В разработке цветет культ Карго. Многие программисты полагаются на слова, которые сказал какой-то очень уважаемый автор десятки лет назад. Они продолжают разрабатывать код, опираясь на подходы, которые либо не актуальны, и даже сам автор уже давным-давно поменял свою точку зрения. И сегодня мы поговорим о некоторых очень распространенных принципах программирования, которые не так однозначны, как может показаться на первый взгляд.

Меня зовут Кирилл Мокевнин, и я — сооснователь школы программирования Хекслет. За последние пару лет я провел собеседования с более чем 400 человек, потенциальными наставниками по совершенно разным направлениям в разработке. В результате у меня собралась большая выборка наблюдений, которые мы и разберем в этой статье.

Любой программный продукт, будь то веб-сайт или мобильное приложение, основан на коде. Чем согласованнее и целостнее эта база, тем удобнее с ней будет работать, например, при необходимости доработки проекта, передачи на сопровождение другой команде.

Основными критериями качественного кода являются следующие: простота восприятия, гибкость для модификаций, возможность обновления, понятность, тестируемость. Однако зачастую работа над проектом ведется в спешке, под давлением и код пишется людьми с разным уровнем квалификации (с разным мышлением). И даже опытные разработчики не всегда пишут код самого высокого качества. Поэтому для повышения качества кода проводится процедура code review.

Некоторое время назад мне понадобилось процитировать известное письмо Дейкстры 1968 года, и я воспользовался случаем, чтобы таки внимательно прочитать его. В наши дни "споры о `goto`" уже неактуальны, поскольку в большинстве современных языков команды `goto` либо нет вообще, либо используется она редко, и стало быть, обсуждать особо нечего. Однако мне была интересна аргументация. В нашей области масса "фольклорного знания", которое на поверку не всегда оказывается точным (что хорошо показано в книге Боссавита), так что оценить логику Дейкстры с позиции сегодняшнего дня не помешает. Надо сказать, что его формулировки не всегда легко понять, поэтому я решил изложить их несколько более простым языком, потратив немного больше места.

Для кого эта статья? Конечно, для людей, работающих в сфере ИТ. Для разработчиков, тестировщиков, менеджеров разного уровня, аналитиков и т.д.. Уверен, что и для общего развития всем другим людям, так или иначе, причастным к ИТ было бы все же интересно это прочитать. Просто для расширения своего кругозора, для понимания того как создаются Информационные системы

Что меня сподвигло написать эту статью? Определенный опыт взаимодействия с разного уровня руководителями. Рассмотрим такую ситуацию. У нас есть вакансия, звучит она как Архитектор. И, вроде бы, понимание есть, что должен делать этот человек, но по факту оказывается, ждут “эникейщика”. 

Что еще? Думаю, что надо договорится о подаче материала. Что, если это будет реальная история из моей практики, на мой взгляд, максимально демонстрирует работу Программного архитектора, а также некоторые выводы, которые можно сделать из нее. Постараюсь ответить здесь на следующие вопросы: Кто такой программный архитектор, какими навыками и знаниями должен обладать этот человек? Годиться? 

И последнее, думаю надо представится. Меня зовут Владимир Воловиков. Работаю в ИТ сфере я уже почти 20-ть лет. В должности Системного архитектора и Программного архитектора, в общей сложности, более пяти лет. Имею четыре международных сертификата. Текущее место моей работы Системный архитектор, Банк ВТБ. 

В архитектуре программного обеспечения существует один малоизвестный паттерн, заслуживающий большего внимания. Архитектура, ориентированная на данные, (data-oriented architecture, DOA) была впервые описана Радживом Джоши в отчете RTI 2007 года, а затем в 2017 году Кристианом Ворхемом и Эрихом Шикутой из Венского университета в статье iiWAS. DOA — это инверсия традиционной дихотомии между монолитным кодом и хранилищем данных (монолитная архитектура) с одной стороны, и небольшими распределенными независимыми компонентами с собственными хранилищами (микросервисы и сервис-ориентированная архитектура) с другой. В архитектуре, ориентированной на данные, монолитное хранилище данных является единственным источником состояния в системе, на которое воздействуют слабосвязанные микросервисы без состояния.

Мне повезло, что мой бывший работодатель выбрал такую необычную архитектуру. Это напомнило, что одни и те же вещи можно делать по-разному. Архитектура, ориентированная на данные, ни в коем случае не является панацеей; у нее есть собственный уникальный набор издержек и преимуществ. Однако я обнаружил, что многие крупные компании и экосистемы сталкиваются с проблемами, для устранения которых и предназначена данная архитектура.

Эта статья является переводом материала «Untangling Microservices, or Balancing Complexity in Distributed Systems».

Расцвет микросервисов закончился. Uber преобразовывает тысячи микросервисов в более управляемое решение [1]; Келси Хайтауэр предсказывает, что будущее за монолитами [2]; и даже Сэм Ньюман заявляет, что микросервисы никогда не должны быть выбором по умолчанию, а скорее крайним средством [3].

Что происходит? Почему так много проектов стало невозможно поддерживать, несмотря на обещание микросервисов простоты и гибкости? Или все-таки монолиты лучше?

В этом посте я хочу ответить на эти вопросы. Вы узнаете об общих проблемах проектирования, которые превращают микросервисы в распределенные большие комки грязи (distributed big balls of mud), и, конечно же, о том, как их избежать.

Давным-давно наш коллега @novar разместил на Хабре статью с описанием вот такого незатейливого ТЗ, полученного им от потенциального работодателя:

Реализовать класс для задания и расчета времени по расписанию. Расписание задано в стиле crontab (точный формат см. во вложении), требуется находить ближайшие в будущем или прошлом моменты, попадающие в это расписание. Обращаю Ваше внимание, что класс должен быть эффективным и не использовать много памяти и ресурсов даже тогда, когда в расписании задано много значений. Например очень много значений с шагом в одну миллисекунду.

Хочу предложить алгоритм, приближающийся к O(1) во всех возможных ситуациях, вместо оригинального O(n). Интересующихся прошу под кат.

Ах да. Если вы тот самый работодатель, вот готовый код под ваше ТЗ. Правда на Java, а не на C#. Но вы же не думали, что всё будет так просто?

Не все тестовые задания удостаиваются внимания на Хабре. Почему — примерно, понятно. Однако бывают исключения. Так, некоторое время тому назад одно, в общем-то, ничем не примечательное тестовое задание на Хабре породило аж целых две статьи про него.

Первая из них — "История одного фееричного провала тестового задания на C#" — была написана в жанре пространной жалобы соискателя на невежливый ответ (дословно: "отвратительно, халтурно") нанимателя на решение тестового задания, которое автору дали при попытке устройства на работу. В принципе, у меня эта статья особого интереса не вызвала: там было вполне рабочее решение — но без всякого блеска и с явными следами торопливости (похоже, именно они не понравились нанимателю) — не слишком интересной задачи — сделать класс, разбирающий строку расписания в cron-подобном формате и реализующий методы поиска в этом расписании.

Однако через некоторое время на Хабре появилась вторая посвященная этому тестовому заданию статья. Его решение в той статье было с монадами и goto, и оно произвело на меня сильное впечатление. Первая мысль после прочтения у меня была "Круто!" (или, как выразился автор первого же комментария "Шикарно"). В частности, одна из примечательных особенностей решения — использование для разбора строки не своего "велосипеда", а хорошей сторонней библиотеки.

Тем не менее, на второй взгляд все оказалось не так хорошо, на как на первый. Та часть решения, которая представляет собой программу-разборщик строки расписания, могла быть существенно улучшена, с сокращением объема и улучшением понятности, если для этого полнее использовать методы той же самой библиотеки для построения разборщиков (ну, и не забывать, что мы пишем на языке C#). Если вам интересно, как, почему и что может быть сделано — добро пожаловать под кат.

Эта статья является переводом материала «Tackling Complexity in CQRS».

Шаблон CQRS может творить чудеса: он может максимизировать масштабируемость, производительность, безопасность и даже «превзойти» теорему CAP. Тем не менее, например, в своей статье о CQRS Мартин Фаулер утверждает, что шаблон следует применять умеренно и даже осторожно:

«...для большинства систем CQRS добавляет риски»;

«...вы должны быть очень осторожны при использовании CQRS»;

«Итак, хотя CQRS - это шаблон, который хорошо иметь в наборе инструментов, имейте в виду, что его сложно применять правильно, и вы можете легко пропустить важные части, если неправильно использовать его.»

С моей точки зрения, сложность, вызванная CQRS, в значительной степени случайна, и поэтому ее можно избежать. Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения, я хочу обсудить цель CQRS, а затем проанализировать 3 распространенных источника случайной сложности в системах, использующие CQRS.

Эта статья является переводом материала «Tackling Complexity in the Heart of DDD».

Давайте проведем небольшой эксперимент: попробуем объяснить суть предметно-ориентированного проектирования (DDD) тому, кто понятия об этом не имеет. Это, особенно если делать кратко, непросто. Ограниченные контексты, сущности, события домена, объекты значений, домены, агрегаты, репозитории… с чего начать?

Чтобы найти порядок в кажущемся хаосе, я хочу проанализировать методологию DDD с довольно необычной точки зрения — применив DDD к самому DDD. В конце концов, эта методология предназначена для работы со сложными доменами, не так ли?

В кодинге главное — не кодинг

Всем привет, это Макс Кравец из Holyweb. Знаю много историй, когда начинающего специалиста с первого дня бросают на задачи, за которые никто не берётся, и ждут, пока новый сотрудник сам «выплывет». А перегорит и уйдёт — значит, просто слабак, который не хочет работать.

С другой стороны такое отношение имеет определенные основания. У джунов часто завышены представление об идеальном проекте, зарплате и собственной ценности для работодателя. Из-за этого происходит разочарование даже в классных проектах и постоянная смена работы.

Если вы — тот самый джуниор, хотите расти как IT-специалист и зарабатывать больше, но считаете, что вас постоянно недооценивают и держат на неинтересных задачах, ​​этот материал для вас.

Так уж случилось, что я пишу код для разных IoT-железок, связанных с электричеством, типа зарядных станций автомобилей. Поскольку аппаратных ресурсов, как правило, вполне достаточно, то основным фокусом является не экономия каждого байта и такта процессора, а понятный и надежный код. Поэтому в проекте разрабатывают под Embedded Linux и в качестве основного языка используют C++ в его современном варианте - C++17, активно поглядывая на фичи из стандарта 20-го года и новее.

Иногда запускаются новые проекты на той же платформе, с теми же процессами и с переиспользованием многих уже существующих компонентов, и тогда в эти проекты мы ищем программистов, с учетом вышесказанного - программистов на C++. В embedded, тем не менее, чистый C все еще очень популярен, и нередко собеседоваться на вакансию C++ Developer'а приходят именно сишники. Логика у человека простая: языки, на первый взгляд, довольно близкие, базовый синтаксис одинаков, про ООП кандидат что-то слышал, и значит, основная база уже есть и он сможет легко освоить C++ за 21 день в процессе работы, поэтому можно наплести про "с C++ тоже работал", начать писать на "Си с классами" и все получится.

Откуда вы знаете, что написанный вами код - удобочитаемый?

Недавно в Твиттере развернулась очередная дискуссия о парном и групповом программировании, в которой Дэн Норт отметил:

"Сейчас я говорю об очень каверзной проблеме. Если вы считаете, что умеете писать код, не согласуя и не калибруя его с другими людьми, и при этом он будет понятен другим людям (то есть, что после проверки вашего кода его всегда одобрят) – то вы программируете куда лучше меня."

— Dan North

Я не думаю, что программирую лучше Дэна, ни что смогу написать понятный код без всякой коллаборации с другими людьми. Вот почему я всегда подыскиваю кого-нибудь, кто сделал бы ревью моего кода. Не написал код вместе со мной, а прочитал после того, как я его напишу.

Статья по ссылке напомнила мне один недавний проект. Статья отличная, но в ней не хватает какого-нибудь практического примера. От этого остаются неясными границы применимости в принципе неплохих советов автора. В своем проекте я полностью следовал рекомендациям из упомянутой статьи и вот что вышло.

Оставьте логику процесса по возможности в ПЛК. HMI не лучшее решение для выполнения задач, таких как интегрирование, суммирование и прочее.

Разбираем рекомендации по безопасному программированию ПЛК, формируем список своих рекомендаций. Всех неравнодушных прошу под кат.

Обычный, теневой, виртуальный, инкрементальный… Как получилось, что простой программный интерфейс доступа к элементам веб-страниц обзавелся таким количеством «родственников»? Чем современные фреймворки не устраивает стандартная объектная модель документа или просто DOM? Что и как на самом деле отрисовывает браузер в процессе рендера веб-страницы?

Всем привет, это Макс Кравец из Holyweb. Помните сцену из Матрицы, в которой один из юных кандидатов в Избранные наставляет Нео: «Не пытайся согнуть ложку. Первое, что ты должен понять — ложки не существует!»? Давайте переформулирую: «Не пытайся изменить DOM...». А вот о том, что прячется под многоточием, мы сегодня и поговорим.

Держите ПЛК в режиме исполнения. Если ПЛК вышел из режима исполнения, то следует выдать предупреждение оператору.

Разбираем рекомендации по безопасному программироваю ПЛК, формируем список своих рекомендаций. Всех неравнодушных прошу под кат.