего.

Поэтому выкладываю небольшой обзор:

1.. Что такое чистая архитектура;
2.. Как можно реализовать;
3.. Мои мысли.

В современной веб разработке сложно переоценить значение такого инструмента как кэш. Мы сохраняем результаты выполнения длительных, дорогостоящих или часто выполняемых операций в некое хранилище, обратиться к которому будет быстрее и дешевле чем к первоисточнику или дешевле чем повторять операцию. В качестве такого хранилища обычно выступает оперативная память или же оптимизированные для быстрого доступа по ключу базы данных, такие как Redis. Кэш это незаменимый инструмент для уменьшения времени отклика и повышения масштабируемости приложения. Однако он имеет свои ограничения, которые связаны в основном с размером кэша. У нас не хватит оперативной памяти и пространства в Redis чтобы полностью закешировать таблицу базы данных с миллионами записей. Для решения проблемы использования кэша при большом объеме исходных данных и ограниченных ресурсах, мы должны применить некий алгоритм, который позволит нам кешировать только самое необходимое - часто запрашиваемые элементы. В этой статье мы детально рассмотрим применение одного из таких алгоритмов кэширования - LRU в контексте ASP NET Core приложения.

Эта статья может быть полезна разработчикам, которые ищут пути повышения производительности веб приложения, а также всем разработчикам, заинтересованным в расширении своего профессионального инструментария.

Как и многие разработчики, впервые столкнувшиеся с нагрузочным тестированием, я начал с JMeter. Для ознакомления и простых сценариев JMeter полностью меня устраивал, но с усложнением задач и потребностью в большем контроле я начал задумываться о поиске более удобной альтернативы. Особенно хотелось чтобы инструмент легко адаптировался или уже был адаптирован под экосистему .NET.

В этой статье мы рассмотрим NBomber как легкую для освоения альтернативу JMeter, а также постараемся ответить на вопрос "Почему я должен проводить нагрузочное тестирование именно с NBomber ?".

Эта статья предназначена для .NET разработчиков, которые хотят пополнить свой инструментарий удобным инструментом для нагрузочного тестирования, а также тем кто рассматривает альтернативы JMeter для экосистемы .NET.

В предыдущих сериях я:

1. Накупил устройств от Xiaomi для умного дома и посредством паяльника заставил их работать в увлекательной манере — без родных серверов через home assistant (ссылка на пост)
2. Завернул web interface от home assistant в electron (ссылка на пост) с поддержкой нотификаций, менюшек, точбара итд (код тут)
3. Разобрал протокол miio со стороны рассылки сообщений (ссылка на пост) и реализовал поддержку всяческих кнопок в xiaomi_miio.

Со временем накопилось понимание как устроены разные инкарнации умных домов, с точки зрения реализации сценариев и протоколов взаимодействия. С этим знанием я наделал устройств и реализовал для них "правильную" распределенную среду программирования для IoT с lisp-ом, криптографией и сборкой мусора. Под катом поведаю о ходе и результате процесса.

В статье разбираются ситуации, когда операции над вещественными числами с плавающей двоичной точкой (типы float и double в C#) дают результаты, отличные от ожидаемых интуитивно. Подробно разобраны причины этих отличий, приведены примеры, когда результат получается разный в .NET и .NET Framework или изменяется при переключении между конфигурациями Debug и Release, а также между x86 и x64. Даны общие сведения о стандарте IEEE 754 и особенностях этого стандарта, приводящих к названным эффектам. Объяснены принципиальные различия между .NET и .NET Framework в части операций с вещественными числами.

Привет, на связи таинственный Software Engineer из FAANG компании, пишущий только о собеседованиях. Ранее мы уже сравнивали Тинькофф с FAANG’oм и отказывались от миллионов RSU в Озон, а теперь поговорим о собеседованиях в BigTech: в знаковые для индустрии зарубежные компании, оффер которых — это билет в будущее.

Опытный специалист трижды подумает, прежде чем вложиться в подготовку к многоэтапному интервью. А без них никак: так делает не только весь российский бигтех, но и большинство западных компаний: от стартапов до динозавров. Но мы не будем рыдать от несовершенства корпоративной вселенной — мы эти многоэтапные собеседования сейчас возьмём — да и пройдём. 

Предыдущие статьи серии:

Современные технологии обхода блокировок: V2Ray, XRay, XTLS, Hysteria и все-все-все
Программы-клиенты для протоколов недетектируемого обхода блокировок сайтов: V2Ray/XRay, Clash, Sing-Box, и другие

С протоколами разобрались, с клиентами разобрались, теперь наконец-то настало время рассказать о том, как же настроить свой личный прокси-сервер с современными протоколами для обхода блокировок. Мы будем настраивать сервер на базе XRay (который является форком известного V2Ray, и еще я немного упомяну Sing-Box) с протоколами Shadowsocks-2022 и VLESS с транспортом XTLS-Vision и фейковым веб-сайтом для защиты от выявления. И в качестве запасного варианта на том же сервере мы настроим fallback на VLESS+Websockets, чтобы была возможность работать через CDN типа Cloudflare, если вдруг IP-адрес вашего сервера попадет под блокировку. В конце я приведу настройки десктопных и мобильных клиентов для подключения ко всему этому.

В предыдущей статье “Современные технологии обхода блокировок: V2Ray, XRay, XTLS, Hysteria и все-все-все” я рассказывал про прокси-протоколы. Теперь настало время рассказать про клиенты: консольные, GUI для десктопа и для мобильных платформ. 

Надеюсь, что эта статья вам окажется полезной, потому что, как выяснилось, найти хороший клиент даже для тех же V2Ray/XRay в наше время не так-то просто. Потому что большая часть того, что находится при поиске в интернете “в лоб” и даже в списках типа Awesome V2Ray - или уже неподдерживаемое, или довольно кривое, или не умеющее в актуальные версии и фичи (например, XTLS и uTLS), а самые жемчужины прячутся где-нибудь в глубинах Github’а и сторов.

Трейсинг (возможность отслеживания пути запроса между сервисами в микросервисной архитектуре) - критический важное требование функционирования более-менее крупных систем.

У Uber - тысячи микросервисов. А у Netflix - несколько тысяч

В каком сервисе возникла ошибка? Сервис упал или просто ошибка сети? Что за ошибка возникла?

Стоп!
Рим не за один день был построен

Поэтому начнем с малого и подключим трейсинг к обычной микросервисной системе на ASP.NET Core.

Поможет нам в этом OpenTelemetry

Здесь мы доступно знакомим с видами архитектур, их общим назначением, наиболее очевидных преимуществах и недостатках.

Мини-туториал по теме от лида-аналитика "ITQ Group" Виталия Якубина.