Go *

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Владимиров, я разработчик и у меня есть свой канал в Телеграме. Как и многие уважающие себя телеграм‑админы, я хочу следить за статистикой: оценивать эффективность, когда что‑то делаю для привлечения подписчиков, мониторить прирост аудитории и знать, какие именно пользователи и когда подписались/отписались.

В Телеграме из коробки можно посмотреть какие‑то графики. Но, например, количество подписчиков отображается с точностью до дня, что не очень удобно. Сделать оттуда drill down до конкретного действия тоже нельзя.

При этом как администратор канала через API я могу получить гораздо больше нужной информации. В этой статье покажу, какие кастомные графики и как я собрал с использованием доступных инструментов: YDB в режиме serverless и DataLens.

Несколько лет назад я прочитал статью о параллелизации в GO и ничего не понял – я тогда только начинал программировать на этом языке. Но размышления автора мне очень понравились – они подкреплялись бэнчмарками, что было довольно убедительно. Автор игрался c параметром GOMAXPROCS и показал, что увеличение этого параметра не всегда приводит к увеличению производительности. Под конец статьи он подобрал такое значение, которое будет максимально эффективным для его функции, на мое удивление, это значение оказалось равно единице! Т.е. его код работал максимально эффективно, если работал всего на одном ядре процессора! Однако, в одном из комментариев под той статьей я прочел, что все эти изыскания нелепы, поскольку та же самая функция из статьи запущенная всего в один поток оказывается эффективнее любой ее параллельной реализации.

С тех пор я написал уже много кода на GO, и могу поделиться мыслями о шаблонах параллельной обработки с теми, кто находится в том же состоянии, что и я когда то.

Привет! Меня зовут Антон Жуков, я руковожу группой разработки в Сбермаркете. В профессии я уже более 12 лет, с Golang работаю с 2016 года, а с Kubernetes — с 2018 года.

В этой статье расскажу об основах Kubernetes, возможных проблемах и решениях, а также о том, как грамотно использовать ресурсы этой платформы, чтобы выжать максимум из Go-приложений. Кроме того, в конце статьи я опишу кейс настройки GOMAXPROCS на примере нашего приложения и расскажу, как нам удалось повысить его производительность на 20-50%.

По данным mptcp.io на 1 ноября 2023 года в глобальной сети функционируют около 350 тысяч ресурсов с поддержкой Multipath TCP (далее - MPTCP).

И можно еще добавить легко и непринужденно.

Прежде чем говорить о функции init в Golang, необходимо понять, что такое пакет в Golang. Программа go организована в пакеты. Пакет собирает несколько исходных файлов в одном каталоге. Он похож на ящик, в котором находятся некоторые инструменты или небольшая машина. Он является отправной точкой для инициализации всего пакета. По-видимому, это соответствует назначению функции init.

Павел Агалецкий, ведущий инженер в Авито, рассказал, как запустить один и тот же образ на разных платформах, почему мультиплатформенные образы удобнее, и как собирать их в режиме кросс-компиляции.

Вносить изменения в код приложения и тут же автоматически получать задеплоенные изменения, чтобы быстро тестировать его, — мечта разработчика. В этой статье мы посмотрим, как реализовать такой подход для небольшого приложения с фронтендом и бэкендом: организуем два варианта локального стенда на базе minikube или Docker с автоматическим развертыванием всех изменений или только закоммиченых в Git.

Бэкенд приложения напишем на Go, а фронтенд — на Vue.js. Все это позволит быстро запускать проект для тестирования прямо во время разработки, что, несомненно, повысит удобство работы с приложением.

Изящное завершение работы (Graceful Shutdown) важно для любого длительного процесса, особенно для того, который обрабатывает состояние. Например, что если вы хотите завершить работу базы данных, поддерживающей ваше приложение, а процесс db не сбрасывает текущее состояние на диск, или что если вы хотите завершить работу веб-сервера с тысячами соединений, но не дожидаетесь окончания запросов. Изящное завершение работы не только положительно сказывается на пользовательском опыте, но и облегчает внутренние операции, что приводит к более счастливым инженерам и менее напряженным SRE.

В этой заметке вы найдете ряд анти-паттернов и узнаете, как сделать выход из процесса изящнее с помощью нескольких различных подходов. Также я приведу несколько примеров для распространенных библиотек и некоторые продвинутые паттерны. Давайте погрузимся в тему.

При написании бэкенда работа с базой данных зачастую составляет большую часть кода в проекте. Но несмотря на то, что в го стандартная библиотека для тестирования довольно удобная, она требует написания большого количества кода. Поэтому иногда вместо того, чтобы писать тесты разработчики могут ограничить тестирование при помощи какого-либо клиента (например, при помощи tableplus или другого sql-клиента), либо тестируют уже конечные точки API используя postman. С одной стороны, это, конечно может быть быстрее для первого тестирования, но с другой — такие методы не обеспечивают должного покрытия тестами приложения.

Решить проблему с написанием большого количества кода может помочь библиотека testify, которая позволяет писать тесты более выразительно и с меньшим количеством кода. В testify есть пакеты require и assert, в первом случае выполнение теста будет прервано, а во втором — продолжено. В статье будет использоваться пакет assert. Для облегчения понимания кода можно использовать табличное тестирование, которое поможет определить, какие случаи проверяются даже при беглом взгляде на код. 

Небольшие правки в первой части и программа для связки пары ключей для подписи и домена(имени).

Использование обратного резолвинга(хеш на домен) в смарт-контракте ENS для привязки пары ключей для подписи с доменом(или именем).

Разделяй и влавствуй, или как провести клининг легаси-кода GoLang.

Этот пост является частью большого цикла статей, в которых мы демонстрируем, как создавать приложения на Go, которые легко разрабатывать, поддерживать и с которыми приятно работать в долгосрочной перспективе. Мы делаем это, делясь проверенными методами, основанными на множестве экспериментов с командами, которыми мы руководили, и научных исследованиях («при съёмках фильма ни одно животное не пострадало»).

Мы убеждены, что для решения некоторых задач читов не существует. Поэтому, если вы хотите создавать сложные приложения быстро и эффективно, вам придётся потратить кусочек своей жизни на обучение этому. Будь это просто, в мире бы не было такого количества устаревшего кода.

Что касается подхода к «чистой» архитектуре, описываемого далее, то это симбиоз двух идей: разделение Ports и Adapters, а также контроль за тем, как пакеты ссылаются друг на друга...

Привет, Хабр! Меня зовут Никита, и я Go-разработчик. В свободное от работы время я интересуюсь платформенной разработкой, а в рабочее — практикую в команде PaaS в СберМаркете. Моя специализация — локальное окружение разработчика и тулинг.

Главная метрика, на которую работает моя команда, — Тime-Тo-Мarket, совокупное время, затраченное на разработку фичи от самого начала разработки и до релиза на пользователей.

В сложившихся процессах разработки всегда найдется место для оптимизации затрат ресурсов разработчика. Будь то написание boilerplate кода, подготовка инфраструктуры, ручной рефакторинг или перезапуск кода при внесении изменений. Список далеко не исчерпывающий.

Уже сейчас PaaS может предложить многое для сокращения времени разработки фичи. Сегодня хочу рассказать о том, как именно наша команда помогает выпускать релизы быстрее с помощью инструмента Playground. С помощью него можно легко и быстро запустить ряд сервисов прямо на вашем Mac или Linux.

Я люблю время от времени взять и переделать что-нибудь уже готовое. Цель не в том, чтобы сделать что-то лучше или доказать свою гениальность – я просто ищу опыт. Как получить опыт в разработке сложного инструмента, если ты берешь уже готовые фреймворки и пакеты и просто собираешь из них свое решение? Да, это быстро и часто довольно эффективно, но получаешь ли ты ценный опыт, узнаешь ли о вероятных подводных камнях и начнешь ли ты лучше понимать язык на котором программируешь? Конечно нет.

Сразу скажу: велосипедостроение в коммерческой разработке — зло. Создавать что-то, что уже существует и было отлажено многократно – это бессмысленно. И учитывая время, необходимое для выхода на рынок (Time To Market), это еще и опасно. Кроме того, новый код — это новые ошибки. Именно поэтому часто проще взять готовое и дополнить его до нужного уровня при работе в реальных продуктовых проектах.

Тем не менее, я противоречу сам себе, опровергая то, что сказал ранее. Я разработал на языке GO свой собственный easyjson в рамках именно продуктовой разработки, за что мне бесконечно стыдно. Если кто-то скажет, что я потратил деньги бизнес-заказчика в угоду своим амбициям, я не буду с ним спорить, но у меня были определенные причины, а главное теперь у меня есть интересный опыт. Об этом опыте я и расскажу.

В этой статье я расскажу о паре способов увеличить пропускную способность системы с помощью партиций kafka и каналов go. В качестве библиотеки-клиента kafka буду использовать segmentio/kafka-go. Статья будет полезна начинающим go-разработчикам, которые уже знакомы с основными концепциями Apache Kafka (producer, consumer, consumer group, offset, топик, партиция), но еще не задумывались о масштабировании. Все рассуждения будут опираться на игрушечный пример, который, я надеюсь, хотя бы немного напоминает реальные системы.

Привет, Хабр!

Когда приложения становятся все более сложными и распределенными, и эффективное управление ими требует глубокого понимания происходящего внутри. Мониторинг позволяет нам наблюдать за состоянием приложения, собирать ценные метрики о его работе и предоставлять нам обратную связь в реальном времени. Это помогает в обнаружении и устранении проблем до того, как они станут серьезными. Мониторинг также дает возможность планировать масштабирование и оптимизацию, основываясь на данных, а не на предположениях.

Инструменты мониторинга, такие как Prometheus, позволяют нам собирать метрики, настраивать правила оповещения и создавать графики для визуализации данных.

Prometheus - это система мониторинга с открытым исходным кодом, разработанная для наблюдения за распределенными системами. Он предоставляет инструменты для сбора и хранения временных рядов данных, а также для создания пользовательских запросов и алертинга на основе этих данных. Prometheus предлагает нативную поддержку для сбора метрик от приложений, что делает его идеальным выбором для мониторинга Go-приложений.

Трассировка, с другой стороны, позволяет нам отслеживать путь выполнения запросов и выявлять проблемы производительности и узкие места в наших сервисах. Jaeger - это инструмент для трассировки с открытым исходным кодом, который обеспечивает сбор и анализ трассировочных данных. Он позволяет нам визуализировать путь выполнения запросов и идентифицировать бутылочные горлышки в наших приложениях.

Хотел бы поделиться интересным решением, которое, уверен, было бы полезно для кооперативов и товариществ.

Современные технологии постепенно проникают во все области нашей жизни. Сегодня сложно представить соседей многоквартирных домов или земельных участков СНТ/ДНТ без группового чата в мессенджере. Такие группы удобны для общения, они позволяют оперативно решать вопросы, публиковать объявления, делиться новостями и даже проводить опросы и голосования.

Кстати, голосование в мессенджере может иметь юридическую силу. Для этого нужно принять решение о возможности применения электронных средств при принятии решений общим собранием членов товарищества и внести соответствующие изменения в устав товарищества (п. 25 ч. 1 ст. 17 федерального закона № 217-ФЗ). При создании нашего товарищества так мы и сделали, и теперь большинство вопросов мы решаем удаленно через Telegram.

Результаты опросов, проведенных в Telegram, отображаются почти моментально в интерфейсе мессенджера. Однако такие результаты не учитывают случаи, когда количество голосов у членов товарищества отличается. Кроме того, в общем чате могут присутствовать супруги/родственники участников, которые могут проголосовать без права голоса. В итоге всё сводится к тому, что необходимо каждый раз пересчитывать голоса.

Чтобы не утомлять секретаря собрания лишней рутиной, мы решили автоматизировать этот процесс. И вот, что у нас получилось.

На скриншотах ниже представлены результаты одного из первых Telegram-опросов, которые мы провели.

В версии Go 1.21, был добавлен новый пакет под названием slices. Этот пакет представляет собой набор функций, которые облегчают выполнение наиболее распространенных операций со слайсами. Пакет появился благодаря добавлению дженериков ранне в 1.18. Все функции функции являются обобщенными (или "generics").

В Go 1.22 ожидается появление интересного предложения - расширение возможностей по поиску шаблонов (pattern-matching) в мультиплексоре, используемом по умолчанию для обслуживания HTTP в пакете net/http.

Существующий мультиплексор (http.ServeMux) обеспечивает рудиментарное сопоставление путей, но не более того. Это привело к появлению целой индустрии сторонних библиотек для реализации более мощных возможностей. Я рассматривал эти возможности в серии статей "REST-серверы на Go", в частях 1 и 2.

Новый мультиплексор в версии 1.22 позволит значительно сократить отставание от пакетов сторонних разработчиков, обеспечив расширенное согласование. В этой небольшой заметке я кратко расскажу о новом мультиплексоре (mux). Я также вернусь к примеру из серии "REST-серверы на Go" и сравню, как новый stdlib mux справляется с gorilla/mux.

Время от времени необходимо пересматривать свои методы TDD и напоминать себе, каких моделей поведения следует избегать.

Процесс TDD концептуально прост, но по мере его выполнения вы обнаружите, что он бросает вызов вашим навыкам проектирования. Не путайте это с тем, что TDD - это сложно, сложно именно проектирование!

В этой статье приводится ряд антипаттернов TDD и тестирования, а также способы их устранения.

Преимущество программного обеспечения заключается в том, что оно может изменяться. Именно поэтому его называют "soft" обеспечение - оно более податливо, чем аппаратное обеспечение. Отличная команда инженеров должна быть замечательным активом компании, создавая системы, которые могут развиваться вместе с бизнесом, чтобы продолжать приносить пользу.

Так почему же мы так плохо справляемся с этой задачей? Сколько проектов, о которых вы слышали, полностью проваливаются? Или становятся "наследием", и их приходится полностью переписывать (и переписывать тоже часто неудачно!).

Как вообще происходит "отказ" программной системы? Разве ее нельзя просто менять до тех пор, пока она не станет правильной? Именно это нам и обещают!

Многие люди выбирают Go для создания систем, потому что в нем сделан ряд решений, которые, как можно надеяться, сделают его более устойчивым к наследию.