Бэкенд

У носимых устройств есть парадокс: браслет измеряет ваши пульс, сон и активность, но готового открытого API для интеграции этих данных в сторонние системы (например, домашний мониторинг или локальную БД) производитель не предоставляет. Официальное приложение Xiaomi Mi Fitness показывает красивые графики, но данные остаются «запертыми» внутри мобильной экосистемы.

Изначальная задача была чисто прикладной: настроить автоматический сбор данных о здоровье в локальную SQLite-базу и выводить отчеты в семейный Telegram-бот. Поскольку браслет синхронизируется с приложением, а то в свою очередь с облаком Xiaomi, данные гарантированно передаются по сети. Нужно было понять, в каком формате они передаются и как их забрать.

Эта статья - технический разбор пути от анализа сетевого трафика и настройки доверия к собственному CA до реверс-инжиниринга RC4-протокола Xiaomi, расшифровки AES/CBC-объектов из хранилища FDS и парсинга проприетарного бинарного формата сна.

В обсуждении под статьями «СУБД Tantor Postgres 18: обзор улучшений для 1С» и «В погоне за APDEX‑ом, или как создать HighLoad на недорогом серверном железе» чрезвычайно уважаемые люди задались вопросом про *_collapse_limit и его отношение к geqo_threshold. В сообществе обсуждали эти параметры в большом топике, в этой статье коротко описано то, к чему там пришли.

Число 20 взялось из поста Роберта Хааса 2009 года по то, можно ли что‑то сделать с параметрами *_collapse_limit в PostgreSQL версии 8.5, которая в то время выходила.

В JDK 27 появится JEP 527: гибридный post-quantum key exchange для TLS 1.3. Разбираем, что меняется в JSSE, зачем нужен X25519MLKEM768 и какие проблемы могут всплыть при миграции.

Привет, Хабр!

  Хочу поделиться своей историей о том, как я добрался в Microsoft. Постараюсь без лишних эмоций рассказать, как было, что делал, что получалось, и что не получалось. В этой статье я не буду "продавать" идею куда-то идти, либо отговаривать. 
  Я уже писал несколько статей на Хабр, где я делился подходом к собеседованиям, где упоминал Бигтех (мне не очень нравится как звучит это слово, но так как Microsoft отсутствует в нашумевшем бренде FAANG то я намеренно использовал именно его) и уже успел встретить некоторое количество вопросов. Для того, чтобы никого не мучить сразу выдам спойлеры. TL;DR:

Если бы Кардинал Ришелье был программистом, он бы сказал: «Дайте мне шесть строк кода, написанных рукой самого профессионального C-программиста в мире, и я найду в них лазейку для вызова неопределённого поведения.

Никто не может написать безошибочный код на С или C++. И я говоря об этом как человек, который пишет на этих языках почти каждый день около 30 лет. Я слушаю подкасты по C++. Я смотрю выступления про C++ на конференциях. Мне нравится читать и писать на этом языке.

C++ послужил нам сполна, но на дворе 2026 год, и современная рабочая среда явно отличается от среды 1985 (C++) или 1972 (С).

И я далеко не первый, кто об этом заговорил. Помню ещё с десять лет назад читал статью какого-то известного человека, в которой он утверждал, что использование C++ вполне обоснованно можно подвести под нарушение закона Сарбейнза-Оксли (SOX). И хотя с остальной его критикой я не был согласен (как и с тем, что он путал «its» и «it’s»), конкретно с этим пунктом я никогда не спорил.

Мало того, со временем я всё больше убеждался в его истинности. На деле в С для возникновения неопределённого поведения (undefined behaviour, UB) есть гораздо больше возможных причин, чем вы могли предполагать.

Все знают, что двойное освобождение памяти, её использование после освобождения, выход за границы объекта (например, массива) и чтение неинициализированной памяти — это UB. Как ни крути, но в контексте работы с памятью C и C++ безопасными не назовёшь. Тем не менее даже эти ошибки продолжают совершаться повсеместно раз за разом.

В своёй работе мне часто необходимо подключаться к серверам через SSH и по другим протоколам. Часто эти сервера не имеют доменного имени, а подключаться необходимо по IP‑адресу.
Когда этих серверов 2-3, ещё как-то запоминаешь что на каком сервере находится. Но когда их становится больше 10, то помнить что находится на xxx.xxx.xxx.115, а что на yyy.yyy.yyy.71 проблематично.

Выход есть, можно дать этим адресам локальные доменные имена.

Привет! Меня зовут Игорь, я занимаюсь разработкой в геймдеве на Unity c 2018 года.
Короткая статья о том, как упорядочить хаос из IP-адресов.

Если твой ответ начинается с «Вот что сказал Claude:» или ты вываливаешь восемьсот слов нередактированной ChatGPT-простыни — поздравляю, ты только что доказал, что твой мозг — просто прокладка. Дарвин бы гордился. Пожалуйста, не размножайся.

Практика Project Loom: как включить preview Structured Concurrency в javac, Maven и Gradle, как использовать ScopedValue для request context и StructuredTaskScope для параллельных вызовов, joiner’ы, timeout и связка обеих фич в одном примере. Примеры под JDK 25+

Безопасность данных сегодня стала главным приоритетом для любого веб-ресурса. Базовым стандартом защиты учетных записей является хеширование паролей. Этот процесс превращает конфиденциальные символы в необратимый код. Без него утечка базы данных мгновенно скомпрометирует пользователей.

Однако обычного хеширования недостаточно из-за угрозы быстрых хакерских атак. Для защиты разработчики применяют «соль» (salt) — случайные данные, добавляемые к паролю. Минус соли в том, что она хранится рядом с хешем и не спасает от мощного перебора. Тогда на помощь приходит «перец» (pepper), скрытый в коде сервера. Его главная проблема — высокий риск потерять доступ ко всем аккаунтам при компрометации самого секретного ключа.

В новом переводе от команды Spring АйО попробуем разобраться в эволюции методов криптографической защиты. Вы узнаете, как правильно комбинировать эти инструменты для надежной аутентификации.

Если вы работаете с Claude Code на больших проектах, знаете картину: задаёшь вопрос “как устроена авторизация” — и агент рекурсивно бегает по файлам через grep, жжёт токены и время. Я уже разбирал SocratiCode, который решает это через векторный поиск. CodeGraph идёт другим путём — строит граф символов через tree-sitter и хранит в SQLite. Разобрал архитектуру, проверил бенчмарки (92% меньше вызовов — правда, но с нюансами) и сравнил с альтернативами. Заодно поправил телеграм-маркетинг про выдуманного “агента Hermes”.

Если описать NestJS-архитектуру как граф — вершины это модули и классы, рёбра — зависимости между ними, — утверждение «архитектура не деградирует» перестаёт быть оценочным. Формально доказывается, при каких условиях циклы между модулями топологически невозможны, при каких размер публичного API не растёт с каждой новой ручкой, и при каких стоимость добавления фичи остаётся константой, а не растёт с числом существующих потребителей. Три измеримых структурных свойства, а не ощущение. Для типовой feature-based-структуры, которую сегодня продвигают как стандарт, ни одно из них не выполняется.

Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна.

Часть 5 — финал серии. Архитектурный подход, при котором эти три свойства соблюдаются (Feature-Based Clean Architecture), нагружается тем же сценарием годового роста, под весом которого деградирует обычный feature-based: партнёрка, анти-фрод, рефералки, расширенная аналитика, утроение модуля пользователей. Без художественности: реальный код, граф зависимостей «до» и «после», и формальное доказательство трёх свойств — DAG-инвариант, граница связности, O(1)-стоимость инкремента — на языке теории графов. Точка, в которой «архитектура не деградирует» становится не похвалой, а конкретным структурным утверждением.

После трёх частей разбора деградации остаётся один вопрос: как написать NestJS-проект так, чтобы god-сервис и циклические зависимости были невозможны. «Писать аккуратнее», «лучше ревьюить», «выделять день в спринте на рефакторинг» — варианты, которые не работают: дисциплина не масштабируется на пятьдесят спринтов и пять команд. Работает другое — наложить на модуль структурные ограничения, которые TypeScript и NestJS DI просто не дадут нарушить. Слои, однонаправленные зависимости, изоляция домена от инфраструктуры — не папки ради порядка, а барьер, который физически не пропускает сценарии деградации из частей 1–3.

Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна.

Часть 4 — конкретная имплементация подхода на том же сквозном Twitter-подобном бэкенде. Как модуль режется на четыре слоя (domain / use-case / infrastructure / presentation), как раздутый сервис заменяется набором use-case’ов, куда уезжает работа с базой и почему оркестратор перестаёт быть god-функцией. Без художественности: реальный код, что именно изменилось по сравнению с feature-based-структурой из частей 1–3, и точка, в которой видно — прежние сценарии деградации теперь не запускаются не потому, что «все стали аккуратнее», а потому что нечем.

Циклическая зависимость между двумя модулями в NestJS лечится двумя строчками forwardRef. Документация прямо это рекомендует, ревьюер пропустит за тридцать секунд, билд снова собирается. Через полгода окажется, что эти две строчки имеют ROI –35 000% за первый год и –360 000% к десятому: $30–60k в год сжигается в маленькой команде, $6–15M — в big tech, без единой написанной фичи. Счёт приходит размазанным платежом по будущим спринтам — и винить уже некого: автор уволился, команда сменилась, forwardRef стоит как стоял.

Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна.

Часть 3 — расчёт стоимости одной типичной декомпозиции по feature-based на горизонте пяти лет. Как первый forwardRef морозит цикл, как через пару спринтов он начинает блокировать соседние фичи и заставляет придумывать обходные костыли вокруг старой ошибки, во что это превращается в маленькой команде и в энтерпрайзе, и почему именно отсюда команды уходят в преждевременные микросервисы.

Стандартный ответ на god-сервис — декомпозиция: разнести логику по нескольким сервисам с чёткими зонами ответственности, оставить тонкий оркестратор. После рефакторинга код действительно становится приятнее на глаз, файлов больше, метод оркестратора плоский. Структурно — не меняется ничего: тот же god-сервис воспроизводится этажом ниже, в одном из новых сервисов. На следующей итерации декомпозиции — ещё раз. Это не ошибка реализации, а свойство подхода.

Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна.

Часть 2 — что произойдёт, когда команда честно сделает напрашивающийся после части 1 рефакторинг. Без художественности: реальный код после декомпозиции, демонстрация того, что на верхнем уровне всё действительно стало лучше, и параллельный запуск ровно того же сценария деградации уровнем ниже. Точка, в которой видно: декомпозиция не убирает проблему.

Сотни строк кода, страницы документации, корпоративные чаты — и всё это каждый день. Когнитивная нагрузка не снижается. Внутри — система инструментов, которая помогает мне не тонуть: конфиги clang и специфичные настройки VSCode, приложения визуализации и др. С объяснением зачем каждый из них.

Segmentation fault - одна из тех ошибок, с которой сталкивался каждый, но мало кто разбирался что за ней стоит. В этой статье копаем глубже обычного: смотрим как ядро Linux понимает что произошло, какие типы ошибки бывают - с реальными примерами и исходниками ядра Linux.

Интернет любит вечные войны: Linux против Windows, Vim против IDE, tabs против spaces. И, конечно, Python против Java. Одни говорят: «Python уже готов для enterprise». Другие считают RPS и стоимость инфраструктуры.

Под катом — история реального выбора для аэропортовой системы AWOS: почему строгая типизация, бинарная переносимость и современный GC перевесили лаконичность — и что стоит попробовать Python-разработчику.

Если нужно спрятать дерево, прячьте его в лесу. Лес интернета состоит из TLS-соединений (>70% трафика, если верить статистике): вкладок браузера, WebSocket-потоков, долгоживущих HTTPS-запросов, клиентов игр, мобильных приложений, телеметрии, видеоплееров, чатов и тысяч спокойных TCP/443-соединений, которые выглядят настолько обычно, что именно это и делает их интересной средой для, кхм, исследования.

Очевидно, единственная и конечная цель существования интернета — быть распределённым хранилищем порно, так почему бы не использовать его по прямому назначению и не хранить смешные картинки прямо в трафике?

Project Loom меняет привычную модель конкурентности в Java: virtual threads делают потоки дешевле, Scoped Values дают аккуратную передачу контекста, а Structured Concurrency помогает управлять жизненным циклом связанных задач. Разбираем актуальное состояние Loom в JDK 25-27 и что из этого уже можно использовать.

Если ваш NestJS-проект собран по рекомендованной документацией feature-based-структуре — через год активной разработки у вас будет god-сервис. Не «возможно», не «при стечении обстоятельств» — структурно неизбежно. У этой структуры нет встроенного барьера от деградации.

Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна.

Часть 1 — старт траектории: AuthService с двумя ручками, который через год становится god-функцией на 200 строк с шестью параметрами и четырьмя независимыми доменами бизнеса. Без художественности — только реальные продуктовые требования (анти-фрод, реферальная программа, маркетинг, партнёрская программа) и их кумулятивный эффект.