backend developer, java, go
Параллельность - выполнение задач в один момент времени на разных логических ядрах.
Конкурентность - выполнение задач последовательно, но со сменой контекста на другую задачу в ожидание завершения иной задачи. У пользователя может возникнуть иллюзия многозадачности даже в однопроцессорной системе, поскольку смена контекста происходит быстро (микросекунды).
Привет, Хабр!
Когда речь заходит о конкурентности в Go, паттерн Fan-Out, Fan-In — одна из важных концепций на мой взгляд. Он позволяет распределять задачи между несколькими горутинами и затем собирать результаты обратно в один поток.
Привет, Хабр!
Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда нужно собрать Go-приложение под несколько платформ? Или выключить часть кода в проде, оставив её активной в дев-среде? Возможно, вы просто хотите поддерживать разные версии сборки с кастомными фичами без тонны if runtime.GOOS == "windows" {}?
В этом вам помогут build tags.
Привет, Хабр! Сегодня будем разбирать паттерн Наблюдатель на примере наших любимых пушистиков — котиков. Ведь кто, как не коты, могут быть идеальными субъектами и наблюдателями в нашем коде?
Статья для тех кто не знаком с ассемблерами - но хочет взглянуть "одним глазком". Мы не сделаем вас гуру разработки на ассемблере за 15 минут - но покажем ассемблеры для нескольких популярных архитектур микроконтроллеров (ARM32, AVR, MSP430, 8051) - и для настольных наших компьютеров (x86 под Linux и DOS) - чтобы увидеть их различия и сходства - и не бояться погрузиться глубже, если что-то из этого может быть вам полезно.
Наша цель не призвать всех писать на ассемблере (ассемблерах!) - это не так уж сложно, но для большинства задач не очень практично. Цель именно познакомить! Чтобы было уже не страшно изредка заглянуть в потроха какой-то отладки - или сделать какую-то оптимизацию с ассемблерной вставкой - а может вы соберетесь написать компилятор или что-то в этом духе.
Бонусом - для любопытных - ассемблер для Intel-4004 - 4-разрядного процессора которому уже больше 50 лет. К нему будет также небольшой "интерактивчик".
Можно писать на Java, вообще не задумываясь, как работает сборка мусора: «ну оно же там само собой происходит как-то». Однако разобраться как следует — не только интересно, но и полезно: например, какой из подходов к GC лучше соответствует конкретно вашему проекту?
На нашей конференции JPoint 2024 был доклад Дмитрия Силина об этом, участникам он понравился, и мы решили сделать для Хабра текстовую версию. Публикуем и текст, и видеозапись.
После прочтения у вас сложится понимание того как работать с многопоточностью на реальном проекте
Список рассмотренных паттернов:
• Запуск асинхронного процесса по сигнал
• Параллельное выполнение задач без ожидания результата
• Ограничение количества потоков для вызова внешнего сервиса
• Выполнение Scheduled задач
• Параллельное обращение к разным источникам, с последующим объединением результатов
• Контекст
• Ожидание асинхронного ответа
При этом в статье я намеренно не касался низкоуровневых механизмов, таких как synchronized, lock, volatile, барьеров (разве что semaphore), потому что они значительно реже применяются в работе
В этой статье рассмотрим, как настроить полноценный traffic shaping в Nginx для сложных случаев, включая HTTP/2.
Сегодня я хочу поделиться своими знаниями о паттерне, который может значительно упростить работу, если ты пишешь на Go. Речь пойдет о функциональных опциях. Поверь, как только ты разберешься c этим, твой код станет немного гибче и проще.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Иванов, я разрабатываю средства управления сетевыми элементами сотовой связи и пишу на языке Go в YADRO. Однажды я работал над приложением, которое испытывало пиковые нагрузки каждые 10 минут, но выполнить обработку памяти быстро мешал Garbage Collector. Чтобы решить эту проблему, я изучил несколько способов реализации memory pool и провел испытания скорости работы.
В этой статье расскажу, как уменьшить влияние GC на выполнение программы и покажу бенчмарки для разных memory pools. Объясню, какая из реализаций подойдет вашему проекту, а когда лучше не использовать memory pools и полагаться на встроенные механизмы рантайм-окружения Go.
О чем эта статья: мы разберемся, что такое JSON Web Token, как он устроен и для чего используется, рассмотрим такие приемы, как «black-list токенов» и «контроль версий» токенов. Для наглядности, в конце будут блок-схемы клиент-серверных запросов с пояснениями.
Для кого эта статья: для тех, кто хочет детально понять что такое JWT, а так же для тех, кто просто ищет схему реализации.
Привет, Хабр!
Когда речь заходит о создании HTTP-серверов на Go, большинство сразу думают о привычных решениях, таких как net/http или Gin. Эти инструменты проверены временем, но что, если нужен сервер, который не просто стабилен, а работает очень быстро? Здесь помогает Fiber — лёгкий, но невероятно мощный HTTP-фреймворк, способный вывести производительность сервера на новый уровень.
С синтаксисом, знакомым всем юзерам Express.js, Fiber избавляет от лишней сложности и позволяет сосредоточиться на главном — максимальной скорости и эффективности.
Меня зовут Андрей Комягин, я СТО компании STM Labs. Мы занимаемся разработкой очень больших распределённых высоконагруженных систем для различных отраслей и в своей работе широко используем open-source решения, в том числе СУБД Redis. Недавно я подробно рассказывал об этой системе на конференции Saint HighLoad++, а теперь с удовольствием поделюсь основной информацией с читателями Хабра. Итак, поехали.
При расследовании инцидентов информационной безопасности на хостах под управлением Windows, специалистам приходится искать свидетельства и доказательства вредоносной активности. В типичной ситуации аналитик сталкивается с физическим диском или его образом, содержащим множество артефактов операционной системы, которые не всегда легко интерпретировать. Иногда стандартный набор артефактов может не обеспечить полный ответ на вопрос: «Что произошло в системе?». Например, если настройки аудита неправильно настроены, то необходимые события в журналах безопасности могут не записаться, или злоумышленник может успеть очистить наиболее популярные артефакты, или данные в процессе сбора или передачи могут повредиться.
В данной статье предлагается наиболее полный список источников, которые могут быть полезны для выявления следов вредоносной активности, и, кратко, в виде шпаргалки показывает где их находить и чем анализировать.