Бэкенд

Мы продолжаем праздновать 30-летие PostgreSQL и публикуем перевод второй фундаментальной статьи о СУБД. Перевод первого манифеста можно прочесть в этом посте.

Есть опыт, который не купишь и не прочитаешь. Его можно только пережить. Три недели алгоритмов с нуля, публичный мок в Яндекс Практикуме перед живой аудиторией — и один краевой случай, который расставил всё по местам. Алгоритмы — не основа разработки, но важная её часть. И три недели — не тот срок, за который они становятся частью тебя. Это проявилось на публике, перед аудиторией, когда права на паузу не было.

Привет! На связи команда Далее. В этой статье расскажем, как мы взяли довольно простую игру-тренажер по кибербезопасности и сделали ее самостоятельным продуктом с тремя отдельными консолями, редактором сценариев, ботами для их проверки и аудиочатом на WebRTC.

Большинство ORM строятся вокруг естественного предположения: одной таблице соответствует одна entity. Это настолько привычно, что даже не обращаешь внимания.

Это не правило, но вокруг него проектируются почти все остальные механизмы: метаданные принадлежат классу, Unit of Work отслеживает экземпляры этого класса, миграции собираются из его описания, а объектная модель постепенно начинает повторять структуру базы данных.

Но часто в коде не требуется вся таблица, многие поля служат только конкретным процессам и ни читать, ни менять эти поля в других процессах не требуется. В статье посмотрим два подхода работы с сущностями. А также к чему я пришёл, попробовав сделать по‑другому.

Именно так я думал, когда начинал разбираться в этой теме. Но, разобравшись, я с уверенностью могу сказать, что это реально, такая идея имеет место быть и обслуживать такую архитектуру легко.

В данной статье будет описан процесс реализации архитектуры веб‑приложения с удобной системой докер контейнеров. Здесь не будет обсуждаться CI/CD, исключительно development‑side процесса разработки.

Я использую самый свежий на момент написания PHPStorm 2026.1.4 от Jetbrains, но абсолютно не важно какой IDE вы пользуетесь. В теории можно и в блокноте писать хороший код.

В IT тема спортивного (соревновательного, олимпиадного) программирования очень спорная. Я это замечал и здесь на Хабре, и в работе. Не раз я слышал о том, что навыки, полученные на соревнованиях или при подготовке, никак не помогают в работе, а в худшем случае, даже мешают и создают проблемы другим.

Не буду с этим спорить, так тоже бывает. Но в этой статье расскажу о том, почему я считаю спортивное программирование полезным.

Это статья о том, почему написать SaaS оказалось проще, чем превратить его в продукт.

После университета я начала искать первую работу разработчиком. Вакансии для начинающих почему‑то не выглядели вакансиями для начинающих. Я читала требования, понимала, что многого не умею, нервничала всё сильнее, а потом решила сделать собственный проект — конструктор магазинов.

Уже звучит как начало чего‑то плохого.

Идея была такой: владелец отправляет токен своего Telegram‑бота, мой сервис подключает к нему команды и витрину. Покупатели открывают его бот‑магазин внутри Telegram, собирают корзину, оформляют заказ. Владелец управляет всем через отдельный Mini App.

Когда 20 ноября 2025 года из-за ошибки в конфигурации одного коммутатора отказала дисковая подсистема всей платформы, пятьдесят наших клиентов одновременно открыли тикеты. В этот момент выяснилось главное: техническая проблема была одна, а коммуникационных — десятки.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Борзов, я руковожу командами поддержки и внедрения инфраструктур в K2 Cloud. В этой статье из моего доклада на конференции K2 Cloud Conf ’26 я хочу поговорить про то, что поддержка — это не один инженер за терминалом, а система коммуникаций, которая работает параллельно с техническим решением. Именно её архитектура определяет, насколько болезненным будет инцидент для клиента.

Сегодня разберём, как ИИ в CRM прошёл путь от расшифровки звонков до выполнения действий.

В конце соберём собственное приложение, которое объединяет эти возможности на платформе для вайбкодинга от Битрикс24.

Недавно я опубликовал большую обзорную статью о том, как несколько лет развиваю свой пет-проект, который постепенно превратился в собственную Function-as-a-Service платформу. Она позволяет принимать пользовательский JavaScript, Python или Go, запускать его в изолированном окружении и управлять такими функциями почти как в небольшом облаке.

В этот раз я хочу разобрать более узкую тему и рассказать, с чего вообще начинались мои эксперименты с выполнением пользовательского JavaScript в Node.js. Мы посмотрим на самые простые встроенные инструменты, а также проверим, способен ли V8 оптимизировать код, созданный динамически во время работы приложения.

Kafka часто появляется на System Design интервью, когда нужно асинхронно обрабатывать события и масштабировать систему.

Но за словами “добавим Kafka” скрывается много важных деталей: как выбрать ключ, сохранить порядок сообщений, распределить разделы между потребителями и не создать горячий раздел. В статье рассмотрим архитектуру Kafka, репликацию, смещения, повторные попытки и политики хранения.

В многомодульных Gradle-проектах рано или поздно появляются вспомогательные классы для тестов: фабрики тестовых данных, билдеры, хелперы. Такие классы не относятся ни к продакшн-коду, ни к обычным тестам. Логично было бы переиспользовать их сразу в нескольких модулях, но классическая модель Gradle этого не позволяет: тестовые артефакты одного проекта нельзя просто так подключить как зависимость в другом. 

На самом деле Gradle умеет решать эту задачу из коробки без вспомогательных проектов и хитрых конфигураций. Начиная с версии 5.6, тестовые фикстуры стали в Gradle полноценной сущностью первого класса, и весь этот пласт боли можно убрать буквально несколькими строчками в build.gradle.

Плагин java-test-fixtures заводит в модуле отдельный SourceSet, а другие модули подключают эти классы через лаконичный DSL. При публикации Gradle даже собирает отдельный *-test-fixtures.jar для независимых проектов. В статье на примерах показано, как расшарить тестовые хелперы между модулями, избавиться от дублирования и при этом сохранить чистые архитектурные границы. Если вы устали таскать тестовый код из модуля в модуль, то Вам точно пригодится.

Привет, Хабр! В этой статье я расскажу об эволюции подсистемы сериализации one-nio — фреймворка для создания высоконагруженных сервисов, работающего в Одноклассниках с 2012 года. Прошлой осенью я работал над обновлением подсистемы и добавил в нее новый режим работы, совместимый с актуальными версиями JDK.

Ситуация, с которой мы столкнулись, довольно прозаична. Библиотеке больше десяти лет, и экстремально быстрая сериализация (превращение объекта в последовательность байтов и обратно) с самого начала строилась в ней на внутренних лазейках JVM, к которым обычный прикладной код доступа не имеет. Когда one-nio только писали, это был стандартный паттерн для высоконагруженных фреймворков.

Сейчас же платформа методично «закручивает гайки»: старые бэкдоры помечаются как устаревшие, а затем безжалостно удаляются. И перед нами встал серьезный вызов: как перевести библиотеку на легальные API вплоть до JDK 25, сохранив производительность и не сломав то, что годами крутится в проде?

Под катом я расскажу, зачем вообще понадобился еще один фреймворк сериализации и как он устроен, на чём держался старый режим, почему его пришлось менять, что получилось по бенчмаркам и куда движется платформа JVM.

Искусственный интеллект уже ускорил написание кода, а способность систем безопасно принимать изменения осталась прежней. Отсюда – аккуратные пулл-реквесты, зелёные тесты и инциденты, которые проявляются только в продакшене. В статье разбираем, где возникает этот разрыв и какие инженерные guardrails помогают удержать скорость без роста хрупкости.

Есть три привычных способа сделать OAuth/OIDC в .NET, и каждый чем-то неудобен.

Первый — ASP.NET-привязанные решения (Duende IdentityServer, ASP.NET Identity, сэмплы OpenIddict). Мощно, но каждый эндпоинт — это HTTP-middleware. Захотелось дёрнуть token из воркера или из консьюмера шины? Поднимай HTTP-листенер и ходи через loopback. Хочешь протестировать конвейер выдачи токена в изоляции? Готовь WebApplicationFactory.

Второй — готовые IAM-платформы (Keycloak, Auth0, Okta). Богато по фичам, но это отдельный сервис со своим рантаймом, своей админкой, своей базой, своей моделью конфигурации и своим деплоем. Мультиарендно — да, встраиваемо — нет.

Третий — написать своё. И в третий раз за десятилетие переизобрести Code+PKCE, ротацию refresh-токенов, хранение согласий, отзыв сессий, защиту от replay в MFA, ротацию JWKS, шаринг ключей между репликами и backchannel-logout по RFC 8417.

Всем привет! Данная статья посвящена регистрации и аутентификации с помощью JWT что помогает нам избавиться от тяжёлых сессий и куки и быть более крутыми и современными разработчиками

Еще несколько лет назад разработчики на Java в основном обсуждали новые инструменты для создания программ, особенности архитектуры приложений и способы сделать сервисы быстрее и надежнее. Сегодня к этим темам добавился еще один важный вопрос — как искусственный интеллект меняет профессию программиста. Именно с этого началась пятая встреча в рамках MTC Web Services Meetup, которая собрала в Москве Java-разработчиков, архитекторов и инженеров.

Вместо привычной серии докладов организаторы открыли вечер большой дискуссией о том, как меняется современная разработка, чему теперь стоит учиться, какую роль играют ИИ-ассистенты и как их использование влияет на безопасность решений. Обо всем этом — в материале.

💾 MinIO, MongoDB, PostgreSQL для хранения 25 лет истории стоимости акций

Когда строишь эмулятор для проверки торговой стратегии 20 акций на 25 лет исторических данных поминутно, выбор хранилища становится архитектурной задачей. В статье разобрал, почему попытка использовать MinIO не оправдала себя, где упирается MongoDB и как PostgreSQL с Pgpool-II и read-репликами сократил время чтения одной свечи с 40мс до 10мс

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Вишняков, я ведущий разработчик в Axenix. За время работы я накопил обширные знания в части оптимизации, развития и поддержки  различных решений на платформе 1С:Предприятие. В этой статье хотел бы рассказать об опыте оптимизации работы ERP-системы для лидера алкогольного рынка, который отгружает продукцию в режиме 24/7 и осуществляет огромный объем операций.

Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о проверках границ массива и представить свои выводы. Каждое обращение arr[i] обязано проверить индекс, иначе IndexOutOfRangeException — а JIT старается эти проверки убирать, когда может доказать, что выход за границы невозможен. Я взял несколько обычных циклов и посмотрел в машинный код на .net 8, 9, 10 и 11 одновременно. Результат разложился по версиям так, как я не ожидал.

Будет три истории: