Бэкенд

В больших проектах, которые объединяют множество компонентов, нередко возникают проблемы унификации подходов и понимания связей между всеми сервисами. В результате долгое время у ИТ-команд существовал запрос на новую модель описания структуры данных и семантики приложения. Она появилась благодаря адаптации онтологии под нужны ИТ. 

Меня зовут Алексей Гуляев. Я архитектор решений в команде VK Tech. В этой статье я расскажу об онтологии в ИТ, вариантах ее использования и нашем кейсе применения онтологического подхода для решения внутренней задачи.

В конце августа вышел релиз распределённой СУБД Apache Cloudberry 2.0.0 — опенсорс‑проекта, который в режиме инкубации находится в Apache Soft Foundation (ASF). В новой версии состоялся переход на кодовую базу PostgreSQL 14, а также было добавлено множество улучшений.

При этом на Хабре до сих пор незаслуженно мало статей, посвящённых этой СУБД. Мы решили исправить это совместно с Максом Янгом, техническим лидером и участником PPMC Apache Cloudberry (Incubating). Эти статьи созданы по материалам совместного митапа Yandex Cloud Data Platform — про Greenplum® и не только. В этот раз пройдёмся по базовым особенностям и функциям этой СУБД, а в следующий — доберёмся до advanced‑возможностей.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как работает сборщик мусора в Go. Автор подробно объясняет семантику алгоритма триколорной маркировки и очистки, механизмы Stop The World, пейсинг и источники задержек. Главное — не бороться со сборщиком, а работать с ним в унисон: устранять лишние выделения и снижать нагрузку на кучу.

Всем привет! На связи команда Центра разработки решений ALM‑стримов «ALM 2.0 Платформа» и «Динамическое моделирование баланса». В этой статье расскажем, как в нашей компании создаётся современная ALM‑система: на основе импортонезависимых решений, с расчётным ядром на Spark/Hadoop и интуитивно‑понятной интерфейсной частью на React/Java/Postgres. Ещё расскажем, как устроены витрины, где живёт логика и как запускаются пользовательские расчеты.

Мы рады представить новую возможность, которая делает создание приложений с семантическим поиском таким же простым, как написание SQL-запроса: Автоэмбеддинги. Теперь Manticore Search берёт на себя генерацию эмбеддингов — без дополнительных пайплайнов, внешних сервисов и лишней мороки.

Всем привет! Пополняю интернеты «еще одной» статейкой с бенчмарками популярных СУБД. Захотелось выяснить, каков оверхед на протокол, работу с сетью и клиентскими соединениями в самом простом кейсе — когда таблица либо совсем пуста, либо данных так мало, что все они в памяти.

Бенчмарк на Rust. Я попросил написать его Chat‑GPT, и он отлично справился.

Исходник здесь

Сравнивал с официальными scylla‑bench и redis‑bench — результаты схожи.

Для теста я специально использовал слабую железку — Orange Pi 3b. Это китайский аналог малинки. Захотелось узнать, на что она способна.

Сегодня я хочу рассказать вам об одном из вариантов доставки событий для распределённого приложения на Java.

Это доставка событий через БД, в которой хранится состояние распределённого приложения.

Всем привет, на связи команда Explyt. Как известно наша компания предоставляет целую экосистему плагинов для IDEA: это и плагин для поддержки Spring, а также Explyt плагин для написания кода, генерации тестов и интеграции с AI. И нам пришла в голову идея - а почему бы не расширить функциональность Spring плагина с помощью AI ассистента, который есть в Explyt. И если вы используете оба наши плагина, то у вас появятся дополнительные возможности для Spring, позволяющие достаточно хорошо решать типовые задачи, которые возникают в процессе работы, с помощью AI, о которых мы подробно расскажем далее.

Любому веб-приложению нужен веб-сервер для доступа извне. На самом деле, многие даже не уделяют выбору веб-сервера для своего приложения достаточного внимания: на Django берут "популярный" Gunicorn (а кто-то ещё и обвязывает его Uvicorn'ом), а для FastAPI Uvicorn практически стандарт. Тут "на сцену" выходит Granian, представляющий впечатляющие результаты производительности с простой настройкой.

В своём проекте "Код на салфетке" я использовал uWSGI, но недавно узнал про новый Granian и мне стало интересно на что он способен. Так появилась идея для этой статьи.

В этой статье узнаем:

Привет, Хабр! Меня зовут Глеб, я Java-разработчик в Сбере. Сегодня я хочу рассказать про исторический контекст двух фундаментальных подходов к системе типов в программировании.

Наверное, каждый разработчик, знает, что такое статическая и динамическая типизация (или хотя бы одно из этих понятий). Действительно, все современные языки программирования можно отнести либо к статически, либо к динамически типизированным. Идеи, лежащие в основе этих подходов, достаточно легко объяснить на пальцах: при строгой типизации мы знаем все типы, используемые нашей программой, ещё во время её компиляции.

При динамическом же подходе эта информация для нас открывается только во время выполнения программы (run-time) — это даёт больше гибкости и потенциального удобства при написании кода, однако влечёт за собой множество очевидных проблем: любая ошибка, связанная с типами данных, просто не будет выявлена на этапе компиляции и потребует дополнительного тестирования.

Сегодня я хочу рассказать, как вообще зародились эти два подхода, и как они пришли к тому виду, в каком мы знаем их сейчас.

PostgreSQL 18 вот-вот выйдет, и это не просто минорное обновление, а настоящий прорыв для разработчиков и администраторов БД. В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим ключевые новинки — асинхронный I/O для ускорения чтения, поддержка UUID версии 7 с улучшенной сортировкой, skip scans в B-tree индексах, виртуальные вычисляемые столбцы и даже OAUTH 2.0 для аутентификации. Всё это делает Postgres ещё более быстрым, гибким и современным.

PHP и асинхронность. Такая комбинация долгие годы казалась невозможной, ведь PHP прочно ассоциировался с блокирующим подходом и синхронным выполнением скриптов «от запроса до ответа». С выходом PHP 8.1 ситуация несколько изменилась — появилась возможность реализовать асинхронность в PHP на основе файберов. Но есть нюанс — вопрос о том, действительно ли PHP с приходом файберов стал асинхронным, по-прежнему для многих остается открытым.

Меня зовут Михаил Сазонов. Я работаю в команде «Регистратура» в MedTech-компании №1 в России – в СберЗдоровье. В этой статье я разберу, наступило уже будущее или нет: стал ли PHP действительно асинхронным с приходом файберов или это миф.

Это статья — пример небольшого личного опыта, где я пытался решить одну чисто техническую задачу для одного из моих текущих проектов. Задача в конце‑концов была решена, насколько правильно — не знаю, но надеюсь многим будет интересен и полезен мой опыт. Итак, небольшая драма в 5-ти актах.

Если вы только начинаете изучать Python и слышите слово дженерики, скорее всего в голове сразу каша: «что это вообще такое?». На самом деле дженерики - это очень простая идея. Представьте, что у вас есть коробка. В коробку можно положить игрушки, яблоки, книжки - всё что угодно.

Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда - только игрушки. И вот тут вам помогают generics.

Хочется быстрый кеш или общение между процессами? Хочется использовать фишки long-running PHP, но без long-running?

Давайте разберёмся, как работать прямо с оперативной памятью: от System V до MapViewOfFile; От shmop до FFI.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech. Сегодня мы хотим рассказать о работе Russ Programmatic, нашего подразделения, разработавшего систему продажи рекламного инвентаря с помощью аукционов в реальном времени. Программатик в DOOH имеет ряд отличий от традиционного digital-программатика. В этой статье мы обсудим эти ключевые особенности и поделимся нашим опытом внедрения программатических продаж.

Представьте себе: вы отлаживаете новый баг в сложном многослойном приложении (например, на Spring). Чтобы воспроизвести проблему, приходится взаимодействовать со всей системой end-to-end: отправлять запрос на эндпоинт или что-то кликать в UI. Юнит-теста, который бы изолировал нежелательное поведение до уровня злополучного сервиса или утилиты, нет. А хотелось бы, чтобы он был: во-первых, воспроизводить баг было бы проще (особенно если UI кликает QA, а не вы), а во-вторых, его потом можно было бы легко превратить в регрессионный и улучшить стабильность системы.

Тем временем все данные, нужные для воспроизведения бага в изоляции, есть. В окне отладчика видно, что приходит в метод, и в каком состоянии находится сервис перед тем, как все пойдёт не так. Мы в Explyt RnD решили, что нечего добру пропадать, и научились перехватывать это состояние, а потом генерировать юнит-тест, который в точности его воспроизводит.

Сегодня расскажу о пройденном исследовательском пути, о том, как попробовать нашу экспериментальную фичу в плагине для IntelliJ IDEA, и о том, что у неё под капотом (спойлер: не только LLM).

Self-modifying SQL — это техника, при которой SQL-запросы не просто выполняют фиксированную операцию, а генерируют, изменяют и выполняют другие SQL-запросы во время работы приложения. Эта концепция может показаться экзотической и даже спорной, но в определённых сценариях она позволяет создать гибкие, адаптивные решения для динамического управления базой данных.

Эта статья предназначена для разработчиков всех уровней: от начинающих, которые хотят понять основы динамического SQL, до продвинутых специалистов, интересующихся нетривиальными приёмами и автоматизацией управления данными.

Два года назад все началось с первого коммита и туманного понимания, что мы вообще хотим сделать. Сегодня — два мажорных релиза, собственный модуль миграций, документация, тренинги и пользователи, которые безболезненно перешли на новую версию по нашим инструкциям. Но путь от «кучи кода для внутреннего использования» до полноценной коробочной In-memory-базы оказался совсем не прямым. 

Меня зовут Александр Кленов, я тимлид разработки Tarantool DB в команде Tarantool. Я расскажу историю о том, как мы брали зрелый, но очень гибкий Tarantool Enterprise и превращали его в решение, которое можно установить из коробки.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как Node.js выжимает максимум из I/O в 2025 году. В ней подробно объясняется цикл событий, порядок фаз и то, как правильно писать код, чтобы серверы оставались отзывчивыми даже под нагрузкой.