В наше время иррационализма, утечек данных с серверов, постоянного внедрения рекламы тут и там, мошенничества, неумелого программирования, приложения начинают не помогать, а раздражать, а то и вовсе могут нанести вред. Поэтому в купе с несправедливостью и желанием сделать всё самому, в этой статье, мне охота показать, как легко сделать одно из бытовых приложений своими руками, на примере приложения хранения паролей, с помощью текстового файла, шифрования и облака.

Больше года я сравнивал обычные и виртуальные потоки в Java. На основе превью 19 версии JDK. Сравнение виртуальных и обычных потоков в Java. tldr: Чуда тогда не случилось, одинаковый код работает одинаково.

С тех пор прошло достаточно времени и вышли релизы всякого с поддержкой виртуальных потоков. Пора перетестировать на реальном софте.

Привет, Хабр!

Асинхронное программирование уже давно является полноценной частью Java. С появлением Java 8 и введением класса CompletableFuture, асинхронное программирование стало более доступным.

CompletableFuture — это класс в пакете java.util.concurrent, предоставляющий возможности для асинхронного программирования. Он поддерживает выполнение задач в фоновом режиме, цепочки задач, обработку исключений и многое другое.

Бывает, перед инженерами встает выбор: использовать существующее open source-решение задачи или написать свое. И часто, изучив все возможные опции, разработчики предпочитают второй вариант.

Большинство докладов в нашей подборке — инструкции по созданию кастомных решений, которые инженеры и разработчики из YADRO, Avito Tech, Ozon Fintech и других технологических компаний уже опробовали в собственных продуктах. Если вашей команде не хватает инструмента для фаззинга или обработки ошибок на Go — можете сделать их по примерам, которые представили инженеры в выступлениях и презентациях.

WunderGraph предоставляет подписки GraphQL через SSE (Server-Sent Events) или Fetch (в качестве резервного варианта). В этом посте объясняется, почему мы решили выбрать этот подход и считаем его лучше, чем использование WebSockets.

Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?

Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.

WebSocket и SSE появились более десяти лет назад, однако до сих пор в стандартах отсутствуют рекомендации по решению задачи аутентификации для подобных соединений.

В статье разберем особенности аутентификации применительно к протоколу WebSocket и технологии Server-Sent Events, обсудим, какие нюансы могут быть, когда клиентская часть находится в браузере, и на что еще стоит обратить внимание, чтобы избежать неочевидных проблем.

А еще заодно поговорим про уязвимость Cross-Site WebSocket Hijacking (CSWSH) и в целом посмотрим на многие вопросы через призму информационной безопасности.

Реализация простого HTTP CONNECT прокси-сервера на Go, квест с маркировкой сетевых пакетов и запуск программы в Android.

Создать ssh-сервер на Go можно при помощи модуля golang.org/x/crypto/ssh.

А при помощи пакета github.com/gliderlabs/ssh можно разработать ssh-сервер легко и быстро. Ssh подразумевает не только доступ к оболочке(shell), но и прочие возможности: файловый сервер(sftp), проброс портов.

README пакета gliderlabs/ssh содержит минимальный пример, выводящий строку "Hello world" любому подключенному ssh-клиенту.

Реализуем же полноценный терминальный интерфейс.

Возникла на днях достаточно интересная задачка - по образу сайта https://www.howsmyssl.com/ получить на страничке список Cipher Suites которые при TLS Handshake клиент передает в своем Client hello.

А заодно обдумать инструмент, который позволит работать с другими заголовками, в частности - Proxy-Connection

Что самое главное в шахматах? Конечно МАТ! Именно умение ставить его, искать в любой ситуации путь к мату – определяет способность выигрывать. Если игрок не умеет ставить простейшие маты, не видит их – он просто не сможет выиграть шахматную партию. А еще - у матов есть различные названия. И об этом я тоже хочу рассказать. Так что - запасаемся терпением, берем мышку в руки чтобы решать задачи и добро пожаловать во вселенную мата!

А забегая вперед - самое смешное название у мата — «Слепые поросята»... Но об этом уже в статье.

Несколько лет назад я прочитал статью о параллелизации в GO и ничего не понял – я тогда только начинал программировать на этом языке. Но размышления автора мне очень понравились – они подкреплялись бэнчмарками, что было довольно убедительно. Автор игрался c параметром GOMAXPROCS и показал, что увеличение этого параметра не всегда приводит к увеличению производительности. Под конец статьи он подобрал такое значение, которое будет максимально эффективным для его функции, на мое удивление, это значение оказалось равно единице! Т.е. его код работал максимально эффективно, если работал всего на одном ядре процессора! Однако, в одном из комментариев под той статьей я прочел, что все эти изыскания нелепы, поскольку та же самая функция из статьи запущенная всего в один поток оказывается эффективнее любой ее параллельной реализации.

С тех пор я написал уже много кода на GO, и могу поделиться мыслями о шаблонах параллельной обработки с теми, кто находится в том же состоянии, что и я когда то.

В этой статье я расскажу о паре способов увеличить пропускную способность системы с помощью партиций kafka и каналов go. В качестве библиотеки-клиента kafka буду использовать segmentio/kafka-go. Статья будет полезна начинающим go-разработчикам, которые уже знакомы с основными концепциями Apache Kafka (producer, consumer, consumer group, offset, топик, партиция), но еще не задумывались о масштабировании. Все рассуждения будут опираться на игрушечный пример, который, я надеюсь, хотя бы немного напоминает реальные системы.

Привет, меня зовут Денис Агапитов, я руководитель группы Platform Core компании Bercut. Работаю в компании без малого 20 лет, из них 18 пишу на Java.

Сегодня я расскажу об опыте увеличения производительности сетевого стэка и проблемах, с которыми можно столкнуться при использовании NIO в Java.

Эта статья основана на реальной практике борьбы с "OutOfMemory: direct memory".

Сборник реальных советов по написанию сопровождаемых программ на языке Go. Автор - Dave Cheney, опытный разработчик на Go и один из его ведущих пропагандистов.

Установка клиента Outline (shadowsocks) одним скриптом.

Понадобится любая версия OpenWRT (проверялось на 19.07, 21.02, 22.03 и 23.05-rc1) и установленные пакеты kmod-tun и ip-full, а так же настроенный сервер Outline (shadowsocks).

Рекомендую роутер не меньше чем с 128 Мб ОЗУ, будут показаны варианты установки в ПЗУ и ОЗУ.

Использоваться будет пакет xjasonlyu/tun2socks.

Это вторая статья из цикла. В первой части я рассказывал про самые базовые понятия Elasticsearch. В этом же посте разберем устройство анализа текста и немного пощупаем полнотекстовый поиск.

Несколько слов про анализ текста

Анализ текста — процесс преобразования оригинального текста в структурированный формат, оптимизированный под эффективное хранение и быстрый поиск.

Мы уже познакомились с некоторыми типами Elasticsearch, но в этом разделе будем рассматривать только два — keyword и text. Тип text анализируется для полнотекстового поиска. Тип keyword преимущественно остается без изменений для точного поиска, сортировки и агрегации.