Go *

telEgo - шустрый Telegram прокси на Go, в последней версии которого появилась поддержка всех четырёх WEB протоколов. Я покажу как использовать один порт и один инстанс telEgo и для хостинга сайта и для MTProxy и для WEB

У go func() есть неприятная особенность: вместе с результатом выполнения легко потерять контроль над самой задачей. Разберём, как пропускать такую работу через единый пул воркеров, отвязывать её от контекста запроса и при этом гарантированно дождаться уже принятых задач при штатной остановке сервиса.

В первой части я обещал беспарольный вход в админку. Здесь он наконец заработал.

Что внутри:

— mTLS в nginx и apache: все директивы, все переменные $ssl_client_* и SSL_CLIENT_*, семь справочников на 309 параметров, сверенных с документацией; — вход по кнопке вместо диалога выбора сертификата на первом же заходе — с отдельным хостом, одноразовым пропуском и защитой от login CSRF; — выпуск сертификата в один клик: ключ рождается в браузере и не уезжает на сервер; — свой web-УЦ на Go без единой зависимости, где ключ УЦ отделён от веба сетевой границей.

И честная часть: три дефекта, которые вылезли только на живом стенде, окно версий nginx между CVE и регрессией, и дыра, которую состязательная проверка нашла в уже работавшем коде.

Меня зовут Вера Касьяненко, я разработчик из команды DevRails AI в MTS Web Services. Сейчас мы создаем агента-разработчика — сервис, в котором языковая модель сама пишет код, запускает тесты, делает ревью и создает коммиты.

Когда прикручиваешь модель к сервису и выдаешь ей инструменты, довольно быстро обнаруживается неудобный факт: команды, которые она генерирует, где-то выполняются. И от ответа на вопрос, где именно — и кто этим местом управляет, — зависит вся остальная архитектура.

В статье рассмотрим три возможные схемы: от наименее изолированной к платформенной, и разберем, как устроена каждая, где она ломается и к какой пришли мы.

Разработка такого рода для меня совершенно новый опыт, поэтому, периодически, ловлю откровенный «тупняк» от решений, которые нужно применять в этой области.

Продолжаю рассказывать о том, как делаю ровер с управлением по сети.

Сделал mmap-базу для 4 млн товаров и получил ~35k RPS. Поиск оказался настолько быстрым, что bottleneck пришлось искать уже после базы. В итоге оптимизировал JSON, получил ~1.8× прироста HTTP workload — и упёрся в w.Write.

Мой сервис обрабатывает большой поток PDF от самых разных генераторов. В начале июня один‑единственный файл уложил его на 30 минут: HPA раздул поды до потолка, и все они наглухо повисли, 100% CPU, обработка стоит, очередь копится, алерты сыпятся пачками. Расследование в трёх актах: ложный подозреваемый, закомментированный panic и санитайзер, не знавший алфавит до конца.

Очередная история про AI и разработку, но с конкретикой. Mattermost на Team Edition, три ежедневные боли: нельзя нормально ответить на сообщение в канале, не видно прочитал ли коллега, для созвона кидаешь ссылку на локальный Jitsi с отдельной авторизацией.

За день собрал три плагина в Cursor: reply с цитатой, галочки доставлено/прочитано, голосовые комнаты на Pion прямо в server‑плагине. Личная инициатива, не тикет в бэклог. Коллегам понравилось, мне в копилку.

Рассказываю, почему не переезжали на другой мессенджер, как задавал рамки AI (опыт с медиа помог), и где плагины не работают: спойлер, нативные приложения.

P. S. про обложку. Превью для Habr тоже сгенерировал AI. Оно, конечно, вообще не похоже на настоящий Mattermost: другие цвета, другой UI, будто мессенджер из параллельной вселенной. Но мне так понравилось, что решил оставить. Пусть будет из разряда «ожидание vs реальность» или «Mattermost, который мы заслуживаем».

Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим тему gRPC и работы с ним в контексте языка программирования Go на примере простейшей реализации аутентификации. Полный пример вы можете найти в архивном репозитории github.gRPC является современным фреймворком, разработанным Google для связи между программными сервисами. RPC — это тип связи, который позволяет приложениям взаимодействовать друг с другом по сети. Он позволяет вызывать процедуры одного приложения из другого, что обеспечивает большую масштабируемость и позволяет реализовывать сложную микросервисную архитектуру. Также благодаря возможности версионирования и указания конкретной структуры API в файле Protobuf, появляется возможность поддерживать единое состояние у всех сервисов системы. Основным смыслом gRPC является то, что работа происходит в виде набора байт, а не JSON и тому подобных форматов, при этом также нужно учитывать, что gRPC — это не только бинарный формат, но и HTTP/2, так как именно HTTP/2 даёт мультиплексирование и стримминг. Это делает общение между сервисами максимально быстрым. Основным краеугольным камнем здесь является Protobuf.

Это вторая статья серии, посвященной проектированию системы сокращения ссылок. В предыдущей мы спроектировали архитектуру сервиса, разделил систему на микросервисы, определили зоны ответственности и описали взаимодействие. Сегодня перейдем от теории к практике и займемся основой сокращателя ссылок — микросервисом генерации уникальных идентификаторов. Почему генерацию идентификаторов стоит рассматривать в отдельной статье? На первый взгляд задача кажется тривиальной: взять строку из случайных символов или авто инкремент из базы данных. Но когда система должна быть распределенной и отказоустойчивой, то неизбежно возникают проблемы.

Как собрать персональную ленту для миллионов пользователей, когда обычный SQL-запрос с JOIN становится слишком тяжёлым? Рассказываю, как мы заранее собираем ленты, обновляем их через события и храним готовый результат в MongoDB.

Это вторая часть серии про горутины и рантайм Go. В ней три сюжета: стек, который переезжает по памяти как квартирант; вытеснение, которое прилетает сигналом операционной системы; и полный жизненный цикл горутины, который дословно объясняет каждую строку дампа паники. Первая часть рассказывала, почему потоки ОС дорогие и как Go дошел до схемы GMP: она не обязательна, но там завязка всей истории.

Основные условия к проекту - это возможность собрать ровер из готовых модулей, которые можно найти на известных площадках, прошить микроконтроллер простым drag-and-drop и записать OS на SD Card.

История о том, как я пытаюсь сделать ровер.

Демонстрация MCP сервера на GO для управления браузером Firefox & Camoufox.

ИИ-агенты уже не просто отвечают на вопросы - они действуют. Они открывают страницы, читают разметку, кликают по кнопкам, заполняют формы и делают скриншоты. А самый быстрорастущий способ дать агенту руки - это Model Context Protocol (MCP), открытый стандарт, который превращает браузер в набор инструментов, вызываемых любым ИИ-клиентом.

Объясню структуры данных через очередь в поликлинике, а потом покажу, где эта аналогия ломается: почему связный список с «вставкой за O(1)» в прикладном Go обычно проигрывает обычному массиву.

Спойлер: асимптотика здесь не ошибается. Ошибается вывод, который мы из неё делаем.

Статья для тех, кто асимптотику знает, но не проверял её замером.

Всем привет! Меня зовут Паша Агалецкий, я техлид команды платформы разработки Авито. В этой статье я расскажу о новой версии Go — 1.27. Я выбрал для вас самые интересные фичи — те, что влияют на код или дают новые по-настоящему полезные инструменты.

Кстати, у этого материала есть видео-версия. Вы можете ознакомиться с обновлением Go, посмотрев мой обзор на YouTube, VK Видео или RuTube

Читайте про обновление под катом

Тема хранения токенов — одна из самых больных в авторизации. Многие, не до конца понимая, как авторизация должна работать, кладут оба токена в cookie или — что ещё хуже — в localStorage. В этой статье мы соберём схему, в которой access‑token живёт в памяти приложения, refresh‑token — в HttpOnly‑cookie, а фронтенд сам восстанавливает сессию после перезагрузки страницы и незаметно обновляет протухший access.

Бекенд — на Go, фронтенд — на Vue 3 (Vuex + vue‑router + axios), но концепция так же применима к React и Next.js. Верстку и стили оставляю за кадром — в статье только логика авторизации.

Go 1.27 (на момент написания rc3, финал обещают в августе) приносит generic-методы: метод наконец может объявить собственный тип-параметр. Взял golang:1.27rc3 в Docker и проверил, где у фичи границы. reflect новый метод не видит вообще, хотя go/types на том же типе показывает его в method set — метод доступен компилятору и недоступен через рефлексию, поэтому ни один интерфейс им не удовлетворить, а валидаторы и ORM его не заметят. Померил цену: на 200 инстанцирований с запретом инлайна бинарь с методом больше на 2264 байта, из которых 2000 приходятся на длину имён символов, а не на код; по времени разницы нет — это generic-функция с ресивером и тот же gcshape-стенсилинг. А вот что реально заметит прод на апгрейде: GODEBUG=asynctimerchan=1 теперь роняет процесс до main, encoding/json v1 на движке v2 меняет байты вывода на битом UTF-8, json.RawMessage обзавёлся String() и поменял ваши логи. Плюс замеры нового аллокатора: минус четверть времени на new(16 B) и ноль на 128 байтах.

Всем привет! Меня зовут Илья Данилкин, я тимлид в Авито Авто.

AI-агенты обычно живут рядом с Python, но всё же немало команд выбирают язык Go. Дело в том, что агенты большую часть времени не заняты сложными математическими расчётами, а ждут ответа модели или результата инструмента. А ещё работают в режиме бесконечных параллельных запусков. И если пользователь останавливает задачу, его запрос и следующие вызовы инструментов тоже нужно остановить.

Поэтому при выборе языка важны не только библиотеки для работы с моделями, но и то, как язык справляется с одновременными задачами, отменяет операции и насколько просто доставить готовое приложение пользователю. В Go для этого есть дешёвые горутины, context.Context и сборка в один бинарник.

В статье на примерах и материалах из Go-сообщества разберу пять сценариев, когда эти и другие свойства Go очень и очень нужны.

Cлучилось то, что я обычно советую не делать: я не выбрал из существующих 14 форматов, а сделал 15-й.